Examen Final Prog Lineal

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Contexto: Este tipo de preguntas consta de dos proposiciones, así: una Afirmación y una Razón, Unidas por la palabra PORQUE. El estudiante debe examinar la veracidad de cada proposición y la relación teórica que las une. Para responder este tipo de preguntas se debe leer toda la pregunta y señalar la respuesta elegida de acuerdo con las siguientes instrucciones:

Marque A si la afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación.

Marque B si la afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.

Marque C si la afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA.

Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA.

Enunciado: En el método Simplex Dual la solución comienza siendo infactible y optima, PORQUE En comparación con el método Simplex Primal la solución comienza siendo infactible y no optimo.

Seleccione una respuesta.

a. Marque A si la afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación.

b. Marque B si la afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.

c. Marque C si la afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA.

d. Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA.

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Contexto: Este tipo de pregunta se desarrolla en torno a un (1) enunciado y cuatro (4) opciones de respuesta (1, 2, 3, 4). Solo dos (2) de estas opciones responden correctamente a la pregunta de acuerdo con la siguiente información.

Marque A si 1 y 2 son correctas.

Marque B si 1 y 3 son correctas.

Marque C si 2 y 4 son correctas.

Marque D si 3 y 4 son correctas.

Enunciado: El método simplex se diferencia del método gráfico de la programación lineal porque es: :

1. Una definición probabilistica

2. Una definición algebraica

3. Por cualquier punto del espacio de soluciones

4. Por medio de solucuiones básicas


a. Marque A si 1 y 2 son correctas.

b. Marque B si 1 y 3 son correctas.

c. Marque C si 2 y 4 son correctas.

d. Marque D si 3 y 4 son correctas.

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Enunciado: Al emplear el método gráfico, las soluciones factibles a un problema de programación lineal se encuentran:

1. Dentro del área de intersección de todas las restricciones

2. En los ejes del gráfico

3. En los vértices del conjunto de soluciones

4. Fuera del área de intersección de las restricciones






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Contexto: Este tipo de preguntas consta de dos proposiciones, así: una Afirmación y una Razón, Unidas por la palabra PORQUE. El estudiante debe examinar la veracidad de cada proposición y la relación teórica que las une. Para responder este tipo de preguntas se debe leer toda la pregunta y señalar la respuesta elegida de acuerdo con las siguientes instrucciones:

Marque A si la afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación.

Marque B si la afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.

Marque C si la afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA.

Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA.

Enunciado: La variable básica entrante tiene que aportar un mejoramiento sobre la solución básica factible actual PORQUE en cada iteración el método simplex se mueve de una solución básica factible actual a una solución básica factible adyacente.


a. Marque A si la afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación.

b. Marque B si la afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.

c. Marque C si la afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA.

d. Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA.

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Contexto: Este tipo de pregunta se desarrolla en torno a un (1) enunciado y cuatro (4) opciones de respuesta (A, B, C, D). Solo una (1) de estas opciones responde correctamente a la pregunta

Enunciado: Después de llegar a la solución de un problema de programación lineal. Puede ocurrir que el administrador necesite hacer ciertos cambios en los recursos disponibles de la operación, en el costo de operación, en el precio de materia producido, etc. Generalmente estos cambios dan origen a un nuevo

problema, y su resolución requiere recursos financieros, humanos y tiempo. El análisis que permite realizar estos cambios sin necesidad de resolver el nuevo problema desde el principio es:


a. Análisis de Dualidad

b. Análisis de Sensibilidad

c. Análisis de Variabilidad

d. Ninguna de las Respuestas es Correcta

6Contexto: Este tipo de pregunta se desarrolla en torno a un (1) enunciado y cuatro (4) opciones de respuesta (A, B, C, D). Solo una (1) de estas opciones responde correctamente a la pregunta Una empresa fabrica los productos A, B y C y puede vender todo lo que produzca a los siguientes precios: A, $600, cada unidad; B, $550; C, $650. Producir cada unidad de A necesita 1 hora de trabajo, 2.5 horas de acabado y 3 unidades de materia prima. Producir una unidad de B necesita 2 horas de trabajo, 3 horas de acabado y 2.5 unidades de materia prima. Producir una unidad de C necesita 3 horas de trabajo, 1 hora de acabado y 4.5 unidades de materia prima. Para este período de planificación están disponibles 120 horas de trabajo, 180 horas de acabado y 500 unidades de materia prima. De acuerdo a la formulación del problema como un modelo de Programación Lineal la Función Objetivo es:Seleccione una respuesta.

