Investigacion Operativa

Problema que propicio el surgimiento de la investigación operativa. Lo que es mejor para un componente va en detrimento de otro. A mayor complejidad mas difícil es asignar los recursos disponibles. Necesidad de asignar recursos escasos. Todas las opciones son correctas.

Un modelo matematico tipo de IO se representa como: Maximizar o Minimizar la función objetivo, sujeta a restricciones. Verdadero. Falso.

Analítica descriptiva es: Aquella que ofrece información sobre lo que ocurrirá en el futuro. La que ayuda a tomar decisiones proporcionando consejos prácticos. La que ofrece una vision de acontecimientos pasados usando datos históricos. Ninguna de las anteriores.

NO es una fase de la investigación operativa. Implementación de la solución. Resolución del modelo. Formulación de modelo matematico. Experimentación para obtención de datos reales.

Componentes principales de un modelo de IO. Alternativas, variables y funciones matemáticas. Funciones matemáticas. Modelos matemáticos. Alternativas, restricciones y un criterio para elegir la mejor opción.

Factor relevante que provoco un avance significativo en la investigación operativa en los 80’s. El desarrollo del metodo simplex para resolver problemas de programación lineal. El uso de métodos de IO en organizaciones industriales, negocios y gobierno. El desarrollo de ordenadores personales más rápidos y software para IO. Ninguna respuesta es correcta.

El inicio de la actividad de Investigación operativa se atribuye a: Servicios de investigación prestados en la industria farmacéutica. Servicios de asignación de recursos prestados en fabricas industriales. Servicios militares al inicio de la segunda guerra mundial. Asignación de recursos escasos en la industria automotriz.

Herramientas como programación lineal, dinamica, o teoría de colas se desarrollaron en la década de los setenta. Verdadero. Falso.

Son técnicas de programación lineal. Entera, binaria y mixta. Cuadrática, semilineal. Grafos. Todas las respuestas son correctas.

Los algoritmos de un solo paso, métodos iterativos y métodos de mejora son ejemplos de: Cadenas de Markov. Teoria de grafos. Teoria de juegos. Metodos heuristicos.

Son elementos de un modelo matemático: Funcion objetivo y soluciones. Restricciones y variables de decision. Parámetros de decision y datos ejemplo. Ninguna de las anteriores.

Aquellos elementos de un modelo matemático que están bajo nuestro control, y podemos tomar decisiones sobre ellos son: Parametros. Restricciones. Variables de decision. Funcion objetivo.

Son aquellas limitaciones a tener en cuenta, que van a restringir las variables de decision en un rango factible. Funcion objetivo. Restricciones. Variables de decision. Parametros.

En un problema de producción, las horas de disponibilidad semanales de una maquina constituyen. Una restricción. Una variable de decision.

En un modelo lineal, las variables pueden estar multiplicadas por otras variables o elevadas al cuadrado. Verdadero. Falso.

Modelo estocastico es el modelo en el que no se tiene certeza de lo que puede suceder: Verdadero. Falso.

SIMPLEX es un algoritmo para modelos heurísticos. Verdadero. Falso.

Los resultados de una decision están determinados no únicamente por la acción de un decisor. Problemas de inventarios. Problemas de colas. Problema de competencia. Problema de mantenimiento.

En este modelo, algunos de los elementos se consideran funciones del tiempo, describiendo trayectorias temporales. Modelos deterministicos. Modelos heurísticos. Modelos dinámicos. Modelos estáticos.

Es el modelo que emplea reglas intuitivas para explorar las soluciones más probables para llegar a una conclusion. Deterministico. Optimizacion. Dinamico. Heurístico.

Una función lineal es una función con exponentes > 1. Verdadero. Falso.

Una solución optima en un problema de Programación Lineal siempre es única. Verdadero. Falso.

Es la zona que reúne todas las soluciones factibles. Region optima. Region FEV. Region Factible. Region aumentada.

