Тест по дисциплине «Исследование операций и методы оптимизаций» Шарина М.В. Тесты исследование операций и методы оптимизации
Исследование операций и методы оптимизации.Тест Синергия
Сдано на Зачтено 67баллов в 2017г.! Верно 20 из 30 Скриншот с отметкой прилагается к работе. Ответы выделены цветом в Worde.
Найти величину (количество перераспределяемого груза) для оптимизации плана транспортной задачи5 100 200 4 6 3150 1 10 150 2 12 150 2 3 50 1
В результате ветвления исходной задачи f(x)-max получены следующие решенияx1=6,57 x2=3,96 f(x)=48x1=6,x2=4,12, f(x)=46
В результате ветвления исходной задачи f(x)-max получены следующие решения:х[1) = 6.82; х[1) = 2; /(х(1)) = 52.71х[2) = 6; х™ = 4; f(x) <2>) = 54Какое из утверждений НЕВЕРНО?первая задача требует дальнейшего ветвления;при дальнейшем ветвлении первой задачи значения целевой функции будут меньше 52;оптимальный план задачи равенх{а) = 6, х™ = 4; /(х{2)) = 54задача имеет единственное целочисленное решение;
Для данной транспортной задачи
Опорный план задачи линейного программирования определяет матрица (является ли К-матрицей) Расчетные нормы заменяемости ресурсов могут быть определеныПо соотношению правых частей ограничений задач двойственной парыКак доля ресурсов двойственной задачи в ресурсах прямой задачиПо соотношению объективно обусловленных оценокПравильный ответ а и в
В задаче линейного программирования целевая функция имеет вид f(x)=4x1+2x2 –min Вектор-градиент на графике в таком случае направлен:влево внизвправо вверхвправо внизвлево вверх
На вычислении только значений функции для решения задач безусловной оптимизации основываются методыВторого порядкаГрадиентныеНулевого порядкаПервого порядка
Задача с ослабленными ограничениями возникаетесли ограничения, задающие множество Р. линейныесли значение функциине уменьшается при движении вдоль любых осей координаткогда реализуются процедуры поиска с помощью интуитивных представленийв результате исключения требования целочисленности переменных
Элементы последовательности точек, монотонно увеличивающих значение целевой функцииf(x)) в нелинейном программировании, рассчитываются по формуле:x k +1 = x k + βk S k
Перед применением симплекс-метода для задачи линейного программирования (3/1П) в стандартной форме обязательно требуетсяпреобразование (максимизация) целевой функцииприведение задами к каноническому видувведение искусственного базиса
Методы, основанные на вычислении функции и её производной относятся к методам:первого порядкатретьего порядкавторого порядканулевого порядка
Дана задача:В типографии готовят к выпуску методички по высшей математике, математическим методам исследования операций иистории предпринимательства. При этом методичек по математическим методам исследования операций должно быть в 3раза больше, чем методичек по истории, а методичек по истории должно быть в 2 раза больше, чем методичек по высшейматематике. Сырье, используемое в производстве и его запас на типографии записаны в таблице.
Компания производит диски для машин (вида 1 и вида 2), используя для производства два виды сырья А и В.Данные о затратах и запасах сырья приведены в таблице180 0,7 0,950 0,3 0,5 130 160
Дана задача:Завод-производитель комплектующих для грузовиков выпускает два различных типа деталей: X и Y. Завод располагаетфондом рабочего времени в 4000 чел.-ч. в неделю. Для производства одной детали типа X требуется 1 чел.-ч, а дляпроизводства одной детали типа Y — 2 чел.-ч. Производственные мощности завода позволяют выпускать максимум 800деталей типа X и 720 деталей типа Y в неделю. Каждая деталь типа X требует 2 кг металлических стержней и 5 кг листовогометалла, а для производства одной детали типа Y необходимо 5 кг металлических стержней и 2 кг листового металла.Уровень запасов каждого вида металла составляет 10000 кг в неделю. Кроме того, еженедельно завод поставляет 400деталей типа X своему постоянному заказчику.Общее число производимых 8 течение одной недели деталей должно составлять не менее 320 штук.Доход от производства одной детали типа X составляет 30 ф. ст., а от производства одной детали типа Y—40 ф. ст.Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Дана задача:Пекарня, выпускающая крендели, слойки и сушки, использует для их производства муку и сахар. Данные о затратах и запасах сырья приведены в таблице.Характеристики Максимальный запаспродуктов Расход на 1 ед. продукции крендели слойки сушкиМука, кг 60 15 19 14Сахар, кг 30 6 8 2Доход (ден.ед/кг) 5 10 1,5Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Компания производит краску для внутренних и наружных работ из сырья двух типов М1 и М2.Необходимая информация представлена в следующей таблице:
Используя пространство решений:Х1-2Х2<2Х1+Х2<5Х1>1-Х,+Х2<0Х2>0Найти оптимальное решение для следующей функции: F(x)= X]—►min
Как выглядит область допустимых решений для следующей задачи линейного программированияf(х) = 3х1 + 2Х2 —> mахх1 + х2 <42х1 + х2 <6x1,2>0
Дана задача:В супермаркете решено установить дополнительные стеллажи, для размещения которых выделено 19.3 м2 -площади. Наприобретение оборудования магазин может израсходовать 10 тыс. у.е., при этом оно может купить стеллажи двух видов.Комплект стеллажей 1 вида стоит 1000 у.е., а II вида—3000 у.е. Приобретение одного комплекта стеллажей 1 вида позволяетувеличить продажи товаров в смену на 2 ед., а одного комплекта стеллажей II вида — на 3 ед. Известно, что для установкиодного комплекта стеллажей 1 вида требуется 2 м2 площади, а II вида — 1 м2 площади.Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Дана задача:Покупательнице необходимо купить продукты: муку, молоко, яблоки, сахар. Объем ее сумки всего 30 дм3, при этом ейнужно, чтобы масса всех продуктов не превышала 20 кг, но для приготовления пирога нужно, чтобы муки было в 2 разабольше, чем яблок, и муки не менее чем сахара, а сахара по крайней мере в 6 раз больше чем молока.
