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Evaluación Diagnostica de Investigación de Operaciones

Total questions: 10

Worksheet time: 8mins

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1.

¿Cuál es el principal objetivo de la investigación de operaciones?

a)

Minimizar los costos laborales.

b)

Tomar decisiones óptimas para problemas complejos

c)

Diseñar estrategias de marketing.

2.

¿Qué representa una restricción en un modelo de programación lineal?

a)

Un límite que restringe las posibles soluciones.

b)

La variable que se maximiza o minimiza.

c)

Una función de costo variable.

3.

¿Qué método se utiliza principalmente para resolver problemas de programación lineal?

a)

Método de regresión lineal.

b)

Método simplex.

c)

Método Monte Carlo.

4.

¿Qué es una solución factible en un problema de optimización?

a)

Una solución que no satisface las restricciones.

b)

Una solución que satisface todas las restricciones del modelo.

c)

Una solución que no incluye variables dependientes.

5.

En un modelo de transporte, ¿qué se busca optimizar generalmente?

a)

Los costos de transporte.

b)

El número de rutas disponibles.

c)

La cantidad de recursos sobrantes.

6.

¿Qué representa una variable de decisión en un modelo matemático?

a)

Un valor fijo establecido por las restricciones.

b)

Una medida de desempeño que se maximiza o minimiza.

c)

Una cantidad que se determina al resolver el modelo.

7.

¿Cuál de los siguientes problemas es adecuado para la programación lineal?

a)

Asignar empleados a turnos con diferentes habilidades.

b)

Calcular la probabilidad de un evento futuro.

c)

Predecir el comportamiento de los clientes en redes sociales.

8.

¿Qué significa que un problema sea “no acotado” en programación lineal?

a)

Que tiene múltiples soluciones óptimas.

b)

Que la solución puede crecer infinitamente.

c)

Que no tiene restricciones.

9.

¿Qué representa el término “holgura” en programación lineal?

a)

El costo adicional de producir una unidad más.

b)

La cantidad de recursos no utilizados en una restricción.

c)

El valor óptimo de la función objetivo.

10.

¿En qué se basa el análisis de sensibilidad?

a)

En medir el impacto de cambios en los parámetros del modelo.

b)

En determinar si un modelo es lineal o no lineal.

c)

En maximizar la función objetivo con menos restricciones.