- 1. La optimización matemática, también conocida como programación matemática, es una disciplina que se ocupa de encontrar la mejor solución entre un conjunto de soluciones factibles. Consiste en maximizar o minimizar una función objetivo teniendo en cuenta las restricciones. Los problemas de optimización surgen en diversos campos, como la ingeniería, la economía, las finanzas y la investigación operativa. El objetivo de la optimización matemática es mejorar la eficiencia, maximizar los beneficios, minimizar los costes o lograr el mejor resultado posible dentro de las restricciones dadas. Para resolver problemas de optimización se utilizan distintas técnicas, como la programación lineal, la programación no lineal, la programación entera y la optimización estocástica. En general, la optimización matemática desempeña un papel crucial en los procesos de toma de decisiones y resolución de problemas en escenarios complejos del mundo real.
¿Cuál es el principal objetivo de la optimización matemática?
A) Generación de números aleatorios
B) Resolver ecuaciones
C) Minimizar o maximizar una función objetivo
D) Contar números primos
- 2. ¿Qué es una restricción en los problemas de optimización?
A) La fórmula matemática
B) El resultado final
C) Limitación de las posibles soluciones
D) La suposición inicial
- 3. ¿Qué tipo de optimización busca el valor máximo de una función objetivo?
A) Maximización
B) Simplificación
C) Aleatorización
D) Minimización
- 4. ¿Qué significa el término "solución factible" en optimización?
A) Una solución sin restricciones
B) Una solución que satisface todas las restricciones
C) Una solución incorrecta
D) Una solución aleatoria
- 5. ¿Qué es la función objetivo en un problema de optimización?
A) Una operación matemática aleatoria
B) Una ecuación sin variables
C) Función que debe optimizarse o minimizarse
D) Una función de restricción
- 6. En programación lineal, ¿qué es la región factible?
A) El área fuera de las limitaciones
B) La región con el valor máximo
C) El conjunto de todas las soluciones viables
D) El espacio de soluciones
- 7. ¿Qué método se utiliza habitualmente para resolver problemas de programación lineal?
A) Ensayo y error
B) Método simplex
C) Recocido simulado
D) Adivinar y comprobar
- 8. ¿Qué importancia tiene el análisis de sensibilidad en la optimización?
A) Evalúa el impacto de los cambios de parámetros en la solución
B) Selecciona el mejor algoritmo
C) Genera soluciones aleatorias
D) Encuentra el óptimo global
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