СГА ответы Комбат бесплатно
Главная   Главная   Ответы   Ответы Комбат   Материалы   Скачать   Поиск   Поиск   Форум   Форум   Чат   Чат

   
Навигация

· Главная
· Новости

Общение

· Форум для студента
· Чат для студента
· Связь с нами

К прочтению

· Правила сервиса
· FAQ / ЧаВО
· Как правильно искать
· Как скачивать материалы
· Ответы к ЛС Интегратор
· Как помочь сайту
· Для вебмастеров


Инструменты

· Ответы Комбат
· Скачать материалы
· Поиск по сайту
· Поиск кода предмета



   


Детали файла
Имя файла:0177.03.01;Т-Т.01;1
Размер:126 Kb
Дата публикации:2015-03-09 03:10:47
Описание:
Теория принятия решений (курс 1) - Тест-тренинг

Список вопросов теста (скачайте файл для отображения ответов):
Пусть в задаче с садовником состояния S1, S2, S3 обозначают хорошее, удовлетворительное и плохое состояние почвы соответственно, а матрица переходных вероятностей равна:
. Тогда если в текущем году состояние почвы хорошее, то вероятность ее перехода в плохое состояние в последующем году равна _____ (укажите десятичное число)
Аппроксимацию нелинейной модели линейной предполагает выполнение условий
В задачах линейного программирования вершина многоугольника, изображающего множество допустимых решений, которая соответствует оптимальному решению, называется
В задачах математического программирования критерий оптимальности - это
В задачах многокритериальной оптимизации альтернативы, которые хотя бы по одному критерию не хуже, чем другие, называются
В задачах многокритериальной оптимизации критерий оптимальности - это
В задаче линейного программирования оптимальному решению всегда можно поставить в соответствие ________ многоугольника, изображающего множество G допустимых решений
В задаче линейного программирования целевая функция обладает следующими свойствами
В задаче о садовнике процесс изменения состояния почвы с тремя возможными состояниями называется
В задаче о садовнике число состояний почвы равно ____ (укажите число)
В задаче принятия решений, факторы, которые не контролируются оперирующей стороной, называются
В задаче распределительного типа целевая функция имеет вид
В задаче с бесконечным горизонтом планирования совокупность этапов, предшествующих этапам функционирования системы в установившемся состоянии, называется
В задаче с конечным горизонтом планирования 1-я составляющая оптимального дохода fi за этапы i, i+1,…N - это доход
В задаче с конечным горизонтом планирования 2-я составляющая оптимального дохода fi за этапы i, i+1,…N - это доход
В Марковских задачах принятия решений множество возможных состояний является
В марковских моделях принятия решений поощрения (доход, потери) задаются
В Марковской задаче принятия решений с конечным горизонтом планирования число этапов
В марковской модели принятия решений с конечным горизонтом планирования в качестве принципа оптимальности используется максимизация
В Марковском процессе состояние системы после i-го этапа определяется как произведение вектора вероятностей состояний системы после (i-1)-го этапа на ….
В методе итераций по стратегиям в задачах с бесконечным горизонтом планирования процесс решения завершают, когда
В методе полного перебора оптимальное решение может быть найдено путем оценивания эффективности ____ стратегии
В обозначении fi(j) оптимального ожидаемого дохода в задаче с конечным горизонтом планирования i – это номер
В обозначении fi(j) оптимального ожидаемого дохода в задаче с конечным горизонтом планирования j – это номер
В случае Марковского процесса, если возможны два решения на i-м этапе, то количество матриц доходов на этом этапе равно(укажите число)
В случае Марковского процесса, если возможны два решения на i-м этапе, то количество переходных матриц на этом этапе равно ______(укажите число)
В транспортной задаче линейного программирования ограничения имеют вид
В транспортной задаче линейного программирования целевая функция имеет вид
В экономической интерпретации переменные двойственной задачи линейного программирования называются
Величина допустимого отклонения значения критерия k-го ранга от его минимального значения называется
Весовые коэффициенты в задачах многокритериальной оптимизации можно определять различными способами, каждый из которых в конечном счете сводится к использованию
Время в задаче о садовнике является величиной
Время в Марковских задачах принятия решений является величиной
Вычисление ожидаемого дохода за один шаг при k-й стационарной стратегии для всех возможных состояний системы S является одним из этапов
Годовой коэффициент дисконтирования указывает на то, что D денежных единиц будущего года равны ____ денежным единицам настоящего года
Дефицитным называется ресурс, соответствующий ограничению, которое является
Для решения Марковской задачи принятия решений при бесконечном горизонте планирования можно применить следующие методы
Если - случайное событие, состоящее в том, что после i этапов исходная система S находится в состоянии Sk (k=1,…m) с вероятностью , то справедлива следующая формула
Если G - множество решений задачи многокритериальной оптимизации, а G* - множество решений обобщенной задачи многокритериальной оптимизации, то
