A) Denklem çözme B) Asal sayıları sayma C) Bir amaç fonksiyonunu minimize veya maksimize etme D) Rastgele sayı üretme
A) Matematiksel formül B) Nihai sonuç C) Olası çözümlere ilişkin sınırlamalar D) İlk tahmin
A) Maksimizasyon B) Randomizasyon C) Sadeleştirme D) Minimizasyon
A) Küresel optimumu bulur B) Rastgele çözümler üretir C) Parametrelerdeki değişikliklerin çözüm üzerindeki etkisini değerlendirir D) En iyi algoritmayı seçer
A) Benzetimli tavlama B) Tahmin et ve kontrol et C) Deneme ve yanılma D) Simpleks yöntem
A) Tüm kısıtlamaları karşılayan bir çözüm B) Rastgele bir çözüm C) Kısıtlama içermeyen bir çözüm D) Yanlış bir çözüm
A) Maksimum değere sahip bölge B) Kısıtlamaların dışında kalan alan C) Tüm uygulanabilir çözümlerin kümesi D) Çözüm uzayı
A) Optimize edilecek veya minimize edilecek fonksiyon B) Rastgele bir matematiksel işlem C) Değişkensiz bir denklem D) Bir kısıtlama fonksiyonu
A) Fonksiyonun maksimum değerine ulaşma B) Matematiksel programlama C) Nicel analiz D) Algoritmik tasarım
A) Bir: genel optimizasyon. B) İki: ayrık optimizasyon ve sürekli optimizasyon. C) Dört: kombinatoryal, stokastik, dinamik ve sağlam optimizasyon. D) Üç: doğrusal, doğrusal olmayan ve tamsayı programlama.
A) Ayrık optimizasyon B) Doğrusal programlama C) Sürekli optimizasyon D) Doğrusal olmayan programlama
A) Kombinatoryal optimizasyon B) Ayrık optimizasyon C) Sürekli optimizasyon D) Tamsayı programlaması
A) Doğrusal programlama B) Yerel optimizasyon C) Ayrık matematik D) Küresel optimizasyon
A) 4 B) 5 C) 3 D) 1
A) x = 1 B) x = 0 C) x = -1 D) x = ∞
A) "John von Neumann" B) "George B. Dantzig" C) "Fermat" D) "Leonid Kantorovich"
A) 1950 B) 1960 C) 1939 D) 1947
A) Sürekli değişkenler. B) Ayrık değişkenler. C) Yarı kesin matrisler. D) İkili değişkenler.
A) Problemi basitleştirir B) Çelişkileri ortadan kaldırır C) Çözüm sayısını azaltır D) Karmaşıklığı artırır
A) Pareto optimal (Pareto optimumu) B) Verimsiz C) Daha düşük kalitede D) Alt optimal
A) Sistemin tasarımcısı B) Dış bir değerlendirici C) Karar verici D) Optimizasyon algoritması
A) Algoritma tarafından otomatik olarak B) Geçmiş verilere yapılan analizler yoluyla C) Daha az önemli amaçları göz ardı ederek D) Karar vericilerle yapılan etkileşimli oturumlar aracılığıyla
A) Çok modlu optimizasyon B) Varoluş problemi C) Küresel optimizasyon D) Uygulanabilirlik problemi
A) Karush-Kuhn-Tucker koşulları B) Birinci dereceden koşullar C) İkinci dereceden koşullar D) Uygunluk koşulları
A) Lagrange gevşetme yöntemi. B) İç nokta yöntemleri. C) Güven bölgesi yöntemleri. D) Doğrusal arama yöntemleri.
A) Lagrange gevşetme. B) Güven aralıkları. C) Pozitif-negatif momentum tahmini. D) Doğrusal arama yöntemleri.
A) Eliptoid yöntemi B) İç nokta yöntemleri C) Kuantum optimizasyon algoritmaları D) Eşzamanlı pertürbasyon stokastik yaklaşımı (SPSA)
A) Eşzamanlı pertürbasyon stokastik yaklaşım B) Gradyan inişi C) Kuvasi-Newton yöntemleri D) Koordinat bazlı optimizasyon yöntemleri
A) Mikroekonomi. B) Kosmoloji ve astrofizik. C) Mühendislik, özellikle havacılık mühendisliği. D) Elektrik mühendisliği.
A) İnşaat mühendisliği B) Moleküler modelleme C) İşletme araştırmaları D) Kontrol mühendisliği |