Цены (оценки) в двойственной задачевнутренние, задаются не извне, а определяются непосредственно из решения задачитеневые, так как позволяют определить часть товарооборота, который необходимо вывести из-под налогообложениявнешние, известны заранее, определяются рынком, не требуют решения задачине присутствуют в качестве показателя (имеются в прямой задаче)
Частное предприятие для производства продукции использует сырье трех типов. Данные о затратах и запасах сырья приведены в таблице
Найдите правильный ответ. Задачи линейного программирования так названы, потому что характеризуютсяВозможностью принимать решения при линейной иерархии управленияИспользованием при их решении языков программирования высокого уровняЛинейной зависимостью целевой функции и ограничений от параметров управления
В задаче линейного программирования целевая функция имеет вид f(x)= -4x1-2x2-max Вектор-градиент на графике в таком случае направлен
В результате ветвления исходной задачиf (х) —mахполучены следующие решения:х,(1) = 6,57, х™ = 3,96; f(x(1)) = 48иxj3> = 6. xS2) = 4.12; f(х(3)) = 46
Дана задача:Оптика выпускает 3 вида продукции: обыкновенные очки, солнцезащитные очки и контактные линзы. Для производстваиспользуются 3 вида сырья: А, В, С.Расходы сырья приведены в таблице:Доход от продажи составляет, соответственно: 40 ден.единиц, 30 ден.единиц,50 ден. единиц.Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Транспонированием матрицы ограничений прямой задачи можно добитьсяполучения исходной матрицы в каноническом виде для решения двухэтапной задачинет верного ответаполучения матрицы ограничений двойственной задачиполучения матрицы для дальнейшего решения прямой задачи
Дана задача:Завод-производитель высокоточных элементов для автомобилей выпускает два различных типа деталей: X и Y. Заводрасполагает фондом рабочего времени в 4000 чел.-ч. в неделю. Для производства одной детали типа X требуется 1 чел.-ч, адля производства одной детали типа Y — 2 чел.-ч. Производственные мощности завода позволяют выпускать максимум2250 деталей типа X и 1750 деталей типа Y в неделю. Каждая деталь типа X требует 2 кг металлических стержней и 5 кглистового металла, а для производства одной детали типа Y необходимо 5 кг металлических стержней и 2 кг листовогометалла. Уровень запасов каждого вида металла составляет 10000 кг в неделю. Кроме того, еженедельно завод поставляет600 деталей типа X своему постоянному заказчику. Существу-ет также профсоюзное соглашение, в соответствии с которымобщее число производимых в течение одной недели деталей должно составлять не менее 1500 штук.Составить математическую модель задачи, если необходимо получить информацию, сколько деталей каждого типа следуетпроизводить, чтобы максимизировать общий доход за неделю при том, что доход от производства одной детали типа Xсоставляет 30 ф. ст.( а от производства одной детали типа Y—40 ф. ст.?Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Дана задача:Кондитерская фабрика расфасовывает конфеты 4-х видов: шоколадные, мармеладные, карамель, сливочные, используя приэтом упаковки А и В. Данные о затратах и запасах сырья приведены в таблице. Принцип двойственности в линейном программировании заключается в том, что:критерий качества (показатель эффективности) задачи линейного программирования не отражает всей сложности экономических процессов и нуждается в дополнении еще каким-либокритерием.каждая задача линейного программирования имеет хотя бы два оперных (допустимых) решения;каждой задаче линейного программирования по определенным законам ставится в соответствие двойственная задача;
turbodistant.ru
Тест по дисциплине «Исследование операций и методы оптимизаций» Шарина М.В.
Транскрипт
1 Тест по дисциплине «Исследование операций и методы оптимизаций» Шарина М.В. 1. Если платежные матрицы двух игр с одинаковым числом ходов для каждого игрока инвариантны относительно линейного преобразования, то и соответствующие арбитражные решения инвариантны относительно линейного преобразования с теми же коэффициентами инвариантности это A. Аксиома инвариантности относительно линейного преобразования B. Аксиома независимости несвязанных альтернатив C. Аксиома оптимальности по Парето D. Аксиома симметрии в теории игр. 2. Если к игре добавить новые ходы игроков с добавлением новых элементов платежных матриц таким образом, что точка status quo не меняется, то либо арбитражное решение также не меняется, либо оно совпадает с одной из добавленных сделок это A. Аксиома инвариантности относительно линейного преобразования B. Аксиома независимости несвязанных альтернатив C. Аксиома оптимальности по Парето D. Аксиома симметрии в теории игр 3. Арбитражное решение должно быть элементом переговорного множества это A. Аксиома инвариантности относительно линейного преобразования B. Аксиома независимости несвязанных альтернатив C. Аксиома оптимальности по Парето D. Аксиома симметрии в теории игр 4. Если игроки находятся в одинаковой ситуации, то и арбитражное решение должно быть одинаковым это A. Аксиома инвариантности относительно линейного преобразования B. Аксиома независимости несвязанных альтернатив C. Аксиома оптимальности по Парето
2 D. Аксиома симметрии в теории игр 5. Алгоритм последовательного улучшения плана, применимого к задаче минимизации целевой функции, при этом допустимая область определяется следующим образом: компоненты произведения матрицы ограничений и вектора переменных должны быть больше либо равны соответствующих компонент вектора ограничений, условие неотрицательности переменных не накладывается - это A. Алгоритм двойственного симплекс-метода B. Алгоритм метода ветвей и границ C. Алгоритм метода Гомори D. Алгоритм симплекс-метода 6. Алгоритм одного из комбинаторных методов дискретного программирования, при котором гиперплоскость, определяемая целевой функцией задачи, вдавливается внутрь многогранника планов соответствующей задачи линейного программирования до встречи с ближайшей целочисленной точкой этого многогранника это A. Алгоритм двойственного симплекс-метода B. Алгоритм метода ветвей и границ C. Алгоритм метода Гомори D. Алгоритм симплекс-метода 7. Один из алгоритмов нахождения решения задачи целочисленного программирования группы методов отсекающих плоскостей называется A. Алгоритм двойственного симплекс-метода B. Алгоритм метода ветвей и границ C. Алгоритм метода Гомори D. Алгоритм симплекс-метода 8. Алгоритм последовательного улучшения плана, позволяющий осуществлять переход от одного допустимого базисного решения к другому таким образом, что значение целевой функции непрерывно возрастают и за конечное число шагов находится оптимальное решение называется A. Алгоритм двойственного симплекс-метода B. Алгоритм метода ветвей и границ C. Алгоритм метода Гомори D. Алгоритм симплекс-метода
