H. Matemáticas IV - Investigación Operativa - 1er Parcial

1.1. La razón de ser de las RESTRICCIONES se remite a varios motivos. Entre ellos: Costos de Investigación. Tecnología inmutable a corto plazo. Leyes de la naturaleza. Cuellos de botella. Todas son correctas.

3.3.1. ¿Cuál de las siguientes opciones se relacionan con los casos especiales de la programación lineal? Seleccione las 4 opciones correctas. Cuando en la fila de los indicadores de la tabla simplex final hay un cero en la columna de una variable no básica. Cuando se llega a una solución óptima, pero la solución contiene una variable artificial con un valor diferente de cero en la base. Durante el proceso de pivoteo, cuando se tiene un empate al determinar la variable que debe salir de la base, a veces cae e un círculo vicioso. No se llega a una solución óptima. Todas las variables de holgura vuelven a cero.

1.1. Una de las técnicas utilizadasen la IO se denomina "Programación Dinámica" cuya característica principal es: El modelo original puede descomponerse en subproblemas más pequeños y manejables. El modelo original puede descomponerse en problemas.

1.1. Los problemas que resuelve la Investigación operativa están inmersos... En un sistema real. Dada la complejidad de estos sistemas reales, lo que se pretende es crear un sistema abstracto que sea una versión simplificada y por lo tanto incompleta del real, sobre el que se pueda trabajar obteniendo conclusiones que sean válidas también para el sistema real. En un sistema real.

1.3. Una peculiaridad de la mayoría de los problemas de Investigación Operativa es que se resuelve mediante algoritmos. Verdadero. Falso.

3.4. Una solución no acotada de un problema de programación lineal es aquella en la que: El valor de la función objetivo aumenta indefinidamente en casos de maximización. El valor de la función objetivo aumenta indefinidamente en casos de minimización.

1.2. Los componentes principales de un MODELO de investigación operativason: Alternativas, criterio objetivo y restricciones. Alternativas y restricciones.

1.2. ¿Cómo se denomina al conjunto de procedimientos o reglas, que cuando se siguen en forma ordenada, proporcionan la mejor solución para un problema determinado?. Matemáticas. Algoritmos.

1.1. Las variables endógenas son aquellas: Que forman parte del sistema y por lo tanto sus valores se determinanan en función de la relación que existe con las restantes variables y con las variables exógenas. Que NO forman parte del sistema y por lo tanto sus valores se determinanan en función de la relación que existe con las restantes variables y con las variables exógenas.

1.2. La fase para la aplicación de la Investigación Operativa que implica la aplicación de algoritmos de optimización bien definidos se denomina: Solución del modelo. Solución del problema.

2.2.1. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones representa una restriccipon del tipo mayor o igual?. Deben emplearse al menos un 80% de las horas de mano de obra presupuestadas. Deben emplearse mas del 80% de las horas de mano de obra presupuestadas. Deben emplearse menos del 80% de las horas de mano de obra presupuestadas. Deben emplearse 80% de las horas de mano de obra presupuestadas.

1.1. Las variables exógenas son aquellas... Cuyos valores se determinan fuera del sistema. Cuyos valores se determinan dentro del sistema.

1.2. ¿Qué modelos son utilizados de Investigación Operativa para el estudio de los tiempos de espera?. Colas. Simulación. Filas. Variables.

1.1. La investigación operativa tuvo su inicio: En relación al estudio de problemas de tipo militar. Militar.

2.1. En un problema de programación lineal todas las restricciones y la función objetivo deben ser, al menos, de segundo grado. Verdadero. Falso.

2.1. Cuando un problema de programación lineal tiene solo dos variables de decisión, ¿en qué cuadrante del plano cartesiano siele estar la región factible?. La región factible siele estar contenida en el primer cuadrante del plano cartesiano. La región factible siele estar contenida en el segundo cuadrante del plano cartesiano.

1.2. ¿Qué es un algoritmo?. Un conjunto de procedimientos o reglas que, cuando se siguen en forma ordenada, proporcionan la mejor solución para el modelo determinado. Un conjunto de procedimientos o reglas.

3.3.1. ¿Cuál de las siguientes opciones debe considerarse al resolver un problema de minimización mediante el método simplex?. La variable que ingresa es aquella que tiene coeficiente positivo de mayor valor absoluto en la fila de la función objetivo. La variable que ingresa es aquella que tiene coeficiente negativo de mayor valor absoluto en la fila de la función objetivo.

2.3.2. Gráficamente, en la resolución de un problema de programación lineal, las restricciones de nonegatividad se representan: Con el sombreado de los semiplanos positivos de vada una de las variables. Con el sombreado de los semiplanos negativos de vada una de las variables.

3.2. En una tabla simplex, ¿cuáles son, habitualmente, las variables básicas?. Las variables. Las variables de holgura.

1.2. Una de las causas por la que existen restricciones puede ser: La existencia de cuellos de botella. Otras.

1.1. Los modelos determinísticos son aquellos... Cuando todos los datos relevantes se conocen con certeza. Cuando todos los datos relevantes No se conocen con certeza.

3.2. La condición de factibilidad en el método simplex consiste en... Verificar la condición de optimalidad (+C). La variable de salida es la variable básica asociada al coeficiente positivo menor condenominador estrictamente positivo.

1.2. La fase para la aplicación de la investigación operativa cuyo objetivo es transformar la definición del problema en relaciones matemáticas se denomina: Construcción del modelo. Reparación del modelo.

3.3.2. Las variables de holgura son aquellas que: Se agregan a la expresión de las inecuaciones para transformarlas en ecuaciones. Se agregan a la expresión de las ecuaciones para transformarlas en inecuaciones.

1.2. ¿Cuál de las siguientes opciones es un proceso o método de solución para arribar a soluciones óptimas o casi óptimas para problemas basados en la ciencia de la administración?. Heurístico. Modelo.

2.3. Cuando un problema de programación lineal tiene solo dos variables de decisión: Puede aplicarse el método ecuación. Puede aplicarse el método gráfico.

1.1. Entre las relaciones en los Modelos Formales o Matemáticos, se encuentran entre otros: Relaciones tecnológicas. Relaciones de definición e identidades. Relaciones de equilibrio. Relaciones de objetivo. Todas son correctas.

1.1. La Investigación Operativa es: Una disciplina científica que a través de la aplicación de procesos y procedimientos ayuda a resolver problemas de índole cuantitativos que se presentan en las organizaciones. Ayuda a resolver problemas de índole cuantitativos que se presentan en las organizaciones.

1.1. Los problemas de investigación operativa son problemas de: Decisión. Objetivo.

2.1. ¿Cómo se denomina el modelo de optimización o de toma de decisiones restringidas, en el cual tanto la función objetivo como la función de restricción, son funciones lineales de las variables de decisión?. Programación horizontal. Programación lineal.

1.1. En un modelo de Investigación Operativa, dada una función objetivo, la resolución del mismo procurará.... Optimizarla. Objetivo.

Gema SA, es una joyería que confecciona dos tipos de alhajas denominadas Clásica y Premium. Para la producción de alhajas Clásicas requieren 1gr. de oro y 2 gr. de plata, vendiéndose a $6000 cada una. Para la fabricación de alhajas Prémium se necesitan 2 gr. de oro y 1 gr. de plata y las comercializa a $8000 la unidad. Gema SA posee en su taller 800gr de cada uno de los metales. El dueño de la joyería desea conocer la combinación de alhajas a elaborar (clásicas y prémium) para obtener el máximo beneficio económico. Si x1 represneta alhajas clásicas y x2 a las alhajas prémium ¿Cómo se representa en un modelo matemático la restricción en plata?. 2x1+x2≤800. 2x1+x2=800.

1.2. En una función que define la efectividad del modelo como función de las variables de decisión se denomina.... Objetivo. Modelo.

2.3.3. Seleccione 3 opciones correctas. ¿Cuáles de las siguientes opciones se relacionan a una solución factible de un problema de programación lineal de dos variables resuelto mediante el método gráfico?. Se encuentra dentro del espacio de soluciones. Satisface simultáneamente a todas las restricciones. No es necesariamente la solución óptima. Es necesariamente la solución óptima.

1.1. Indique cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera en relación con los orígenes de la investigación operativa. Los primeros estudios se aplicaron a resolver problemas bélicos y luego se transfirió ese conocimiento al sector civil. Se aplicaron a resolver problemas bélicos.

2.1. La estructura general de un problema de Investigación Operativa contiene: Una función objetivo y un conjunto de restricciones. Una función objetivo.

Gema SA, es una joyería que confecciona dos tipos de alhajas denominadas Clásica y Premium. Para la producción de alhajas Clásicas requieren 1gr. de oro y 2 gr. de plata, vendiéndose a $6000 cada una. Para la fabricación de alhajas Prémium se necesitan 2 gr. de oro y 1 gr. de plata y las comercializa a $8000 la unidad. Gema SA posee en su taller 800gr de cada uno de los metales. El dueño de la joyería desea conocer la combinación de alhajas a elaborar (clásicas y prémium) para obtener el máximo beneficio económico. Si x1 represneta alhajas clásicas y x2 a las alhajas prémium ¿Cuál es el beneficio económico que obtiene la empresa cuando estamos en la solución factible básica inicial (SFBI)?. Ninguno, porque no se fabrican productos. Ninguno.

3.2. El proceso principal del método simplex consiste en elegir un elemento pivot y posteriormente... Convertirlo en 1 y después anular todos los elementos de la columna del pivot aplicando las operaciones elementales. Convertirlo en 0 y después anular todos los elementos de la columna del pivot aplicando las operaciones elementales.

3.1. Para lograr el planteo en forma matricial de un problema de programación lineal se procede.... Transformando inecuaciones en ecuaciones, agredando un término o variable en cada una de ellas. Transformando ecuaciones, agregando un término o variableen cada una de ellas.

1.3. Un conjunto de puntos S es un conjunto convexo si: El segmento rectilíneo que une cualquier par de puntos de S, se encuentra completamente en S. El segmento que une cualquier par de puntos de S, se encuentra completamente en S.

3.3.1. Al agregar variables artificiales, estas se ingresan en la función objetivo con un coeficiente.... De valor absoluto muy alto. De valor absoluto muy bajo.

