V1: Метод СПУ 3 страница

I:

S: Адекватность модели это:

-: подобие;

+: соответствие;

-: эквивалентность;

-: непротиворечивость.

I:

S: Матричные модели отличаются тем, что они:

-: наиболее простые;

-: наиболее сложные;

+: представляются в виде матриц.

I:

S: Матрица это:

+: система упорядоченных элементов;

-: прямоугольная таблица;

-: квадратная таблица;

-: любая таблица.

I:

S: Размерность матрицы это:

-: количество ее элементов;

+: пара чисел;

-: количество ее строк;

-: количество ее столбцов.

I:

S: Вектор это:

-: диагональные элементы матрицы;

+: столбец элементов;

-: крайние элементы.

I:

S: Единичная матрица это:

-: квадратная матрица;

-: прямоугольная матрица;

-: диагональная матрица;

+: матрица с единичными элементами.

I:

S: Нулевая матрица это:

+: система нулей;

-: прямоугольная матрица;

-: диагональная матрица;

-: квадратная матрица.

I:

S: Операция вычитания матриц:

-: сводится к умножению матриц;

+: сводится к сложению матриц;

-: иногда возможна;

-: запрещенная операция.

I:

S: Операция транспонирования возможна:

-: только с диагональными матрицами;

-: только с прямоугольными матрицами;

+: только с квадратными матрицами;

-: с любыми матрицами.

I:

S: Определитель матрицы это:

-: вектор;

-: матрица;

+: число;

-: символ.

I:

S: Оптимальный план предприятия по выпуску нескольких видов продукции из трех видов сырья имеет вид X = (0; 25; 0; 10; 15; 0; 0). Какие виды продукции в условиях оптимального плана не выпускаются предприятием?

-: первый вид;

+: первый, третий, шестой и седьмой;

-: первый и третий;

-: второй четвертый и пятый виды продукции.

I:

S: Линейность связей в экономике есть:

+: необходимое упрощение;

-: объективная реальность;

-: произвольное допущение;

-: вольное предположение.

I:

S: Основными критериями теории статистических решений являются:

+: Критерии Гурвица, Севиджа, Вальда

-: Критерии Пирсона, Севиджа, Вальда

-: Критерии Гурвица, Лапласа, Вальда Г

-: Критерии Гурвица, Севиджа, Юма

I:

S: Основным методом решения транспортной задачи является:

-: метод северо-западного угла

+: метод потенциалов

-: венгерский алгоритм

-: болгарский алгоритм

I:

S: Неслучайные фиксированные величины, значения которых полностью известны, называются:

-: случайными

+: детерминированными

-: стохастическими

-: неопределенными

I:

S: Экономико-математические задачи, цель которых состоит в нахождении наилучшего с точки зрения некоторого критерия или критериев варианта использования имеющихся ресурсов (труда, капитала и пр.), называются

-: балансовыми

-: эконометрическими

+: оптимизационными

-: производственными

I:

S: Оптимизационная модель состоит из:

-: целевой функции; системы ограничений, определяющими эту область.

-: уравнений и неравенств.

-: уравнений, тождеств и неравенств.

+: целевой функции; области допустимых решений; системы ограничений, определяющими эту область.

I:

S: Область допустимых решений - это область, в пределах которой осуществляется

-: выбор целевой функции.

+: выбор решений.

-: решение системы уравнений.

-: решение системы неравенств.

I:

S: Симплексный метод - это вычислительная процедура, основанная на принципе последовательного улучшения решений при переходе от одной базисной точки (базисного решения) к другой. При этом значение целевой функции

+: улучшается

-: уменьшается

-: ухудшается

-: увеличивается

I:

S: Базисным решением является одно из возможных решений, находящихся

-: в пределах области допустимых значений

+: в вершинах области допустимых значений

-: на границах области допустимых значений

-: за пределами области допустимых значений

I:

S: Искусственные переменные

+: не имеют никакого экономического смысла; вводятся для того, чтобы получить единичную подматрицу и начать решение задачи при помощи симплексного метода.

-: имеют экономический смысл; вводятся для того, чтобы получить единичную подматрицу и начать решение задачи при помощи симплексного метода.

-: имеют экономический смысл; вводятся для того, чтобы получить единичную подматрицу и начать решение задачи при помощи метода наименьших квадратов.

-: не имеют экономического смысла; вводятся для того, чтобы получить единичную подматрицу и начать решение задачи при помощи метода наименьших квадратов.

I:

S: В оптимальном решении задачи все искусственные переменные (ИП) должны быть

-: больше нуля.

-: не равными нулю.

+: равными нулю.

