Список вопросов базы знанийМетоды оптимизации (курс 1)Вопрос id:884070 Метод Ньютона предполагает построение итеративного процесса поиска экстремума по формуле ?) ?) ?) ?) Вопрос id:884071 Методы сканирования предусматривают пошаговое движение в n-мерном пространстве и не требуют при таком движении выполнения условия ?) ?) ?) ?) Вопрос id:884072 Множество допустимых решений в задаче дискретного программирования ?) принадлежит множеству 0,1 ?) бесконечно ?) пусто ?) конечно Вопрос id:884073 Направление градиента в точке X совпадает с направлением ?) постоянства целевой функции в этой точке ?) наискорейшего убывания целевой функции в этой точке ?) знакопостоянства целевой функции в этой точке ?) наискорейшего возрастания целевой функции в этой точке Вопрос id:884074 Необходимое условие существования экстремума функции одной переменной в некоторой точке состоит в том, чтобы ?) ее вторая производная в этой точке была равна нулю ?) значение функции в этой точке было равно нулю ?) значение функции в этой точке было больше нуля ?) ее первая производная в этой точке была равна нулю Вопрос id:884075 Необходимым и достаточным условием вогнутости функции z(X) является ?) положительность всех миноров целевой функции ?) отрицательность четных миноров и положительности нечетных миноров гессиана целевой функции ?) отрицательность нечетных миноров и положительности четных миноров гессиана целевой функции ?) отрицательность всех миноров целевой функции Вопрос id:884076 Необходимым и достаточным условием выпуклости функции z(X) в окрестности точки X0 является ?) равенство нулю функции на границе области ?) равенство нулю гессиана ?) не отрицательность всех главных миноров гессиана этой функции, рассчитанных для этой точки ?) не положительность всех главных миноров гессиана этой функции, рассчитанных для этой точки Вопрос id:884077 Необходимым и достаточным условиями минимума функции z(X) в точке X будут следующие: ?) 1) gradz(X ) = 0 2) матрица Гессе G(X ) - положительно определена. ?) 1) gradz(X ) ≠ 0 2) матрица Гессе G(X ) - положительно определена. ?) 1) gradz(X ) > 0 2) матрица Гессе G(X ) - положительно определена. ?) 1) gradz(X ) = 0 2) матрица Гессе G(X ) - отрицательно определена. Вопрос id:884078 Овраг может быть определен как подобласть области допустимых решений, в которой ?) наблюдается отсутствует различие в скорости изменения целевой функции в различных направлениях n-мерного пространства ?) целевая функция больше 0 ?) целевая функция равна 0 ?) наблюдается резкое различие в скорости изменения целевой функции в различных направлениях n-мерного пространства Вопрос id:884079 Основная идея комбинаторных методов состоит ?) в использовании бесконечности множества допустимых решений и замене полного их перебора сокращенным, направленным перебором. ?) в полном переборе допустимых решений. ?) в использовании конечности множества допустимых решений и замене полного их перебора сокращенным, направленным перебором. ?) в использовании конечности множества граничных значений и замене полного их перебора сокращенным, направленным перебором. Вопрос id:884080 Основой графического представления функциональных ограничений типа равенств является изображение на плоскости (x1,x2) линии пересечения поверхности, отвечающей целевой функции и поверхности, задаваемой ?) ограничением-равенством g1(x1 ,x2 )=х1+х2 ?) ограничением-равенством g1(x1 ,x2 )=0 ?) ограничением неравенством вида g1(x1 ,x2 )≥0 ?) ограничением неравенством вида g1(x1 ,x2 )≠0 Вопрос id:884081 Особенностью задач нелинейного программирования, вызываемая нелинейностью функции z(X), является ее возможная ?) стохастичность ?) неоднозначность ?) многоэкстремальность ?) недетерминированность Вопрос id:884082 По длине искомого вектора Х методы нелинейного программирования делятся на ?) однопараметрические и многопараметрические ?) детерминированные и недетерминированные ?) однокритериальные и многокритериальные ?) 1-го порядка и 2-го порядка Вопрос id:884083 По количеству локальных критериев в целевой функции методы нелинейного программирования делятся на ?) сходящиеся и расходящиеся ?) детерминированные и недетерминированные ?) однокритериальные и многокритериальные ?) 1-го порядка и 2-го порядка Вопрос id:884084 По наличию ограничений методы нелинейного программирования делятся на методы ?) 