A Programação Linear visa maximizar ou diminuir uma função linear, chamada Função Objetivo, respeitando um sistema linear de igualdades ou diferenças, sendo denominado restrições do modelo. Os modelos de programação linear têm algumas hipóteses para atingir os objetivos: proporcionalidade, aditividade, divisibilidade e certeza. Portanto, associe as hipóteses da programação linear, relacionadas na coluna 1, com suas respectivas especificidades, relacionadas, na coluna 2: Coluna 1: 1 – Hipótese de proporcionalidade. 2 – Hipótese de aditividade. 3 – Hipótese de Divisibilidade. 4 - Hipótese de Certeza. Coluna 2: A – para cada variável de decisão considerada no modelo, a sua contribuição em relação à função objetivo e às restrições do modelo seja diretamente proporcional ao valor da variável de decisão. B – o valor total da função objetivo ou de cada função de restrição de um modelo de programação linear é expresso pela soma das contribuições individuais de cada variável de decisão. C – as variáveis de decisão de um modelo linear podem assumir quaisquer valores, até mesmo valores fracionários, que atendam às limitações de recursos e de não negatividade. D – assume-se o valor atribuído a cada parâmetro de um modelo de programação linear como uma constante conhecida. Assinale a alternativa que contempla a associação correta.
A Programação Linear visa maximizar ou diminuir uma função linear, chamada Função Objetivo, respeitando um sistema linear de igualdades ou diferenças, sendo denominado restrições do modelo. Os modelos de programação linear têm algumas hipóteses para atingir os objetivos: proporcionalidade, aditividade, divisibilidade e certeza.
Portanto, associe as hipóteses da programação linear, relacionadas na coluna 1, com suas respectivas especificidades, relacionadas, na coluna 2:
Coluna 1:
1 – Hipótese de proporcionalidade.
2 – Hipótese de aditividade.
3 – Hipótese de Divisibilidade.
4 - Hipótese de Certeza.
Coluna 2:
A – para cada variável de decisão considerada no modelo, a sua contribuição em relação à função objetivo e às restrições do modelo seja diretamente proporcional ao valor da variável de decisão.
B – o valor total da função objetivo ou de cada função de restrição de um modelo de programação linear é expresso pela soma das contribuições individuais de cada variável de decisão.
C – as variáveis de decisão de um modelo linear podem assumir quaisquer valores, até mesmo valores fracionários, que atendam às limitações de recursos e de não negatividade.
D – assume-se o valor atribuído a cada parâmetro de um modelo de programação linear como uma constante conhecida.
Assinale a alternativa que contempla a associação correta.
- 1-A; 2-B; 3-C; 4-D.
- 1-A; 2-D; 3-B; 4-C.
- 1-B; 2-C; 3-D; 4-A.
- 1-C; 2-A; 3-D; 4-B.
- 1-D; 2-C; 3-B; 4-A.