-: равными нулю или больше нуля.

В оптимизационных задачах на мах разрешимый столбец определяется по

-: максимальному отрицательному значению оценки коэффициента целевой функции

-: минимальному положительному значению оценки коэффициента целевой функции

-: минимальному отрицательному значению оценки коэффициента целевой функции

+: максимальному положительному значению оценки коэффициента целевой функции

I:

S: Для отыскания разрешимой строки все свободные члены (ресурсы) делятся на соответствующие элементы разрешимого столбца (норма расхода ресурса на единицу изделия). Из полученных результатов выбирается

+: наименьший.

-: наибольший.

-: средний.

-: равный нулю.

I:

S: Элемент симплексной таблицы, находящийся на пересечении разрешимых столбца и строки, называется

-: искусственным элементом

+: разрешимым элементом

-: дополнительным элементом

-: искомым элементом

I:

S: Если целевая функция прямой задачи стремится к максимуму, то целевая функция двойственной задачи

-: стремится к нулю

-: так же стремится к максимуму

-: остается постоянной

+: стремится к минимуму

I:

S: Как формулируется первая теорема двойственности (первая часть)?

+: Если обе задачи имеют допустимые решения, то они имеют и оптимальное решение, причем значение целевых функций у них будет одинаково:F(x)=Z(y)

-: Если обе задачи имеют допустимые решения, то они имеют и оптимальное решение, причем значение целевых функций у них будет различным:F(x)не =Z(y)

-: Если обе задачи не имеют допустимых решений, то они имеют оптимальное решение, причем значение целевых функций у них будет одинаково:F(x)=Z(y)

-: Если обе задачи не имеют допустимых решений, то они не имеют оптимального решения, причем значение целевых функций у них будет одинаково:F(x)=Z(y)

I:

S: ТЗ формулируется следующим образом: Найти такие объемы перевозок для каждой пары «поставщик-потребитель», чтобы:1) мощности всех поставщиков были использованы полностью; 2) спрос всех потребителей был удовлетворен;

+: 3) суммарные затраты на перевозки были минимальными.

-: 3) суммарные затраты на перевозки были максимальными.

-: 3) мощности всех поставщиков и мощности всех потребителей болжны быть равны.

-: 3) мощности всех поставщиков болжны быть больше мощностей всех потребителей.

I:

S: Целевая функция транспортной задачи обычно записывается так, чтобы

-: суммарные затраты стремились к нулю

+: суммарные затраты стремились к минимуму

-: суммарная прибыль стремилась к максимуму

-: суммарные затраты стремились к максимуму

I:

S: Ограничения ТЗ представляет собой

+: систему неравенств

-: систему неравенств и уравнений

-: область допустимых решений

-: систему уравнений

I:

S: Коэффициенты в системе ограничений ТЗ

-: равны единице

+: больше нуля

-: равны единице или нулю

-: меньше или равны нулю

I:

S: В случае, когда суммарные мощности поставщиков равны суммарной мощности потребителей,то такая ТЗ называется

+: открытой

-: иногда закрытой, а иногда открытой

-: слегка закрытой

-: закрытой

I:

S: Для начала решения ТЗ требуется

-: исходное базисное распределение поставок и опорный план.

+: исходное базисное распределение поставок, т.н. опорный план.

-: исходное базисное распределение поставок плюс опорный план.

I:

S: Метод северно-западного угла предполагает начальное планирование поставок в

+: верхнюю левую ячейку

-: верхнюю правую ячейку
-: нижнюю левую ячейку
-: нижнюю правую ячейку

I:

S: Что выполняется на первом этапе экономико-математических исследований:

-: Постановка задачи.

+: Наблюдение явления и сбор исходных данных.

-: Построение математической модели.

-: Расчет модели.

-: Тестирование модели и анализ выходных данных.

I:

S: Экономико-математическая модель предназначена для решения

-: экономических проблем,

-: технических проблем,

-: естественно-научных проблем,

-:универсальных задач,

+: социально-экономических задач.

I:

S: Спецификацией модели называется:

+: определение формы зависимости и выбор факторов,

-: проверка адекватности модели,

-: верификация модели,

-: корректировка модели,

-: применение результатов исследований.

I:

S: Решение задачи линейного программирования может бытьтолько в

+: узловых точках ОДР,

-: на границе ОДР,

-: во внутренних точках ОДР,

-: в произвольных точках пространства товаров,

-: произвольных точках.

I:

S: Градиент указывает направление

+: максимального роста функции,

-: роста функции,

-: минимального роста функции,

-: убывания функции,

-: неизменного значения функции.

