Математические методы
Реклама
Математические методы 1. Линейное программирование относится к методам: оптимального программирования классической математики математической статистики принятия решений в условиях неопределенности и риска динамического программирования параметрического программирования 2. Решение, минимизирующее или максимизирующее целевую функцию в задачах линейного программирования, называется: оптимальным ограничивающим целевым 3. К задачам оптимизации относятся задачи на отыскание максимума или минимума целевой функции целевой функции решения системы уравнений решения системы неравенств 4. Задача о назначениях относится к классу задач: линейного программирования экономических имитационных статистических 5. Основные этапы обеспечивающие, полный процесс исследования Постановка задачи. Построение математической модели. Нахождение решения с помощью модели. Модельный анализ и корректировка полученного результата Нахождение решения с помощью математической модели Построение математической модели Модельный анализ и корректировка полученного результата 6. Признаки, по которым классифицируются математические модели по времени; числу сторон, принимающих решение; наличию или отсутствию случайных факторов; виду критерия эффективности и наложенных ограничений только по наличию или отсутствию случайных факторов только по времени только по числу сторон, принимающих решение 7. По условиям принятия решений математические модели и методы делятся на: в условиях определенности в условиях риска в условиях конфликта в условиях неопределенности динамические модели имитационные модели 8. Задача математического программирования является задачей линейного программирования, если целевая функция является линейной, а система ограничений – система линейных уравнений или неравенств целевая функция является линейной, а система ограничений нелинейная система ограничений – это система линейных уравнений или неравенств, а целевая функция нелинейная условие неотрицательности переменных - линейно 9. Задача математического программирования является задачей нелинейного программирования, если целевая функция является линейной условие неотрицательности переменных нелинейно целевая функция является нелинейной условие неотрицательности переменных не выполняется 10.Пусть задача линейного программирования сформулирована следующим образом: максимизировать cTx при ограничениях Аxb; x0;. Данная форма записи является: матричной формой общей формой канонической формой 11.Динамическое программирование – это математический аппарат, позволяющий осуществить оптимальное планирование многошаговых управляемых процессов исследовать динамику функции оказывать влияние на развитие процесса наблюдать процесс в его развитии 12.В задаче об оптимальном распределении ресурсов критерием оптимальности является максимальная прибыль минимальная прибыль максимальные издержки минимальные издержки 13.Задача линейного программирования решается графическим способом, если в задаче две переменные одна переменная три переменные четыре переменные 14.Областью допустимых программирования является выпуклый многоугольник вся плоскость круг координатные оси решений задачи линейного 15.Максимум или минимум целевой функции находится в вершинах выпуклого многоугольника решений в начале координат на сторонах выпуклого многоугольника решений внутри выпуклого многоугольника решений 16.Оптимальным планом задачи линейного программирования называется опорный план, приводящий к максимуму или минимуму целевой функции решение системы ограничений базисное решение системы ограничений опорный план 17.Математическая модель задачи линейного программирования записана в форме: общей симметричной канонической матричной 18.На рисунке изображен случай, когда своего максимального значения функция f(х) достигает в точке F в точке Е; в точке В; в точке А; на отрезке ВД; 19.В прямоугольной системе координат множество точек, удовлетворяющих ограничению 3x1 8x2 24 изображено на рисунке 2) 1) 3) 4) 20.Решение задачи линейного программирования графическим методом представлено на рисунке, по которому можно сказать, что задача имеет: единственное решение на минимум множество решений на максимум ОДР несовместна единственное решение на максимум 21.Для построения опорного плана транспортной задачи используются следующие методы: метод «северо-западного угла» метод наименьшего элемента метод добротностей метод максимального элемента 22.Для определения оптимального плана перевозок транспортной задачи разработаны методы: распределительный потенциалов дельта-метод линейный 23.При составлении первоначального плана транспортной задачи по методу минимальной стоимости в первую очередь заполняются клетки с минимальными тарифами расположенные по главной диагонали распределительной таблицы с максимальными тарифами расположенные в первых строках и столбцах распределительной таблицы 24.В транспортной задаче минимизируется общая стоимость или время перевозок максимизируется объем перевозок минимизируется общий объем перевозок минимизируется объем холостого пробега транспорта 25.Антагонистическая игра это … биматричная игра игра с нулевой суммой статистическая игра игра с природой игра с не нулевой суммой
