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A solução obtida no problema de programação linear apresentado é chamada de solução: múltipla convexa ótima inviável ilimitada

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Praticando Para Aprender

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PESQUISA OPERACIONAL I atividade2
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A solução obtida no problema de programação linear é chamada de solução ótima. Essa é a resposta correta, pois a solução ótima é aquela que maximiza ou minimiza a função objetivo, respeitando as restrições do problema.

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Há problemas de programação matemática em que a função objetivo, bem como as restrições, são lineares, e em que apenas uma parte das variáveis são do tipo inteiro, enquanto outras são do tipo real. Esse tipo de problema tem como denominação correta:
Programação Não Linear.
Programação Inteira Total.
Programação Linear Muito Degenerada.
Programação Inteira Mista.
Programação Linear Quadrática.

Suponha a função lucro apresentada a seguir: Lucro = 180x1 + 300x2. Como todo empresário, seu objetivo é maximizá-la. No entanto, considere que suas variáveis estão sujeitas às restrições: x1 + 2x2 ≤ 120, x1≤ 60, x2 ≤ 50, x1 ≥ 0; x2 ≥ 0.
Nesse caso, o máximo que o empresário poderia obter seria:
30
19.800
60
60.000
120

Os modelos de decisão servem para encontrar resultados ótimos. Tendo em vista os modelos de decisão, é INCORRETO afirmarmos que:
os valores numéricos para variáveis de decisão são o alvo dos modelos de decisão.
os modelos de decisão se baseiam em elevados graus de complexidade.
é preciso conhecer muito bem o ambiente no qual o modelo de decisão será aplicado.
frequentemente há mais de uma forma de se criar um modelo de uma situação gerencial.
os modelos ignoram a maior parte do mundo frequentemente.

Uma solução ótima nem sempre é única. Um problema é dito como de soluções múltiplas quando:
mais de uma solução viável levam a função objetivo ao mesmo valor ótimo.
mais de uma solução viável levam a função objetivo a valores diferentes, mas proporcionais entre si.
as soluções ótimas obtidas apresentam valores iguais aos termos independentes do sistema de restrições.
mais de, obrigatoriamente, três soluções viáveis levam a função objetivo ao mesmo valor ótimo.
as soluções ótimas obtidas apresentam valores múltiplos dos termos independentes do sistema de restrições.

Ao resolver um problema de programação linear, precisamos primeiro modelar matematicamente os dados fornecidos. Em uma modelagem, é correto afirmar que uma variável de decisão é:
o resultado da análise da confiabilidade do modelo.
uma das variáveis que precisamos determinar o valor ótimo.
uma possibilidade de atuação do decisor.
o limite inferior para a decisão do decisor.
uma informação do ambiente externo ao modelo.

Um treinador necessita formar um time de nadadores para competir em uma prova olímpica de 400 metros medley. Os nadadores apresentam as seguintes médias de tempo em cada estilo: O treinador deseja designar os nadadores para os diferentes estilos de modo a obter o menor tempo possível para completar o medley.
Assim, na configuração da equipe que minimiza o tempo total para completar o medley, é correto afirmar que:
O nadador 4 é alocado para o estilo costas.
O nadador 4 é alocado para o estilo peito.
O nadador 4 é alocado para o estilo borboleta.
O nadador 4 não é alocado para nenhum estilo.
O nadador 4 é alocado para o nado livre.

Considere o seguinte problema de programação linear: Maximize Z = x1 + 2x2. Sujeito a: x1 + 2x2 ≤ 8, -x1 + x2 ≤ 16, x1 ≥ 0, x2 ≥ 0.
O valor ótimo da função objetivo deste problema é:
10
20
8
18
40

Uma empresa tem dois tipos de produtos, A e B. Ela tem disponíveis 8 horas de mão de obra para produzir os produtos A e 12 horas para produzir os produtos B. Cada produto A tem um lucro de R$ 50,00 e cada produto B tem um lucro de R$ 80,00. A empresa tem como objetivo maximizar seu lucro e deve produzir pelo menos 2 unidades de A e não pode produzir mais de 4 unidades de B. Qual é o número máximo de unidades de B que a empresa deve produzir para maximizar seu lucro? 4 unidades. 5 unidades. 3 unidades. 2 unidades. 6 unidades.

O valor ótimo da função objetivo deste problema é:
500.000,00
750.000,00
150.000,00
50.000,00
650.000,00

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