1-го порядка и 2-го порядка ?) безусловной и условной оптимизации ?) однопараметрические и многопараметрические ?) детерминированные и недетерминированные Вопрос id:884085 По типу информации, используемой в алгоритме поиска экстремума методы нелинейного программирования делятся на методы ?) детерминированные и недетерминированные ?) однопараметрические и многопараметрические ?) прямого поиска, первого порядка, второго порядка ?) безусловной и условной оптимизации Вопрос id:884086 Подавляющее большинство методов оптимизации позволяет находить ?) только глобальные экстремумы ?) нули целевой функции ?) локальные экстремумы и глобальные экстремумы ?) только локальные экстремумы Вопрос id:884087 Правильные отсечения в методах отсечения должны быть ?) отрицательно определенными ?) линейными ?) положительно определенными ?) нелинейными Вопрос id:884088 При использовании градиента необходимое условие экстремума записывается в виде ?) grad z(X)≠0 ?) grad z(X)≥0 ?) grad z(X)=0 ?) grad z(X)≤0 Вопрос id:884089 Процесс нахождения решений в задачах динамического программирования является многоэтапным является ?) многоэтапным ?) расходящимся ?) знакопеременным ?) асимптотическим Вопрос id:884090 Рекуррентная формула метода градиента для минимизации целевой функции имеет вид ?) ?) ?) ?) Вопрос id:884091 Существенной особенностью выпуклого программирования является совпадение локального и глобального экстремумов ?) отсутствие локальных экстремумов ?) отсутствие глобальных и локальных экстремумов ?) отсутствие глобальных экстремумов ?) совпадение локального и глобального экстремумов Вопрос id:884092 У большинства шаговых методов процесс поиска экстремума в “оврагах” ?) ускоряется ?) не изменяется ?) либо замедляется, либо вообще останавливается ?) невозможен Вопрос id:884093 Функции Лагранжа имеет следующий вид: ?) ?) ?) ?) Вопрос id:884094 Функция называется вогнутой, если отрезок, соединяющий две любые точки этой функции ?) пересекает график функции ?) лежит выше ее значений ?) лежит ниже ее значений ?) совпадает с графиком функции Вопрос id:884095 Функция называется выпуклой, если отрезок, соединяющий две любые точки этой функции ?) совпадает с графиком функции ?) лежит ниже ее значений ?) лежит выше ее значений ?) пересекает график функции Вопрос id:884096 Численные шаговые методы обеспечивают нахождение ?) только локального экстремума ?) только области предполагаемого экстремума ?) только глобального экстремума ?) локального экстремума и глобального экстремума Вопрос id:884097 Эвристические алгоритмы – это алгоритмы ?) частичного перебора ?) основанные на аналитических формулах ?) полного перебора ?) основанные на правдоподобных, но не обоснованных строго предположениях о свойствах оптимального решения задачи Вопрос id:884098 Какая из приведенных формулировок принципа оптимальности Беллмана верна? А) Оптимальное управление в любой момент времени не зависит от предыстории системы и определяется только состоянием системы в этот момент и целью управления В) Оптимальное управление в любой момент времени не зависит от предыстории системы и определяется только состоянием системы в этот момент, целью управления и начальными условиями ?) А – да, В – нет ?) A – нет, B – да ?) A – да, B – да ?) A – нет, B - нет Вопрос id:884099 Какое из следующих утверждений истинно? А) входной величиной обратной связи является выходная величина объекта управления В) выходной величиной обратной связи является входная и выходная величина объекта управления ?) A – нет, B – да ?) А – да, В – нет ?) A – нет, B - нет ?) A – да, B – да Вопрос id:884100 Какое из следующих утверждений истинно? А) при управлении по замкнутому циклу изменения выходной величины передаются на вход системы В) при управлении по замкнутому циклу изменения входной величины передаются на выход и на вход системы ?) A – да, B – да ?) A – нет, B - нет ?) А – да, В – нет ?) A – нет, B – да Вопрос id:884101 Какое из следующих утверждений истинно? Принципу оптимальности Беллмана удовлетворяют А) Пуассоновские процессы В) Процессы марковского типа ?) A – нет, B - нет ?) А – нет, В – да ?) A – да, B – да ?) A – да, B – нет Вопрос id:884102 Какое из следующих утверждений необходимо для использования метода динамического программирования А) Выбор решения (управления) на k-м шаге не должен оказывать влияния на предыдущие решения В) Выбор решения (управления) на 1-м шаге не должен оказывать влияния на последующие решения ?) А – да, В – нет ?) A – нет, B - нет ?) A – да, B – да ?) A – нет, B – да Вопрос id:884103 Какое из следующих утверждений необходимо для использования метода динамического программирования А) Задача должна допускать интерпретацию как n-шаговый процесс принятия решений В) Задача должна быть определена для любого числа шагов и иметь структуру, не зависящую от их числа ?) A – да, B – нет ?) А – да, В – да ?) A – нет, B - нет ?) A – нет, B – да Вопрос id:884104 Любое управление