Главная | Контакты | FAQ

ПОЛЕЗНОЕ Как развить коммуникабельность Почему могут возникнуть ссоры между супругами, в то время как их отношения кажутся прочными Почему появляется страх? Как стать богатым и отойти от дел молодым Советы от доктора Айболита «Как быть здоровым» Как сделать приглашение правильно Точка зрения. Как сделать сотрудника вовлеченным? Лень и как с ней бороться. Психологические аспекты Способов заработать с помощью internet Лекции по Основам предпринимательства Последнее добавление КАТЕГОРИИ АвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудит Биология Бухгалтерия Генетика География Геология Изобретательство Информатика Искусство История Компьютеры Литература Логика Маркетинг МатематикаМашиностроение Медицина Менеджмент Металлы и Сварка Механика Образование Педагогика Политика ПравоотношениеПроизводство Психология РазноеРелигия Социология Спорт Технологии Торговля Физика Философия Финансы Химия Экология Экономика	Мы приходим к следующей таблице ⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 5Следующая ⇒ 1) БП   СП -х5 -х2 х3 х4 х1   -1/12 -1/4 1/12 4/3 21/3 1/3 F   5/12 -19/3   2) БП   СП -х5 -х2 х3 х4 х1   1/12 1/4 -1/12 4/3 21/3 -1/3 F   5/12 -19/3   3) (ДА) БП   СП -х1 -х4 х3 х4 х1   5/8 3/8 21/2 -1/8 1/8 -1/2 F   -2     4) БП   СП -х1 -х4 х3 х4 х1   5/8 -3/8 21/2 1/8 -1/8 1/2 F   -2     После приведения математической модели задачи линейной оптимизации к каноническому виду мы получаем: F = 6x1 -3x2 +7x3 (min) x1≥0, x3≥0 1) F = 6x1 -3x2 +7x3 (max) xj≥0, (j= ) 2) F = -6x1 +3() -7x3 (max) x1≥0, xj≥0, (j= ), x ≥0, 3) F =- 6x1 +3x2 -7x3 (max) xj≥0, (j= ) 4) F = -6x1 +3x2 -7x3 (max) xj≥0, (j= ) Правило прямоугольника- разница между найденными произведениями делится на разрешающий элемент
Предметом «Исследования операций в экономике» является: разработка и исследование методов наиболее эффективного управления экономическими системами Предметом математического программирования является: а) любой класс задач; б) класс экстремальных задач; в) класс задач на экстремум (максимум или минимум) функции со многими неизвестными и системой ограничений на область изменения этих неизвестных.   Привести модель ЗЛП к каноническому виду: F(x) = 3X1+2X2+X3+4X4 (max) Х1+3Х2-5Х3+Х4 ≥9 5Х1-Х2-3Х3 = 6 -Х1+4Х2+2Х3-Х4 ≤4 Х1≥0 (i=1,4)   F(x) = 3X1+2X2+X3+4X4 (max) Х1+3Х2-5Х3+Х4-Х5=9 5Х1-Х2-3Х3=6 -Х1+4Х2+2Х3-Х4+Х5=4 Х1≥0 (i=1,4) ДА   Признак в симплекс-таблице неограниченности целевой функции - если в f- строке симплексной таблицы задачи линейной оптимизации есть отрицательный элемент и все элементы столбца, в котором он находится, не положительные (которому соответствует столбец, не содержащий ни одного положительного элемента) Признак оптимального решения в симплекс-таблице – в последней строке таблицы не д.б. отрицательных линий (неотрицательность элементов столбца свободных членов)   Признаком бесконечности множества оптимальных планов является: а) наличие в f-строке симплексной таблицы, содержащей оптимальный план хотя бы одного нулевого элемента; б) наличие в f-строке симплексной таблицы, содержащей оптимальный план хотя бы одного отрицательно элемента, которому соответствует столбец неположительных элементов; в) наличие в f-строке симплексной таблицы, содержащей опорный план хотя бы одного нулевого элемента; Признаком оптимальности при решении задачи максимизации линейного программирования симплексным методом является: а) неотрицательность элементов столбца свободных членов; б) неотрицательность элементов f-строки; в) неположительность элементов f-строки.   При нахождении опорного решения (в заглавном столбце имеются нулевые элементы) разрешающий столбец выбирается след образом   Принцип оптимальности Беллмана для задачи в которой решается вопрос о том, как спланировать работу группы предприятий, чтобы экономический эффект от выделенных этим предприятиям дополнительных финансовых или материальных ресурсов был максимальным, формализуется в следующее функциональное уравнение динамического программирования. 1) (ДА) 2) fn(t)= max 3) fn(xn-1, un) = min (zn(xn-1, un)+fn-1(xn))     При пересчете элементов симплекс-таблицы разрешающий элемент лежит на пересечении разрешающей строки и разрешающего столбца   При поиске оптимального решения разрешающий столбец выбирается – наибольший по модулю отрицательный элемент последней строки   При решении задачи динамического программирования Г)она разбивается на шаги и нумерация шагов (этапов) осуществляется от конечного этапа к начальному   При решении данной задачи линейного программирования графическим методом получаем следующую иллюстрацию F= 8x1 +3x2 (max) x1≥0, x2≥0 3) 4)     При решении задачи транспортного типа на максимум были получены оценки свободных клеток В=1,0 следовательно: Задача имеет …..ственное оптимальное решение ДА При решениитранспортной задачи можно вводить дополнительные условия А)запрет перевозки от i-го поставщика к j-му потребителю Б)фиксированную поставку груза В)нижнюю границу на поставку груза Г)верхнюю границу на поставку груза Д)все условия, перечисленные в пунктах а) – г)
При решении нелинейных задач командой Поиск решения Excel значение функции в начальной точке должно быть: отлично от нуля, так как на каждом шаге итерационного процесса решения задачи проверяется достижение оптимального решения по формуле ∆f=fk+1 – fk / fk ≤ ε – заданная величина точности решения, а на нуль делить нельзя При решении пары двойственных задач (одна из которых задача об оптимальном использовании ресурсов) получен следующий результат: f() = 20x1+10x2+9x3 (max); =(10; 0; 3; 0; 8; 0); =(2; 0; 4; 0; 5; 0). Значение прибыли, если в производство ввести 3 единицы наиболее дефицитного ресурса, будет равно 1) 2) 3) 4) (ДА) 5)         другой ответ При решении задачи динамического программирования: а) она разбивается на шаги и процесс решения является ассоциативным; б) строится характеристический многочлен; в) процесс решения не является многошаговым; г) она разбивается на шаги и нумерация шагов (этапов) осуществляется от конечного этапа к начальному; (ДА) д) необходимо сложить значения переменных для каждого этапа.
Процесс решения в задачах динамического программирования является многошаговым (многоэтапным) да
Прямаяfmax совпадает с ограниченной прямой ОДР
Прямая fmin совпадает с ограниченной прямой ОДР