Если в задаче о садовнике имеются три состояния почвы, а множество допустимых решений состоит из пяти элементов, то общее число стационарных стратегий, имеющихся в распоряжении садовника, равно ______(укажите число)
Если в задаче с садовником состояния S1,S2,S3 обозначают хорошее, удовлетворительное и плохое состояние почвы, соответственно, а X1 и X2 — решения о внесении и невнесении удобрений, то число стационарных стратегий равно ______ (укажите число)
Если в некотором процессе вероятность перехода системы S в любое возможное состояние в момент времени ti определяется состоянием, достигнутым в момент времени ti-1, и не зависит от того, когда и как она пришла в это состояние, то такой процесс называется
Если к — годовая норма процента, то коэффициент дисконтирования равен
Если лицо, принимающее решения, считает, что если после (i-1)-го этапа система находится в состоянии Sj, то безотносительно к конкретному значению j всегда необходимо принимать строго определенное решение, то стратегии, которыми описывается процесс принятия решений, называются
Если множество G допустимых решений не пусто, то задача линейного программирования
Если Х1 и Х2 –решения, а f(X) – векторная целевая функция в задаче многокритериальной оптимизации, то Х1 является строго более предпочтительным чем Х2 , когда
Задача исследования операций, в которой критерием оптимальности является требование о максимизации или минимизации нескольких скалярных функций, называется задачей
Задача линейного программирования, в которой имеется n предприятий и m складов для хранения продукции и требуется распределить всю продукцию между складами с минимумом транспортных расходов, называется задачей
Задача линейного программирования, в которой реализуется проект строительства при известном времени выполнения каждой из работ и их последовательности и при минимизации времени выполнения работ, называется задачей
Задача о минимизации дисбаланса на автоматической линии может быть сформулирована как задача
Задача о составлении пищевого пайка является задачей
Задача принятия решений является задачей линейного программирования, если множество допустимых решений —
Задача распределительного типа может быть сведена к задаче
Задача с конечным горизонтом планирования сводится к
Задача, в которой система характеризуется наличием n видов производственной деятельности, для осуществления которой имеется m ресурсов, и в которой необходимо определить объемы производственной деятельности, обеспечивающие максимальный доход, называется задачей
Задачи с конечным и бесконечным горизонтом планирования различаются
Задачу исследования операций называют некорректной, если она
Значение коэффициента дисконтирования a всегда удовлетворяет следующему соотношению
Из приведенных ниже матриц матрицей переходных вероятностей Марковского процесса могут быть матрицы
Как и всякий процесс, ход операции можно описывать некоторым количеством
Какая из целевых функций может являться целевой функцией в задаче линейного программирования
Какая из целевых функций не может являться целевой функцией в задаче линейного программирования
Какое из неравенств может являться ограничением в задаче линейного программирования
Какое из неравенств не может являться ограничением в задаче линейного программирования
Количество используемых методов решения задач принятия решений с бесконечным числом этапов равно _____ (укажите число)
Количество решений - N в обобщенной задаче многокритериальной оптимизации удовлетворяет соотношению
Количество условий, необходимых для того, чтобы задача исследования операций могла быть представлена как задача линейного программирования, равно ____ (укажите число)
Линейная комбинация векторов Xk: l1X1 + … + lmXm, коэффициенты lk которой удовлетворяют условиям lk³0, k=1,…m, , называется
Марковская задача принятия решений при бесконечном числе этапов без дисконтирования может быть сформулирована в виде задачи
Марковские задачи принятия решений — это многошаговые задачи принятия решений в условиях
Марковскую задачу принятия решений при конечном горизонте планирования с принципом оптимальности, который состоит в максимизации ожидаемого дохода за N этапов, можно представить как задачу
Матрицы переходных вероятностей и матрицы доходов зависят от
Метод итераций по стратегиям _____ быть обобщен на случай дисконтирования
Метод итераций по стратегиям применяется в задачах
Метод компромиссов используется в задачах
Множество Парето носит также называние
Некорректная задача многокритериальной оптимизации обычно требует применения принципа
Необходимым условием существования стационарных вероятностей является условие
Номер этапа в методе полного перебора, на котором происходит определение ожидаемого дохода для всех стационарных стратегий, равен ______ (укажите число)
Область допустимых решений в задаче линейного программирования имеет вид
Обстановкой называются факторы, которые __________ оперирующей стороной
Объем вычислительных затрат, связанных с нахождением оптимального решения любой задачи линейного программирования, определяется в основном
Одним из условий того, что задача исследования операций является представимой как задача линейного программирования, является условие
Одной из основных характеристик Марковских процессов является матрица
Оптимальные решения, полученные с учетом и без учета дисконтирования