a. Max Z igual a 600X1 + 550X2 + 650X3

b. Min Z igual a 120X1 + 180X2 + 500X3

c. Min Z igual a 600A1 + 550B2 + 650C3

d. Max Z igual a 120A1 + 180B2 + 500C3

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Enunciado: : En la Programación Lineal su solución optima esta siempre asociada con: A. Las variables de exceso y de holgura B. Su función objetivo C Sus propiedades de proporcionalidad y de aditividad D. Un punto extremo o esquina del espacio de soluciones


a. Las variables de exceso y de holgura

b. Su función objetivo

c. Sus propiedades de proporcionalidad y de aditividad

d. Un punto extremo o esquina del espacio de soluciones

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Enunciado: Un modelo de programación lineal se puede definir como:


a. Una representación idealizada de un sistema de la vida real

b. La solución óptima a un proceso objeto de estudio

c. El método científico aplicado a la solución de problemas de producción

d. La función objetivo de un problema de programación lineal

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Enunciado: La programación lineal fue desarrollada por George B. danzing a fines de la década de 1940 y se utilizo primero en la fuerza aérea de losa estados unidos como auxiliar en la toma de decisiones. En la actualidad tiene amplia aplicación en:

1. Programación de Computadoras

2. Análisis Industrial

3. Desarrollo Sostenible

4. Análisis Económico






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Contexto: Este tipo de pregunta se desarrolla en torno a un (1) enunciado y cuatro (4) opciones de respuesta (A, B, C, D). Solo una (1) de estas opciones responde correctamente a la pregunta.

Una empresa fabrica los productos A, B y C y puede vender todo lo que produzca a los siguientes precios: A, $600, cada unidad; B, $550; C, $650. Producir cada unidad de A necesita 1 hora de trabajo, 2.5 horas de acabado y 3 unidades de materia prima. Producir una unidad de B necesita 2 horas de trabajo, 3 horas de acabado y 2.5 unidades de materia prima. Producir una unidad de C necesita 3 horas de trabajo, 1 hora de acabado y 4.5 unidades de materia prima. Para este período de planificación están disponibles 120 horas de trabajo, 180 horas de acabado y 500 unidades de materia prima. El problema formulado como un modelo de Programación Lineal es:

A. F. O Max Z = 600X1 + 550X2 + 650X3

Sujeto a X1 + 2X2 + 3X3 ( menor o igual a) 120

2.5X1 + 3X2 + X3 ( menor o igual a) 180

3X1 + 2.5X2 + 4.5X3 ( menor o igual a) 500

X1, X2, X3 = 0

B. F. O Max Z = 600X1 + 550X2 + 650X3




X1, X2, X3 ( mayor o igual a) 0

C. F. O Max Z = 600X1 + 550X2 + 650X3




X1, X2, X3 ( menor o igual a) 0

D. F. O Max Z ( menor o igual a) 600X1 + 550X2 + 650X3




X1, X2, X3 ( mayor o igual a) 0


a. F. O Max Z igual a 600X1 + 550X2 + 650X3 Sujeto a X1 + 2X2 + 3X3 ( menor o igual a) 120 2.5X1 + 3X2 + X3 ( menor o igual a) 180 3X1 + 2.5X2 + 4.5X3 ( menor o igual a) 500 X1, X2, X3 igual a 0

b. F. O Max Z igual a 600X1 + 550X2 + 650X3 Sujeto a X1 + 2X2 + 3X3 ( menor o igual a) 120 2.5X1 + 3X2 + X3 ( menor o igual a)

180 3X1 + 2.5X2 + 4.5X3 ( menor o igual a) 500 X1, X2, X3 ( mayor o igual a) 0

c. F. O Max Z igual a 600X1 + 550X2 + 650X3 Sujeto a X1 + 2X2 + 3X3 ( menor o igual a) 120 2.5X1 + 3X2 + X3 ( menor o igual a) 180 3X1 + 2.5X2 + 4.5X3 ( menor o igual a) 500 X1, X2, X3 ( menor o igual a) 0

d. Max Z ( menor o igual a) 600X1 + 550X2 + 650X3 Sujeto a X1 + 2X2 + 3X3 ( menor o igual a) 120 2.5X1 + 3X2 + X3 ( menor o igual a) 180 3X1 + 2.5X2 + 4.5X3 ( menor o igual a) 500 X1, X2, X3 ( mayor o igual a) 0

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Enunciado: El método Simplex es un procedimiento iterativo que permite ir mejorando la solución a cada paso. El proceso concluye cuando no es posible seguir mejorando más dicha solución; este método fue desarrollado por:


a. Gallagher

b. Hillier y Lieberman

c. George Dantzing

d. Kaufmann

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Enunciado: La Investigación de Operaciones se define como:

1. La aplicación de la metodología científica a través de modelos matemáticos, primero para representar al problema y luego para resolverlo.

