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(1,0)

Julgue os itens subsecutivos, relativos a programação linear (PL).

Nas sucessivas iterações do método simplex, nem sempre é mantida a viabilidade das novas soluções, garantindo-se, somente, que a solução final seja viável.

(1,0)

A respeito do problema de otimização, julgue os próximos itens.

O método simplex enumera todas as soluções básicas e procura a solução ótima por meio de derivadas primeiras.

(1,0)

Em um local de atendimento ao público chegam, em média,
5 pessoas por hora. Nesse local, há um único servidor que, em
média, atende 10 pessoas por hora. Considerando um modelo fila
simples, sem limite de capacidade, julgue os itens subseqüentes.

O tempo médio de espera na fila é inferior a 15 minutos.

(1,0)

Em um local de atendimento ao público chegam, em média,
5 pessoas por hora. Nesse local, há um único servidor que, em
média, atende 10 pessoas por hora. Considerando um modelo fila
simples, sem limite de capacidade, julgue os itens subseqüentes.

A distribuição do tempo de espera na fila é exponencial.

(1,0)

No que se refere a processos estocásticos, julgue os próximos itens.

Em uma fila do tipo M/M/1, são exponenciais as distribuições dos tempos entre chegadas e dos tempos de atendimento.

(1,0)

Em relação à fila M/M/1, julgue os itens subsecutivos.

Se em um processo o tempo entre chegadas tem média λ^-1 , o tempo entre serviços tem média μ^-1 e a taxa de ocupação é p = 0,80, então λ < 2,00 μ.

(1,0)

Em relação à fila M/M/1, julgue os itens subsecutivos.

Considere um processo cujo tempo médio entre serviços seja μ^-1 = 5 Sabendo que o número médio de elementos na fila é 4, então o tempo médio na fila é igual a 25 e o tempo médio entre chegadas de elementos na fila é λ^-1 > 4

(1,0)

Em relação à fila M/M/1, julgue os itens subsecutivos.

Considere um processo cujo tempo médio entre serviços seja μ^-1 = 4 e a taxa de ocupação seja p = 0,75. Nesse caso, o tempo médio de permanência na fila será 25.

(1,0)

Acerca de pesquisa operacional, julgue o item.

Sabendo-se que f(x₁,x₂)= 5x₁²+4x₂²+4x₁,x₂+5x₁+12x₂ é uma função estritamente convexa e que o gradiente de f(x₁,x₂) é igual a 0, então essa função tem um único ponto de mínimo global.