I:

S: Неединственность решения означает, что

-: может быть получено большее значение функции,

-: может быть получено меньшее значение функции,

+: экстремальное значение достигается в ряде точек,

-: решение не существует,

-: необходимо сменить метод решения задачи.

I:

S: Базисное решение может быть опорным планом, если оно:

-: содержит только положительные значения,

-: содержит только отрицательные значения,

+: состоит из неотрицательных значений,

-: состоит из целочисленых значений,

-: содержит только нулевые значения.

I:

S: Критерием оптимальности симплексного метода является:

-: оценочная разность,

-: оценка,

-: значение целевой функции,

+: неотрицательность решения,

-: устойчивость решения.

I:

S: Транспортная задача – это разновидность:

-: задачи линейного программирования,

-: задачи нелинейного программирования,

+: задачи целочисленного программирования,

-: задачи квадратичного программирования.

-: особой задачи экономического анализа.

I:

S: Первичный план перевозок в транспортной задаче можно получить используя:

+: метод «минимального элемента»,

-: метод Гоморри,

-: метод наискорейшего спуска,

-: произвольное рапределение перевозок,

-: метод эксперых оценок.

I:

S: Если m+n-1 не равно числу заполненных клеток, то это значит, что:

-: план переозок невырожденный,

+: план перевозок вырожденный,

-: задача не имеет решения,

-: задача имеет неединственное решение,

-: спрос не равен предложению.

I:

S: Метод потенциалов по сравнению с первичным планом перевозок позволяет изменить суммарные затраты в сторону:

+: уменьшения,

-: увеличения,

-: стабилизации,

-: не изменяет суммарные затраты,

-: возможности дальнейшей оптимизации.

I:

S: Экономико-математические задачи, цель которых состоит в нахождении наилучшего с точки зрения некоторого критерия или критериев варианта использования имеющихся ресурсов (труда, капитала и пр.), называются

-: балансовыми

-: эконометрическими

+: оптимизационными

-: производственными

I:

S: Оптимизационная модель состоит из:

-: целевой функции; системы ограничений, определяющими эту область.

-: уравнений и неравенств.

-: уравнений, тождеств и неравенств.

+: целевой функции; области допустимых решений; системы ограничений, определяющими эту область.

I:

S: Область допустимых решений - это область, в пределах которой осуществляется

-: выбор целевой функции.

+: выбор решений.

-: решение системы уравнений.

-: решение системы неравенств.

I:

S: Оптимальные Задачи решаются методами

-: линейного программирования

-: динамического программирования

+: математического программирования

-: целочисленного программирования

I:

S: Симплекс-метод основан на проверке на оптимальность

-: ограничений симплекса

-: области допустимых решений симплекса

-: сторон симплекса

+: вершины за вершиной симплекса

I:

S: В приведенной канонической форме

-: правые части условий (свободные члены bi) являются величинами отрицательными; сами условия являются равенствами; матрица условий содержит полную единичную подматрицу.

-: правые части условий (свободные члены bi) являются величинами неотрицательными; сами условия являются неравенствами; матрица условий содержит полную единичную подматрицу.

-: правые части условий (свободные члены bi) являются величинами неотрицательными; сами условия являются равенствами; матрица условий не содержит полную единичную подматрицу.

+: правые части условий (свободные члены bi) являются величинами неотрицательными; сами условия являются равенствами; матрица условий содержит полную единичную подматрицу.

I:

S: Дополнительные переменные обычно обозначают

+: объем недоиспользованных ресурсов. В этом их экономический смысл.

-: объем использованных ресурсов. В этом их экономический смысл.

-: объем недостающих ресурсов. В этом их экономический смысл.

-: Не имеют экономического смысла.

I:

S: Искусственные переменные

+: не имеют никакого экономического смысла; вводятся для того, чтобы получить единичную подматрицу и начать решение задачи при помощи симплексного метода.

-: имеют экономический смысл; вводятся для того, чтобы получить единичную подматрицу и начать решение задачи при помощи симплексного метода.

-: имеют экономический смысл; вводятся для того, чтобы получить единичную подматрицу и начать решение задачи при помощи метода наименьших квадратов.

-: не имеют экономического смысла; вводятся для того, чтобы получить единичную подматрицу и начать решение задачи при помощи метода наименьших квадратов.

I:

S: В оптимальном решении задачи все искусственные переменные (ИП) должны быть

-: больше нуля.

-: не равными нулю.

+: равными нулю.

-: равными нулю или больше нуля.