имеет следующие характерные черты А) наличие цели управления В) наличие информации о результатах управления ?) A – нет, B - нет ?) A – да, B – нет ?) А – да, В – да ?) A – нет, B – да Вопрос id:884105 В задачах дискретного программирования область допустимых решений является ?) невыпуклой и связной ?) пустым множеством ?) выпуклой и несвязной ?) невыпуклой и несвязной Вопрос id:884106 В общем случае, когда собственные числа матрицы в задаче квадратичного программирования имеют разные знаки ?) глобальный минимум целевой функции может достигаться только на границе области ?) глобальный минимум может достигаться только внутри области ?) глобальный минимум целевой функции может достигаться где угодно и внутри области и на её границе ?) целевой функции является знакоопределенной величиной Вопрос id:884107 Если матрица в задаче квадратичного программирования есть отрицательно определённая матрица, то. ?) глобальный минимум целевой функции, если он существует, является также локальным ?) глобальный минимум целевой функции, если он существует, достигается обязательно внутри допустимой области ?) глобальный минимум целевой функции, если он существует, достигается обязательно на границе допустимой области ?) глобальный минимум целевой функции не существует Вопрос id:884108 Если матрица в задаче квадратичного программирования есть отрицательно определённая матрица, то ?) у целевой функции может быть только один локальный минимум ?) целевая функция строго отрицательна ?) целевая функция не имеет экстремумов ?) у целевой функции может быть несколько локальных минимумов Вопрос id:884109 Если матрица в задаче квадратичного программирования есть положительно определённая матрица, то. ?) любой локальный минимум целевой функции будет также глобальным ?) любой глобальный минимум целевой функции будет также локальным ?) целевая функция будет линейной ?) целевая функция будет строго положительной Вопрос id:884110 Если матрица в задаче квадратичного программирования есть положительно определённая матрица, то целевая функция будет ?) выпуклой ?) равна 0 ?) линейной ?) строго положительна Вопрос id:884111 Задача инвестирования ?) относится к задачам стохастического программирования ?) относится к задачам линейного программирования ?) Булевского программирования ?) относится к задачам динамического программирования Вопрос id:884112 Задачей дискретного программирования называется задача, в которой ?) множество допустимых значений аргументов является конечным или счетным ?) множество допустимых значений аргументов – отрицательные рациональные числа ?) множеством допустимых значений аргументов являются 0 и 1 ?) множество допустимых значений аргументов – положительные рациональные числа Вопрос id:884113 К алгоритмам целочисленного программирования относятся из которых относится ?) Симплекс-метод ?) Алгоритм Гомори ?) Метод покоординатного спуска ?) Метод секущих Вопрос id:884114 Квадратичное программирование - это задача математического программирования, в которой ?) ограничения есть полиномы второй степени ?) целевая функция есть полином первой степени ?) целевая функция есть полином второй степени ?) целевая функция и ограничения есть полиномы второй степени Вопрос id:884115 Основным методом решения задач линейного программирования является ?) Симплекс-метод ?) Метод Эйлера ?) Геометрический метод ?) Метод Ньютона Вопрос id:884116 Под задачами геометрического программирования понимают задачи ?) определения периметров геометрических фигур ?) вычерчивания геометрических фигур ?) наиболее плотного расположения некоторых объектов в заданной двумерной или трехмерной области ?) определения площадей геометрических фигур Вопрос id:884117 В динамическом программировании ?) задача не должна допускать разбиения на этапы ?) целевая функция должна быть задана аналитическим выражением ?) задача должна допускать разбиение на два этапа ?) задача должна допускать интерпретацию как n-шаговый процесс принятия решений Вопрос id:884118 В динамическом программировании ?) задача должна быть определена для любого числа шагов и иметь структуру, зависящую от их числа ?) задача должна быть определена для четного числа шагов ?) задача должна быть определена для нечетного числа ?) задача должна быть определена для любого числа шагов и иметь структуру, не зависящую от их числа Вопрос id:884119 В задачах выпуклого программирования ?) целевая функция не имеет точек экстремума ?) любой глобальный минимум целевой функции оказывается локальным ?) целевая функция является положительно определенной величиной ?) любой локальный минимум целевой функции оказывается глобальным |