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No campo da otimização matemática e da clêncla da computação, os algoritmos de o icontrar a melhor solução possivel para um dado problema. Esses algoritmos variam conside recisão, e são frequentemente categorizados em dols grandes grupos para facilitar o entendime uals são os dols grandes grupos de algoritmos de otimização mencionados na aula? Alternativas: a) Modelagem Matemática c Heuristica b) Anállse de Requisitos e Otimização Linear c) Métodos Exatos e Heuristicos d) Gradiente Descendente e Ascendente e) Simplexe Algoritmo Genético

Pergunta

No campo da otimização matemática e da clêncla da computação, os algoritmos de o icontrar a melhor solução possivel para um dado problema. Esses algoritmos variam conside recisão, e são frequentemente categorizados em dols grandes grupos para facilitar o entendime uals são os dols grandes grupos de algoritmos de otimização mencionados na aula? Alternativas: a) Modelagem Matemática c Heuristica b) Anállse de Requisitos e Otimização Linear c) Métodos Exatos e Heuristicos d) Gradiente Descendente e Ascendente e) Simplexe Algoritmo Genético

No campo da otimização matemática e da clêncla da computação, os algoritmos de o icontrar a melhor solução possivel para um dado problema. Esses algoritmos variam conside recisão, e são frequentemente categorizados em dols grandes grupos para facilitar o entendime uals são os dols grandes grupos de algoritmos de otimização mencionados na aula? Alternativas: a) Modelagem Matemática c Heuristica b) Anállse de Requisitos e Otimização Linear c) Métodos Exatos e Heuristicos d) Gradiente Descendente e Ascendente e) Simplexe Algoritmo Genético

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PedroProfissional · Tutor por 6 anos

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resposta correta é a alternativa c) Métodos Exatos e Heurísticos.<br /><br />Os algoritmos de otimização podem ser categorizados em dois grandes grupos: métodos exatos e métodos heurísticos. Os métodos exatos são aqueles que garantem a obtenção da solução ótima para um problema, enquanto os métodos heurísticos são aqueles que buscam uma solução aproximada ou próxima da ótima, mas sem garantir que seja a solução mais ótima possível.
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