Desafío de Programación Lineal

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Quiz sobre modelos y apps

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MANUEL JESUS HERNANDEZ HERNANDEZ

México

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Desafío de Programación Lineal


Desafío de Programación LinealVersión en línea Quiz sobre modelos y apps por MANUEL JESUS HERNANDEZ HERNANDEZ 1 ¿Qué describe un modelo de programación lineal (PL)? a Un modelo con variables enteras solamente b Una simulación de eventos discretos c Una optimización con función objetivo lineal y restricciones lineales d Una búsqueda exhaustiva sin restricciones 2 ¿Qué representa la función objetivo en PL? a La solución óptima ya dada b La métrica que se quiere maximizar o minimizar c La cantidad de variables disponibles d Las restricciones del problema 3 En PL, ¿qué son las variables de decisión? a Parámetros del modelo b Variables de entrada fijas c Resultados de salida sin influencia d Variables que deben determinarse para optimizar la función 4 Qué significa ‘restricciones lineales’ en un PL? a Funciones cuadráticas b Condiciones de borde sólo enteras c Constraints no lineales d Igualdades o desigualdades con expresiones lineales 5 ¿Qué es la forma estándar de un problema de PL? a Modelar con valores discreto b Maximizar o minimizar con restricciones equivalentes en forma igualdades y variables no negativas c Usar sólo restricciones de desigualdad d Resolver sin variables 6 ¿Qué algoritmo clásico se usa para resolver PL en muchos casos? a Algoritmo dijkstra b Algoritmo de Prim c Algoritmo de backpropagation d Método del simplex 7 ¿Cuál es un ejemplo clásico de aplicación de PL? a Criptografía de clave pública b Análisis de regresión c Pronóstico de ventas d Planificación de producción 8 En un problema de transporte, ¿qué busca optimizar PL? a Minimizar costos de envío sujeto a demanda y capacidad b Reducir número de fábricas sin impacto c Ajustar precios de mercado d Maximizar beneficios sin restricciones 9 ¿Qué es una solución factible en PL? a La solución óptima solo b Una solución que satisface todas las restricciones c Una solución que viola restricciones d Una solución que no usa variables 10 ¿Qué implica el análisis de sensibilidad en PL? a Qué tan rápido converge el algoritmo b Qué tan grande es la matriz c Qué tan bien se grafica el problema d Cómo cambian la solución y la optimalidad ante cambios de datos Explicación 1 La PL busca minimizar o maximizar una función lineal sujeta a restricciones lineales. Las otras opciones describen enfoques distintos. 2 La función objetivo es el criterio a optimizar; las restricciones definen el dominio. 3 Las variables de decisión son las incógnitas a ajustar para obtener la mejor solución. 4 Las restricciones deben ser lineales en las variables. 5 La forma estándar facilita métodos como simplex; se usa con variables no negativas. 6 El método del simplex recorre vértices factibles para hallar la óptima. 7 La PL se usa para asignar recursos y planificar producción eficiente. 8 El objetivo es costos mínimos con restricciones de demanda y suministro. 9 Una solución factible cumple todas las restricciones; la óptima es entre ellas. 10 El análisis de sensibilidad evalúa impactos de cambios en coeficientes y RHS de restricciones.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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por MANUEL JESUS HERNANDEZ HERNANDEZ

¿Qué describe un modelo de programación lineal (PL)?

¿Qué representa la función objetivo en PL?

En PL, ¿qué son las variables de decisión?

Qué significa ‘restricciones lineales’ en un PL?

¿Qué es la forma estándar de un problema de PL?

¿Qué algoritmo clásico se usa para resolver PL en muchos casos?

¿Cuál es un ejemplo clásico de aplicación de PL?

En un problema de transporte, ¿qué busca optimizar PL?

¿Qué es una solución factible en PL?

¿Qué implica el análisis de sensibilidad en PL?

Explicación