1.
Este método es útil cuando se trabaja con problemas de programación lineal con sólo dos variables; se grafican las restricciones y la función objetivo en un plano cartesiano y se busca su intersección para encontrar la solución óptima:
A
Método gráfico
B
Método simplex
C
Método de la M grande
2.
Éste método se puede considerar como un método algebraico para resolver problemas de programación lineal el cual involucra dos o más variables:
A
Método gráfico
B
Método simplex
C
Método de la M grande
3.
Están constituidas por el conjunto de desigualdades que limitan los valores que puedan tomar las variables de desigualdad:
A
Restricciones
B
Función objetivo
C
Linealidad
4.
Es una función matemática que relaciona las variables de decisión:
A
Restricciones
B
Función objetivo
C
Linealidad
5.
¿Cómo se estandariza una restricción del tipo "<="?
A
Agregando una variable de holgura (+H)
B
Agregando una variable artificial (+A)
C
Restando una variable de holgura, y añadiendo una variable artificial (-H, +A)
6.
¿Cómo se estandariza una restricción del tipo "="?
A
Agregando una variable de holgura (+H)
B
Agregando una variable artificial (+A)
C
Restando una variable de holgura, y añadiendo una variable artificial (-H, +A)
7.
¿Cómo se estandariza una restricción del tipo ">="?
A
Agregando una variable de holgura (+H)
B
Agregando una variable artificial (+A)
C
Restando una variable de holgura, y añadiendo una variable artificial (-H, +A)
8.
Es un procedimiento que se emplea para resolver problemas de programación lineal, en el cual se penaliza cada variable artificial con una M:
A
Método de la M grande
B
Método dual simplex
C
Método simplex
9.
Este método resuelve la programación lineal en dos fases, en la primera se trata de encontrar una solución factible básica inicial, y si se encuentra se desarrolla la segunda fase para resolver el problema original:
A
Método de la M grande
B
Método dual simplex
C
Método de la doble fase
10.
Es el problema simétrico de un problema de programación lineal o primal:
