Графический способ решения задачи линейного программирования это тест
- Вы здесь:
- Главная
- Для ВУЗов
- Математика
- Линейное программирование
Авторизация
Сайты партнеры:
Для быстрого поиска по странице используйте комбинацию клавиш Ctrl+F и в появившемся окне напечатайте слово запроса (или первые буквы)
Линейное программирование
Модель – это
аналог (образ) оригинала, но построенный средствами и методами отличными от оригинала
подобие оригинала
копия оригинала
Экономико-математическая модель – это
математическое представление экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.)
качественный анализ и интуитивное представление объектов, задач, явлений, процессов экономической системы и ее параметров
эвристические описание экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.)
Метод – это
подходы, пути и способы постановки и решения той или иной задачи в различных областях человеческой деятельности
описание особенностей задачи (проблемы) и условий ее решения
требования к условиям решения той или иной задачи
ЭММ позволяют
сделать вывод о поведении объекта в будущем
управлять объектом
выявить оптимальный способ действия
выявить и формально описать связи между переменными, которые характеризуют исследования
Экономико-математическая модель межотраслевого баланса – это
макроэкономическая, детерминированная, имитационная, матричная модель
микроэкономическая, детерминированная, балансовая, регрессионная модель
макроэкономическая, детерминированная, балансовая, матричная модель
макроэкономическая, вероятностная, имитационная, матричная модель
Найти экстремум функции f(x) при выполнении ограничений Ri(x) = ai, φ (x) ≤ bj, наложенных на параметры функции – это задача
условной оптимизации
линейного программирования
безусловной оптимизации
нелинейного программирования
динамического программирования
Задача, включающая целевую функцию f и функции Ф, входящие в ограничения, является задачей линейного программирования, если
все Ф и f являются линейными функциями относительно своих аргументов
все Ф являются линейными функциями относительно своих аргументов, а функция f – нелинейна
функция f является линейной относительно своих аргументов, а функции Ф – нелинейны
только часть функций Ф и функция f являются линейными относительно своих аргументов
Множество всех допустимых решений системы задачи линейного программирования является
выпуклым
вогнутым
одновременно выпуклым и вогнутым
Если задача линейного программирования имеет оптимальное решение, то целевая функция достигает нужного экстремального значения в одной из
вершин многоугольника (многогранника) допустимых решений
внутренних точек многоугольника (многогранника) допустимых решений
точек многоугольника (многогранника) допустимых решений
В задачах линейного программирования решаемых симплекс-методом искомые переменные должны быть
Неотрицательными
положительными
свободными от ограничений
любыми
Симплексный метод решения задач линейного программирования включает
определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана)
определение правила перехода к не худшему решению
проверку оптимальности найденного решения
определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана), определение правила перехода к не худшему решению, проверка оптимальности найденного решения
Графический способ решения задачи линейного программирования – это
построение прямых, уравнения которых получаются в результате замены в ограничениях знаков неравенств на знаки точных равенств
нахождение полуплоскости, определяемой каждым из ограничений задачи
нахождение многоугольника допустимых решений
построение прямой F = h = const >= 0, проходящей через многоугольник решений
построение вектора C, перпендикулярного прямой F = h = const
передвижение прямой F = h = const в направлении вектора C (в сторону увеличения h), в результате чего находят либо точку (точки), в которой целевая функция принимает максимальное значение, либо устанавливают неограниченность сверху функции на множестве допустимых решений
определение координат точки максимума функции и вычисление значения целевой функции в этой точке
Задача линейного программирования не имеет конечного оптимума, если
в точке А области допустимых значений достигается максимум целевой функции F
в точке А области допустимых значений достигается минимум целевой функции F
система ограничений задачи несовместна
целевая функция не ограничена сверху на множестве допустимых решений
Источник
Тест с ответами Линейное программирование
I вариант.
1. Модель – это
а) аналог (образ) оригинала, но построенный средствами и методами отличными от оригинала +
б) подобие оригинала
в) копия оригинала
2. Экономико-математическая модель – это
а) математическое представление экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.) +
б) качественный анализ и интуитивное представление объектов, задач, явлений, процессов экономической системы и ее параметров
в) эвристические описание экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.)
3. Метод – это
а) подходы, пути и способы постановки и решения той или иной задачи в различных областях человеческой деятельности +
б) описание особенностей задачи (проблемы) и условий ее решения
в) требования к условиям решения той или иной задачи
4. Выберите неверное утверждение
а) ЭММ позволяют сделать вывод о поведении объекта в будущем
б) ЭММ позволяют управлять объектом +
в) ЭММ позволяют выявить оптимальный способ действия
г) ЭММ позволяют выявить и формально описать связи между переменными, которые характеризуют исследования
5. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса – это
а) макроэкономическая, детерминированная, имитационная, матричная модель
б) микроэкономическая, детерминированная, балансовая, регрессионная модель
в) макроэкономическая, детерминированная, балансовая, матричная + модель
г) макроэкономическая, вероятностная, имитационная, матричная модель
6. Найти экстремум функции f(x) при выполнении ограничений Ri(x) = ai, φ (x) ≤ bj, наложенных на параметры функции – это задача
а) условной оптимизации +
б) линейного программирования
в) безусловной оптимизации
г) нелинейного программирования
д) динамического программирования
7. Задача, включающая целевую функцию f и функции Ф, входящие в ограничения, является задачей линейного программирования, если
а) все Ф и f являются линейными функциями относительно своих аргументов +
б) все Ф являются линейными функциями относительно своих аргументов, а функция f – нелинейна
в) функция f является линейной относительно своих аргументов, а функции Ф – нелинейны
г) только часть функций Ф и функция f являются линейными относительно своих аргументов
8. Множество всех допустимых решений системы задачи линейного программирования
а) является
б) выпуклым +
в) вогнутым
г) одновременно выпуклым и вогнутым
9. Если задача линейного программирования имеет оптимальное решение, то целевая функция достигает нужного экстремального значения в одной из:
а) вершин многоугольника (многогранника) допустимых решений +
б) внутренних точек многоугольника (многогранника) допустимых решений
в) точек многоугольника (многогранника) допустимых решений
10. В задачах линейного программирования решаемых симплекс-методом искомые переменные должны быть
а) Неотрицательными +
б) положительными
в) свободными от ограничений
г) любыми
11. Симплексный метод решения задач линейного программирования включает:
а) определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана)
б) определение правила перехода к не худшему решению
в) проверку оптимальности найденного решения
г) определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана), определение правила перехода к не худшему решению, проверка оптимальности найденного решения +
12. Задача линейного программирования не имеет конечного оптимума, если
а) в точке А области допустимых значений достигается максимум целевой функции F
б) в точке А области допустимых значений достигается минимум целевой функции F
в) система ограничений задачи несовместна
г) целевая функция не ограничена сверху на множестве допустимых решений +
13. При приведении задачи линейного программирования (ЛП) к виду основной задачи ЛП ограничения вида «
Источник
Тест по разделу МДК 02.01.01 «Линейное программирование»
1. Модель – это
1) аналог (образ) оригинала, но построенный средствами и методами отличными от оригинала +
2) подобие оригинала
3)копия оригинала
2. Экономико-математическая модель – это
1) математическое представление экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.) +
2) качественный анализ и интуитивное представление объектов, задач, явлений, процессов экономической системы и ее параметров
3) эвристические описание экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.)
3. Метод – это
1) подходы, пути и способы постановки и решения той или иной задачи в различных областях человеческой деятельности +
2) описание особенностей задачи (проблемы) и условий ее решения
3) требования к условиям решения той или иной задачи
4. Задача, включающая целевую функцию f и функции Ф, входящие в 1) ограничения, является задачей линейного программирования, если
1) все Ф и f являются линейными функциями относительно своих аргументов +
2) все Ф являются линейными функциями относительно своих аргументов, а функция f – нелинейна
3) функция f является линейной относительно своих аргументов, а функции Ф – нелинейны
4) только часть функций Ф и функция f являются линейными относительно своих аргументов
5. Множество всех допустимых решений системы задачи линейного программирования является
1) выпуклым +
2) вогнутым
3) одновременно выпуклым и вогнутым
6. Если задача линейного программирования имеет оптимальное решение, то целевая функция достигает нужного экстремального значения в одной из
1) вершин многоугольника (многогранника) допустимых решений +
2) внутренних точек многоугольника (многогранника) допустимых решений
3) точек многоугольника (многогранника) допустимых решений
7. В задачах линейного программирования решаемых симплекс-методом искомые переменные должны быть
1) неотрицательными +
2) положительными
3) свободными от ограничений
4) любыми
8. Симплексный метод решения задач линейного программирования включает
1) определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана)
2) определение правила перехода к не худшему решению
проверку оптимальности найденного решения
3) определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана), определение правила перехода к не худшему решению, проверка оптимальности найденного решения +
9. Графический способ решения задачи линейного программирования – это
1) построение прямых, уравнения которых получаются в результате замены в ограничениях знаков неравенств на знаки точных равенств
2) нахождение полуплоскости, определяемой каждым из ограничений задачи
3) нахождение многоугольника допустимых решений
4) построение прямой F = h = const >= 0, проходящей через многоугольник решений
5) построение вектора C, перпендикулярного прямой F = h = const
6) передвижение прямой F = h = const в направлении вектора C (в сторону увеличения h), в результате чего находят либо точку (точки), в которой целевая функция принимает максимальное значение, либо устанавливают неограниченность сверху функции на множестве допустимых решений
7) определение координат точки максимума функции и вычисление значения целевой функции в этой точке
8) все перечисленные ответы в этом задании +
10. Задача линейного программирования не имеет конечного оптимума, если
1) в точке А области допустимых значений достигается максимум целевой функции F
2) в точке А области допустимых значений достигается минимум целевой функции F
3) система ограничений задачи несовместна
4) целевая функция не ограничена сверху на множестве допустимых решений +
11. Модель задачи линейного программирования, в которой целевая функция исследуется на максимум и система ограничений задачи является системой уравнений, называется
1) стандартной
2) канонической +
3) общей
4) основной
5) нормальной
12. В линейных оптимизационных моделях, решаемых с помощью геометрических построений число переменных должно быть
1) не больше двух +
2) равно двум
3) не меньше двух
4) не больше числа ограничений +2
5) сколько угодно
13. Задача линейного программирования может достигать максимального значения
1) только в одной точке
2) в двух точках
3) во множестве точек +
4) в одной или двух точках
5) в одной или во множестве точек
14. Если в прямой задаче, какое либо ограничение является неравенством, то в двойственной задаче соответствующая переменная
1) неотрицательна +
2) положительна
3) свободна от ограничений
4) отрицательная
15. Транспортная задача является задачей …. Программирования
1) динамического
2) нелинейного
3) линейного +
4) целочисленного
5) параметрического
16. Если в транспортной задаче объем спроса равен объему предложения, то такая задача называется
1) замкнутой
2) закрытой +
3) сбалансированной
4) открытой
5) незамкнутой
17. Если в транспортной задаче объем запасов превышает объем потребностей, в рассмотрение вводят
1) фиктивный пункт производства
2) фиктивный пункт потребления +
3) изменения структуры не требуются
Источник
