тематичного аналізу причиннонаслідкових зв~язків між економічними показниками Оптимізаційні задачі

Работа добавлена на сайт samzan.net:

ПИТАННЯ тестового характеру до екзамену з дисципліни «ОПТИМІЗАЦІЙНІ МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ»

1. Оптимізаційні методи та моделі використовується:

а) для прогнозування значень економічних показників

б) для обґрунтування оптимальних рішень в сфері управління та планування

в) для економіко-математичного аналізу причинно-наслідкових зв’язків між економічними показниками

1. Оптимізаційні задачі, для яких критерій оптимальності має вигляд цільової функції є предметом:

а) економетрії

б) математичної економіки в)

вв

(Щ математичного програмування

1. Математична модель будь-якої задачі математичного програмування включає:

@) цільову функцію і систему обмежень

б) тільки цільову функцію і умови невід’ємності розв’язку

в) тільки обмеження на шукані невідомі оптимізаційної задачі

1. У результаті розв’язання задачі математичного програмування необхідно визначити:

а) тільки значення цільової функції

б) оптимальний план і фактичні значення правих частин обмежень задачі Із}) оптимальний план і значення цільової функції

1. Якщо функція мети прямої задачі прямує до максимуму то функція мети двоїстої задачі прямує до:

(а)> мінімуму

б) максимуму

в) до нуля

1. Якщо система обмежень прямої задачі лінійного програмування містить 4 рівняння і 3 невідомі величини то двоїста задача має:

(а)) 3 рівняння і 4 невідомі величини

б) 7 рівнянь і 4 невідомі величини

в) 4 рівняння і 3 невідомі величини

1. У двоїстій задачі лінійного програмування невідомими є :

а) двоїсті оцінки ресурсів

б) витрати на виготовлення одиниці продукції ціни реалізації продукції

1. Функція мети задачі лінійного програмування є:

(а) /завжди лінійною

б) може бути і нелінійною

в) квазілінійною

1. Оптимальним є розв’язок задачі лінійного програмування у якій функція мети набуває:

(гр екстремального значення

б) середньозваженого значення

в) прогнозованого значення

1.  Симплекс-метод це:

^а)) метод визначення оптимального плану задачі лінійного програмування

б) метод побудови опорного плану транспортної задачі

в) метод побудови системи обмежень

1. Значення цільової функції двоїстої задачі лінійного програмування:

(а)) завжди дорівнює значенню цільової функції прямої задачі

б) може бути більше значення функції мети прямої задачі

в) може бути менше значення функції мети прямої задачі

1. Функція мети транспортної задачі:

(ар мінімізує вартість перевезень

б) мінімізує загальну кількість перевезень

в) мінімізує кількість споживачів і постачальників

1.  Транспортна задача є закритою коли:

(а^) обсяг запасів у постачальників дорівнює обсягу потреб споживачів

б) обсяг запасів у постачальників перевищує потреби споживачів

в) обсяг запасів у постачальників є меншим за потреби споживачів

1. Фіктивного постачальника у транспортній задачі вводять у випадку коли:

а|) сумарні потреби споживачів перевищують запаси у постачальників

о) сумарні запаси постачальників перевищують потреби споживачів в) в обох наведених випадках

1. Фіктивного споживача у транспортній задачі вводять у випадку

а) сумарні потреби споживачів перевищують запаси у постачальників

б) сумарні запаси постачальників перевищують потреби споживачів

в) в обох наведених випадках

1. У транспортній задачі обсяг запасів фіктивного постачальника розраховують як:

(а) різницю між обсягом загальних потреб і запасів

б) різницю між обсягом загальних запасів і потреб

в) добуток обсягів загальних потреб і запасів

г) суму обсягів загальних потреб і запасів

2

1. У транспортній задачі обсяг запасів фіктивного споживача розраховують як:

а) різницю між обсягом загальних потреб і запасів /(бу різницю між обсягом загальних запасів і потреб