3.2. Seleccione las 3 (tres) opciones correctas. ¿En cuáles de de las siguientes restricciones del problema de solución... no acotada?. X,Y≥5. X,Y=0. X,Y≥0. X+Y≥0; X,Y,≥0.

1.1. Según la disponibilidad de datos, una de las formas en que se pueden clasificar los modelos es como... Modelos probabilísticos o estocásticos. Modelos.

2.1. El problema de asignar recursos limitados para optimizar un objetivo de interés, utilizando únicamente ecuaciones lineales en su formulación, se denomina: Programación lineal. Programación vertical.

1.3. Se dice que una solución a un modelo de IO es óptima cuando: Produce el mejor valor (máximo o mínimo) para la función objetivo. Produce el mejor valor para la función objetivo.

1.1. La solución óptima del modelo puede ser o no una buena respuesta en el.... Contexto. Contexto real.

3.2. Indique cuál de las siguientes opciones son correctas en relación a la solución de un problema de programación lineal: seleccione 4 (cuatro) respuestas correctas. Se puede obtener la solución de cada vértice, resolviendo el sistema de ecuaciones que lo determinan. Si el problema tiene solución este se encontrará en, al menos, uno de los vértices. Todos los puntos incluidos en la zona de soluciones factibles cumplen con las restricciones del problema. Para cumplir con las restricciones de no negatividad se trabaja siempre en el primer cuadrante. Un problema de programación lineal tiene un número finito de soluciones factibles.

3.2. ¿Cómo se denominan las variables que toman variable no nulo en la solución de un problema de programación lineal?. Variables básicas. Variables no básicas.

1.2. ¿Cuál de las siguientes opciones incluye, EXCLUSIVAMENTE, fases para implementar la Investigación Operativa en la práctica?. Definición del problema. Construcción del modelo. Solución del modelo. Criterio. Modelo objetivo.

1.2. Un algoritmo es: Un conjunto de procedimientos o reglas que proporcionan cualquier solución para el modelo determinado. Un conjunto de procedimientos o reglas que proporcionan una solución específica para el modelo determinado.

2.2.1 En las restricciones de MENOR o IGUAL, la diferencia entre el lado derecho y el primer miembro de la desigualdad representa: Recurso utilizado o recurso aplicado. Recurso no utilizado o recurso no aplicado.

3.2. En un problema de programación lineal con óptimos alternativos, si analizamos con el método gráfico, encontramos que la función objetivo es paralela a algunas de las restricciones. Verdadero. Falso.

3.3. En el caso de maximización para una tabla simplex, los valores de CJ-ZJ de las variables que se encuentran en la base son siempre: Cero. Uno.

3.4. Cuando al realizar el método simplex se produce un empate al determinar qué variable debe salir de la base y se cae en un círculo vicioso, nos encontramos frente a una solución tipo.... Generada. Degenerada.

1.2. Es poco frecuente encontrar en Investigación Operativa modelos que: Sean representaciones exactas de situaciones reales. Sean representaciones reales de situaciones exactas.

2.3.2. El método de programación lineal se aplica con frecuencia para resolver problemas en las siguientes áreas: seleccione 3 (tres) opciones correctas. Inversión. Planificación del desarrollo urbano. Planificación de la inversión. Control de inventarios.

3.3.1. En los casos de minimización, los coeficientes de las variables artificiales en la función objetivo tienen la siguiente característica: Será un valor bajo y positivo (BP). Será un valor alto y positivo (AP).

1.2. A pesar de la naturaleza matemática de los modelos de IO, debe tenerse en cuenta que: El factor humano afecta la mayoría de los problemas de decisión. El factor humano no afecta los problemas de decisión.

3.4. ¿Cuáles de los siguientes tipos de soluciones corresponden a casos especiales de problemas de programación, dado que no se obtiene una solución única determinada? Seleccione las 4 opciones correctas: Solución no acotada. Solución no factible. Soluciones con óptimos alternativos. Solución degenerada. Solución óptima.

3.2. En la tabla inicial del método simplex, cuando el origen es una solución factible, las variables principales (variables de decisión del problema): Son variables básicas. Son variables no básicas.

2.1.1. Un problema de programación lineal consta de una función objetivo lineal por: Maximizar o minimizar, sujetas a ciertas restricciones en la forma de igualdades o desigualdades lineales. Maximizar, sujetas a ciertas restricciones en la forma de igualdades o desigualdades lineales.

2.2.1. En un problema de programación lineal, las funciones objetivos que deberían maximizarse son las correspondientes a: Seleccione las 4 opciones correctas: Beneficios. Eficiencia. Rendimiento. Producción. Tiempo.

2.3.3. En un problema de programación lineal todas las soluciones que satisfacen simultáneamente a todas las restricciones, se denominan: Solución factible (SF). Solución no factible (SNF).

3.1. Una solución básica factiblese diferencia de una soluciónn básica no factible: Todos los valores de las variables que la integran son no negativas (+L). Todos los valores de las variables que la integran son positivas (+L).

3.1. Un método práctico para encontrar una solución básica inicial para armar la tabla del método simplex consiste en: Hacer cero las variables que se repiten en todas las restricciones (la respuesta más larga). Hacer 1 las variables que se repiten en todas las restricciones.