2. El desarrollo de nuevos procesos en una organización a partir de la solución a problemas de programación lineal.

3. La aplicación, por grupos interdisciplinarios, del método científico a problemas relacionados con el control de las organizaciones o sistemas, a fin de que se produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de la organización.

4. El análisis de los problemas de una organización para mejorar la productividad y competitividad de la misma.






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Enunciado: El método de eliminación de GAUSS - JORDAN se aplica:

1. En el método gráfico de la programación lineal

2. A través de los puntos extremos del espacio de soluciones

3. En el método simplex

4. A través de las variables entrantes y salientes






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Enunciado: Una fábrica de muebles produce mesas y sillas, cada una en una línea de producción de volumen diferente. La capacidad mensual de la primera línea es de 60 mesas y la de la segunda de 75 sillas. En cada mesa se emplean 10 horas-hombre y en cada silla 8 horas-hombre. La disponibilidad máxima de mano de obra es de 800 horas al mes. La ganancia por cada mesa y cada silla es $30.000 y $20.000, respectivamente. El modelo matemático para la maximización de la utilidad es:


a. Max Z igual a 30.000X + 20.000Y Sujeto a: X ( menor o igual a) 60 Y ( menor o igual a) 75 8X + 10Y ( menor o igual a) 800

b. Max Z igual a 30.000X + 20.000Y Sujeto a: X ( mayor o igual a) 60 Y ( menor o igual a) 75 10X + 8Y ( menor o igual a) 800

c. Min Z igual a 30.000X + 20.000Y Sujeto a: X ( menor o igual a) 60 Y ( menor o igual a) 75 10X + 8Y ( menor o igual a) 800

d. Max Z igual a 30.000X + 20.000Y Sujeto a: X ( menor o igual a) 75 Y ( menor o igual a) 60 10X + 8Y ( menor o igual a) 800

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Enunciado: Al resolver el siguiente problema de programación lineal

Maximizar Z = 5x1 + 2x2

Sujeta a: x1 + x2 ( menor o igual a) 10

x1 = 5

x1, x2 ( mayor o igual a) 0

Los valores óptimos de las variables x1 y x2 son:


a. x1 igual a 2, x2 igual a 4

b. x1 igual a 6, x2 igual a 0

c. x1 igual a 2, x2 igual a -5

d. x1 igual a 5, x2 igual a 5

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Enunciado: El uso de métodos cuantitativos para solucionar problemas, generalmente implica a mucha gente de toda la organización. Los individuos de un equipo de proyectos proporcionan información de sus áreas respectivas respecto a diversos aspectos del problema. El proceso de aplicar métodos cuantitativos requiere de una sucesión sistemática de pasos; el primer de estos pasos es la definición y formulación del Problema que consiste en:


a. Una aproximación abstracta de la realidad con consideraciones y simplificaciones que hacen más manejable el problema y permiten evaluar eficientemente las alternativas de solución.

b. Determinar los objetivos apropiados, las restricciones sobre lo que se puede hacer, las interrelaciones del área bajo estudio con otras áreas de la organización, los diferentes cursos de acción posibles, los límites de tiempo para tomar una decisión, etc.

c. Encontrar los valores de las variables dependientes, asociadas a las componentes controlables del sistema con el propósito de optimizar, si es posible, o cuando menos mejorar la eficiencia o la efectividad del sistema dentro del marco de referencia que fijan los objetivos y las restricciones del problema.

d. La aplicación de la metodología científica a través de modelos matemáticos, primero para representar al problema y luego para resolverlo.

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Enunciado: El método Simplex fue desarrollado en


a. 1957

b. 1850

c. 1947

d. 1948

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Enunciado: Una de las condiciones de un modelo de programa lineal es: A. Que contenga una función objetivo B. Ser un modelo de representación C Que contenga una función objetivo y sus restricciones del sistema D. Que su modelo este condicionado a la probabilidad


a. Que contenga una funcion objetivo

b. Ser un modelo de representación

c. Que contenga una función objetivo y las restricciones del sistema

d. Que su modelo esta condicionado a la probabilidad.

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Enunciado: Si se utiliza el método simplex para resolver el siguiente modelo matemático:

Maximizar Z = 200X + 240Y

Sujeta a: 6X + 12Y ( menor o igual a) 120

8X + 4Y ( menor o igual a) 64

X, Y ( mayor o igual a) 0

Las variables de entrada y salida de la primera iteración son: 1. X

2. Y

3. S2

4. S1






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Enunciado: El orden que debe llevar un modelo de programación lineal


a. Condición técnica, Función objetivo, Variables de decisión, Restricciones Estructurales

b. Variables de decisión, Condición técnica, Función objetivo, Restricciones Estructurales

c. Restricciones Estructurales, Variables de decisión, Condición técnica, Función objetivo

d. Función objetivo, Variables de decisión, Restricciones Estructurales, Condición técnica

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