3 9. Алгоритм перехода к новому опорному плану транспортной задачи, дающему меньшее значение функции потерь, до обнаружения оптимального плана называется A. Алгоритм двойственного симплекс-метода B. Алгоритм улучшения плана транспортной задачи C. Алгоритм метода Гомори D. Алгоритм симплекс-метода 10. Игры, в которых интересы игроков строго противоположны, т. е. выигрыш одного игрока - проигрыш другого называются A. Антагонистические игры B. Симметричные игры C. Взаимосвязанные игры D. Игры двух лиц 11. Нахождение совместной стратегии с помощью незаинтересованного лица называется A. Арбитраж B. Поиск стратегий C. Розыск 12. Раздел математического программирования, занимающийся разработкой методов решения специфических задач целочисленного программирования, когда переменные могут принимать значения 1 или 0 называется A. Булевское программирование B. Теория систем и системный анализ C. Экономическое моделирование D. Исследование операций и методы оптимизаций 13. Вектор, компонентами которого являются коэффициенты целевой функции задачи линейного программирования называется A. Вектор коэффициентов B. Вектор ограничений C. Вектор затрат D. Вектор свободных членов
4 14. Вектор, компонентами которого являются ограничения выражений, определяющих допустимую область задачи линейного программирования A. Вектор коэффициентов B. Вектор ограничений C. Вектор затрат D. Вектор свободных членов 15. Вершина выпуклого многогранника это A. любая точка выпуклого многогранника, которая не является внутренней никакого отрезка целиком принадлежащего этому многограннику B. любая точка выпуклого многогранника, которая является внутренней отрезка целиком принадлежащего этому многограннику C. любая точка выпуклого многогранника, которая является концом отрезка целиком принадлежащего этому многограннику D. любая точка выпуклого многогранника, которая является серединой отрезка целиком принадлежащего этому многограннику 16. Форма задачи линейного программирования, в которой целевая функция требует нахождения минимума, переменные неотрицательны, а компоненты произведения матрицы ограничений и вектора переменных больше либо равны соответствующих компонент вектора ограничений называется A. Первая стандартная форма задачи линейного программирования B. Вторая стандартная форма задачи линейного программирования C. Третья стандартная форма задачи линейного программирования D. Четвертая стандартная форма задачи линейного программирования 17. Один из группы методов отсекающих плоскостей для нахождения решения частично целочисленной задачи это A. Метод Гомори B. Второй метод Гомори C. Метод ветвей и границ D. Симплекс-метод
5 18. Выбор решений при неопределенности это A. Игры, где одним из определяющих факторов является внешняя среда или природа, которая может находится в одном из состояний, которые неизвестны лицу, принимающему решение B. Игры, где одним из определяющих факторов является внешняя среда или природа, которая может находится в одном из состояний, которые известны лицу, принимающему решение C. Игры, где все факторы известны 19. Выпуклая комбинация точек это A. Точка, компоненты которой представлены суммой произведений неотрицательных коэффициентов не больших единицы и соответствующих компонент данных точек, при этом сумма всех коэффициентов равна единице B. Точка, компоненты которой представлены суммой произведений неотрицательных коэффициентов не больших единицы и соответствующих компонент данных точек, при этом сумма всех коэффициентов равна нулю C. Точка, компоненты которой представлены суммой произведений отрицательных коэффициентов не больших единицы и соответствующих компонент данных точек, при этом сумма всех коэффициентов равна единице 20. Выпуклый многоугольник, вершинами которого являются несколько данных точек это A. Выпуклая комбинация точек B. Выпуклая оболочка C. Выпуклое множество D. Выпуклое программирование 21. Множество, которое вместе с двумя принадлежащими ему точками обязательно содержит отрезок, соединяющий эти точки, это A. Выпуклая комбинация точек B. Выпуклая оболочка C. Выпуклое множество D. Выпуклое программирование
6 22. Раздел математического программирования, где целевая функция и функции, определяющие допустимую область, являются выпуклыми это A. Выпуклая комбинация точек B. Выпуклая оболочка C. Выпуклое множество D. Выпуклое программирование 23. Вырожденный опорный план A. Опорный план, число ненулевых компонент которого меньше числа ограничений B. Опорный план, число ненулевых компонент которого больше числа ограничений C. Опорный план, число ненулевых компонент которого равно числу ограничений 24. Интерпретация зависимостей, имеющих место в задаче линейного программирования в виде геометрических фигур (точек, прямых, полуплоскостей, многоугольников) в декартовой системе координат называется A. Аналитическая интерпретация задачи линейного программирования B. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования C. Опорный план 25. Раздел математического программирования, занимающийся задачами наиболее плотного расположения объектов в заданной двумерной или трехмерной области называется A. Геометрическое программирование B. Выпуклое программирование C. Булевское программирование D. Динамическое программирование 26. Нахождение решения игры посредством представления данных задачи в виде геометрических фигур на координатной плоскости это A. Геометрическое решение игры B. Аналитическое решение игры C. Решение симплекс-методом
7 27. Один из методов проверки опорного плана транспортной задачи на оптимальность это A. Дельта-метод B. Симплекс-метод C. Метод Гомори D. Метод ветвей и границ 28. Вычислительный метод решения экстремальных задач определенной структуры, представляющий собой направленный последовательный перебор вариантов, который обязательно приводит к глобальному максимуму это A. Дельта-метод B. Симплекс-метод C. Динамическое программирование D. Дискретное программирование 29. Раздел математического программирования, в котором на экстремальные задачи налагается условие дискретности переменных при конечной области допустимых значений это A. Выпуклое программирование B. Булевское программирование C. Динамическое программирование D. Дискретное программирование 30. Допустимая область задачи линейного программирования это A. множество опорных планов задачи линейного программирования B. множество точек отрезка C. опорный план, число ненулевых компонент которого меньше числа ограничений D. полуплоскость 31. Раздел математического программирования, занимающийся задачами наиболее плотного расположения объектов в заданной двумерной или трехмерной области A. Выпуклое программирование B. Булевское программирование C. Динамическое программирование D. Геометрическое программирование