3.3.1. En un problema de programación lineal de maximización, a partir de una tabala de método simplex, se selecciona para salir en la siguiente iteración a la variable: Con menor cociente entre los calores del vector solución y los elementos de su fila que estén en la columna de la variable que ingresa. Con mayor cociente entre los calores del vector solución y los elementos de su fila que estén en la columna de la variable que ingresa.

1.3. Aquellas variables sobre las que se busca una solución para el problema, reciben el nombre de: Variables de decisión. Variables objetivo.

1.1. Las variables exógenas no controlables: No interviene el sujeto decisor. Interviene el sujeto decisor.

2.3.3. Empleando el método gráfico para resolver un problema de PL, encontramos que la solución óptima siempre: Está asociada a un punto de esquina. Está asociada a un punto.

3.2. En un problema de programación lineal, el conjunto de valores de las variables de decisión que cumplen con todas las restricciones incluyendo las de no negatividad, reciben el nombre de: Solución factible. Solución no factible.

3.1. Las variables de holgura: Se agregan a la función objetivo con coeficiente cero. Se agregan a la función objetivo con coeficiente uno.

3.2. En la tabla inicial del método simplex, cundo el origen es una solución factible, las variables de holgura: Son variables básicas. Son variables simples.

3.2. ¿Cuáles de las siguientes opciones se relacionan con características del método simplex? Seleccione las 4 respuestas correctas. Consiste en un algoritmo o procedimiento matemático repetitivo. Es un método que analiza los puntos de esquina. Es un método matricial. Está conformado por dos fases. Es un método que analiza sistemáticamente todos los puntos factibles.

3.4. Indique cuál de los siguientes tipos de solución de problemas lineales se deben fundamentalmente a problemas en el planteo del problema. Seleccione 2 (dos): Solución acotada. Solución no acotada. Solución factible. Solución no factible.

3.1. Para poder aplicar el método simplex deben darse dos condiciones iniciales, selecciona 2 (dos): Todas las variables son no negativas. Todas las restricciones son ecuaciones con el lado derecho no negativo. Todas las variables son positivas.

3.4. Un problema de solución no acotada, al analizarse por el método gráfico, corresponde a aquel en el que las restricciones son mutuamente excluyentes. Verdadero. Falso.

1.3. El proceso de solución de un problema de investigación operativa consta de las siguientes etapas: Identificación, observación y planteamiento del problema; construcción del modelo; generación de una solución; prueba y evaluación de la solución; implante y evaluación. Identificación, construcción, generación de una solución, validación, revisión o implementación.

1.1. Las variables endógenas no objetivo son aquellas.... A las que no se les impone ninguna condición. A las quese les impone condición.

2.1. En un problema de programación lineal todas las funciones objetivo siempre deben maximizarse. Verdadero. Falso.

1.1. Seleccione 4 (cuatro) opciones correctas. La investigación operativa se vincula con otras ciencias tales como: Matemática. Lógica. Informática. Estadística. Modelos.

1.1. Como metodología para representar y estudiar problemas de la realidad, la investigación operativa utiliza: Grágicos. Modelos.

3.3.1. ¿En qué tipo de problemas se utilizan con frecuencia las variables artificiales?. Problemas de maximización. Problemas de minimización.

3.3.1. En un problema de maximización, a partir de una tabla del método simplex, se selecciona para INGRESAR en la siguiente iteración a la variable. Que presente el coeficiente negativo de mayor valor absoluto en la fila de coeficientes de la función objetivo (fila de indicadores). Que presente el coeficiente negativo de menor valor absoluto en la fila de coeficientes de la función objetivo (fila de indicadores).

2.3.3. Una empresa produce dos tipos de prendas de vestir, A y B, utilizando dos insumos limitados; telas y personal. Se podrá vender todo lo producido, La utilidad de cada prenda A es de $200 y de cada prenda B es de $250. La prenda A requiere 4 metros de tela, mientras que la B requiere 2 metros de tela. La prenda A, utiliza 2 horas de mano de obra, y la B, utiliza también 2 horas de manno de obra. En el presupuesto mensual hay 500 metros de tela y 400 horas de personal asignadas a estos proyectos. Al optimizar la función objetivo esta alcanza un valor de:. ¿Cuántas restricciones tendrá el modelo de programación lineal?. ¿Cuál es la función objetivo?. ¿Cuál es la restricción que representa las limitaciones en la tela disponible?. ¿De qué tipo de problema se trata?. Indique cuál de los siguientes puntos representa un vértice de la región factible. Indique cuál de los siguientes representa una solución factible al problema. ¿Qué cantidad de prendas A y B debería producirse para maximizar el beneficio de la empresa?. ¿Qué método conviene utilizar para su resolución?.

3.3.1. Si al seleccionar la variable que ingresará en una tabla del métododo simplex en la próxima iteración optamos por aquella con el coeficiente positivo, de mayor valor absoluto en la fila de la función objetivo será porque: Se trata de un problema de maximización. Se trata de un problema de minimización.

2.3.3. Indique cuáles de las siguientes afirmaciones son correctas en relación a la solución óptima de un problema de programación lineal de dos variables, resuelto mediante el método gráfico. Seleccione las 4 correctas: Corresponde siempre a un punto de esquina. Corresponde a un punto de intersección entre dos restricciones. Satisface simultáneamente a todas las restricciones. Se encuentra dentro de la zona de soluciones factibles. Se encuentra siempre en la intersección de una de las restricciones con el eje de las ordenadas.