в) добуток обсягів загальних потреб і запасів

г) суму обсягів загальних потреб і запасів

1. Одним із методів побудови опорного плану транспортної задачі є :

(€)) метод мінімальної вартості

б) двоїстий сімплекс-метод

в) метод штучного базису

1. Кожному обмеженню прямої задачі відповідає:

а) змінна двоїстої задачі

(б)> обмеження двоїстої задачі

в) коефіцієнт цільової функції двоїстої задачі

1. Кількість невідомих двоїстої задачі дорівнює:

а) кількості обмежень прямої задачі

(б)) кількості невідомих прямої задачі

в) кількості коефіцієнтів при невідомих цільової функції прямої задачі

1. Кожній змінній прямої задачі відповідає:

(ар обмеження двоїстої задачі

б) змінна двоїстої задачі

в) коефіцієнт цільової функції двоїстої задачі

1. Кількість обмежень двоїстої задачі дорівнює:

($Р кількості невідомих прямої задачі

б) кількості коефіцієнтів при невідомих у цільовій функції прямої задачі

в) кількості обмежень прямої задачі

1. Коефіцієнтами при змінних у цільовій функції двоїстої задачі є:

(а)) праві частини системи обмежень прямої задачі

б) коефіцієнти при змінних у цільовій функції прямої задачі

в) норми витрат ресурсів на одиницю продукції

1. Матриця коефіцієнтів при змінних у системи обмежень двоїстої задачі є:

а) оберненою до матриці коефіцієнтів при змінних системи обмежень

прямої задачі

(оу транспонованою до матриці коефіцієнтів при змінних системи

обмежень прямої задачі

в) одиничною

б) її потрібно визначити в процесі розв’язання транспортної задачі

в) вона визначається тільки після розв’язання транспортної задачі

1. Система обмежень транспортної задачі встановлює:

(ар обмеження на запаси вантажу і потреби у ньому

б) обмеження на запаси, потреби, тарифи, кількість споживачів

в) обмеження на маршрути перевезень

1. У системі обмежень транспортної задачі обсяги перевезень по кожному постачальнику:

(&Р дорівнюють його запасам

б) є меншими за його запаси

в) є більшими за його запаси

1. У системі обмежень транспортної задачі обсяги поставок по кожному споживачу:

а) є меншими за його потреби

б) є більшими за його потреби (1р) дорівнюють його потребам

1. Для розв’язання транспортної задачі необхідно і достатньо:

а) щоб модель транспортної задачі була відкритою (оу щоб модель транспортної задачі була закритою

в) модель транспортної задачі може бути як закритою, так і відкритою

1. Оптимальним є рішення транспортної задачі у якому цільова функція: (ар досягає мінімального значення

б) досягає максимального значення

в) дорівнює нулю

1.  Функція мети транспортної задачі є:

а) лінійною

б) нелінійною (ву квазілінійною

1. Якщо двоїста оцінка деякого ресурсу більша нуля то такий ресурс:

(&)) є дефіцитним

б) є недефіцитним

в) може бути як дефіцитним, так і недефіцитним

1. Якщо двоїста оцінка деякого ресурсу дорівнює нулю то такий ресурс:

а) є дефіцитним

(бу є недефіцитним

в) може бути як дефіцитним, так і недефіцитним

1. Величина двоїстої оцінки показує:

4

наскільки збільшиться значення цільової функції якщо запас ресурсу збільшиться на одну одиницю

б) наскільки зменшиться значення цільової функції якщо запас ресурсу збільшиться на одну одиницю

в) наскільки збільшиться значення цільової функції якщо запас ресурсу зменшиться на одну умовну одиницю

1. Задача цілочислового програмування - це задача математичного програмування, у якій:

(^а} змінні задачі можуть приймати тільки цілочислові значення

б) змінні задачі можуть бути як цілими так і нецілими числами

в) параметри задачі можуть приймати тільки цілочислові значення

1. Цілочислова задача лінійного програмування - це задача цілочислового програмування, для якої:

а) тільки цільова функція є лінійною відносно цілочислових змінних задачі тільки обмеження є лінійними функціями відносно цілочислових змінних г' задачі

і цільова функція і обмеження задачі є лінійними функціями відносно цілочислових змінних задачі

1. Задача цілочислового програмування з бінарними змінними - задача математичного програмування, у якій змінні задачі можуть:

а) можуть приймати будь-яке цілочислове значення можуть приймати тільки одне з двох значень - 0 або 1

в) можуть приймати не більше двох цілочислових значень

1. У геометричному відношенні задача цілочислового програмування відрізняється від задачі лінійного програмування:

а) геометричною інтерпретацією цільової функції (&Р геометричною інтерпретацією системи обмежень задачі

в) геометричною інтерпретацією постановки задачі у цілому

1. Область допустимих розв’язків цілочислової задачі лінійного програмування представляє собою:

(а)) опуклий багатогранник

б) неопуклий багатогранник

в) дискретну множину точок

1. Який з наведених методів не відноситься до методів розв’язання задачі цілочислового програмування:

а) метод Гоморі (Ізрметод потенціалів

в) метод гілок і меж

1.  Метод Гоморі належить до :

5

а) комбінаторних методів 0)) методіввідтинання

в) наближених методів

1. Метод гілок і меж належить до:

а) комбінаторних методів

б) методів відтинання (вр наближених методів

1. У частково-цілочислових задачах лінійного програмування : а) усі змінні задачі повинні бути цілими числами

(б)) тільки частиш змінних повинна бути цілими числами

в) частина параметрів моделі повинна бути цілими числами

1. Для задач нелінійного програмування :

а) існує єдиний універсальний метод розв’язання задач - метод множників Лагранжа

б) існує єдиний універсальний метод розв’язання задач - метод Франка- ^Вулфа

(в)) не існує єдиного універсального методу

1. В задачах нелінійного програмування:

а) завжди існує єдиний екстремум цільової функції, який є глобальними м5))може існувати декілька локальних екстремумів цільової функції, серед яких є і глобальний

в) може не існувати глобального екстремуму

1. В задачах нелінійного програмування точка оптимуму:

а) завжди знаходиться на границі області допустимих розв’язків

б) завжди знаходитись всередині області допустимих розв’язків ррможе знаходитись як на границі так і всередині області допустимих

розв’язків

1. Область допустимих розв’язків задачі нелінійного програмування:

а) завжди є неопуклою

(орзавжди є опуклою

в) може бути як опуклою так і неопуклою

1. Класична задача безумовної оптимізації полягає у знаходженні екстремуму деякої функції:

а) якщо на змінні задачі накладаються умови у вигляді рівностей 'о))якщо на змінні задачі накладаються умови у вигляді нерівностей "в) якщо на змінні задачі не накладаються умови

б

1. Класична задача умовної оптимізації полягає у знаходженні екстремуму деякої функції:

/аПякщо на змінні задачі накладаються умови у вигляді.рівностей о) якщо на змінні задачі накладаються умови у вигляді нерівностей

в) якщо на змінні задачі не накладаються умови

1. Якщо цільова функція ґ(х1,х2,...,хп) і функції обмежень §і (Х| ,х2,...,хп) задачі математичного програмування є опуклими (вгнутими) функціями змінних задачі, то така задача є задачею:

а) цілочислового програмування '(б)) нелінійного програмування

в) лінійного програмування

1.  Якщо цільова функція Г(х1,х2,...,хп) є квадратичною а функції обмежень еі(х1,х2,...,хп) задачі математичного програмування є лінійними функціями змінних задачі, то така задача є задачею:

^ар нелінійного програмування

б) цілочислового програмування

в) лінійного програмування

1. Задача опуклого програмування - це задача нелінійного програмування, у якій:

^арцільова функція ґ(х1,х2,...,хп) і функції обмежень §і(х1,х2,...,хп) є опуклими (вгнутими) функціями змінних задачі

б) цільова функція £(х1,х2,...,хп) є опуклою, а функції обмежень £і(х!, х2хп ) неопуклими функціями змінних задачі

в) цільова функція ґ(х1,х2,...,хп) є вгнутою, а функції обмежень §і(х1,х2,...,хп) неопуклими функціями змінних задачі

1. Задача квадратичного програмування - це задача нелінійного програмування, у якій:

(а)/цільова функція і“(х1,х2,...,хп) і функції обмежень §і(х1,х2,...,хп) є квадратичними функціями змінних задачі

б) цільова функція Г(хі,х2,...,хп) є квадратичною, а функції обмежень (X}, х2хп) лінійними функціями змінних задачі

в) цільова функція £‘(х1,х2,...,хп) є лінійною, а функції обмежень §і (X], х2хп ) квадратичними функціями змінних задачі

1. Для знаходження стаціонарних точок в класичних задачах оптимізації використовується:

(арнеобхідна умова існування екстремуму

б) достатня умова існування екстремуму

в) умова Кунна-Такерта

7

1. Для пошуку серед стаціонарних (критичних) точок локального
   екстремуму в класичних задачах оптимізації використовується:

а) необхідна умова існування екстремуму
(^достатня умова існування екстремуму

в) умова Кунна-Такерта

1. Метод множників Лагранжа використовується для розв’язування таких
   задач нелінійного програмування як :

а) класичні задачі умовної оптимізації

б) задачі опуклого програмування

1. Градієнтні методи розв’язування задач нелінійного програмування відносяться до :

а) наближених методів 6Уточних методів

(в)/графічних методів

1. Термін „динамічне програмування” :

а) визначає метод розв’язування різних класів задач математичного
програмування

б) визначає особливий тип задач оптимізації

($р визначає метод розв’язування виключно динамічних задач математичного
програмування

1. Відсутність післядії у динамічному програмуванні означає, що:

а) поточний стан системи не залежить тільки від її попередніх станів
(бу поточний стан системи не залежить від її попередніх станів і управлінь

в) поточний стан системи не залежить тільки від попередніх управлінь

1. Адитивність цільової функції у динамічному програмуванні означає, що:
   цільова функція є добутком показників ефективності усіх кроків

управління

б) цільова функція є частково сумою, а частково добутком показників
ефективності усіх кроків управління

в) цільова функція є сумою показників ефективності усіх кроків управління

1. В основу розв’язання задач динамічного програмування покладено:
   (арпринцип оптимальності Беллмана

б) принцип оптимальності фон Неймана

в) принцип оптимальності Гурвіца

8

1. КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине Налоги и налогообложение ВАРИАНТ 7
2. БЕКІТЕМІН С
3. 807 ГК РФ. Юридическая квалификация договора- односторонне обязывающий поскольку обязанности вытекающи
4. После выбора начинается уровень
5. Лекція 5 Філософія Нового часу Так само як на межі Античності і раннього Середньовіччя відбувався перехі
6. прежнему высока Доверие западных финансистов к России подорвано а мероприятия по выходу на международный р
7. Технологічна частина
8. нибудь пойму Поэтому я могу писать лишь о себе в связи с политической ситуацией в моей стране
9. Синтаксис
10. Психологическая и социальная поддержка безработных
11. тематической физики Теория вероятности Математическая статистика Введение
12. Мы не можем изменить то откуда мы пришли
13. мм автомат А91 Является личным оруж
14. История становления и этапы развития тестирования как формы организации обратной связи в условиях среднего и высшего образования
15. Wet urnium logs burnrdquo; He ws ble to do so by utilizing the fct mentioned bove tht the effectiveness of fission neutrons in producing the fission of U235 nuclei increses quite considerbly when
16. Именно от него зависит материальная и моральная ответственность аудитора
17. Тема- Вірні друзі із серії Брати наші менші
18. звери Итак мы приехали в детдом
19. Реферат- Административная ответственность и виды взысканий.html
20. Захворювання, обумовлені перенапруженням та мікротравматизацією.html

Материалы собраны группой SamZan и находятся в свободном доступе