I:

S: В Оптимальной Задаче на максимум ИП в целевой функции задачи должны иметь

-: небольшие отрицательные коэффициенты (-М)

+: большие отрицательные коэффициенты (-М)

-: большие положительные коэффициенты (+М)

-: небольшие положительные коэффициенты (+М)

I:

S: Множество переменных, образующих единичную подматрицу, принимается за начальное базисное решение.

-: Значения этих переменных равны свободным членам. Все остальные вне базисные переменные не равны нулю.

-: Значения этих переменных равны нулю. Все остальные вне базисные переменные равны свободным членам.

-: Значения этих переменных равны нулю. Все остальные вне базисные переменные не равны нулю.

+: Значения этих переменных равны свободным членам. Все остальные вне базисные переменные равны нулю.

I:

S: Имеющееся базисное решение оптимально, если все оценки коэффициентов целевой функции

+: отрицательны или равны нулю

-: не отрицательны или равны нулю

-: не отрицательны

-: равны нулю

I:

S: В оптимизационных задачах на min обычно коэффициенты при искусственных переменных

+: в 1000 раз должны быть больше, чем значения коэффициентов при основных переменных.

-: в 10 раз должны быть больше, чем значения коэффициентов при основных переменных.

-: в 1000 раз должны быть меньше, чем значения коэффициентов при основных переменных.

-: в 10 раз должны быть меньше, чем значения коэффициентов при основных переменных.

I:

S: Как называются переменные двойственной задачи?

-: дополнительными переменными

-: объективно обусловленными переменными

+: объективно обусловленными оценками

-: искусственными переменными

I:

S: Если объективно обусловленная оценка некоторого ресурса больше нуля (строго положительна), то этот ресурс

-: не полностью расходуется в процессе выполнения оптимального плана.

-: частично расходуется в процессе выполнения оптимального плана.

+: полностью (без остатка) расходуется в процессе выполнения оптимального плана.

-: перерасходуется в процессе выполнения оптимального плана.

I:

S: Если в оптимальном плане какой-то ресурс используется не полностью, то его объективно обусловленная оценка

-: больше нуля.

+: обязательно равна нулю.

-: меньше нуля.

-: иногда больше нуля.

I:

S: Изменение в некоторых пределах исходных условий задачи свидетельствует о

+: конкретности объективно обусловленных оценок

-: устойчивости объективно обусловленных оценок

-: неизменности обусловленных оценок

-: неопределенности объективно обусловленных оценок

I:

S: Ресурс, объективно обусловленная оценка которого равна нулю,

-: дефицитен

-: слегка дефицитен

-: сильно дефицитен

+: не дефицитен

I:

S: Ресурс, объективно обусловленная оценка которого больше нуля,

-: не дефицитен

-: избыточен

+: дефицитен

-: слегка дефицитен

I:

S: Объективно обусловленные оценки выступают как мера влияния ограничений на целевую функцию при изменении данного ресурса (ограничения) на

-: малую величину.

-: единицу.

+: большую величину (в 1000 раз).

-: предельно малую величину.

I:

S: Могут ли объективно обусловленные оценки выступать как меры взаимозаменяемости ресурсов (ограничений)?

-: нет

-: иногда

+: да

-: очень редко

I:

S: При существенном изменении исходных условий задачи,

-: система объективно обусловленных оценок меняется незначительно.

-: система объективно обусловленных оценок не меняется.

-: система объективно обусловленных оценок меняется крайне редко.

+: обычно, получается другая система объективно обусловленных оценок.

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. Чему равны x1 и x2?

-: 0;14

+: 6; 8

-: 12;0

-: 4;10

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. Чему равна целевая функция?

-: 74

-: 126

-: 158

-: 124

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. Сколько ресурса А останется в избытке?

-: 2

+: 0

-: 4

-: 1

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>;max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. Сколько ресурса В останется в избытке?

-: 4

-: 2,5

-: 12

+: 0

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. Чему равны объективно обусловленные оценки?

+: 4,57; 0,29

-: 3,24; 0,16

-: 0,64; 4,86

-: 2,46; 0,48

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. Как запишется целевая функция двойственной задачи?

-: Z(x)=10y1+8y2=>min

+: Z(x)=24y1+50y2=>min

-: Z(x)=2y1+3y2=>min

-: Z(x)=1,5y1+4y2=>min

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. Как запишутся ограничения двойственной задачи?

-: 2y1+3y2>=24 1,5y1+4y2>=50

-: 2y1+3y2<=10; 1,5y1+4y2<=8

+: 24y1+50y2>=10; 1,5y1+4y2>=8

-: 2y1+3y2>=10; 1,5y1+4y2>=8

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. В каком отношении ресурсы А и В могут быть взаимозаменяемы?