Пусть дана симптоматическая таблица. Определить элемент расположения в F строке в последнем столбце следующей симптоматической таблицы.

а) -6

б) 12

в) 6

г) 8

Пусть дана симплексная таблица с максимизацией целевой функции. Определить элемент расположенный во второй строке в последнем столбце следующей симплексной таблицы.

а) 1

б) 1 ДА

в) 3/2

г) 1/3

Пусть дана симплексная таблица с максимизацией целевой функции …….

а) 2

б) 6 НЕТ

в) 3

г) 8

Раздел исследования операций моделирующий конфликтные ситуации называется:

матричными играми

Размерность задачи исследования операций определяется:

количеством переменных, описывающих состояние системы

Ранг матрицы транспортной задачи (r- ранг матрицы транспортной задачи; m- число поставщиков; n- число потребителей) численно равен:

r = m+n -1 ДА

Расчет новой таблицы при применении модифицированных жордановых исключений сводится к следующему:

а) вместо разрешающего элемента в новой таблице ставится обратная величина;

б) элементы разрешающей строки делятся на разрешающий элемент;

в) элементы разрешающего столбца делятся на разрешающий элемент и записываются с обратным знаком;

г) все прочие элементы таблицы находятся по правилу прямоугольника;

д) к выполнению всех перечисленных пунктов.

Решая задачу линейной оптимизации графическим методом мы получаем следующую иллюстрацию. По данному рисунку можно сказать, что задача имеет:

1) множество решений на максимум; 2) ОДР несовместна; 3) единственное решение на максимум; 4) единственное решение на минимум.

Решение задачи линейной оптимизации является опорным, если:

а) все базисные неизвестные в симплексной таблице неотрицательные;

б) в симплексной таблице нет нулевых элементов;

в) в столбце свободных членов таблицы нет положительных элементов.

Решение задачи линейной оптимизации на максимум целевой функции / является оптимальным, если:

а) в г-строке нет отрицательных элементов;

б) в г-строке нет положительных элементов;

в) в столбце свободных членов нет нулевых элементов.

Решение задачи Max Z = x1+4x2 при ограничениях:

решений нет

Решение задачи Max Z = 2х1+2х2 при ограничения

x1+x2<=8 2x1-x2>=1

x1-2x2<=2 x>=0, x>=0

решений бесконечно много

Решение задачи линейного программирования является опорным, если:

а) в f-строке симплексной таблицы нет нулевых элементов;
б) в столбце свободных членов нет положительных элементов;
в) все базисные переменные в симплексной таблице неотрицательные.

ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала...

Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)...

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычис­лить, когда этот...

ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: