S: Максимум или минимум целевой функции находится
-: в начале координат
-: на сторонах выпуклого многоугольника решений
-: внутри выпуклого многоугольника решений
+: в вершинах выпуклого многоугольника решений
I:
S: Целевая функция задачи математического программирования – это функция,
-: входящая в систему ограничений
-: включающая все ограничения задачи с весовыми коэффициентами
+: экстремальное значение которой нужно найти в условиях экономических возможностей
-: зависящая от свободных членов системы ограничений
I:
S: Модель задачи математического программирования включает:
-: уравнения и неизвестные величины
-: неизвестные величины и целевую функцию
+: совокупность неизвестных величин, целевую функцию и систему ограничений
-: совокупность неизвестных величин и систему неравенств
I:
S: Планом или решением задачи математического программирования называется:
+: совокупность неизвестных величин, удовлетворяющая системе ограничений
-: совокупность неизвестных величин, удовлетворяющая большей части ограничений
-: любая совокупность неизвестных величин
-: совокупность переменных, принадлежащая области определения целевой функции
I:
S: Целевая функция задачи математического программирования позволяет:
-: найти допустимое решение задачи
-: определить опорный план задачи
+: выбрать наилучший план из множества возможных
-: найти вырожденное решение задачи
I:
S: Наилучший план задачи математического программирования доставляет целевой функции:
-: положительное значение
+: экстремальное значение
-: нулевое значение
-: неограниченное значение
I:
S: Условия, налагаемые на неизвестные величины в задачах математического программирования, следуют:
+: из ограниченности ресурсов, из необходимости удовлетворения насущных потребностей, из условий производственных и технологических процессов;
-: из математических соображений
-: из способностей и желания человека, составляющего модель
-: из политических соображений
I:
S: Математически ограничения выражаются в виде:
-: пересечения множеств
-: объединения множеств
+: уравнений и неравенств
-: разности множеств
I:
S: Область допустимых решений – это:
-: все пространство, на котором рассматривается задача
+: совокупность всех уравнений и неравенств системы ограничений
-: совокупность только уравнений системы ограничений
-: совокупность только неравенств системы ограничений
I:
S: Оптимальное решение задачи математического программирования
-: всегда существует и единственно
+: не обязательно единственно, возможны случаи, когда оно не существует или имеется конечное или бесконечное множество оптимальных решений.
-: не единственно, а их бесконечное множество
-: зависит от разработчика модели
I:
S: Линейная функция это
+: линейная комбинация переменных
-: выпуклая комбинация переменных
-: комбинация переменных с коэффициентами в первой степени
-: произведение переменных
I:
S: В линейной функции может присутствовать константа
+: в зависимости от условий задачи
-: нет
-: да
-: в зависимости от разработчика модели
I:
S: Равенство является линейным, если оно выполняется для
-: комбинации переменных с коэффициентами в первой степени
+: линейной комбинации
-: любой комбинации переменных
-: выпуклой комбинации переменных
I:
S: Неравенство является линейным если оно выполняется для
-: комбинации переменных с коэффициентами в первой степени
+: линейной комбинации переменных
-: любой комбинации переменных
-: выпуклой комбинации переменных
I:
S: Для задачи линейного программирования в общем виде оптимальный план доставляет целевой функции
-: только максимум
-: только минимум
+: экстремум
-: неограниченное значение
I:
S: Линейное программирование – это раздел математического программирования, применяемый при разработке методов отыскания экстремума:
+: линейных функций нескольких переменных при дополнительных линейных ограничениях, налагаемых на переменные
-: линейных функций при нелинейных ограничениях
-: нелинейной функции при линейных ограничениях
I:
S: Особенностью задач линейного программирования является то, что экстремума целевая функция
-: не достигает
-: достигает во внутренней точке области допустимых решений
-: достигает вне области допустимых решений
+: достигает на границе области допустимых решений.
I:
S: Задача линейного программирования:
, представлена
-: в канонической форме
-: в общей форме
+: в симметрической форме
-: в матричной форме
I:
S: Задача линейного программирования:
, записана
-: в матричной форме
-: в канонической форме
-: в общей форме
+: в симметрической форме
I:
S: Задача линейного программирования
, записана
-: в общей форме
-: в стандартной форме
+: в канонической форме
-: в векторной форме
I:
S: В системе ограничений в стандартной форме ЗЛП (кроме ограничений, связанных с неотрицательностью переменных) используется знак
-:
+:
-: =
-: любой из трех
I:
S: В системе ограничений в канонической форме ЗЛП (кроме ограничений, связанных с неотрицательностью переменных) используется знак
-:
-:
+: =
-: любой из трех
I:
S: Форма ЗЛП, в которой все ограничения кроме ограничений, связанных с неотрицательностью переменных, записаны в виде неравенств называется
-: классическая
-: каноническая
-: гауссовская
+: стандартная
I:
S: Форма ЗЛП, в которой все ограничения кроме ограничений, связанных с неотрицательностью переменных, записаны в виде уравнений называется
-: классическая
+: каноническая
-: гауссовская
-: стандартная
I:
S: Задача о планировании производства сводится к следующей форме ЗЛП
-: классическая
-: каноническая
-: гауссовская
+: стандартная
I:
S: Планы х = (1, 1) и х = (4, 7) входят в множество допустимых планов ЗЛП с системой ограничений:
+: только =(1,1)
-: только = (4, 7)
-: и тот и другой
-: ни тот ни другой
I:
S: Планы х = (2, 3) и х = (3, 5) входят в множество допустимых планов ЗЛП с системой ограничений:
-: только =(2,3)
-: только = (3, 5)
+: и тот и другой
-: ни тот ни другой
I:
S: Планы х = (3, 6) и х = (1, 3) входят в множество допустимых планов ЗЛП с системой ограничений:
-: только =(3,6)
-: только = (1, 3)
-: и тот и другой
+: ни тот ни другой
I:
S: Планы х = (2, 1) и х = (5, 3) входят в множество допустимых планов ЗЛП с системой ограничений:
+: только =(2,1)
-: только = (5, 3)
-: и тот и другой
-: ни тот ни другой
I:
S: Планы х = (1, 0) и х = (3, 3) входят в множество допустимых планов ЗЛП с системой ограничений:
-: только =(1,0)
-: только = (3, 3)
+: и тот и другой
-: ни тот ни другой
I:
S: Градиентом целевой функции для ЗЛП
является
-: (-9, 24)
-: (1,-3)
-: (-2, 1)
+: (3,-1)
I:
S: Градиентом целевой функции для ЗЛП
является
+: (4, 3)
-: (2,5)
-: (-4, 1)
-: (1,-1)
I:
S: Дана система ограничений задачи ЛП:
2х1 + х2 + 3х3 = 2
х1 – 2х3 + х4 = 1
х1, х2, х3, х4 ≥ 0
Вектор х = (0, 2, 0, 1) является
+: опорным решением
-: не опорным решением
-: не допустимым решением
-: вырожденным решением
I:
S: При необходимости задачу минимизации можно заменить задачей максимизации, воспользовавшись формулой:
+: min f (x1, x2, ….., xn) = - max (- f (x1, x2, ……, xn))
-: min f (x1, x2, ….., xn) = max (- f (x1, x2, ……, xn))
-: min f (x1, x2, ….., xn) = - max (f (x1, x2, ……, xn))
-: min f (x1, x2, ….., xn) = max ( f (-x1, -x2, ……, -xn))
I:
S: Каноническая форма задачи ЛП
имеет вид:
-:
-:
+:
I:
S: Стандартная форма следующей ЗЛП
имеет вид:
-:
-:
+:
I:
S: Каноническая форма задачи ЛП
имеет вид:
-:
-:
+:
I:
S: Для того чтобы ограничения задачи линейного программирования типа « » преобразовать в равенства:
-: к их правым частям нужно прибавить дополнительные переменные
+: к их левым частям нужно прибавить дополнительные неотрицательные переменные
-: от обеих частей нужно отнять дополнительные переменные
-: к обеим частям нужно прибавить дополнительные переменные
I:
S: Для того чтобы ограничения типа « » задачи линейного программирования преобразовать в уравнения нужно:
-: к левой части прибавить дополнительные переменные
-: от правой части отнять дополнительные переменные
-: от обеих частей нужно отнять дополнительные переменные
+: от левой части отнять дополнительные неотрицательные переменные
I: