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