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