Worksheets51-75
Total questions: 25
Worksheet time: 25mins
В какой из нижеприведённых моделей целевая функция присутствует в явном виде?
Балансовые и имитационные модели
Балансовая модель
Имитационная модель
Оптимизационнная модель
оптимизационные и балансовые моедли
Какие параметры ЭММ считаются управляющими параметрами?
те параметры, которые входят только в систему ограничений
те параметры, значение которых однозначно определены
те параметры которые входят только в целевую функцию
те параметры, значения которых определяются только после решения модели
те параметры, значения которых отыскиваются в процессе решеения ЭММ
Какие параметры ЭММ считаются управляемыми параметрами?
те параметры, которые входят только в систему ограничений
те параметры, значения которых определяются только после решения модели
те параметры, значения которых отыскиваются в процессе построения ЭММ
те параметры, значение которых однозначно определены
те параметры которые входят только в целевую функцию
Чем отличается оптимизационная моедль от балансовой модели?
В оптимизационной модели отыскивается максимальное значение целевой функции, а в баласновойминимальное значение
В оптимизационной модели отыскивыается минимальное значение целевой функции, а в баласновой максимальное значение
В оптимизационной модели ставится задача выбора наилучшего варианта поведения экономической системы среди доппустимых, а в балансовой моделиколичественного анализа существующих зависимостей между показателями
В оптимизационной модели ставится задача количественного анализа зависимостей между показателями экономической системы, а в балансовой выбора наилучшего варианта поведения
между этими моедлями нет существенных различий
Пусть дана много креториальная модель с 2мя целевыми функциями. При построении компромисной модели получены следующие дополнительные ограничения: 2x1+x2+57x3≥57, 5x1-2x2-40x3≤40. Определить экстремумы заданных частных критериев оптимальности
minZ1=57, maxZ2=40
minZ1=57, minZ2=40
maxZ1=57, minZ2=40
maxZ1=57, maxZ2=40
maxZ1=140, maxZ2=157
пусть дана многокреториальная модель с 2мя целевыми функциями. При построении компромистной модели получены следующие дополнительные ограничения: x1+5x2+124x3≥124, 5x+4x2+224x3≥224. Определить экстремумы заданных частных критериев оптимальности
minZ1=224, maxZ2=124
maxZ1=224, minZ2=124
maxZ1=124, maxZ2=224
maxZ1=124, minZ2=224
minZ1=124, maxZ2=224
пусть дана многокреториальная модель с 2мя целевыми функциями. При построении компромистной модели получены следующие дополнительные ограничения: 2x1-x2- 224x3≤224, x+5x2-60x3≤60. Определить экстремумы заданных частных критериев оптимальности
maxZ1=2 minZ2=5
minZ1=60, maxZ2=224
maxZ1=224,
maxZ2=60
minZ1=224, minZ2=60
maxZ1=60, maxZ2=224
пусть дана многокреториальная модель с 2мя целевыми функциями. При построении компромистной модели получены следующие дополнительные ограничения: x1+7x2-8x3≥8, xx2-2x3≤2. Определить экстремумы заданных частных критериев оптимальности
maxZ1=10, minZ2=6
maxZ1=8, minZ2=2
maxZ1=2, minZ2=8
maxZ1=8, minZ2=2
maxZ1=16, minZ2=4
Устойчивость ЭММэто
существование двойственной модели для данной модели
не противоречивость условий модели
неизменность оптимального плана при изменениях коэффициентов целевой функции
степень влияния изменений правых частей ограничений на значение целевой функции
существование хотя бы одного метода решеения модели
Применение графического метода для решения линейной модели оптимизации экономической системы зависит:
от числа ограничений модели
от числа экзогенных параметров модели
от числа эндогенных параметров моедли
от характера ограничений модели
от количества целевых функций модели
Какие линейные модели оптимизации экономических систем целесообразнее решить графическим способом?