1.1. La experiencia indica que la fase más importante y más difícil para resolver problemas de investigación operativa. La correcta definición del problema. Problema.

2.1. Cuando un problema de programación lineal tiene solo dos variables de decisión, ¿en qué cuadrante del plano cartesiano suele estar la región factible?. La región factible suele estar contenida en el primer cuadrante del plano cartesiano. La región factible suele estar contenida en el segundo cuadrante del plano cartesiano.

3.3.1. Al resolver mediante el método simplex un problema de minimización debe considerarse que: La condición de optimalidad será que todos los valores en la fila de la función objetivo sean negativos o cero. La condición será que todos los valores en la fila de la función objetivo sean negativos o cero.

3.3. ¿Qué variables se utilizan para obtener una solución para el método simplx en aquellos casos con restricciones de mayor o igual (≥) o igualdad (=)?. Se utilizan variables artificiales para poder completar la matriz identidad. Se utilizan variables para poder completar la matriz identidad.

3.3.1. En los casos de maximización, los coeficientes de las variables artificiales serán negativos. Verdadero. Falso.

1.2. En un problema típico de investigación operativa, las limitaciones a las que debe ajustarse cualquier decisión que se tome recibe el nombre de: Conjunto de restricciones. Conjunto de modelos.

3.2. ¿Cuál de las siguientes opciones se relaciona con lo que permite el método simplex?. Resolver problemas de programación lineal con cualquier cantidad de variables. Resolver problemas de programación lineal.

2.1.1. Las restricciones funcionales en un problema de programación lineal se refieren a: Las limitaciones particulares en los recursos del problema en cuestión. Las limitaciones del problema en cuestión.

3.2. Luego de obtener la tabla inicial del método simplex debe procederse a.... Verificar la condición de optimalidad (la respuesta más larga). Verificar las restricciones.

1.2. Indique cuál de las siguientes es un componente principal de los modelos de investigación operativa. Criterio objetivo. Criterio subjetivo.

3.3.1. Si tenemos una función objetivo Z=X+Y, y en un problema de programación lineal, en donde hemos agregado una variable de holgura "S", la nueva función objetivo será. Z=X+Y. Z>X+Y.

2.3.3. La solución óptima de un problema de programación lineal es aquella que: Maximiza o minimiza la función objetivo cumplientdo todas las restricciones. Maximiza la función objetivo cumplientdo todas las restricciones.

3.3. En un caso de maximización la tabla simplex es óptima cuando todos los valores de la contribución neta por unidad producida CJ-ZJ. Son negativos o cero. Son positivos o uno.

2.1.1. Una variable de holgura es aquella que... Se usa para representar lo que falta alcanzar el límite la restricción. Se usa para representar lo que no falta alcanzar el límite la restricción.

1.1. Las variables exógenas controlables.... Su valor puede ser determinado por el sujeto que toma la decisión. No tiene valor.

2.2.1. Una empresa fabrica dos productos, el primero con una utilidad de $100 por unidad y el de segundo de $50 por unidad. Cada producto requiere 20 horas de mano de obra por unidad. La expresión de la función de utilidades a optimizar será (considere x1 y x2 como las cantidades a producir de cada producto). U=100x1+50x2. U=1x100+50x3.

3.3.1. En la formulación de la tabla inicial del método simplex se utilizan variables artificiales cuando: Existen restricciones de mayor o igual (≥) o igualdades (=). Siempre.

2.3.2. Considere el siguiente problema: en un almacén de fruta hay 800kg de naranjas, manzanas 500kg y de banana […] se hacen dos tipos de combinaciones (lotes). El lote A contiene 1kg de naranjas, 2kg de manzanas y 1kg de banana. El lote B contiene […] naranjas, 1kg de manzanas y 1 kg de bananas. El beneficio por kg que se obtiene del lote A es de 1200, y el que se obtiene del lote B […] se desea conocer la cantidad de cada tipo de lote que deberían venderse para lograr el beneficio máximo. Siendo A la cantidad de […] cantidad de lotes B a vender, indique cuál de los siguientes puntos representa una solución factible para el problema. A=50 y B=300. B=50 y A=300.

2.2.1. De las siguientes opciones, ¿cuál se relaciona con una de las causas por las que existen restricciones?. La teconología es inmutable en el corto plazo. La tecnología es inmutable a largo plazo.

3.3.1. Indique cuál de las siguientes afirmaciones son correctas en relación a un problema de mínimo. Seleccione las 4 respuestas correctas: El método simplex se detiene si en la fila de la función objetivo sólo quedan valores negativos o cero. La condición de optimalidad es diferente a la de un problema de máximo. Deben cargarse las variables artificiales con coeficiente positivo. Requiere con frecuencia la utilización de variables artificiales. Las variables de holgura se agregan restando en el lado izquierdo de las inecuaciones.

3. Si el origen es una solución factible, en la tabla simplex inicial las variables de holgura toman habitualmente el valor: Del vector dependiente. Del vector independiente.

