F1: ОптимизацияF2: Литовка Ю.В., Майстренко Н.В.V1: Тема 1 - Общая характеристика оптимизационных задач и методов их решения.I: {{1}}; К=AS: Все методы случайного поиска основаны на использовании ### чисел.+: случайн#$#I: {{2}}; К=AS: Для поиска экстремума функции Розенброкка рационально применить ### метод+: овраг#$#+: овражныйI: {{3}}; К=AS: Методами первого порядка являются:+: Метод наискорейшего спуска+: Метод сопряжённых градиентов-: Метод Ритца-: Метод ПауэллаI: {{3}}; К=AS: Производную первого порядка использует метод:-: метод оврагов-: метод случайных направлений-: метод полного перебора+: метод градиентаI: {{4}}; К=BS: Сопоставьте методы решения оптимизационных задач для функции многих переменных с их порядком:L1: Метод нулевого порядкаL2: Метод второго порядкаL3: Метод первого порядкаR1: Метод Хука и ДживсаR2: Метод “оврагов”R3: Метод наискорейшего спускаI: {{5}}; К=AS: Расположите эти методы в порядке улучшения характеристик поиска решения 1: Метод полного перебора2: Метод половинного деления3: Метод золотого сечения4: Метод ФибоначчиI: {{6}}; К=AS: Решением задачи оптимизации является вектор-: содержащий наиболее часто встречающиеся решения-: обращающий целевую функцию в 0+: минимизирующий или максимизирующий целевую функцию-: содержащий отрицательные значенияI: {{7}}; К=AS: На какие параметры можно оказывать прямое воздействие в соответствии с теми или иными требованиями, что позволяет управлять процессом+: Управляющие параметры-: Возмущающие параметры-: Входные параметры-: Выходные параметрыV1: Тема 2 - Методы безусловной оптимизации.V2: Методы нулевого порядкаI: {{8}}; К=AS: В методе половинного деления отрезок первоначально разбивается на ### части+: 4+: четыреI: {{9}}; К=AS: Какого из нижеперечисленных действий для симплекса в симплексном методе не существует?+: Перенос-: Сжатие-: Редукция-: РастяжениеI: {{10}}; К=BS: Расположите в правильной последовательности алгоритм симплексного метода1: вычисляется значение функции в трех точках начального приближения и эти значения сравниваются между собой2: находим точку, в которой значение целевой функции наибольшее3: ищется середина стороны треугольника, противолежащей точке с максимальным значением функции4: вычисляется новая точка, которая лежит по направлению от самой плохой точки 5: ищется самая плохая точка из двух оставшихся и новой найденной точке6: процедура повторяется до тех пор, пока периметр треугольника не станет меньше точностиI: {{11}}; К=AS: Какой из нижеперечисленных методов одномерной оптимизации использует уменьшение отрезка на 25% по отношению к предыдущему?+: Половинного деления (локализаций)-: «Золотого сечения»-: Фибоначчи-: ДихотомииI: {{12}}; К=AS: Укажите верные соответствия:L1: Метод половинного деленияR1: xi=аi-10.25(bi-1-аi-1)L2: Метод «Золотого сеченя»R2: xi=аi-10.38(bi-1-аi-1)I: {{13}}; К=CS: В чём заключается модификация метода решения задачи безусловной оптимизации Гаусса-Зейделя, предложенная Пауэллом?+: После получения очередной точки локальным поиском вдоль координатных осей выполняется поиск вдоль направления, соединяющего прошлую точку с очередной.-: После получения очередной точки локальным поиском вдоль координатных осей выполняется поиск в направлении антиградиента исходной функции.-: После получения очередной точки локальным поиском вдоль координатных осей выполняется поиск в направлении градиента исходной функции.-: Методы Гаусса-Зейделя и Пауэлла никак не связаны между собой и один не является модификацией другого.I: {{14}}; К=AS: Какая фигура будет являться правильным симплексом в двумерном пространстве? +: треугольник-: квадрат-: прямая-: шестиугольникV2: Методы первого порядкаI: {{15}}; К=AS: Направление наибыстрейшего возрастания функции показывает+: Градиент-: Касательная-: Нормаль-: АнтиградиентI: {{16}}; К=AS: К методам первого порядка не относится метод:-: Градиента-: Сопряжённых градиентов+: Хука и Дживса+: Случайного поискаI: {{17}}; К=AS: Производную первого порядка использует метод:-: метод оврагов-: метод случайных направлений-: метод полного перебора+: метод градиентаI: {{18}}; К=BS: Установите соответствие:L1: АнтиградиентL2: ГрадиентL3: ПроизводнаяL4: ИнтегралR1: направление наибыстрейшего убывания функцииR2: направление наибыстрейшего возрастания функцииR3: тангенс угла между осью х и касательной к функции в точкеR4: площадь образованная осью х, функцией и константами а, вV2: Методы случайного поискаI: {{19}}; К=BS: При использовании какого метода случайного поиска случайным образом выбирается точка, в которой вычисляется значение целевой функции?+: Слепой поиск-: Случайных направлений-: Спуска «с наказанием случайности»-: Случайных направлений с обратным шагомV1: Тема 3 - Методы условной оптимизации.V2: Методы штрафных функцийI: {{20}}; К=CS: Внешняя штрафная функция Ф(х, а) в общем случае может быть определена следующим образом? (G – допустимая область)+: -: -: -: I: {{21}}; К=AS: Укажите верные соответствия:L1: Внутренняя функция штрафаL2: Внешняя функция штрафаR1: R2:I: {{22}}; К=AQ: Отметьте правильные ответы:S: В зависимости от вида функции штрафа разделяют на+: внутренние и внешние-: интегрирующие и дифференцирующие-: положительные и отрицательные-: граничные и неграничныеV1: Тема 4 - Линейное программирование.V1: Тема1I: {{23}}; К=CS: Для того чтобы решить задачу ЛП в табличном редакторе Microsoft Excel, необходимо выполнить следующие действия.1: ввести условие задачи2: установить параметры решения задачи (в окне "Поиск решения")3: запустить задачу на решение (в окне "Поиск решения")4: выбрать формат вывода решения (в окне "Результаты поиска решения")I: {{24}}; К=AS: В симплекс методе число базисных переменных равно количеству … -: ограничений типа “>”-: начальных переменных-: ограничений типа “+: всех ограничений