Para responder a essa pergunta, vamos analisar cada uma das alternativas em relação ao contexto de robôs e manipulação em ambientes dinâmicos: a) Algoritmos de otimização convexa - Esses algoritmos são usados para resolver problemas de otimização, mas não são especificamente voltados para manipulação em ambientes dinâmicos. b) Aprendizado por reforço - Essa técnica é amplamente utilizada em robótica, especialmente para ensinar robôs a tomar decisões em ambientes dinâmicos, aprendendo com as consequências de suas ações. É uma abordagem muito eficaz para tarefas de manipulação. c) Programação linear - Embora seja uma técnica de otimização, não é a mais adequada para ambientes dinâmicos, pois geralmente se aplica a problemas estáticos. d) Teoria dos jogos - Essa teoria é mais voltada para a análise de estratégias em situações de competição ou cooperação, não sendo uma técnica comum para manipulação robótica. Diante dessa análise, a alternativa correta é: b) Aprendizado por reforço.