2.3.2. Al implementar el método de resolución gráfica de un problema de programación lineal, luego de graficar un restricción con una recta debemos... Seleccionar el semiplano que corresponde a los valores que cumplen la desigualdad. Seleccionar valores que cumplen la desigualdad.

1.2. Los modelos de simulación en Investigación Operativa suelen tener algunas dificultades como: seleccione 2 respuestas correctas: Su desarrollo es un proceso costoso tanto en tiempo como en dinero. Su ejecución es lenta aún con computadoras avanzadas. Su ejecución es rápida con computadoras avanzadas. Su desarrollo es un proceso poco costoso tanto en tiempo como en dinero.

1.1. Uno de los componentes básicos de un modelo de decisión es... Objetivo. Decisión.

1.1. ¿Qué es la investigación operativa?. Una forma de enfrentar la resolución de situaciones vinculadas al proceso de toma de decisiones y no simplemente un conjunto de técnicas, métodos y modelos particulares para resolver ciertos problemas. .

1.2. ¿Cómo se denomina a los valores que describen la relación entre las variables de decisión en un modelo?. Parámetros. Valores.

3.1. Indique cuáles de las siguientes son características de método simplex. Seleccione 3 respuestas. Es un método algorítmico. Es un método muy apto para programar en computadora. Es un método matricial. Es un método funcional.

3.3. Para resolver un problema de programación lineal el primer paso es convertir las inecuaciones en ecuaciones, en el caso de inecuaciones de mayor o igual debemos: Restar una variable de excedente en el primer miembro de la inecuación. Sumar una variable de excedente en el primer miembro de la inecuación.

1.2. La fase de la investigación operativa cuyo objetivo es determinar los tres elementos fundamentales del problema de decisión (alternativas, criterio objetivo y restricciones) se denomina: Definición del problema. Definición de la solución.

1.2. En un modelo de decisión ¿qué componente define la efectividad del modelo como función de las variables de decisión?. Función objetivo. Objetivo.

1.1. Los modelos "según disponibilidad de datos"pueden clasificarse en modelos estocásticos y: Modelos determinísticos. Modelos probables.

1.1. Un modelo de decisión: Resume un problema. Resume un problema de decisión, para que permita identificar y evaluar en forma sistemática todaslas opciones de decisión del problema.

3.2. En el método simplex la condición de optimalidad (para un problema de maximización) se refiere a: Cuando la fila corresponde a la función objetivo (fila de indicadores) sólo se encuentran valores positivos…función objetivo. Cuando la fila corresponde a la función objetivo siempre se encuentran valores positivos…función objetivo.

1.1. ¿Qué país es considerado como el iniciador de la investigación de operaciones como disciplina?. Inglaterra. Alemania.

2.2.2. Disponemos de $210.000 para invertir en la bolsa de acciones, tipo A y B. Las del tipo A rinden 10% y las del tipo B el 8%. Se invierte un máximo de $130.000 en el tipo A y un mínimo de $60.000 en el tipo B. La inversión en las acciones del tipo A debe ser menor o igual que el doble de las acciones del tipo B. En la resolución gráfica de este problema se observa que la distribución de la inversión para obtener el máximo de interes anual es: 130000 del tipo A y 80000 del tiepo B. 60000 del tipo A y 80000 del tipo B.

2.1. De las siguientes opciones ¿cuál es una característica del método de programación lineal?. Tanto la función objetivo como las restricciones son funciones de primer grado. Tanto la función objetivo como las restricciones son funciones de segundo grado.

3.1. El método simplex comienza... Dándole el máximo valor a las variables de holgura y cero a las.... Dándole el valor cero a las variables de holgura y máximo a las....

3.3.1. En los casos de minimización los coeficientes de las variables artificiales serán negativos. Verdadero. Falso.

1.1. Los problemas que resuelve la ciencia de la Administración/Investigación de Operaciones son problemas de decisión. Eso quiere decir que: Consiste en elegir un curso de acción entre varios según los objetivos pautados y/o maximizar o minimizar alguna variable del mismo. Consiste en elegir un curso de acción entre varios.

1.2. Seleccione 4 (cuatro) opciones correctas. ¿Cuáles de las siguientes opciones representan fases en el proceso de implementación de la Investigación Operativa a la práctica?. Definición del problema. Construcción del modelo. Solución del modelo. Validación del modelo. Criterio del modelo.

3.1. Una vez realizada la transformación de un problema de programación lineal a forma matricial estándar, encontramos que el sistema tiene "m" ecuaciones lineales con "n " incógnitas, donde se cumplen que: n>m. m>n.

1.1. ¿Cuál de las siguientes opciones se relaciona con los orígenes de la investigación operativa?. Los primeros estudios se aplicaron a resolver problemas bélicos y luego se transfirió ese conocimiento al sector civil. Se transfirió ese conocimiento al sector civil.

2.1.1. Si una variable artificial no es cero en la solución óptima, esto implica que…. La solución es factible. La solución no es factible.

3.2. Seleccione las 3 (tres) opciones correctas. ¿Cuáles de las siguientes son características del método simplex?. Es un método matricial. Es un método muy apto para programar en computadora. Es un método algorítmico. Es un método funcional.

