Тест с ответами Линейное программирование

Модель – это
аналог (образ) оригинала, но построенный средствами и методами отличными от оригинала +
подобие оригинала
копия оригинала

Экономико-математическая модель – это
математическое представление экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.) +
качественный анализ и интуитивное представление объектов, задач, явлений, процессов экономической системы и ее параметров
эвристические описание экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.)

Метод – это
подходы, пути и способы постановки и решения той или иной задачи в различных областях человеческой деятельности +
описание особенностей задачи (проблемы) и условий ее решения
требования к условиям решения той или иной задачи

Выберите неверное утверждение
ЭММ позволяют сделать вывод о поведении объекта в будущем
ЭММ позволяют управлять объектом +
ЭММ позволяют выявить оптимальный способ действия
ЭММ позволяют выявить и формально описать связи между переменными, которые характеризуют исследования

Экономико-математическая модель межотраслевого баланса – это
макроэкономическая, детерминированная, имитационная, матричная модель
микроэкономическая, детерминированная, балансовая, регрессионная модель
макроэкономическая, детерминированная, балансовая, матричная + модель
макроэкономическая, вероятностная, имитационная, матричная модель

Найти экстремум функции f(x) при выполнении ограничений Ri(x) = ai, φ (x) ≤ bj, наложенных на параметры функции – это задача
условной оптимизации +
линейного программирования
безусловной оптимизации
нелинейного программирования
динамического программирования

Задача, включающая целевую функцию f и функции Ф, входящие в ограничения, является задачей линейного программирования, если
все Ф и f являются линейными функциями относительно своих аргументов +
все Ф являются линейными функциями относительно своих аргументов, а функция f – нелинейна
функция f является линейной относительно своих аргументов, а функции Ф – нелинейны
только часть функций Ф и функция f являются линейными относительно своих аргументов

Множество всех допустимых решений системы задачи линейного программирования
является
выпуклым +
вогнутым
одновременно выпуклым и вогнутым

Если задача линейного программирования имеет оптимальное решение, то целевая функция достигает нужного экстремального значения в одной из
вершин многоугольника (многогранника) допустимых решений +
внутренних точек многоугольника (многогранника) допустимых решений
точек многоугольника (многогранника) допустимых решений

В задачах линейного программирования решаемых симплекс-методом искомые переменные должны быть
Неотрицательными +
положительными
свободными от ограничений
любыми

Симплексный метод решения задач линейного программирования включает
определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана)
определение правила перехода к не худшему решению
проверку оптимальности найденного решения
определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана), определение правила перехода к не худшему решению, проверка оптимальности найденного решения +

Графический способ решения задачи линейного программирования – это
построение прямых, уравнения которых получаются в результате замены в ограничениях знаков неравенств на знаки точных равенств
нахождение полуплоскости, определяемой каждым из ограничений задачи +
нахождение многоугольника допустимых решений
построение прямой F = h = const >= 0, проходящей через многоугольник решений
построение вектора C, перпендикулярного прямой F = h = const
передвижение прямой F = h = const в направлении вектора C (в сторону увеличения h), в результате чего находят либо точку (точки), в которой целевая функция принимает максимальное значение, либо устанавливают неограниченность сверху функции на множестве допустимых решений
определение координат точки максимума функции и вычисление значения целевой функции в этой точке
все перечисленные ответы в этом задании +

Задача линейного программирования не имеет конечного оптимума, если
в точке А области допустимых значений достигается максимум целевой функции F
в точке А области допустимых значений достигается минимум целевой функции F
система ограничений задачи несовместна
целевая функция не ограничена сверху на множестве допустимых решений +

При приведении задачи линейного программирования (ЛП) к виду основной задачи ЛП ограничения вида «< или =» преобразуются в ограничения равенства добавлением к его левой части дополнительной неотрицательной переменной. Вводимые дополнительные неизвестные имеют вполне определенный смысл. Так, если в ограничениях исходной задачи ЛП отражается расход и наличие производственных ресурсов, то числовое значение дополнительной переменной в решении задачи, записанной в виде основной имеет смысл
двойственной оценки ресурса
остатка ресурса +
нехватки ресурса
стоимости ресурса