8 32. Коммивояжер должен посетить один, и только один, раз каждый из n городов и вернуться в исходный пункт. Его маршрут должен минимизировать суммарную длину пройденного пути это A. Задача коммивояжера B. Задача о диете C. Задача о назначении D. Задача о рюкзаке 33. Задача, характеризующаяся тем, что целевая функция является линейной функцией переменных, а область допустимых значений определяется системой линейных равенств или неравенств, называется A. Задача математического программирования B. Задача линейного программирования C. Задача динамического программирования D. Задача о составлении плана производства 34. Следующая задача: Имеются какие-то переменные и функция этих переменных, которая носит название целевой функции. Ставится задача: найти экстремум (максимум или минимум) целевой функции при условии, что переменные x принадлежат некоторой области G. называется A. Задача математического программирования B. Задача линейного программирования C. Задача динамического программирования D. Задача о составлении плана производства 35. Задача, которая возникает при составлении наиболее экономного (т.е. наиболее дешевого) рациона питания животных, удовлетворяющего определенным медицинским требованиям, называется A. Задача коммивояжера B. Задача о диете C. Задача о назначении D. Задача о рюкзаке 36. Следующая задача:
9 Имеем n исполнителей, которые могут выполнять n различных работ. Известна полезность, связанная с выполнением i-м исполнителем j-й работы. Необходимо назначить исполнителей на работы так, чтобы добиться максимальной полезности, при условии, что каждый исполнитель может быть назначен только на одну работу и за каждой работой должен быть закреплен только один исполнитель. называется A. Задача коммивояжера B. Задача о диете C. Задача о назначении D. Задача о рюкзаке 37. Следующая задача: Контейнер оборудован m отсеками вместимостью для перевозки n видов продукции. Виды продукции характеризуются свойством неделимости, т.е. их можно брать в количестве 0, 1, 2,... единиц. Пусть единицы j-ой продукции. Обозначим через продукции. Требуется найти план максимизируется общая полезность рейса. называется A. Задача коммивояжера B. Задача о диете C. Задача о назначении D. Задача о рюкзаке - расход i-го отсека для перевозки полезность единицы j-ой перевозки, при котором 38. Задача, которая возникает при необходимости максимизации дохода от реализации продукции, производимой некоторой организацией, при этом производство ограничено имеющимися сырьевыми ресурсами, называется A. Задача коммивояжера B. Задача о составлении плана производства C. Задача о назначении D. Задача о рюкзаке
10 39. Игры, в которых принимает участие n игроков, существует n множеств стратегий и n действительных платежных функций от n переменных, каждая из которых является элементом соответствующего множества стратегий. Каждый игрок знает всю структуру игры и в своем поведении неизменно руководствуется желанием получить максимальный средний выигрыш, называются A. Игра n лиц с постоянной суммой B. Игра двух лиц с ненулевой суммой C. Игра двух лиц с нулевой суммой D. Игра против природы 40. Игры, в которых сумма выигрышей двух игроков после каждой партии не равна нулю, называются A. Игра n лиц с постоянной суммой B. Игра двух лиц с ненулевой суммой C. Игра двух лиц с нулевой суммой D. Игра против природы 41. Игра, в которой интересы двух игроков строго противоположны, т.е. выигрыш одного есть проигрыш другого, называются A. Игра n лиц с постоянной суммой B. Игра двух лиц с ненулевой суммой C. Игра двух лиц с нулевой суммой D. Игра против природы 42. Игры, где одним из определяющих факторов является внешняя среда или природа, которая может находится в одном из состояний, которые неизвестны лицу, принимающему решение, называются A. Игра n лиц с постоянной суммой B. Игра двух лиц с ненулевой суммой C. Игра двух лиц с нулевой суммой D. Игра против природы 43. Игры, в которых сумма выигрыша игроков после каждой партии составляет ноль, называются A. Игра n лиц с постоянной суммой B. Игра двух лиц с ненулевой суммой C. Игра с нулевой суммой D. Игра против природы
11 44. Две игры n-лиц с характеристическими функциями и, определённые на одном и том же множестве игроков и связанные соотношением, называется A. Игра n лиц с постоянной суммой B. Игры S-эквивалентные C. Игра с нулевой суммой D. Игра против природы 45. Наука, занимающаяся разработкой и практическим применением методов наиболее оптимального управления организационными системами, называется A. Экономическая математика B. Теория систем и системный анализ C. Исследование операций D. Динамическое программирование 46. Раздел математического программирования, в котором рассматриваются задачи следующего вида (в матричных обозначениях): где симметричная матрица размерности. Задачи линейного программирования являются частным случаем этих задач они получаются при =0, называется A. Динамическое программирование B. Квадратичное программирование C. Линейное программирование D. Дискретное программирование 47. Часть математического программирования, задачами которой является нахождение экстремума линейной целевой функции на допустимом множестве значений аргументов называется A. Линейное программирование B. Динамическое программирование C. Квадратичное программирование D. Дискретное программирование
12 48. Стратегия игрока, при которой он стремится сделать минимальный выигрыш максимальным, т. е. получить наилучшую выгоду в наихудших условиях называется A. Лучшая стратегия B. Максиминная стратегия C. Минимаксная стратегия 49. Критерий, согласно которому происходит стремление получения максимального выигрыша в наихудшей ситуации называется A. Критерий оптимизма-пессимизма Гурвица B. Критерий минимаксного сожаления C. Минимаксный критерий D. Максиминный критерий 50. Следующий критерий: Пусть, то есть это максимум того, что может получить игрок при j-м состоянии Природы. Перейдём от величин к величинам 51., которые можно трактовать как сожаление, то есть недополученная выгода от того, что при j-м состоянии Природы игрок сделал неправильный ход. Тогда в качестве критерия для выбора хода предлагается следующий 52., то есть минимизация максимального сожаления. это A. Критерий оптимизма-пессимизма Гурвица B. Критерий минимаксного сожаления C. Минимаксный критерий D. Максиминный критерий
13 53. Следующий критерий: Пусть, то есть это максимум того, что может получить игрок при j-м состоянии Природы. Перейдём от величин к величинам 54., которые можно трактовать как сожаление, то есть недополученная выгода от того, что при j-м состоянии Природы игрок сделал неправильный ход. Тогда в качестве критерия для выбора хода предлагается следующий 55., то есть минимизация максимального сожаления. Пусть,, то есть и есть минимум и максимум того, что может получить игрок, выбирая ход номер i. Свяжем с каждым ходом величину и будем выбирать свой ход из условия Коэффициент носит название показателя пессимизма игрока. При =1 мы имеем крайне пессимистичного человека, и этот критерий переходит в критерий максимина. При =0 перед нами убеждённый оптимист. это A. Критерий оптимизма-пессимизма Гурвица B. Критерий минимаксного сожаления C. Минимаксный критерий D. Максиминный критерий.
