A) Liczenie liczb pierwszych B) Rozwiązywanie równań C) Generowanie liczb losowych D) Minimalizacja lub maksymalizacja funkcji celu
A) Wzór matematyczny B) Wynik końcowy C) Początkowe przypuszczenie D) Ograniczenie możliwych rozwiązań
A) Maksymalizacja B) Minimalizacja C) Uproszczenie D) Randomizacja
A) Generuje losowe rozwiązania B) Ocenia wpływ zmian parametrów na rozwiązanie C) Znajduje globalne optimum D) Wybiera najlepszy algorytm
A) Funkcja ograniczenia B) Losowa operacja matematyczna C) Funkcja, która ma zostać zoptymalizowana lub zminimalizowana D) Równanie bez zmiennych
A) Rozwiązanie bez ograniczeń B) Rozwiązanie losowe C) Nieprawidłowe rozwiązanie D) Rozwiązanie spełniające wszystkie ograniczenia
A) Przestrzeń rozwiązań B) Obszar poza ograniczeniami C) Region z maksymalną wartością D) Zbiór wszystkich wykonalnych rozwiązań
A) Próba i błąd B) Zgadnij i sprawdź C) Symulowane wyżarzanie D) Metoda simpleks
A) Projektowanie algorytmów B) Analiza ilościowa C) Maksymalizacja funkcji D) Programowanie matematyczne
A) Na jedną: optymalizację ogólną. B) Na dwie: optymalizację dyskretną i optymalizację ciągłą. C) Na cztery: optymalizację kombinatoryczną, stochastyczną, dynamiczną i odporną. D) Na trzy: programowanie liniowe, nieliniowe i całkowitoliczbowe.
A) Programowanie liniowe B) Optymalizacja ciągła C) Optymalizacja dyskretna D) Programowanie nieliniowe
A) Programowanie całkowitoliczbowe B) Optymalizacja dyskretna C) Optymalizacja kombinatoryczna D) Optymalizacja ciągła
A) Optymalizacja lokalna B) Programowanie liniowe C) Optymalizacja globalna D) Matematyka dyskretna
A) 3 B) 1 C) 4 D) 5
A) x = ∞ B) x = -1 C) x = 1 D) x = 0
A) Tak, jest to nieskończoność. B) Tak, jest to 2. C) Nie, funkcja ta nie jest ograniczona. D) Tak, jest to minus nieskończoność.
A) Fermat B) George B. Dantzig C) Leonid Kantorowicz D) John von Neumann
A) 1950 B) 1947 C) 1939 D) 1960
A) Macierze półuścięte. B) Zmienne binarne. C) Zmienne dyskretne. D) Zmienne ciągłe.
A) Zmniejsza liczbę możliwych rozwiązań. B) Upraszcza problem. C) Eliminuje kompromisy. D) Zwiększa złożoność.
A) Nieskuteczny B) Gorszy C) Suboptymalny D) Optymalny według Pareto
A) Projektant systemu B) Osoba podejmująca decyzje C) Niezależny ekspert D) Algorytm optymalizacji
A) Poprzez analizę danych historycznych. B) Automatycznie przez algorytm. C) Poprzez interaktywne sesje z osobą podejmującą decyzje. D) Poprzez pominięcie mniej istotnych celów.
A) Optymalizacja globalna. B) Optymalizacja wielomodalna. C) Problem wykonalności. D) Problem istnienia.
A) Warunki drugiego rzędu B) Warunki wykonalności C) Warunki Karusha-Kuhna-Tuckera D) Warunki pierwszego rzędu
A) Relaksacja Lagrange'a. B) Metody punktów wewnętrznych. C) Metody poszukiwania kierunku. D) Regiony zaufania.
A) Relaksacja Lagrange'a. B) Metody poszukiwań kierunkowych. C) Estymacja momentu pozytywnego-negatywnego. D) Obszary zaufania.
A) Metoda elipsoidy B) Metody punktów wewnętrznych C) Metoda jednoczesnego zaburzenia i aproksymacji stochastycznej (SPSA) D) Algorytmy optymalizacji kwantowej
A) Metoda stochastycznej aproksymacji z jednoczesnymi perturbacjami B) Metody gradientu skoordynowanego C) Metoda gradientu D) Metody quasi-Newtona
A) Inżynieria, szczególnie inżynieria lotnicza i kosmiczna. B) Mikroekonomia. C) Kosmologia i astrofizyka. D) Inżynieria elektryczna.
A) Inżynieria sterowania B) Modelowanie molekularne C) Inżynieria lądowa D) Badania operacyjne |