Если ресурс образует «узкое место производства», то это означает
ресурс избыточен
ресурс использован полностью +
двойственная оценка ресурса равна нулю

Критерием остановки вычислений в алгоритме поиска оптимального решения методами одномерной оптимизации является условие
отношение длины текущего интервала неопределенности к длине первоначального интервала меньше заданной величины ε
значение целевой функции (ЦФ), вычисленное в текущей точке, меньше значения ЦФ, вычисленного в последующей точке
отношение длины текущего интервала неопределенности к длине первоначального интервала больше заданной величины ε
значение ЦФ, вычисленное в текущей точке, меньше значения ЦФ, вычисленного в предыдущей точке +

Если целевая функция и все ограничения выражаются с помощью линейных уравнений, то рассматриваемая задача является задачей
динамического программирования
линейного программирования +
целочисленного программирования
нелинейного программирования

Модель задачи линейного программирования, в которой целевая функция исследуется на максимум и система ограничений задачи является системой уравнений, называется
стандартной
канонической +
общей
основной
нормальной

Модель задачи линейного программирования, в которой целевая функция исследуется на максимум и система ограничений задачи является системой неравенств, называется
стандартной
канонической
общей +
основной
нормальной

В линейных оптимизационных моделях, решаемых с помощью геометрических построений число переменных должно быть
не больше двух +
равно двум
не меньше двух
не больше числа ограничений +2
сколько угодно

Задача линейного программирования может достигать максимального значения
только в одной точке
в двух точках
во множестве точек +
в одной или двух точках
в одной или во множестве точек

Если в прямой задаче, какое либо ограничение является неравенством, то в двойственной задаче соответствующая переменная
Неотрицательна +
положительна
свободна от ограничений
отрицательная

Транспортная задача является задачей …. Программирования
динамического
нелинейного
линейного +
целочисленного
параметрического

Если в транспортной задаче объем спроса равен объему предложения, то такая задача называется
замкнутой
закрытой +
сбалансированной
открытой
незамкнутой

Если в транспортной задаче объем запасов превышает объем потребностей, в рассмотрение вводят
фиктивный пункт производства
фиктивный пункт потребления +
изменения структуры не требуются

Методы теории игр предназначены для решения задач
с конфликтными ситуациями в условиях неопределенности +
с полностью детерминированными условиями
статистического моделирования

Стратегия игрока – это совокупность правил, определяющих выбор его действий при
каждом ходе в зависимости от сложившейся ситуации в одном сеансе игры +
одном ходе игры
всех сеансах игры

Нижняя цена игры – это
максимин, т.е. максимальный выигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди минимальных значений выигрышей каждой его стратегии +
гарантированный выигрыш одного из игроков при любой стратегии другого игрока
минимакс, т.е. минимальный проигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди максимальных значений проигрышей каждой его стратегии

Верхняя цена игры – это
минимакс, т.е. минимальный проигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди максимальных значений проигрышей каждой его стратегии +
гарантированный проигрыш одного из игроков при любой стратегии другого игрока
максимин, т.е. максимальный выигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди минимальных значений выигрышей каждой его стратегии
Решение игры в чистых стратегиях определяется

ценой игры, равной нижней цене игры
ценой игры, равной верхней цене игры
наличием седловой точки
всем перечисленным в ответах на это задание +

Решение игры в смешанных стратегиях определяется
вероятностью выбора каждой из активных (полезных) стратегий, совокупный выигрыш которых представляет случайную величину с математическим ожиданием равным цене игры +
ценой игры, равной нижней цене игры
ценой игры, равной верхней цене игры
наличием седловой точки

Задача, процесс нахождения решения которой является многоэтапным, относится к задачам
линейного программирования
теории игр
динамического программирования +
нелинейного программирования
параметрического программирования