14 56. Метод аппроксимации Фогеля это A. Один из комбинаторных методов дискретного программирования, при котором гиперплоскость, определяемая целевой функцией задачи, вдавливается внутрь многогранника планов соответствующей задачи линейного программирования до встречи с ближайшей целочисленной точкой этого многогранника B. Один из методов отсечения, с помощью которого решаются задачи целочисленного программирования C. Один из группы методов первоначального опорного плана транспортной задачи D. Один из методов проверки опорного плана транспортной задачи на оптимальность 57. Метод двойного предпочтения это A. Один из комбинаторных методов дискретного программирования, при котором гиперплоскость, определяемая целевой функцией задачи, вдавливается внутрь многогранника планов соответствующей задачи линейного программирования до встречи с ближайшей целочисленной точкой этого многогранника B. Один из методов отсечения, с помощью которого решаются задачи целочисленного программирования C. один из группы методов определения первоначального опорного плана транспортной задачи D. Один из методов проверки опорного плана транспортной задачи на оптимальность 58. Метод исскуственного базиса это A. Один из комбинаторных методов дискретного программирования, при котором гиперплоскость, определяемая целевой функцией задачи, вдавливается внутрь многогранника планов соответствующей задачи линейного программирования до встречи с ближайшей целочисленной точкой этого многогранника B. Один из методов отсечения, с помощью которого решаются задачи целочисленного программирования C. один из группы методов определения первоначального опорного плана транспортной задачи
15 D. Один из методов, упрощающий определение исходного опорного плана задачи линейного программирования и симплекс-таблицы 59. Метод минимального элемента это A. Один из комбинаторных методов дискретного программирования, при котором гиперплоскость, определяемая целевой функцией задачи, вдавливается внутрь многогранника планов соответствующей задачи линейного программирования до встречи с ближайшей целочисленной точкой этого многогранника B. Один из методов отсечения, с помощью которого решаются задачи целочисленного программирования C. Один из группы методов определения первоначального опорного плана транспортной задачи D. Один из методов, упрощающий определение исходного опорного плана задачи линейного программирования и симплекс-таблицы 60. Метод потенциалов это A. Один из методов проверки опорного плана транспортной задачи на оптимальность B. Один из комбинаторных методов дискретного программирования, при котором гиперплоскость, определяемая целевой функцией задачи, вдавливается внутрь многогранника планов соответствующей задачи линейного программирования до встречи с ближайшей целочисленной точкой этого многогранника C. Один из методов отсечения, с помощью которого решаются задачи целочисленного программирования D. Один из группы методов определения первоначального опорного плана транспортной задачи 61. Метод северо-западного угла это A. Один из методов проверки опорного плана транспортной задачи на оптимальность B. Один из комбинаторных методов дискретного программирования, при котором гиперплоскость, определяемая целевой функцией задачи, вдавливается внутрь многогранника планов соответствующей задачи линейного программирования до встречи с ближайшей целочисленной точкой этого многогранника
16 C. Один из методов отсечения, с помощью которого решаются задачи целочисленного программирования D. Один из группы методов определения первоначального опорного плана транспортной задачи 62. Методы отсечений это A. Методы проверки опорного плана транспортной задачи на оптимальность B. Комбинаторные методов дискретного программирования, при котором гиперплоскость, определяемая целевой функцией задачи, вдавливается внутрь многогранника планов соответствующей задачи линейного программирования до встречи с ближайшей целочисленной точкой этого многогранника C. Методы, упрощающие определение исходного опорного плана задачи линейного программирования и симплекс-таблицы D. Методы решения задач дискретного программирования, для которых характерна регуляризация задачи, состоящая в погружении исходной области допустимых решений в объемлющую ее выпуклую область, т. е. во временном отбрасывании условий дискретности, после чего к получившейся регулярной задачи применяются стандартные методы 63. План, соответствующий вершине допустимой области, который имеет m отличных от нуля компонент, где m есть количество ограничений задачи линейного программирования, это A. Невырожденный опорный план B. Вырожденный опорный план C. Оптимальный план ЗЛП 64. Игра двух лиц, в которой игроки не имеют возможности общаться друг с другом, возможность же сговора появляется в ходе многократного повторения игры, называетется A. Игра двух лиц с нулевой суммой B. Игра двух лиц с ненулевой суммой C. Игра против природы D. Некооперативная игра двух лиц 65. Оптимальный план ЗЛП это
17 A. Решение задачи линейного программирования, т. е. такой план, который не входит в допустимую область и доставляет экстремум целевой функции B. Решение задачи линейного программирования, т. е. такой план, который входит в допустимую область и доставляет ненулевое значение целевой функции C. Решение задачи линейного программирования, т. е. такой план, который входит в допустимую область и доставляет нулевое значение целевой функции D. Решение задачи линейного программирования, т. е. такой план, который входит в допустимую область и доставляет экстремум целевой функции 66. Следующая теорема Если целевая функция принимает максимальное значение в некоторой точке допустимой области, то она принимает это же значение в крайней точке допустимой области. Если целевая функция принимает максимальное значение более, чем в одной крайней точке, то она принимает это же значение влюбой их выпуклой комбинации. это A. Основная теорема линейного программирования B. Теорема двойственности C. Теорема о выпуклом множестве и выпуклой комбинации этого множества D. Теорема о выпуклости допустимого множества ЗЛП 67. Несбалансированная транспортная задача это A. Открытая транспортная задача B. Закрытая транспортная задача C. Произвольная транспортная задача 68. Множество точек, которые могут быть представлены в виде выпуклой комбинации данных двух точек, называется A. Луч B. Отрезок C. Прямая D. Интервал 69. Первая стандартная форма ЗЛП это
18 A. Форма задачи линейного программирования, в которой целевая функция требует нахождения максимума, переменные неотрицательны, а компоненты произведения матрицы ограничений и вектора переменных должны быть меньше либо равны соответствующих компонент вектора ограничений B. Форма задачи линейного программирования, в которой целевая функция требует нахождения минимума, переменные не положительны, а компоненты произведения матрицы ограничений и вектора переменных должны быть больше либо равны соответствующих компонент вектора ограничений C. Форма задачи линейного программирования, в которой целевая функция требует нахождения минимума, переменные не положительны, а компоненты произведения матрицы ограничений и вектора переменных должны быть меньше либо равны соответствующих компонент вектора ограничений D. Форма задачи линейного программирования, в которой целевая функция требует нахождения минимума, переменные неотрицательны, а компоненты произведения матрицы ограничений и вектора переменных должны быть больше либо равны соответствующих компонент вектора ограничений 70. Описание игры как последовательности ходов это A. Игра двух лиц с нулевой суммой B. Игра двух лиц с ненулевой суммой C. Игра против природы D. Позиционные игры 71. Следующее утверждение: Если система из k ненулевых векторов-столбцов, образованных соответствующими столбцами матрицы ограничений является линейно независимой и ненулевые координаты точки X, удовлетворяют ограничениям, то эта точка является вершиной допустимой области. это A. Признак вершины допустимой области B. Признак целочисленности плана транспортной задачи C. Принцип недостаточного основания 72. Следующее утверждение: Все состояния природы считаются равновероятными. это
19 A. Признак вершины допустимой области B. Признак целочисленности плана транспортной задачи C. Принцип недостаточного основания 73. Игры, которые имеют платёжную матрицу Получили название A. Семейный спор B. Игра двух лиц с ненулевой суммой C. Игра против природы D. Позиционные игры 74. Последовательное улучшение плана задачи линейного программирования, позволяющее осуществлять переход от одного допустимого базисного решения к другому, причем так, что значения целевой функции непрерывно возрастают и за конечное число шагов находится оптимальное решение это A. Симплекс-метод B. Стохастическое программирование C. Смешанные стратегии D. Семейный спор 75. Стратегия случайного выбора хода игрока это A. Смешанные стратегии B. Оптимальная стратегия C. Стохастическая стратегия 76. Следующее утверждение Пусть G - выпуклое множество. Тогда любая выпуклая комбинация точек, принадлежащих этому множеству, также принадлежит этому множеству. это
20 A. Теорема о выпуклом множестве и выпуклой комбинации этого множества B. Теорема о выпуклости допустимого множества ЗЛП C. Теорема о выпуклости оптимальных планов ЗЛП D. Теорема о конечности первого алгоритма Гомори 77. Следующее утверждение Допустимая область задачи линейного программирования является выпуклым множеством. это A. Теорема о выпуклом множестве и выпуклой комбинации этого множества B. Теорема о выпуклости допустимого множества ЗЛП C. Теорема о выпуклости оптимальных планов ЗЛП D. Теорема о конечности первого алгоритма Гомори 78. Следующее утверждение Множество оптимальных планов задачи линейного программирования выпукло (если оно не пусто). это A. Теорема о выпуклом множестве и выпуклой комбинации этого множества B. Теорема о выпуклости допустимого множества ЗЛП C. Теорема о выпуклости оптимальных планов ЗЛП D. Теорема о конечности первого алгоритма Гомори 79. Следующее утверждение Пусть множество оптимальных планов - задачи ограничено и выполняются следующие условия: 1) - целые коэффициенты целевой функции F, строка целевой функции в симплексной таблице учитывается при выборе строки для построения правильного отсечения; 2) справедливо одно из двух утверждений: либо целевая функция ограничена снизу на, либо -задача имеет хотя бы один план. Тогда первый алгоритм Гомори требует конечного числа больших итераций.
