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