Оптимальные решения, полученные с учетом и без учета дисконтирования
Оценкой приемлемости и сравнением стратегий занимается
Переходные матрицы для различных стационарных стратегий ______ (различаются или совпадают)
По виду информационного состояния «лица, принимающего решения», задачи линейного программирования являются ____________ задачами исследования операций
По сравнению с задачами математического программирования, задачи многокритериальной оптимизации являются
По структуре информационного состояния „лица, принимающего решения", задачи линейного программирования можно представить как задачами исследования операций, обладающих следующими характеристиками
Поведение марковского процесса на долгосрочном горизонте планирования отличает его независимость от
Поставьте в соответствие каждому понятию нужное определение
Поставьте в соответствие каждому понятию нужное определение
При достижении системой установившегося состояния, ожидаемый доход или ожидаемые затраты
При использовании рекуррентного соотношения в задаче с конечным числом этапов при определении оптимальных ожидаемых доходов fi(j) их значения вычисляются
При оптимальном режиме функционирования всей системы ограничения, входящие в двойственную задачу линейного программирования, означают пропорциональность экономических эффектов отдельных производственных процессов
Применение метода компромиссов ограничивается теми ситуациями, в которых эксперты могут квалифицированно преодолеть трудности, связанные с
Применение метода полного перебора оправдано, когда число стационарных стратегий
Принцип, суть которого состоит в том, что справедливым является такой компромисс, при котором суммарный абсолютный уровень повышения одного или нескольких скалярных критериев не превосходит суммарного абсолютного уровня снижения других критериев, называется принципом
Процедуры принятия решений в задачах линейного программирования являются
Процесс решения любой задачи линейного программирования симплекс-методом является
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности . В этом случае решение x=-1; y=0 __________ множеству Парето (указать принадлежит или не принадлежит)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности . В этом случае решения x=-1; y=0 и x=0; y=1 __________ не доминирующими альтернативами (указать являются или не являются)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности . В этом случае решения x=1; y=0 и x=0; y=1 __________ не доминирующими альтернативами (указать являются или не являются)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности В этом случае решение x=0; y=1 __________ множеству Парето (указать принадлежит или не принадлежит)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности . В этом случае решение x=-1; y=0 __________ множеству Парето (указать принадлежит или не принадлежит)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности . В этом случае решение x=0; y=-1 __________ множеству Парето (указать принадлежит или не принадлежит)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности . В этом случае решение x=0; y=0 __________ множеству Парето (указать принадлежит или не принадлежит)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности . В этом случае решения x=-1; y=0 и x=0; y=-1 __________ не доминирующими альтернативами (указать являются или не являются)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности . В этом случае решения x=-1; y=0 и x=0; y=0 __________ не доминирующими альтернативами (указать являются или не являются)
Пусть в задаче многокритериальной оптимизации множество допустимых решений – окружность и критерий оптимальности В этом случае решение x=1; y=0 __________ множеству Парето (указать принадлежит или не принадлежит)
Пусть в задаче с садовником состояния S1, S2, S3 обозначают хорошее, удовлетворительное и плохое состояние почвы соответственно, а матрица переходных вероятностей равна: . Тогда если в текущем году состояние почвы плохое, то вероятность ее перехода в удовлетворительное состояние в последующем году равна ____
Ранжирование критериев используется в методе
Рекуррентное соотношение в задаче с конечным числом этапов связывает
Рекуррентные уравнения могут быть использованы для оценки любой стационарной стратегии в задаче
Ресурс называют дефицитным ресурсом, если некоторое ограничение является
Ресурс, соответствующий ограничению, которое является активным, называется
Система имеет два состояния. Процесс Марковский с дискретным временем. Матрица переходных вероятностей при принятом решении R1 равна , а при решении R2 - . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. С какой вероятностью система будет находится в том же состоянии после 2-х этапов, если на первом этапе принимается решение R1, а на 2-м – R2
Система имеет два состояния. Процесс Марковский с дискретным временем. Матрица переходных вероятностей при принятом решении R1 равна , а при решении R2 - . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. С какой вероятностью система будет во 2-м состоянии после 2-х этапов, если на первом этапе принимается решение R1, а на 2-м – R2
Система имеет два состояния. Процесс Марковский с дискретным временем. Матрица переходных вероятностей при принятом решении R1 равна , а при решении R2 - . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. С какой вероятностью система будет во 2-м состоянии после 2-х этапов, если на первом этапе принимается решение R1, а на 2-м – R2
Система имеет два состояния. Процесс Марковский с дискретным временем. Матрица переходных вероятностей при принятом решении R1 равна , а при решении R2 - . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. С какой вероятностью система будет во 1-м состоянии после 2-х этапов, если на первом этапе принимается решение R1, а на 2-м – R2
Система имеет два состояния. Процесс Марковский с дискретным временем. Матрица переходных вероятностей при принятом решении R1 равна , а при решении R2 - . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. С какой вероятностью система будет во 1-м состоянии после 2-х этапов, если на первом этапе принимается решение R2, а на 2-м – R1
Система имеет два состояния. Процесс Марковский с дискретным временем. Матрица переходных вероятностей при принятом решении R1 равна , а при решении R2 - . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. С какой вероятностью система будет во 2-м состоянии после 2-х этапов, если на первом этапе принимается решение R2, а на 2-м – R1
Система имеет два состояния. Процесс Марковский с дискретным временем. Матрица переходных вероятностей равна . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. С какой вероятностью система будет в том же состоянии после 4-х этапов
Система имеет два состояния. Процесс Марковский с дискретным временем. Матрица переходных вероятностей равна . В начальный момент система находится в 2-м состоянии. С какой вероятностью система будет в том же состоянии после 3-х этапов
Система имеет два состояния. Процесс Марковский. Матрица переходных вероятностей равна . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. Найдите вектор возможных состояний после 1-го перехода
Система имеет два состояния. Процесс Марковский. Матрица переходных вероятностей равна . В начальный момент система находится в 1-м состоянии. Найдите вектор возможных состояний после 2-х переходов
Система имеет два состояния. Процесс Марковский. Матрица переходных вероятностей равна . В начальный момент система находится в 2-м состоянии. Найдите вектор возможных состояний после 1-го перехода
Система имеет два состояния. Процесс Марковский. Матрица переходных вероятностей равна . Укажите, какое число следует подставить вместо х
Система имеет два состояния. Процесс Марковский. После 5 этапов система с вероятностью 0.2 будет находится в 1-м состоянии. Какова вероятность нахождения системы во 2-м состоянии
Система имеет три состояния. Процесс Марковский. Матрица переходных вероятностей равна , x = 0,1; y = 0,3; z =
Система имеет три состояния. Процесс Марковский. Матрица переходных вероятностей равна . Транспонированная матрица имеет вид
Система имеет три состояния. Процесс Марковский. После 4 этапов система с вероятностью 0.2 будет находится в 1-м состоянии, с вероятностью 0.6 будет находится в 3-м состоянии. Какова вероятность нахождения системы во 2-м состоянии
Система имеет три состояния. Процесс Марковский. Транспонированная матрица переходных вероятностей равна , x = 0,6; y = 0,2; z =
Система имеет три состояния. Процесс Марковский. Транспонированная матрица переходных вероятностей равна , x = ____; y = 0,2; z = 0,3
Система имеет четыре состояния. Процесс Марковский. Матрица переходных вероятностей равна , x = 0,2; y = 0,1; z = 0,5; q =
Система уравнений, которую необходимо решить в методе полного перебора для определения стационарных вероятностей, – это система _____ уравнений
Способ действий, т.е. способ использования активных средств, называется
Степень соответствия хода операции поставленной цели характеризуется достигаемым значением ______, который называется критерием эффективности
Строка симплекс-таблицы, соответствующая выводимому базисному переменному, называется
Сумма элементов любой строки матрицы переходных вероятностей (k=1,…m) равна
Сумма элементов любой строки матрицы переходных вероятностей после i этапов равна
Тактика футбольной команды является примером
Транспортную задачу можно свести к задаче
Факторы, находящиеся в распоряжении оперирующей стороны, называются
Фиксированные моменты времени ti, перехода системы из одного состояния в другое в Марковском процессе называются
Число составляющих, из которых складывается оптимальный ожидаемый доход fi(j) на этапах с номерами i, i+1,…N в Марковской задаче с конечным горизонтом планирования, равно
Число этапов в задачах, в которых применяется метод полного перебора, равно
Число этапов в итерационном процессе в методе итераций равно _____ (укажите число)
Число этапов в Марковских моделях принятия решений может быть
Число этапов в методе полного перебора равно ______(укажите число)
Чтобы задача исследования операций могла быть представлена как задача линейного программирования, необходимо выполнение условий:
Этап улучшения стратегий является одним из этапов метода
Для скачивания этого файла Вы должны ввести код указаный на картинке справа в поле под этой картинкой --->


ВНИМАНИЕ:
Нажимая на кнопку "Скачать бесплатно" Вы подтверждаете свое полное и безоговорочное согласие с "Правилами сервиса"


.