21 . это A. Теорема о выпуклом множестве и выпуклой комбинации этого множества B. Теорема о выпуклости допустимого множества ЗЛ C. Теорема о выпуклости оптимальных планов ЗЛП D. Теорема о конечности первого алгоритма Гомори 80. Следующее утверждение Для того, чтобы задача линейного программирования имела решение, необходимо и достаточно, чтобы целевая функция на допустимом множестве была ограничена сверху (при решении задачи на максимум) или снизу (при решении задачи на минимум). это A. Теорема о существовании решения ЗЛП и ограниченности целевой функции B. Теорема о выпуклости допустимого множества ЗЛП C. Теорема о выпуклости оптимальных планов ЗЛП D. Теорема о конечности первого алгоритма Гомори 81. Следующее утверждение Любая точка выпуклого многогранника является выпуклой комбинацией его вершин. это A. Теорема о существовании решения ЗЛП и ограниченности целевой функции B. Теорема о выпуклости допустимого множества ЗЛП C. Теорема о том, что любая точка выпуклого многогранника является выпуклой комбинацией вершин D. Теорема о конечности первого алгоритма Гомори Ответ: C 82. Теория математических моделей принятия решений в условиях неопределенности, в условиях столкновения, конфликтных ситуациях, когда принимающий решение субъект (игрок), располагает информацией лишь о множестве возможных ситуаций, в одной из которых он в действительности находится,о множестве решений, которые он может принять, и о количественной мере того выигрыша, который он мог бы получить, выбрав в данной ситуации данную стратегию, это A. Теория игр B. Теория систем т системный анализ
22 C. Теория линейного программирования D. Динамическое программирование 83. Функция, позволяющая вычислять доход для любой возможной коалиции это A. Функция Эйлера B. Функция Лапласа C. Характеристическая функция D. Целевая функция 84. Функция в математическом программировании, для которой требуется найти экстремум, называется A. Функция Эйлера B. Функция Лапласа C. Характеристическая функция D. Целевая функция 85. Раздел математического программирования, занимающийся разработкой методов решения частного случая задач дискретного программирования, когда на переменные наложено условие целочисленности это A. Целочисленное программирование B. Динамическое программирование C. Геометрическое программирование D. Булевское программирование 86. Цена игры это A. Величина выигрыша игрока B. Величина выигрыша обоих игроков C. Сумма всевозможных выигрышей 87. Возможные ходы в распоряжении игроков это A. Чистые стратегии B. Правильные стратегии C. Лучшие стратегии
23 88. Эпсилон-прием это A. Один из приемов снятия вырожденности при решении транспортной задачи B. Возможный ход в распоряжении игрока C. Нахождение совместной стратегии с помощью незаинтересованного лица 89. Экстремальная задача линейного программирования, в которой на решение налагается целочисленность нескольких компонент это A. Целочисленная задача B. Частично целочисленная задача C. Транспортная задача 90. Экстремальная задача линейного программирования, в которой на решение налагается целочисленность компонент, является задачей целочисленного программирования и называется целочисленной задачей A. Целочисленная задача B. Частично целочисленная задача C. Транспортная задача 91. Точка Status quo это A. Точка, координатами которой являются максимальные выигрыши первого и второго игроков соответственно B. Точка, координатами которой является максимальный выигрыши первого и максимальный проигрыш второго игроков соответственно C. Точка, координатами которой является максимальный выигрыш первого и минимальный проигрыш выигрыш второго игроков 92. Совместные действия игроков с целью получения максимального выигрыша это A. Сговор в игре B. Конфликт в игре C. Партия игры
24 93. Партия игры это A. Совокупность действий игроков, определенная правилами игры и состоящая из ходов, после которых игрокам выплачиваются выигрыши B. Нахождение совместной стратегии с помощью незаинтересованного лица C. Совместные действия игроков с целью получения максимального выигрыша 94. Множество точек из R, которые не подчинены никаким другим точкам и для которых выполняется условие A. Множество Парето B. Отрезок C. Переговорное множество, это 95. Точка называется подчинённой точке если A. одновременно и, причем хотя бы одно из этих неравенств строгое B. одновременно или, причем хотя бы одно из этих неравенств строгое C. одновременно или 96. Матрица размерности m на n, i=1,...,n j=1,...,m (i,j)-ый элемент которой значение выигрыша (проигрыша) игроков в случае i-го хода первого игрока и j-го хода второго игрока называется A. Платежная матрица игры B. Единичная матрица C. Трапецеидальная матрица D. Диагональная матрица 97. Набор чисел, удовлетворяющий ограничениям задачи линейного программирования это A. Мода B. План
25 C. Платежная матрица игры D. Потенциалы 98. Переменные, соответствующие переменным двойственной задачи для данной транспортной задачи это A. Мода B. План C. Платежная матрица игры D. Потенциалы 99. Игры с ненулевой суммой делятся на A. Кооперативные и некооперативные B. Конечные игры; бесконечные игры C. Бескоалиционные игры; коалиционные игры D. Игры в нормальной форме (игроки получают всю информацию до начала игры) и динамические игры (информация поступает в процессе игры) 100. Игры классифицируются по выигрышу на A. Антагонистические игры и игры с нулевой суммой B. Кооперативные и некооперативные C. Конечные игры; бесконечные игры D. Бескоалиционные игры; коалиционные игры
docplayer.ru
| Тесты по «Методам оптимизации и исследованию операций» для студентов 3-го курса специальности « Прикладная математика» 2012/13 учебный год 1.Указать на неправильно сформулированный вопрос. Человек хочет сделать „как лучше". Но, чтобы не получить плохой результат при самых хороших намерениях, для решения задачи оптимизации нужно прежде всего найти ответы на следующие вопросы:
2.Указать верное утверждение. Изменяемые при оптимизации величины, входящие в математическую модель объекта оптимизации, называют:
3. Указать верное название. В задачах оптимизации, соотношения, устанавливающие пределы возможного изменения параметров оптимизации, называют:
4. Указать неверное утверждение. В задачах оптимизации, соотношения, устанавливающие пределы возможного изменения параметров оптимизации, могут задаваться в виде равенств либо неравенств. Их называют при этом:
5. Указать верное утверждение. Математическая модель объекта оптимизации описывает объект при помощи:
6.Указать верное название. Критерий оптимальности в общей задаче математического программирования выражает:
9. Указать верное название. Задача математического программирования называется:
11.Указать верное название. Если множество допустимых решений задачи математического программирования оказывается конечным, то задача называется:
12. Указать верное название. Если множество допустимых решений задачи математического программирования оказывается конечным и координаты точек – целые числа, то задача называется:
14. Указать верное определение:
15. Указать верное определение: 17. Указать верное утверждение: 18. Указать верное утверждение: 19. Указать верное утверждение: 20. Указать верное утверждение: 21. Указать верное утверждение:22. Указать верное утверждение:
23. Указать верное утверждение:
24. Указать верное утверждение. Если функция определена, непрерывна и дважды дифференцируемая в окрестности точки , и в этой точке выполняются условия: , , то
25. Указать верное утверждение. Если функция определена, непрерывна и дважды дифференцируемая в окрестности точки , и в этой точке выполняются условия: , , то
26. Указать верное утверждение. Пусть функция определена, непрерывна и раз дифференцируемая в окрестности точки , и в этой точке выполняются условия: , , то
27. Указать верное определение.
