A) Розв'язування рівнянь B) Мінімізувати або максимізувати цільову функцію C) Генерація випадкових чисел D) Підрахунок простих чисел
A) Математична формула B) Обмеження щодо можливих рішень C) Початкове припущення D) Кінцевий результат
A) Максимізація B) Мінімізація C) Спрощення D) Рандомізація
A) Вибирає найкращий алгоритм B) Знаходить глобальний оптимум C) Генерує випадкові рішення D) Оцінює вплив зміни параметрів на рішення
A) Функція обмеження B) Випадкова математична операція C) Рівняння без змінних D) Функція, яку потрібно оптимізувати або мінімізувати
A) Симплексний метод B) Спроби та помилки C) Вгадай і перевір D) Імітація відпалу
A) Рішення без обмежень B) Випадкове рішення C) Неправильне рішення D) Рішення, яке задовольняє всім обмеженням
A) Набір усіх можливих рішень B) Регіон з максимальним значенням C) Область за межами обмежень D) Простір рішень
A) Математичне програмування B) Максимізація функції C) Розробка алгоритмів D) Кількісний аналіз
A) Дві: дискретна оптимізація та безперервна оптимізація. B) Три: лінійна, нелінійна та цілочисельна оптимізація. C) Чотири: комбінаторна, стохастична, динамічна та робастна оптимізація. D) Одна: загальна оптимізація.
A) Нелінійне програмування B) Неперервна оптимізація C) Лінійне програмування D) Дискретна оптимізація
A) Цілочисельне програмування B) Дискретна оптимізація C) Неперервна оптимізація D) Комбінаторна оптимізація
A) Лінійне програмування B) Дискретна математика C) Глобальна оптимізація D) Локальна оптимізація
A) 3 B) 4 C) 5 D) 1
A) x = ∞ B) x = -1 C) x = 1 D) x = 0
A) Так, воно дорівнює 2. B) Так, воно дорівнює нескінченності. C) Ні, вона не має обмежень. D) Так, воно дорівнює мінус нескінченності.
A) Леонід Канторович B) П'єр Ферма C) Джон фон Нейман D) Джордж Б. Данциг
A) 1947 B) 1939 C) 1960 D) 1950
A) Бінарні змінні. B) Напіввизначені матриці. C) Неперервні змінні. D) Дискретні змінні.
A) Збільшує складність. B) Зменшує кількість можливих рішень. C) Усуває компроміси. D) Спрощує задачу.
A) Парето-оптимальний B) Гірший C) Субоптимальний D) Неефективний
A) Алгоритм оптимізації B) Розробник системи C) Приймач рішень D) Зовнішній експерт
A) Автоматично за допомогою алгоритму. B) Ігноруючи менш важливі критерії. C) За допомогою аналізу історичних даних. D) За допомогою інтерактивних сесій з приймачем рішень.
A) Задача перевірки допустимості. B) Задача існування рішення. C) Багатомодальна оптимізація. D) Глобальна оптимізація.
A) Умови Каруша-Куна-Таккера B) Умови першого порядку C) Умови допустимості D) Умови другого порядку
A) Методи лінійного пошуку. B) Методи довіри. C) Методи внутрішніх точок. D) Метод лагранжевої релаксації.
A) Лінійний пошук. B) Області довіри. C) Лагранжева релаксація. D) Оцінка позитивного-негативного моменту.
A) Еліпсоїдний метод B) Квантові алгоритми оптимізації C) Методи внутрішньої точки D) Одночасна стохастична апроксимація з пертурбаціями (SPSA)
A) Одночасна стохастична апроксимація з пертурбаціями B) Метод градієнтного спуску C) Методи координатного спуску D) Методи квазі-Ньютона
A) Інженерія, особливо аерокосмічна інженерія. B) Космологія та астрофізика. C) Мікроекономіка. D) Електротехніка.
A) Будівельна інженерія B) Молекулярне моделювання C) Дослідження операцій D) Системне управління |