P4 Metode Simpleks

Ketika menggunakan metode simpleks, ketika elemen baru yang dipilih menggantikan variabel basis, ini dikenal sebagai:

• Pivotal step

• Iterasi baru

• Penggantian variabel

• Langkah konvergensi

• Penetapan basis baru

Apa yang harus dilakukan jika ada dua solusi sama dalam metode simpleks?

• Memilih salah satu secara acak

• Meneruskan ke solusi optimum yang baru

• Menyatakan bahwa tidak ada solusi yang valid

• Menggunakan solusi alternatif

• Menetapkan solusi sebagai optimum

Dalam model program linier, pembatas mana yang harus diubah menjadi persamaan?

• Pembatas yang berbentuk =

• Pembatas yang berbentuk ≤

• Pembatas yang berbentuk ≥

• Semua pembatas

• Hanya pembatas yang memiliki variabel slack

Apa yang terjadi jika semua variabel dalam solusi akhir memiliki nilai nol?

• Solusi dikatakan optimal

• Solusi tidak feasible

• Proses harus diulang

• Hanya satu solusi yang bisa digunakan

• Model dianggap tidak valid

Ketika rumus pembatas mengandung dua sisi negatif, langkah pertama yang harus dilakukan adalah:

• Mengabaikan sisi negatif

• Mengalikan kedua sisi dengan -1

• Menambahkan variabel slack

• Menghapus pembatas tersebut

• Menggunakan nilai absolut

Apa tujuan dari mengalikan seluruh persamaan dengan -1?

• Untuk mengubah arah dari semua pembatas

• Untuk menghapus variabel negatif

• Untuk menambah variabel slack

• Untuk mengubah model menjadi minimasi

• Untuk menentukan nilai negatif untuk solusi

Dalam metode simpleks, jika tidak ada variabel non-basis yang negatif, maka:

• Solusi belum optimal

• Solusi dianggap tidak valid

• Solusi sudah optimal

• Proses harus diulang

• Tabel harus dibuat ulang

Salah satu contoh model program linier yang dapat diselesaikan dengan metode simpleks adalah:

• Pemrograman statistik

• Masalah penjadwalan

• Pengoptimalan keputusan produk

• Masalah pengembalian investasi

• Analisis sensitivitas

Apa yang dimaksud dengan "metode dua fase" dalam konteks pemrograman linier?

• Metode untuk menyelesaikan pertidaksamaan

• Langkah untuk mencari solusi awal dengan variabel artifisial

• Proses pengalihan semua variabel non-basis

• Mengoptimalkan nilai pada fase pertama dan kedua

• Mengubah bentuk tujuan menjadi maksimasi

Ketika memilih variabel keluar, jika rasio adalah tak terbatas, maka:

• Variabel keluar tetap sama

• Tidak ada solusi yang valid

• Pindah ke iterasi berikutnya

• Proses dihentikan

• Tabel harus diubah