29. Указать алгоритм минимизации функции методом золотого сечения:
31. Указать алгоритм минимизации функции методом Ньютона:
32. Указать алгоритм минимизации функции методом золотого сечения: 33.Указать алгоритм минимизации функции методом Фибоначчи:34. Указать алгоритм минимизации функции методом Ньютона:35. Указать верную формулу. Погрешность в методе Фибоначчи минимизации функции одной переменной определяется по формуле: 36. Указать верную формулу. Алгоритм модифицированного метода Ньютона, минимизации функции одной переменной, реализуется следующей формулой:37. Указать верную формулу. Частная производная для по переменной в точке вычисляется по формуле: 38. Указать верную формулу. Если , то символом обозначают:
39. Указать верное определение. Квадратичной формой называют:
40. Указать верное определение. Квадратичная форма называется знакоположительной, если: 41. Указать верное определение. Квадратичная форма называется знакоотрицательной, если:
43. Указать верное утверждение. Для того, чтобы квадратичная форма была знакоположительной необходимо и достаточно:
46. Указать |
zadocs.ru
Исследование операций и методы оптимизации.Тест Синергия
Сдано на Зачтено 67баллов в 2017г.! Верно 20 из 30 Скриншот с отметкой прилагается к работе. Ответы выделены цветом в Worde.
Найти величину (количество перераспределяемого груза) для оптимизации плана транспортной задачи 5 100 200 4 6 3 150 1 10 150 2 1 2 150 2 3 50 1
В результате ветвления исходной задачи f(x)-max получены следующие решения x1=6,57 x2=3,96 f(x)=48 x1=6,x2=4,12, f(x)=46
В результате ветвления исходной задачи f(x)-max получены следующие решения: х[1) = 6.82; х[1) = 2; /(х(1)) = 52.71 х[2) = 6; х™ = 4; f(x) <2>) = 54 Какое из утверждений НЕВЕРНО? первая задача требует дальнейшего ветвления; при дальнейшем ветвлении первой задачи значения целевой функции будут меньше 52; оптимальный план задачи равен х{а) = 6, х™ = 4; /(х{2)) = 54 задача имеет единственное целочисленное решение;
Для данной транспортной задачи
Опорный план задачи линейного программирования определяет матрица (является ли К-матрицей) Расчетные нормы заменяемости ресурсов могут быть определены По соотношению правых частей ограничений задач двойственной пары Как доля ресурсов двойственной задачи в ресурсах прямой задачи По соотношению объективно обусловленных оценок Правильный ответ а и в
В задаче линейного программирования целевая функция имеет вид f(x)=4x1+2x2 –min Вектор-градиент на графике в таком случае направлен: влево вниз вправо вверх вправо вниз влево вверх
На вычислении только значений функции для решения задач безусловной оптимизации основываются методы Второго порядка Градиентные Нулевого порядка Первого порядка
Задача с ослабленными ограничениями возникает если ограничения, задающие множество Р. линейны если значение функции не уменьшается при движении вдоль любых осей координат когда реализуются процедуры поиска с помощью интуитивных представлений в результате исключения требования целочисленности переменных
Элементы последовательности точек, монотонно увеличивающих значение целевой функцииf(x)) в нелинейном программировании, рассчитываются по формуле: x k +1 = x k + βk S k
Перед применением симплекс-метода для задачи линейного программирования (3/1П) в стандартной форме обязательно требуется преобразование (максимизация) целевой функции приведение задами к каноническому виду введение искусственного базиса
Методы, основанные на вычислении функции и её производной относятся к методам: первого порядка третьего порядка второго порядка нулевого порядка
Дана задача: В типографии готовят к выпуску методички по высшей математике, математическим методам исследования операций и истории предпринимательства. При этом методичек по математическим методам исследования операций должно быть в 3 раза больше, чем методичек по истории, а методичек по истории должно быть в 2 раза больше, чем методичек по высшей математике. Сырье, используемое в производстве и его запас на типографии записаны в таблице.
