A) Resoldre equacions B) Comptar nombres primers C) Minimitzar o maximitzar una funció objectiu D) Generar nombres aleatoris
A) L'estimació inicial. B) El resultat final. C) La fórmula matemàtica. D) Limitació de les possibles solucions.
A) Simplificació B) Aleatorització C) Minimització D) Maximització
A) Mètode simplex B) Provar i comprovar C) Recuit simul·lat D) Prova i error
A) El conjunt de totes les solucions factibles. B) La regió amb el valor màxim. C) La zona que es troba fora de les restriccions. D) L'espai de solucions.
A) Una solució sense cap restricció. B) Una solució que satisfà totes les restriccions. C) Una solució aleatòria. D) Una solució incorrecta.
A) Selecciona l'algoritme més adequat. B) Avalua l'impacte dels canvis en els paràmetres sobre la solució. C) Troba l'òptim global. D) Genera solucions aleatòries.
A) Una equació sense variables. B) Una funció de restricció. C) Una operació matemàtica aleatòria. D) Funció que s'ha d'optimitzar o minimitzar.
A) Maximització de funcions B) Disseny algorítmic C) Anàlisi quantitativa D) Programació matemàtica
A) Dues: optimització discreta i optimització contínua. B) Una: optimització general. C) Quatre: optimització combinatòria, estocàstica, dinàmica i robusta. D) Tres: programació lineal, programació no lineal i programació entera.
A) Optimització contínua B) Programació no lineal C) Programació lineal D) Optimització discreta
A) Optimització contínua B) Optimització combinatòria C) Programació entera D) Optimització discreta
A) Optimització global B) Matemàtiques discretes C) Programació lineal D) Optimització local
A) 5 B) 1 C) 3 D) 4
A) x = 1 B) x = -1 C) x = 0 D) x = ∞
A) Sí, és 2. B) No, no té límit superior. C) Sí, és menys infinit. D) Sí, és infinit.
A) John von Neumann B) George B. Dantzig C) Fermat D) Leonid Kantorovich
A) 1950 B) 1939 C) 1947 D) 1960
A) Variables contínues. B) Variables discretes. C) Variables binàries. D) Matrius semidefinides.
A) Redueix el nombre de solucions B) Elimina els compromisos C) Simplifica el problema D) Afegeix complexitat
A) Òptima segons Pareto B) Inferior C) Subòptima D) No eficient
A) El responsable de la decisió B) Un avaluador extern C) El dissenyador del sistema D) L'algoritme d'optimització
A) Ignorant els objectius menys importants. B) Mitjançant sessions interactives amb el responsable de la decisió. C) A través de l'anàlisi de dades històriques. D) Automàticament, per mitjà de l'algoritme.
A) Optimització global B) El problema de l'existència C) Optimització multimodal D) El problema de viabilitat
A) Condicions de primer ordre B) Les condicions de Karush-Kuhn-Tucker C) Condicions de segon ordre D) Condicions de viabilitat
A) Regions de confiança. B) Cerques a la línia. C) Relaxació lagrangiana. D) Mètodes de punts interiors.
A) Cerques lineals. B) Relaxació lagrangiana. C) Regions de confiança. D) Estimació de moment positiu-negatiu.
A) Aproximació estocàstica per pertorbació simultània (SPSA) B) Mètode de l'el·lipsoide C) Algoritmes d'optimització quàntica D) Mètodes de punt interior
A) Mètodes de descens de coordenades B) Aproximació estocàstica per pertorbació simultània C) Mètodes quasi-newtonians D) Descens de gradient
A) Microeconomia. B) Enginyeria, especialment enginyeria aeroespacial. C) Enginyeria elèctrica. D) Cosmologia i astrofísica.
A) Investigació operativa B) Enginyeria civil C) Enginyeria de control D) Modelatge molecular |