+: 1:16

-: 1:2,2

-: 1:4

-: 1:18

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2==>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. Чему равна целевая функция двойственной задачи?

-: 148

+: 124

-: 112

-: 164

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. На сколько изменится целевая функция, если ресурс А увеличить на 1?

+: +4,57

-: +0,29

-: -0,29

-: -4,57

I:

S: Пусть экономико-математическая модель оптимизационной задачи имеет вид: F(x)=10x1+8x2=>max; ограничения: по ресурсу А 2x1+1,5x2<=24; по ресурсу В 3x1+4x2<=50. На сколько изменится целевая функция, если ресурс В увеличить на 1?

-: -4,57

-: +4,57

-: +0,58

+: +0.29

I:

S: На первом этапе решения задачи оптимального раскроя материалов определяют

-: интенсивность использования рациональных способов раскроя.

-: целевую функцию.

+: рациональные способы раскроя материла.

-: систему ограничений.

I:

S: На втором этапе решения задачи оптимального раскроя материалов определяют

-: рациональные способы раскроя.

+: интенсивность использования рациональных способов раскроя.

-: целевую функцию.

-: область допустимых решений.

I:

S: Способ раскроя единицы материала называется рациональным (парето-оптимальным), если

-: уменьшение числа заготовок одного вида возможно только за счет сокращения числа заготовок другого вида.

-: увеличение числа заготовок одного вида возможно только за счет увеличения числа заготовок другого вида.

-: уменьшение числа заготовок одного вида возможно только за счет увеличения числа заготовок другого вида.

+: увеличение числа заготовок одного вида возможно только за счет сокращения числа заготовок другого вида.

I:

S: В модели A раскроя с минимальным расходом материалов система ограничений определяет

-: количество материала, необходимое для выполнения заказа;

+: количество заготовок, необходимое для выполнения заказа;

-: количество отходов при выполнении заказа;

-: количество комплектов, необходимое для выполнения заказа;

I:

S: В модели B раскроя материалов целевая функция определяет

-: минимум материалов при раскрое материалов;

-: минимум комплектов при раскрое материалов;

-: минимум отходов и материалов при раскрое материалов;

+: минимум отходов при раскрое материалов;

I:

S: В модели C раскроя материалов c учетом комплектации целевая функция определяет

-: минимум комплектов, включающих заготовки различных видов;

+: максимум комплектов, включающих заготовки различных видов;

-: минимум материалов, включающих заготовки различных видов;

-: минимум отходов, включающих заготовки различных видов;

I:

S: В задачах оптимального смешения смесь должна иметь требуемые свойства, которые определяются

-: количеством ингредиентов, входящих в состав исходных компонент.

+: количеством компонент, входящих в состав исходных ингредиентов.

-: минимумом компонент, входящих в состав исходных ингредиентов.

-: максимум компонент, входящих в состав исходных ингредиентов.

I:

S: В однопродуктовых моделях оптимального смешения целевая функция - это

-: максимум прибыли от полученной смеси

-: минимум прибыли от полученной смеси

-: максимум затрат на получение смеси

+: минимум затрат на получение смеси

I:

S: В однопродуктовых моделях оптимального ограничения определяют

-: содержание ингредиентов в смеси;

+: содержание компонент в смеси;

-: содержание компонент и ингредиентов в смеси;

-: минимум ингредиентов в смеси;

I:

S: В однопродуктовых задачах оптимального смешения могут ли присутствовать также ограничения на общий объем смеси и ограничения на количество используемых ингредиентов?

-: нет

-: очень редко

-: изредка

+: да

I:

S: В модели B (рецепт смеси) содержатся следующие ограничения:

-: по ингредиентам; по сумме долей, равных 1.

-: по компонентам; по сумме долей, равных 1.

+: по компонентам; по ингредиентам; по сумме долей, равных 1.

-: по компонентам; по ингредиентам.

I:

S: В многопродуктовой задаче обычно используется критерий

+: максимизации прибыли.

-: максимизации дохода.

-: минимизации затрат.

-: максимизации затрат.

I:

S: Оптимальный план предприятия по выпуску нескольких видов продукции из трех видов сырья имеет вид X = (0; 25; 0; 10; 15; 0; 0). Какие виды продукции в условиях оптимального плана не выпускаются предприятием?

-: первый вид;

+: первый, третий, шестой и седьмой;

-: первый и третий;

-: второй четвертый и пятый виды продукции.

I:

S: Линейность связей в экономике есть:

+: необходимое упрощение;

-: объективная реальность;

-: произвольное допущение;

Дата добавления: 2015-04-24