Компания производит диски для машин (вида 1 и вида 2), используя для производства два виды сырья А и В.Данные о затратах и запасах сырья приведены в таблице 180 0,7 0,9 50 0,3 0,5 130 160
Дана задача: Завод-производитель комплектующих для грузовиков выпускает два различных типа деталей: X и Y. Завод располагает фондом рабочего времени в 4000 чел.-ч. в неделю. Для производства одной детали типа X требуется 1 чел.-ч, а для производства одной детали типа Y — 2 чел.-ч. Производственные мощности завода позволяют выпускать максимум 800 деталей типа X и 720 деталей типа Y в неделю. Каждая деталь типа X требует 2 кг металлических стержней и 5 кг листового металла, а для производства одной детали типа Y необходимо 5 кг металлических стержней и 2 кг листового металла. Уровень запасов каждого вида металла составляет 10000 кг в неделю. Кроме того, еженедельно завод поставляет 400 деталей типа X своему постоянному заказчику. Общее число производимых 8 течение одной недели деталей должно составлять не менее 320 штук. Доход от производства одной детали типа X составляет 30 ф. ст., а от производства одной детали типа Y—40 ф. ст. Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Дана задача: Пекарня, выпускающая крендели, слойки и сушки, использует для их производства муку и сахар. Данные о затратах и запасах сырья приведены в таблице. Характеристики Максимальный запас продуктов Расход на 1 ед. продукции крендели слойки сушки Мука, кг 60 15 19 14 Сахар, кг 30 6 8 2 Доход (ден.ед/кг) 5 10 1,5 Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Компания производит краску для внутренних и наружных работ из сырья двух типов М1 и М2.Необходимая информация представлена в следующей таблице:
Используя пространство решений: Х1-2Х2<2 Х1+Х2<5 Х1>1 -Х,+Х2<0 Х2>0 Найти оптимальное решение для следующей функции: F(x)= X]—►min
Как выглядит область допустимых решений для следующей задачи линейного программирования f(х) = 3х1 + 2Х2 —> mах х1 + х2 <4 2х1 + х2 <6 x1,2>0
Дана задача: В супермаркете решено установить дополнительные стеллажи, для размещения которых выделено 19.3 м2 -площади. На приобретение оборудования магазин может израсходовать 10 тыс. у.е., при этом оно может купить стеллажи двух видов. Комплект стеллажей 1 вида стоит 1000 у.е., а II вида—3000 у.е. Приобретение одного комплекта стеллажей 1 вида позволяет увеличить продажи товаров в смену на 2 ед., а одного комплекта стеллажей II вида — на 3 ед. Известно, что для установки одного комплекта стеллажей 1 вида требуется 2 м2 площади, а II вида — 1 м2 площади. Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Дана задача: Покупательнице необходимо купить продукты: муку, молоко, яблоки, сахар. Объем ее сумки всего 30 дм3, при этом ей нужно, чтобы масса всех продуктов не превышала 20 кг, но для приготовления пирога нужно, чтобы муки было в 2 раза больше, чем яблок, и муки не менее чем сахара, а сахара по крайней мере в 6 раз больше чем молока.
Цены (оценки) в двойственной задаче внутренние, задаются не извне, а определяются непосредственно из решения задачи теневые, так как позволяют определить часть товарооборота, который необходимо вывести из-под налогообложения внешние, известны заранее, определяются рынком, не требуют решения задачи не присутствуют в качестве показателя (имеются в прямой задаче)
Частное предприятие для производства продукции использует сырье трех типов. Данные о затратах и запасах сырья приведены в таблице
Найдите правильный ответ. Задачи линейного программирования так названы, потому что характеризуются Возможностью принимать решения при линейной иерархии управления Использованием при их решении языков программирования высокого уровня Линейной зависимостью целевой функции и ограничений от параметров управления
В задаче линейного программирования целевая функция имеет вид f(x)= -4x1-2x2-max Вектор-градиент на графике в таком случае направлен
В результате ветвления исходной задачи f (х) —mах получены следующие решения: х,(1) = 6,57, х™ = 3,96; f(x(1)) = 48 и xj3> = 6. xS2) = 4.12; f(х(3)) = 46
Дана задача: Оптика выпускает 3 вида продукции: обыкновенные очки, солнцезащитные очки и контактные линзы. Для производства используются 3 вида сырья: А, В, С. Расходы сырья приведены в таблице: Доход от продажи составляет, соответственно: 40 ден.единиц, 30 ден.единиц, 50 ден. единиц. Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Транспонированием матрицы ограничений прямой задачи можно добиться получения исходной матрицы в каноническом виде для решения двухэтапной задачи нет верного ответа получения матрицы ограничений двойственной задачи получения матрицы для дальнейшего решения прямой задачи
Дана задача: Завод-производитель высокоточных элементов для автомобилей выпускает два различных типа деталей: X и Y. Завод располагает фондом рабочего времени в 4000 чел.-ч. в неделю. Для производства одной детали типа X требуется 1 чел.-ч, а для производства одной детали типа Y — 2 чел.-ч. Производственные мощности завода позволяют выпускать максимум 2250 деталей типа X и 1750 деталей типа Y в неделю. Каждая деталь типа X требует 2 кг металлических стержней и 5 кг листового металла, а для производства одной детали типа Y необходимо 5 кг металлических стержней и 2 кг листового металла. Уровень запасов каждого вида металла составляет 10000 кг в неделю. Кроме того, еженедельно завод поставляет 600 деталей типа X своему постоянному заказчику. Существу-ет также профсоюзное соглашение, в соответствии с которым общее число производимых в течение одной недели деталей должно составлять не менее 1500 штук. Составить математическую модель задачи, если необходимо получить информацию, сколько деталей каждого типа следует производить, чтобы максимизировать общий доход за неделю при том, что доход от производства одной детали типа X составляет 30 ф. ст.( а от производства одной детали типа Y—40 ф. ст.? Математическая модель максимизации дохода представляет собой:
Дана задача: Кондитерская фабрика расфасовывает конфеты 4-х видов: шоколадные, мармеладные, карамель, сливочные, используя при этом упаковки А и В. Данные о затратах и запасах сырья приведены в таблице. Принцип двойственности в линейном программировании заключается в том, что: критерий качества (показатель эффективности) задачи линейного программирования не отражает всей сложности экономических процессов и нуждается в дополнении еще каким-либо критерием. каждая задача линейного программирования имеет хотя бы два оперных (допустимых) решения; каждой задаче линейного программирования по определенным законам ставится в соответствие двойственная задача;
testsinergiya.kupikupi.org
Тест дистанционно (исследование операций и методы оптимизации, методы оптимизации, сдача онлайн тестирования, более 50% вопросов это решение примеров)
ID (номер) заказа
734622
Тип
Тест дистанционно
Предмет
исследование операций и методы оптимизации, методы оптимизации
Статус
Заказ выполнен
сдача онлайн тестирования, более 50% вопросов это решение примеров
40 минут, 30 вопросов, проходной бал 15+ из 30. задачи по темам: Тема 1. Моделирование в экономике Вопрос 1. Введение в исследование операций. Тема 2. Линейное программирование Вопрос 1. Постановка задачи линейного программирования (ЗЛП). Вопрос 2. Графический метод решения ЗЛП. Вопрос 3. Теоретические основы линейного программирования. Вопрос 4. Конечные методы решения задачи линейного программирования. Вопрос 5. Алгоритм симплекс метода. Тема 3. Теория двойственности в линейном программировании Вопрос 1. Определение и экономический смысл двойственной задачи линейного программирования. Вопрос 2. Основные положения теории двойственности. Вопрос 3. Анализ решения задачи линейного программирования с помощью теории двойственности. Вопрос 4. Анализ решения задачи линейного программирования на основе MS Excel. Тема 4. Специальные задачи линейного программирования Вопрос 1. Задача целочисленного линейного программирования. Вопрос 2. Метод ветвей и границ. Вопрос 3. Задача коммивояжера. Тема 5. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели Вопрос 1. Задача о назначениях. Тема 6. Модели динамического программирования Вопрос 1. Постановка задачи. Вопрос 2. Принцип решения задач. Вопрос 3. Принцип оптимальности Беллмана. Уравнения Беллмана.
vsesdal.com
