Какое из следующих утверждений истинно?
1-ый алгоритм Гомори используется при решении
А) целочисленной задачи линейного программирования
В) частично целочисленной задачи линейного программирования
Какое из следующих утверждений истинно?
А) существуют задачи целочисленного линейного программирования, не имеющие допустимых решений даже в тех случаях, когда множество допустимых решений соответствующей линейной задачи не пусто
В) не существует задач целочисленного линейного программирования, не имеющих допустимых решений в случаях, когда множество допустимых решений соответствующей линейной задачи не пусто
Какое из следующих утверждений истинно?
В методах прямого поиска при поиске экстремума целевой функции
А) используются значения целевой функции и ее производной
В) используются только значения целевой функции
Какое из следующих утверждений истинно?
Выпуклая область обладает следующим свойством
А) вместе с любыми двумя своими точками содержит и соединяющий их отрезок
В) является связной
Какое из следующих утверждений истинно?
Задача математического программирования называется задачей стохастического программирования, когда
А) только коэффициенты целевой функции могут принимать случайные значения,
В) коэффициенты целевой функции и коэффициенты ограничений могут принимать случайные значения
Какое из следующих утверждений истинно?
Задача математического программирования, в которой переменные могут принимать любые целочисленные значения называется
А) задачей целочисленного программирования,
В) задачей Булевского программирования
Какое из следующих утверждений истинно?
Задача о коммивояжере относится к задачам
А) дискретного программирования
В) целочисленного программирования
Какое из следующих утверждений истинно?
Задачи выпуклого программирования – это задачи, в которых
А) определяется минимум выпуклой функции (или максимум вогнутой), и кроме того заданной на выпуклом замкнутом множестве
В) определяется минимум (или максимум) функции, заданной на выпуклом замкнутом множестве
Какое из следующих утверждений истинно?
Компоненты матрицы Гессе представляют собой значения
А) первых частных производных целевой функции
В) целевой функции в граничных точках
Какое из следующих утверждений истинно?
Многоэкстремальность целевой функции в задаче нелинейного программирования означает, что
А) целевая функция может иметь несколько локальных и глобальных экстремумов
В) целевая функция может иметь несколько глобальных экстремумов
Общая формула построения правильного отсечения для всех алгоритмов
запишется в следующем виде:
Булевское программирование - это целочисленное
В задачах выпуклого программирования любой локальный минимум целевой функции
Задача коммивояжера относится к задачам
Допустимое множество, высекаемое в n-мерном пространстве нелинейными ограничениями
Алгоритмы методов отсечения разработаны для решения
Аналитическими методами безусловной оптимизации называются методы, предусматривающие
В алгоритме метода ветвей и границ на 1-м шаге находится решение задачи линейного программирования
В алгоритме метода ветвей и границ на 2-м шаге
В алгоритме метода ветвей и границ на 3-м шаге
В алгоритме метода ветвей и границ на 4-м шаге
В задачах выпуклого программирования ограничения задают
В задачах выпуклого программирования целевая функция является
В задачах квадратичного программирования целевая функция
В задачах регулярного математического программирования
В задачах стохастического программирования
В задачах целочисленного программирования неизвестные параметры могут принимать
В методах второго порядка при поиске экстремума целевой функции используются
В методах первого порядка при поиске экстремума целевой функции используются
В методах прямого поиска при поиске экстремума целевой функции используются
В методе покоординатного спуска поочередно изменяют все переменные оптимизации так, чтобы по каждой из переменных достигалось
В нелинейном программировании выделяют два основных типа задач
В постановках задач нелинейного программирования предполагается, что переменные оптимизации
В рамках нелинейного программирования задачу оптимизации называют классической, если предполагается известной аналитическая зависимость функции
Вектор-градиент в некоторой точке определяется как вектор, компонентами которого являются
Выделяются две группы методов нулевого порядка:
Градиентом функции n переменных z(X) называется вектор, компонентами которого являются
Дискретные задачи математического программирования входят в класс
Дискретные задачи характеризуются тем, что область допустимых решений
Для непрерывных дважды дифференцируемых по всем переменным функций для определения необходимых и достаточных условий их выпуклости используются
Для того, чтобы найденная стационарная точка была точкой экстремума, необходимо выполнение
Другое название метода покоординатного спуска -
Если при изменении одного или нескольких значений переменных наблюдается уменьшение значений целевой функции, то такое движение в пространстве любого числа переменных называется
Задача линейного программирования может рассматриваться как
Задачей безусловной оптимизации называется задача, в постановке которой
Задачи безусловной оптимизации функции одной или нескольких переменных рассматриваются в рамках
Задачи выпуклого программирования – это задачи, в которых определяется минимум выпуклой функции (или максимум вогнутой), заданной на
Компоненты матрицы Гессе представляют собой значения
Линейная функция является
Линии уровня образуются на основе линий пересечения поверхности, являющейся графиком целевой функции f(x1,x2)
Метод ветвей и границ является
Метод множителей Лагранжа, сводит задачу условной оптимизации, где ограничения заданы равенствами к задаче
Метод Ньютона предполагает построение итеративного процесса поиска экстремума по формуле
Методы сканирования предусматривают пошаговое движение в n-мерном пространстве и не требуют при таком движении выполнения условия
Множество допустимых решений в задаче дискретного программирования
Направление градиента в точке X совпадает с направлением
Необходимое условие существования экстремума функции одной переменной в некоторой точке состоит в том, чтобы
Необходимым и достаточным условием вогнутости функции z(X) является
Необходимым и достаточным условием выпуклости функции z(X) в окрестности точки X0 является
Необходимым и достаточным условиями минимума функции z(X) в точке X будут следующие:
Овраг может быть определен как подобласть области допустимых решений, в которой
Основная идея комбинаторных методов состоит
Основой графического представления функциональных ограничений типа равенств является изображение на плоскости (x1,x2) линии пересечения поверхности, отвечающей целевой функции и поверхности, задаваемой
Особенностью задач нелинейного программирования, вызываемая нелинейностью функции z(X), является ее возможная
По длине искомого вектора Х методы нелинейного программирования делятся на
По количеству локальных критериев в целевой функции методы нелинейного программирования делятся на
По наличию ограничений методы нелинейного программирования делятся на методы
По типу информации, используемой в алгоритме поиска экстремума методы нелинейного программирования делятся на методы
Подавляющее большинство методов оптимизации позволяет находить
Правильные отсечения в методах отсечения должны быть
При использовании градиента необходимое условие экстремума записывается в виде
Процесс нахождения решений в задачах динамического программирования является многоэтапным является
Рекуррентная формула метода градиента для минимизации целевой функции имеет вид
Существенной особенностью выпуклого программирования является совпадение локального и глобального экстремумов
У большинства шаговых методов процесс поиска экстремума в “оврагах”
Функции Лагранжа имеет следующий вид:
Функция называется вогнутой, если отрезок, соединяющий две любые точки этой функции,
Функция называется выпуклой, если отрезок, соединяющий две любые точки этой функции,
Численные шаговые методы обеспечивают нахождение
Эвристические алгоритмы — это алгоритмы
