- 1. La optimización matemática, también conocida como programación matemática, es una disciplina que se ocupa de encontrar la mejor solución entre un conjunto de soluciones factibles. Consiste en maximizar o minimizar una función objetivo teniendo en cuenta las restricciones. Los problemas de optimización surgen en diversos campos, como la ingeniería, la economía, las finanzas y la investigación operativa. El objetivo de la optimización matemática es mejorar la eficiencia, maximizar los beneficios, minimizar los costes o lograr el mejor resultado posible dentro de las restricciones dadas. Para resolver problemas de optimización se utilizan distintas técnicas, como la programación lineal, la programación no lineal, la programación entera y la optimización estocástica. En general, la optimización matemática desempeña un papel crucial en los procesos de toma de decisiones y resolución de problemas en escenarios complejos del mundo real.
¿Cuál es el principal objetivo de la optimización matemática?
A) Contar números primos
B) Resolver ecuaciones
C) Minimizar o maximizar una función objetivo
D) Generación de números aleatorios
- 2. ¿Qué es una restricción en los problemas de optimización?
A) La suposición inicial
B) El resultado final
C) Limitación de las posibles soluciones
D) La fórmula matemática
- 3. ¿Qué tipo de optimización busca el valor máximo de una función objetivo?
A) Minimización
B) Maximización
C) Simplificación
D) Aleatorización
- 4. ¿Qué significa el término "solución factible" en optimización?
A) Una solución sin restricciones
B) Una solución aleatoria
C) Una solución que satisface todas las restricciones
D) Una solución incorrecta
- 5. ¿Qué es la función objetivo en un problema de optimización?
A) Una ecuación sin variables
B) Una operación matemática aleatoria
C) Función que debe optimizarse o minimizarse
D) Una función de restricción
- 6. En programación lineal, ¿qué es la región factible?
A) La región con el valor máximo
B) El conjunto de todas las soluciones viables
C) El área fuera de las limitaciones
D) El espacio de soluciones
- 7. ¿Qué método se utiliza habitualmente para resolver problemas de programación lineal?
A) Adivinar y comprobar
B) Ensayo y error
C) Método simplex
D) Recocido simulado
- 8. ¿Qué importancia tiene el análisis de sensibilidad en la optimización?
A) Evalúa el impacto de los cambios de parámetros en la solución
B) Selecciona el mejor algoritmo
C) Encuentra el óptimo global
D) Genera soluciones aleatorias
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