- 1. A otimização matemática, também conhecida como programação matemática, é uma disciplina que trata de encontrar a melhor solução entre um conjunto de soluções viáveis. Envolve o processo de maximização ou minimização de uma função objetiva tendo em conta as restrições. Os problemas de otimização surgem em vários domínios, como a engenharia, a economia, as finanças e a investigação operacional. O objetivo da otimização matemática é melhorar a eficiência, maximizar os lucros, minimizar os custos ou obter o melhor resultado possível dentro de determinadas restrições. São utilizadas diferentes técnicas, como a programação linear, a programação não linear, a programação inteira e a otimização estocástica, para resolver problemas de otimização. Em geral, a otimização matemática desempenha um papel crucial nos processos de tomada de decisão e na resolução de problemas em cenários complexos do mundo real.
Qual é o principal objetivo da otimização matemática?
A) Minimizar ou maximizar uma função objetivo
B) Resolver equações
C) Geração de números aleatórios
D) Contagem de números primos
- 2. O que é uma restrição em problemas de otimização?
A) Limitação das soluções possíveis
B) O resultado final
C) O palpite inicial
D) A fórmula matemática
- 3. Que tipo de otimização procura o valor máximo de uma função objetivo?
A) Maximização
B) Simplificação
C) Randomização
D) Minimização
- 4. O que significa o termo "solução viável" em otimização?
A) Uma solução sem restrições
B) Uma solução incorrecta
C) Uma solução aleatória
D) Uma solução que satisfaz todas as restrições
- 5. O que é a função objetivo num problema de otimização?
A) Uma operação matemática aleatória
B) Função a ser optimizada ou minimizada
C) Uma equação sem variáveis
D) Uma função de restrição
- 6. Na programação linear, o que é a região viável?
A) A região com o valor máximo
B) O conjunto de todas as soluções viáveis
C) A área fora dos condicionalismos
D) O espaço de solução
- 7. Que método é normalmente utilizado para resolver problemas de programação linear?
A) Método Simplex
B) Recozimento simulado
C) Adivinhar e verificar
D) Tentativa e erro
- 8. Qual é a importância da análise de sensibilidade na otimização?
A) Encontra o ótimo global
B) Avalia o impacto das alterações dos parâmetros na solução
C) Gera soluções aleatórias
D) Seleciona o melhor algoritmo
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