La diferencia entre una solución básica factible (VF) y una solución factible en los vertices (FEV) es: Las variables de holgura. Las variables básicas. Las variables no básicas. Los vértices.

Si una solución FEV no tiene soluciones FEV adyacentes que sean mejores, según el valor de Z, entonces esa solución es. Factible. Básica. Optima. Ninguna de las anteriores.

Si la función objetivo debe maximizarse, el valor más favorable será. El valor más grande. El valor más pequeño.

Convierte una restricción <= en una igualdad. variable básica. Variable de decision. Variable de exceso. Variable de holgura.

Al transformar una restricción multiplicándola por -1, nada cambia, sea o no sea una inecuación. Verdadero. Falso.

La forma estándar de un modelo lineal representa las restricciones como inecuaciones. Verdadero. Falso.

Las variables de decisión pueden tomar cualquier valor, incluso valores no enteros, que satisfagan las restricciones. Supuesto de proporcionalidad. Supuesto de aditividad. Supuesto de divisibilidad. Ninguno de los anteriores.

Uno de los pasos para formular problema de PL es establecer la variable de entrada. Verdadero. Falso.

Para una función objetivo que maximiza, las restricciones, en la forma tradicional de SIMPLEX serán: Menor igual. Igual. Mayor igual. Menor.

¿Como convertir una restricción <= en una ecuación con signo =?. Cambiando de signo e igualando todo a 0. Añadiendo una constante en la restricción y en la función objetivo. Añadiendo una variable no negativa llamada variable de holgura. Ninguna de las anteriores.

En el método SIMPLEX, las variables básicas son aquellas que se ponen a cero. Verdadero. Falso.

En el método SIMPLEX, en un problema de maximización, la variable entrante es: La variable básica con el coeficiente más negativo en la fila z. La variable básica con cociente no negativo menor y denominador positivo. La variable no básica con el coeficiente más negativo en la fila z. La variable no básica con el coeficiente positivo mayor en la fila z.

Elemento pivote es la intersección entre columna de variable entrante y fila de variable de salida. Verdadero. Falso.

Cuando se detienen las iteraciones de un problema de maximización en SIMPLEX?. Cuando todos los coeficientes de Z son 0. Cuando no quedan variables de holgura como variables básicas. Cuando los coeficientes de las variables no básicas en Z son no negativos. Todas las anteriores son correctas.

La solución final del método SIMPLEX es la solución optima. Verdadero. Falso.

Primer paso del método húngaro es: Seleccionar el elemento menor de cada fila y restar su valor a toda la fila. Seleccionar el elemento menor de cada columna y restar su valor a todos.

Un problema con número de filas y columnas iguales está equilibrado. Verdadero. Falso.

¿En que caso se deben incorporar variables artificiales?. Cuando hay restricciones >= e =. Cuando hay restricciones <=. Cuando hay variables de holgura. Ninguna de las anteriores.

Las iteraciones del SIMPLEX fuerzan a las variables artificiales a volverse básicas una a una. Verdadero. Falso.

En el método de la Gran M, antes de empezar la resolución por SIMPLEX. Hay que identificar la variable de entrada. Hay que identificar el elemento pivote. Hay que poner a 0 las variables artificiales en la función objetivo. Hay que poner a 0 las variables de holgura y exceso.

En un problema de minimizacion, la ejecución se detiene cuando no hay mas variables no básicas positivas en fila z. Verdadero. Falso.

En el método de las dos fases, en cada fase se busca respectivamente. Optimalidad y no negatividad. Factibilidad y no negatividad. Optimalidad y Viabilidad. Factibilidad y Optimalidad.

En el método de las dos fases, la primera fase siempre consiste en: Maximizar la suma de las variables de holgura. Añadir variables ratifícales. Minimizar la suma de las variables artificiales. Añadir variables de holgura.

Las variables de exceso se añaden en las restricciones y en la función objetivo. Verdadero. Falso.

En un problema de maximización, la variable artificial con coeficiente M que se añade a la función objetivo debe: Restar. Suma.