3.1. Al resolver algunos problemas con el método simplex, numerosas veces sucede que no podemos identificar la solución básica de inicial. Esto ocurre cuando.... En el planteo tenemos restricciones de igualdad o inecuaciones del tipo mayor o igual. En el planteo tenemos restricciones de igualdad o inecuaciones del tipo mayor.

Gema SA, es una joyería que confecciona dos tipos de alhajas denominadas Clásica y Premium. Para la producción de alhajas Clásicas requieren 1gr. de oro y 2 gr. de plata, vendiéndose a $6000 cada una. Para la fabricación de alhajas Prémium se necesitan 2 gr. de oro y 1 gr. de plata y las comercializa a $8000 la unidad. Gema SA posee en su taller 800gr de cada uno de los metales. El dueño de la joyería desea conocer la combinación de alhajas a elaborar (clásicas y prémium) para obtener el máximo beneficio económico. Si x1 representa alhajas clásicas y x2 a las alhajas prémium. Al emplear el método simplex en la primera iteración, ¿cuáles son los valores que asume las variables básicas? (Considere x1= alhaja clásica, x2=alhaja prémium, s1= holgura de oro, s2= holgura de plata. Seleccione 2 (dos) respuestas correctas: S2=400, es el valor que asume la variable en la primera iteración del simplex. x2=400, es el valor que asume la variable en la primera iteración del simplex. x2=200, es el valor que asume la variable en la primera iteración del simplex. S2=200, es el valor que asume la variable en la primera iteración del simplex.

1.1. Los componentes básicos de un modelo de decisión incluyen... Modelos. Variables de decisión.

2.3.2. Al implementar el método de resolución gráfica de un problema de programación lineal, para verificar en qué dirección se desplaza la función objetivo debemos: Asignar valores arbitrarios a la función objetivo y verificar el desplazamiento en el gráfico. Asignar valores crecientes arbitrarios a la función objetivo y verificar el desplazamiento en el gráfico.

2.3.2. Las restricciones de no negatividad en un problema de Programación Lineal…. Se representan gráficamente a partir de los ejes de abscisas y ordenadas. Se representan ecuaciones.

3.2. ¿Qué valor toma la función objetivo en la tabla simplex inicial cuando el origen es una solución factible?. Cero. Uno. Dos.

3.3.1. La forma correcta de agregar una variable de holgura "S" a la restricción x+y≤3 es…. X+Y+S=3, S≥0. X+Y+S>3, S≥0.

1.1. La investigación operativa, da lugar a: Soluciones. Problemas.

3.3.1. Al agregar variables de holgura o de excedentes, estas se ingresan en la función objetivo con un coeficiente…. Igual a cero. Igual a uno.

1.2. La fase para la aplicación de la IO que implica la comprobación de si el método predice adecuadamente el sistema que estudia, se denomina: Validación del modelo. Validación del problema.

3.2. Las variables de holgura o de excedente, son variables que: Se deben interpretar de acuerdo al significado de la restricción de que se trate. Se deben interpretar de acuerdo al significado de que se trate.

3.1. Una vez realizada la transformación de un problema de programación lineal a su forma matricial estándar, encontramos que el sistema tiene "m" ecuaciones lineales con "n" incógnitas, entonces: la cantidad de soluciones básicas será: n!/m!(n!-m!). n!/(n!-m!).

1.2. ¿Qué es una variable?. La representación de algo que puede asumir diversos valores numéricos. La representación de diversos valores numéricos.

1.2. El mpetodo de solución basado en reglas emíricas o intuitivas que, cuando se aplican al modelo, proporcionan una o más soluciones se llama…. Heurístico. Mental.

1.2. Los modelos matemáticos en Investigación Operativa, suelen ser complejos, por lo que pueden utilizarse diversas herramientas, aunque no se alcance una solución óptima, entre ellas seleccione 4: Algoritmos. Metaheurísticas. Heurísticas. Reglas empíricas. Problemas.

1.2. El recurso metodológico empleado por excelencia en la investigación operativa es la elaboración de…. Modelos. Gráficos.

1.2. ¿Cuál de las siguientes opciones NO es considerado un componente básico de un modelo de decisión normativo?. Análisis de Resultados. Comprobación de Resultados.

1.2. Cuando las relaciones funcionales o parámetros del modelo se conocen con certidumbre, el modelo se llama…. Determinístico. Estocásticos.

1.2. Cuando un arquitecto imagina o piensa distintas alternativas para ofrecer una solución de espacio para una oficina, está construyendo un modelo…. Mental. De simulación.

1.2. La estructura de un problema de Programación Lineal nos muestra que el mismo es un modelo…. Normativo. Estático. Dinámico.

1.2. Los modelos normativos están constituidos por: Variables de decisión y parámetros, restricciones y una o más funciones objetivo. Variables de decisión y restricciones.

1.2. Suponga que en un modelo no se conoce con certeza si necesitamos 8 horas o más para finalizar la fabricación de un producto X. Este modelo lo podemos clasificar como: Determinístico. Estocástico.

1.2. Un modelo de programación lineal que incorpora la incertidumbre, se denomina: Estocástico. Determinístico.

1.2. Un modelo que señala el curso de acción que el administrador debe seguir para alcanzar el óptimo de un objetivo definido, se denomina: Normativo. Descriptivo.

