 |
Какие дополнительные условия можно вводить при решении транспортной задачи?
|
|
|
|
а) запрет перевозки от i -го оставщика j-му потребителю;
б) фиксированную поставку груза;
в) нижнюю границу на поставку груза;
г) верхнюю границу на поставку груза;
д) все условия, перечисленные в пунктах а) — г) ДА
Коэффициенты целевой функции в двумерной задаче линейной оптимизации:
указывают направление движение к точке экстремума целевой функции
Математическая модель состояний экономической системы описывается:
ни каких ограничений на тип уравнений или неравенств не предусмотрено
Математическая модель транспортной задачи это:
задача линейного программирования
Математическая модель целевой функции экономической системы задается:
ни каких ограничений на вид целевой функции не предусмотрено
Математическая модель задачи линейной оптимизации может быть записана в следующей форме:
а) общей;
б) симметричной;
в) канонической;
г) Лагранжа;
д) числовой.
Математическая модель задачи линейной оптимизации записана в форме:
F = 8x1 +6x2 –3x3 (max)
x1≥0, x2≥0, х3≥0.
1) симметричной;
2) канонической;
3) общей;
4) матричной.
Матрица строки и столбцы которой соответствуют вершинам графа, а элементы число ребер связывающих вершины называется матрицей:
Смежности
Модель двойственной задачи построенной к данной принимает следующий вид:
f = 8х1 - 4х2+ 7х3 
max.
2х1+ 3х2 - 4х3 
106,
5х1+ 4 х2 + х3 205,
4х1+ 2х2+ 8х3 340.
хj 
0, (j= 
.
принимает следующий вид:
1) φ = 8 у1 – 4 у2 + 7 у3 min
 2у1 + 3 у2 – 4у3 106
5у1 +4 у2 + у3 205
4у1 + 2у2 + 8у3 340
уi 0, I = 
| 2) φ = 106 у1 + 205 у2 +340 у3 min
 2у1 + 5 у2 + 4у3 8
3у1 +4 у2 + 2 у3 -4
-4у1 + у2 + 8у3 7
уi 0, i =
|
3) φ = 106 у1 + 205 у2 +340 у3 max (ДА)
 2у1 + 5 у2 + 4у3 8
3у1 +4 у2 + 2 у3 -4
-4у1 + у2 + 8у3 7
уi 0, I =
| 4) φ = 8 у1 - 4 у2 + 7 у3 max
 2у1 + 3 у2 - 4у3 106
5у1 +4 у2 + у3 205
4у1 + 2у2 + 8у3 340
уi 0, i =
|
Матрица строки и столбцы которой соответствуют вершинам и ребрам графа, а элементы 1 или 0 в зависимости от наличия связи между вершинами и ребрами:
|
|
|
Инцидентностей
Метод Парето:
сокращает область поиска компромиссных решений многокритериальной оптимизации
Метод при котором для нахождения начального опорного плана записывается число в первую клетку:
а) метод Фогеля
б) метод северо-западного угла (ДА)
в) метод потенциалов
г) метод наименьшего элемента
Между переменными прямой и двойственной задачи можно:
а) установить взаимно однозначное соответствие;
б) произвести замену переменных;
в) установить регрессионную зависимость между переменными;
г) привести подобные члены.
Множители Лагранжа λi (i=1,m) показывают:
на сколько изменится значение функции в оптимальном решении при изменении правой части i-го ограничения на единицу:
Модель транспортной задачи это:
а) модель задачи линейной оптимизации;
б) модель сетевого планирования
в) модель динамического программирования или это.
Модифицированные жордановы исключения применяются для нахождения:
а) обратной матрицы;
б) ранга матрицы;
в) решений систем линейных уравнений;
г) решения задач оптимизации;
д) всего перечисленного в пунктах а), б), в) и г).
Начальный опорный план транспортной задачи ищется методом:
Северо-западного угла
Фогеля
Начальный опорный план транспортной задачи можно составить:
а) методом Жордана;
б) методом минимальной стоимости;
в) методом аппроксимации;
г) методом Фогеля;
д) применяя методы пунктов б) и г).
Найдите верные утверждения применительно к задаче рационального использования ограниченных ресурсов:
а) двойственные оценки в оптимальном решении задачи характеризуют дефицитность ресурсов;
б) ресурс, полностью использованный в оптимальном решении, является дефицитным, его двойственная оценка — больше нуля;
|
|
|
в) если ресурс расходован не полностью, то он избыточен, его двойственная оценка равна нулю;
г) если ресурс расходуется не полностью, то он избыточен, его двойственная оценка больше нуля.
На рисунке изображен случай, когда своего максимального значения функция f(х) достигает
| 1) в точке Е; 2) в точке В; 3) в точке А; 4) на отрезке ВД; 5) в точке F |
Найдите правильное преобразование неравенства 11Х1 + 3Х2 > -19
-11Х1 – 3Х2 < 19
Область допустимых решений задачи линейной оптимизации:
а) может быть объединением двух выпуклых многоугольников НЕТ
б) может быть окружностью
в) может образовывать невыпуклый многоугольник с отрицательными координатами вершин.
г) может быть пустым множеством (ДА)
Область допустимых решений задачи линейной оптимизации:
а) может быть пустым множеством;
б) не может быть пустым множеством;
в) может быть точкой;
г) может быть отрезком прямой;
д) может быть окружностью;
е) может образовывать выпуклый многоугольник (в пространстве — многогранник).
Область допустимых решений задачи нелинейного программирования может быть:
а) выпуклой
б) вогнутой
в) из нескольких частей
г) выпуклой, вогнутой и состоять из нескольких частей
Основным принципом, на котором базируется оптимизация в задачах динамического программирования, является:
а) принцип оптимальности Р. Беллмана;
б) принцип особенностей вычислительного метода;
в) принцип планового соответствия переменных;
г) принцип дуализма.
|
|
|
