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