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Questions and Answers
Qual é a função objetivo no problema de programação linear apresentado?
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Quais são as variáveis de decisão no problema de programação linear?
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Qual desigualdade representa a restrição que impede que $2x_1 + x_2$ seja maior que 4?
Qual desigualdade representa a restrição que impede que $2x_1 + x_2$ seja maior que 4?
Se o ponto $(1, 1)$ é inserido na desigualdade $2x_1 + x_2 ≤ 4$, o resultado será:
Se o ponto $(1, 1)$ é inserido na desigualdade $2x_1 + x_2 ≤ 4$, o resultado será:
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Qual afirmação é verdadeira sobre a região delimitada pelas desigualdades dadas?
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Quais das opções abaixo são características de uma função linear?
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Qual dos seguintes problemas pode ser considerado mais complexo em programação linear?
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Quem desenvolveu o primeiro algoritmo efetivo para resolver problemas de programação linear?
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Quais dos componentes a seguir descrevem um problema de programação linear?
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Quando os problemas de otimização linear se tornam mais complicados?
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Qual é a aplicação prática da programação linear mencionada?
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O que NÃO é verdade sobre uma função linear?
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Qual o impacto do aumento do poder computacional na resolução de problemas de programação linear?
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Qual é a função matemática que representa o lucro neste modelo?
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Quais são as restrições relativas à máquina 1 no modelo?
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Qual é a condição para que uma solução seja considerada viável?
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Quais são os limites máximos para as variáveis y1 e y2?
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Por que a inequação 3x1 + 5x2 − x3 + x4 < 5 não é uma restrição linear?
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Qual é a função de controle de qualidade no modelo?
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Como se define uma programação linear?
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Qual é o valor máximo permitido para a soma de horas da máquina 2?
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Qual das afirmações a seguir é verdadeira sobre o ótimo de uma programação inteira?
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Quando se trata de um problema de maximização, qual é a relação entre o ótimo da programação linear e o ótimo da programação inteira?
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Qual das opções representa uma situação que pode exigir uma modelagem de programação inteira?
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O que pode ser uma característica de algumas programações inteiras com estruturas específicas?
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Qual é a principal dificuldade associada ao uso da programação inteira?
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Qual é uma das questões em aberto na programação inteira?
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Qual dos seguintes exemplos ilustra uma aplicação prática para programação inteira?
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Quais das seguintes afirmações sobre as programações inteiras são verdadeiras?
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Qual é a condição para que a solução básica seja considerada viável em relação à programação linear original?
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O que indica um custo reduzido positivo para uma variável não-básica j?
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Qual é o resultado esperado se o custo reduzido de todas as variáveis não-básicas for negativo?
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O que representa a expressão $z_j = c_j - c_B^T A^{-1}_B A_j$?
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Qual é a implicação de uma solução ótima na programação linear?
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Ao substituir a expressão da função objetivo, o que deve ser feito com as variáveis não-básicas?
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Qual é o papel da inversa de A em relação a B na manipulação algébrica apresentada?
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O que deve ser considerado ao querer aumentar xj, dada a sua condição inicial de zero?
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Study Notes
Funções Lineares
- Uma função f é linear se, para vetores x e y e um número a, é válida a propriedade: f(x + y) = f(x) + f(y) e f(a · x) = a · f(x).
- Exemplos de funções lineares:
- f(x) = 2x
- f(x1, x2) = 2x1 + 3x2
- f(x1, x2, x3) = x1 − x2 + 5x3
- Exemplos de funções que não são lineares:
- f(x) = x + 5
- f(x1, x2) = x1 x2
- f(x1, x2, x3) = x21 + x3
Otimização Linear
- A otimização de uma função linear (determinar seu máximo ou mínimo) é inicialmente uma tarefa simples.
- A dificuldade surge quando há várias variáveis e restrições que as variáveis devem satisfazer.
- As restrições nesses casos são lineares, mas ainda assim os problemas podem ser complexos.
Introdução à Programação Linear (PL)
- PL é um modelo de programação matemática que visa encontrar o máximo ou mínimo de uma função linear sujeita a um número finito de restrições lineares.
- A PL possui diversas aplicações práticas em áreas como logística, mercado financeiro, ciências sociais e naturais.
- Leonid Kantorovich e George Dantzig tiveram papel fundamental no desenvolvimento da PL.
- Kantorovich utilizou a PL para modelar a economia da União Soviética.
- Dantzig desenvolveu o algoritmo simplex, que ainda hoje é utilizado para resolver problemas de PL.
- Os computadores modernos permitem resolver problemas de PL com centenas de milhares de variáveis.
Componentes de um Problema de PL
- Variáveis de decisão: Representam as decisões que devem ser tomadas no problema.
- Função objetivo: Representa o benefício ou custo associado às decisões em um valor numérico.
- Restrições: Limitam os recursos do mundo real, impondo regras que a solução deve obedecer.
Exemplo de PL
- Encontrar o máximo da função f(x1, x2) = x1 + x2, sendo x1 e x2 sujeitos às seguintes restrições:
- x1 ≥ 0
- x2 ≥ 0
- 2x1 + x2 ≤ 4
- x1 + 2x2 ≤ 3
Formalização de PL
- Uma PL é definida como um problema de maximizar ou minimizar uma função linear (ou afim), sujeita a restrições lineares.
- Exemplo:
- max 3x1 + 2x2 − x3 + 5
- sujeito a:
- x1 + x2 ≤ 9
- x3 ≤ 3
- x1, x2, x3 ≥ 0
Soluções e Viabilidade
- Uma solução para uma PL é a atribuição de valores às variáveis.
- Uma solução é viável quando satisfaz todas as restrições.
Programação Inteira (PI)
- PI é uma PL com a restrição de que as variáveis de decisão devem ser inteiras.
- A solução ótima de uma PI não está necessariamente na fronteira do poliedro.
- O ótimo da PL é sempre maior ou igual que o ótimo da PI, em problemas de maximização.
- Se todos os vértices do poliedro são pontos de coordenadas inteiras, o ótimo da PL e da PI coincidem.
- A maioria das PIs não possui estrutura para serem resolvidas por algoritmos polinomiais.
- Os algoritmos para resolução de PIs possuem complexidade exponencial, mas funcionam bem na prática em muitos casos.
Modelagem de PIs
- Muitos problemas do mundo real podem ser modelados como PIs, como a otimização de produção e planejamento de dietas.
- Exemplo: uma empresa possui N projetos nos quais pode investir, sendo que cada projeto i ∈ N possui um retorno esperado positivo ci (em reais). A empresa deseja maximizar o retorno total, investindo no máximo k projetos.
Algoritmo Simplex
- O algoritmo simplex é um método para resolver PLs.
- Ele é baseado na ideia de mover-se de um vértice viável do poliedro para outro, sempre buscando melhorar o valor da função objetivo.
- Se houver um custo reduzido positivo, a solução pode ser melhorada adicionando a variável correspondente à base.
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Description
Este quiz explora conceitos de funções lineares e otimização linear. Você irá testar seus conhecimentos sobre as propriedades das funções lineares e a programação linear. Prepare-se para desafios que envolvem aplicações práticas em diversas áreas.