1.2. una candtidad desconocida que debe determinarse en la solución del modelo se llama…. Variable de decisión. Variable objetivo.

1.2. Una limitación física que ocurre en el problema cuyo modelo se plantea, se denomina…. Restricción. Objetivo.

1.3. El método simplex puede sintetizarse de la siguiente forma: Es un método matricial que consiste en 2 fases. Es un método matricial que consiste en varias fases.

1.3. ¿En qué fase del proceso de solución de problemas, para el estudio de la investigación operativa, se clasifican los factores no controlables o controlables y se desarrolla el modelo?. Construcción del modelo. Resolución del modelo.

2.1. Un problema de programación lineal tiene las siguientes características: Un solo objetivo, restricciones, proporcionalidad, divisibilidad, aditividad y no negatividad de los productos. Varios objetivos, proporcionalidad, divisibilidad, aditividad y negatividad de los productos.

2.1. Una de las características de los modelos de Programación Lineal es que son ADITIVOS. Esto significa, que la contribución total es: Igual a la suma de las contribuciones de los productos individuales. Igual a la suma de las contribuciones de los productos.

2.1.1. En cada una de las restricciones de un problema de programación lineal, las variables están acompañadas por coeficientes que reciebn el nombre de: Tasas físicas de sustitución. Tasas físicas.

2.1.1. En un problema de programación lineal, las RESTRICCIONES representan: Limitaciones o requerimientos de los niveles de recursos que registren la función objetivo. Los niveles de recursos que registren la función objetivo.

2.1.1. En un problema de programación lineal, optimizar una función objetivo significa: Maximizar o minimizar una función que depende varias variables. Comprobar la solución.

2.1.1. La programación lineal se ha aplicado en mercadotecnia para la selección de medios de publicidad, básicamente el problema consiste en: Asignación de un presupuesto fijo con el objetivo de maximizar la esposición de la audiencia. Maximizar la esposición de la audiencia.

2.1.1. Las variables de holgura se usan cuando…. Hay restricciones funcionales de menor o igual. Hay restricciones funcionales de mayor o igual.

2.1.1. Para obtener una solución factible básica inicial en un modelo de programación lineal que implica restricciones funcionales de "mayor o igual", se debe: Agregar tantas variables artificiales como restricciones de "mayor o igual" haya. Agregar solo una o dos variables artificiales como restricciones de "mayor o igual" haya.

2.1.1. Una variable de decisión es aquella que: Se usa para representar las variables que condicionan al problema en la realidad. Se usa para representar las variables.

2.1.1. Si en un modelo de PL todas las variables artificiales son no básicas se interpreta que esa solución es: Factible. No factible.

2.1.2. Una restricción asociada a un recurso es restrictiva u obligatoria cuando: La variable de holgura se hace igual a cero. La variable de holgura se hace igual a uno.

2.2. La solución del problema se da en: Un vértice de la región factible, también llamado punto extremo. En el eje x.

2.2.1. Las restricciones pueden ser: Activas o inactivas. Presentes o tácitas.

2.2.1¿Cuál de las siguientes opciones NO corresponde a un paso para resolver gráficamente un problema de programación lineal?. Establecer la zona factible. Establecer el problema.

2.2.1. De las siguientes opciones, cuáles son técnicas propias de la investigación operativa. Seleccione 4 correctas: Programación no lineal. Programación entera. Programación lineal. Programación de red. Programación estática.

2.2.2. Al utilizar el método gráfico para resolver problemas de PL, llamamos región factible a: El área determinada por la totalidad de las restricciones. El área determinada por la totalidad de las variables.

2.2.3. Cuando el conjunto de soluciones factibles tiene un número finito de vértices, las soluciones. a un problema de programación lineal se pueden hallar inspeccionando los valores de la función objetivo Z en: Todos los vértices. Fuera de la zona factible.

3.1. […] se puede afirmar que "el conjunto de todas las soluciones factibles de un PL, si no es vacío, está formado por: Un único elemento o por una infinidad. Por ningún elemento.

3.1. El método simplex: Permite encontrar la solución óptima de cualquier programa lineal, cualquiera sea el número de variables y ecuaciones que lo forman, e identificar aquellos problemas que no tienen solución, o cuya solución óptima es no acotada. Permite encontrar la solución óptima de cualquier programa lineal.

3.1. La primer fase del método simplex radica en: Encontrar la solución inicial. Encontrar la solución final.

3.1. En una Solución Factible Básica no Degenerada: Hay exactamente m variables positivas, o exactamente n-m variables nulas. Hay exactamente m variables positivas.

3.3. Cúal de las siguientes afirmaciones es correcta: El algoritmo simplex está diseñado de manera que la función objetivo no disminuya en un modelo de maximización y generalmente aumentará en cada vértice sucesivo de la seciencia. El algoritmo simplex está diseñado de manera que la función objetivo disminuya en un modelo de maximización y generalmente aumentará en cada vértice sucesivo de la seciencia.

3.3. Diga cuál de las siguientes aseveraciones es siempre cierta: Los coeficientes de las variables de exceso en las restricciones de mayor o igual deben ser negativos. Los coeficientes de las variables de exceso en las restricciones de mayor o igual deben ser positivos.