только тех моделей, для которых двлйственные модели не существуют
толькол те модели, у котороых число управляемых прараметров равно двум
только тех моделей, у которого область допустимых решеений не пусто
только тех моделей, для которых двлйственные модели существуют
только тех моделей, у которых разность между управляющими и управляемыми параметрами не больше двух
Под областью допустимых решений линейных моделей оптимизации понимается:
множество точек nмерного пространств, координаты которых доставит целевой функции экстремальное значение
Выпуклый многоранник n мерного пространства, образуемый пересечением областей допустимых решеений всех ограничений этих моделей
множество точек nмерного пространств, координаты которых доставит целевой функции минимальное значение
множество точек nмерного пространства, координаты которых доставит целевй функции максимальное значение
любой многогранник в n мерном пространстве, где значения координатов точек неотрицательны
Если ограничения линейной модели оптимизации размерностью m▪n (mчисло ограничений, nчисло эндогенных параметров) заданы в виде уравнений, то в каком случае её можно решить графичепским способом? 1. только если n=2, 2. только если m=2, 3. только если n-m=2, 4. только если m-n=2
1.0
3.0
2.0
1 и 3
1 и 4
Выбрать правильную формулировку из следующих рассуждений относительно алгоритма решения задачи линейного программирования графическим способом:
Графическим способом разрешимы только задачи линейного программирования с тремя переменными
Графическим способом разрешимы только задачи линейного программирования с двумя и тремя переменными, однако данный способ обычно применяется для решения задач с двумя переменными
Графическим способом разрешимы только задачи линейного программирования с двумя переменными
Графическим способом разрешимы только задачи линейного программирования с одной переменной
Графическим способом разрешима любая задача линейного программирования
Выбрать правильную формулировку из следующих рассуждений относительно алгоритма решения задачи линейного программирования графическим способом:
Для построения множества решений необходимо построить ее двойственную задачу
Множество решений задачи формируется от пересечения областей решений отдельных ограничений
Для построения множества решений необходимо отыскать многоугольник, образуемый прямыми
Для построения множества решений необходимо отыскать четырехугольник, образуемый прямыми
Для построения множества решений необходимо отыскать треугольник, образуемый прямыми
Выбрать правильную формулировку из следующих рассуждений относительно алгоритма решения задачи линейного программирования графическим способом:
Множество решений задачи может быть как ограниченной, так и неограниченной областью, но никогда не выпукло
Множество решений задачи может быть как ограниченной, так и неограниченной областью, но всегда выпукло
Множество решений задачи может быть как ограниченной, так и неограниченной областью
Множество решений задачи всегда есть неограниченное множество
Множество решений задачи всегда есть ограниченное множество
Выбрать правильный ответ из нижеприведенных рассуждений относительно алгоритма решения линейной модели оптимизации графическим способом:
Для построения многоугольника решений модели необходимо построить области решений каждого ограничения задачи
Для построения многоугольника решений модели необходимо знаки «³» в ограничениях заменять строгими неравенствами, а знаки «£» оставлять без изменения
Для построения многоугольника решений модели необходимо знаки «£» в ограничениях заменять строгими неравенствами, а знаки «³» оставлять без изменения
Для построения многоугольника решений модели необходимо заменить знаки неравенств в ограничениях равенствами и построить прямые
Для построения многоугольника решений модели необходимо заменить знаки «³» в ограничениях знаками «£»
Выбрать правильный ответ нижеприведенного вопроса, связанного с алгоритмом решения линейной модели оптимизации графическим способом:Если многоугольник решений модели линейного программирования представляет собой неограниченную область и прямая Z=0 постоянно пересекает данную область и ни в одной точке не является опорной к нему, то:
Целевая функция в данной области ограничена сверху и не ограничена снизу
Условия модели противоречиво и она не имеет решения
Целевая функция в данной области не ограничена как сверху, так и снизу
Целевая функция в данной области ограничена как сверху, так и снизу
Целевая функция в данной области ограничена снизу и не ограничена сверху
Выбрать правильный ответ на поставленный вопрос: При n>3 линейная модель оптимизации задача линейного программирования разрешима Графическим способом, если выполняется следующее условие:
В задаче разность между числом переменных и количеством ограничений должна быть равна двум, а среди
В задаче разность между числом переменных и количеством ограничений должна быть равна двум
Задача должна содержать более 3х ограничений
Задача должна содержать n неизвестных и m линейно независимых уравнений и n и m должны быть связаны соотношением n-m=2
ограничений хотя бы одно условие должно быть равенством oграничения задачи должны состоять только из уравнений
Выбрать правильную формулировку следующего определения относительно алгоритма решения линейной модели оптимизации графическим способом:
Если условия модели не противоречивы, то максимальное значение целевой функции может получится в любой точке соответствующего пространства
В зависимости от коэффициентов целевой функции ее максимальное значение может получиться в любой угловой точке многоугольника решений
Целевая функция модели может достичь своего наибольшего значения в любой точке многоугольника решений
Целевая функция модели достигает своего максимального значения в наиболее близкой к началу координат угловой точке многоугольника решений.