El coeficiente M que se aplica a la función objetivo adquiere un valor muy grande para: Anular todas las variables de holgura. Anular todas las variables de exceso. Que en la iteración final, la variable artificial se mantenga mayor a 0. Imponer una penalización exorbitante si la variable artificial es mayor a 0.

El primer paso de la fase 2 del método de las dos fases es eliminar las variables artificiales. Verdadero. Falso.

De acuerdo al concepto de dualidad, si el problema primal maximiza. El dual tambien maximiza, y se invierte el signo de las restricciones. El dual minimiza, pero las restricciones de ambos son idénticas. El dual minimiza. El dual maximiza.

Cada restricción del problema primal de lugar a. Una restricción en el problema dual. Una variable en el problema dual.

La matriz de coeficientes del problema dual es la traspuesta de la matriz de coeficientes del primal. Verdadero. Falso.

El vector de coeficientes de la función objetivo del problema primal. Es el vector de términos independientes del problema dual. Es el vector de coeficientes de la función objetivo del problema dual.

Los coeficientes de yi en la fila w de la tabla final corresponden a. Las soluciones de las variables de decision en el problema original. Las cantidades excedentes en las restricciones correspondientes.

Análisis de sensibilidad consiste en investigar como el cambio en los parámetros puede afectar a la solución optima: Verdadero. Falso.

El conjunto de valores de coeficientes de la función objetivo, que mantienen la solución óptima sin cambios se denomina: Rango de viabilidad. Rango de optimalidad.

Los precios duales o precios sombra son: Los valores de los coeficientes de las variables de holgura en la fila z. Los valores de los lados derechos de las restricciones en el problema dual.

Los precios sombra de las variables de holgura corresponden a los lados derechos de las restricciones en el dual. Verdadero. Falso.

El coste reducido de una variable es: La cantidad en la que debe mejorar su coeficiente en la restricción. La cantidad en la que se debe mejorar su coeficiente en la función objetivo.

Cuando la variable entrante se incrementa indefinidamente sin que las variables básicas se vuelvan negativas tenemos una: Solucion no factible. Degeneración. Solución no acotada.

Un problema es degenerado si en una solución básica factible, una de las variables básicas toma valor negativo. Verdadero. Falso.

Las variables binarias en programación entera permiten implementar restricciones. De union. If-else. Or. Todas las respuestas son correctas.

Una restricción de carga fija tiene la siguiente estructura: X<= My. Mx >= 0. X<= k. Cx +Sy.

Son problemas de ubicación de instalaciones. Maxima cobertura. Conjunto de cobertura. Ubicación de cargas fijas. Todas las anteriores.

Por lo general buscan un balance entre el beneficio de cubrir la demanda y el coste de las instalaciones. Ubicación con coste fijo. Cobertura de conjunto. Cobertura máxima. Ninguna respuesta es correcta.

En problemas de maxima cobertura no hay limitación en el numero de instalaciones para proporcionar servicios. Verdadero. Falso.

El objetivo es minimizar el numero de instalaciones a construir que cubran toda la demanda. Cobertura de conjunto. Maxima cobertura. Ubicación con coste fijo. Ninguna respuesta es correcta.

Un nivel de servicio es: Un tipo de problema de programación entera. Valor/condicion que debe cumplir la instalación para cubrir el servicio. Un valor binario. Ninguno de los anteriores.

La formulación sumatorio aijxj>= 1 indica que: La instalación j cubrirá por lo menos la demanda de una persona. De las instalaciones que cubren la demanda, al menos una debe construirse. Se debe limitar a uno el nodo de demanda para cada instalación. Ninguno de los anteriores.

Problemas de programación de maquinas sin preferencia son aquellos. en los que no se puede dividir el trabajo. en los que se puede dividir el trabajo.

Makespan es. Tiempo total de finalización para cada trabajo. Demora total. Tardanza total. Tiempo entre el inicio y el final de los trabajos en todas las maquinas.

En programación de maquinas, la restricción que evita solapes entre maquinas involucra. x(Tiempo de inicio) y p (tiempo de procesamiento). Z (variable binaria que indica si el trabajo i es anterior al j) solamente. Solo w (makes-an). Ninguna de las anteriores.

En problemas de minimizaron de makespan no importa la secuenciacion, solo la asignación de trabajos. Verdadero. Falso.

Branch and bound es un algoritmo para resolver problemas complejos de programación lineal. Verdadero. Falso.

El problema lineal resultantes después de eliminar restricciones enteras se denomina. Algoritmo heurístico. Ramificación. Acotamiento. Relajación lineal.

En programación entera, al minimizar, la relajación lineal siempre proporcionará un limite inferior en su valor objetivo. Verdadero. Falso.

En cada nueva iteración de branch and bound, la region factible se limita mas y el posible resultado. Mejora. Empeora. Se mantiene. Ninguna de las anteriores.

Una solución IP-Factible en un subproblema de Branch and bound se convierte en: La solución final. Una solución candidata. Una solución optima. Ninguna respuesta es correcta.

Resolver relajación lineal y a continuación redondear es una estrategia efectiva para problemas de programación entera. Verdadero. Falso.

En un problema de transporte, cómo se previene la asignación a combinaciones inaceptables?. Eliminando esa combinación del modelo. Dando un valor muy grande a la combinación inaceptable. Dando un valor negativo a la combinacion inaceptable.

Es una característica del modelo de transporte. No se conoce la cantidad suministrada por las fuentes. Se conoce la demanda de cada uno de los destinos. Las mercancias de cada fuente solo pueden enviarse a un destino. Todas las respuestas son correctas.

Cuando la oferta total es mayor que la demanda total. No hay que modificar nada, el problema se puede resolver. Se añade una fuente ficticia. Se añade un destino ficticio. Ningún respuesta es correcta.

En un problema de transporte hay m+n restricciones donde m son de suministro y n de demanda. Verdadero. Falso.

El método de la esquina noroeste tiene en cuenta el coste del transporte. Verdadero. Falso.

Una diferencia entre el metodo del mínimo coste y el método Vogel es : El metodo de minimo coste toma en cuenta costes y Vogel no. El metodo Vogel calcula penalizaciones para cada fila y columna. Ninguna respuesta es correcta.

¿Cual de estos métodos suele dar una mejor solución?. Minimo coste. Esquina noroeste. Vogel. Todas dan una solución optima.

El método Vogel da una solución optima. Verdadero. Falso.

El método de los multiplicadores da una solución básica inicia. Verdadero. Falso.

Son condiciones en los problemas de transporte. Deben cumplirse las restricciones de oferta y demanda. No puede haber valores negativos para las variables. Todas las respuestas son correctas.

Es el metodo que hace uso de modelos de red y se enfoca principalmente a gestión de proyectos. Problema de la ruta mas corta. Arbol de extension minima. Método del camino critico. Ninguna respuesta es correcta.

Una condición indispensable para los proyectos es que sus actividades no estén relacionadas entre si. Verdadero. Falso.

La duración total de un proyecto depende de: La duración de sus actividades individuales. Las relaciones de precedencia entre las actividades. Ambas respuestas son correctas. Ninguna respuesta es correcta.

Si las holgura para el evento i y para el evento j son ambas cero, la actividad (i,j) es necesariamente crítica. verdadero. Falso.

Las actividades ficticias se utilizan para reducir la duración total del proyecto y deben tener una duración negativa. Verdadero. Falso.

Un evento es. Una actividad de duración cero. Un hito. El momento en que una o mas actividades comienzan o terminan. Ninguna es correcta.

Se representa como un nodo, y suele estar enumerado para facilitar su identificacion. Actividad. Evento.

Es posible conectar dos nodos con uno o más arcos. Verdadero. Falso.

Holgura de un evento es: La suma de duración de sus actividades +1. La diferencia entre su fecha mas tardía y su fecha mas temprana.

Una actividad critica es aquella holgura es negativa. Verdadero. Falso.