Целевая функция модели достигает своего максимального значения в наиболее отдаленной от начала координат угловой точке многоугольника решений.
Выбрать правильную формулировку следующего определения относительно алгоритма решения линейной модели оптимизации со смешанными ограничениями Симплекс методом:
Модель со смешанными ограничениями неразрешима Симплекс методом
Для решения модели со смешанными ограничениями Симплекс методом предварительно все нули, стоящие в Симплекс таблице слева, перебрасываются наверх таблицы и столбцы, соответствующие этим нулям вычеркиваются
Алгоритм решения модели со смешанными ограничениями идентичен с алгоритмом решения задачи на максимум Симплекс методом.
Алгоритм решения модели со смешанными ограничениями идентичен с алгоритмом решения задачи линейного программирования на минимум Симплекс методом.
Для решения модели со смешанными ограничениями Симплекс методом первоначально нужно составить двойственную задачу к заданной задаче
На основе какой Симплекс таблицы можно сделать вывод о том, что условия модели линейной оптимизации для случая Z→max противоречива?
Если в строке, соответствующей отрицательному свободному члену нет ни одного отрицательного элемента
Если в таблице все свободные члены отрицательны
Если в строке, соответствующей отрицательному свободному члену нет ни одного положительного элемента
Если в таблице все свободные члены равны нулю
Если в таблице все свободные члены положительны
В чём принципиальное отличие графического метода от симплекс метода
Графический метод предусматривает геометрического отображения процесса отыскания оптимального плана, тогда как симплекс методматематического отображения
графический метод способствует решщению и исходной и двойствыенной модели, тогда как симплекс метод только исходной модели
графический метод способствует решению любой модели, тогда как симплекс методтолько линейной модели
В этих алгоритмах нет принципиального различия
графический метод есть универсальный метод, тогда как симплекс метод применим для решеения узкого класса не линейныйх моделей
Если модель экономической системы есть линейная оптимизационная модель, то
она разрешима симплекс методом лищь в том случае, если эндогенные параметры одно индексные
она разрешима симплекс методом лищь в том случае, если эндогенные параметры двухиндексные
она всегда разрешима симплекс методом
она разрешима симплекс методом лищь в том случае, если все ограничения являются уравнениями
она разрешима симплекс методом лищь в том случае, если все ограничения являются неравенствами
Какое из нижеприведённых высказываний неверно?
если в линейной модели оптимизации все ограничения заданы в виде линейных уравнений, то она разрешима симплекс методом
если в линейной модели оптимизации число переменных больше трёх, то она разрешима графическим методомметодом
если в линейной модели оптимизации все ограничения заданы в виде линейных неравенств, то она разрешима симплекс методом
если в линейной модели оптимизации число переменных иеньше трёх, то она разрешима и графическим методом и симплекс методом
если в линейной модели оптимизации число переменных больше трёх, то она разрешима симплекс методом
