Fiszki
Badania Operacyjne - WWSI
Test w formie fiszek Zaznacz prawidłowe odpowiedzi. Co najmniej jedna z nich jest prawdziwa i co najmniej jedna jest nieprawdziwa:
Ilość pytań: 24
Rozwiązywany: 3423 razy
Zbiór poprawnych danych występujący w sformułowaniu zadania optymalizacyjnego ma następującą właściwość:
Generowany jest przez związki, w których mogą występować wyłącznie dane
Generowany jest przez związki, w których mogą występować zmienne decyzyjne
Jego element może być znany decydentowi w chwili podejmowania decyzji
Jego elementami są dane i wskaźniki
Nie może być zbiorem pustym
Nie może być zbiorem pustym
Postać standardowa dla metody simpleks zadania liniowego programowania matematycznego (LPM) ma następującą właściwość:
Liczba zmiennych decyzyjnych jest większa od liczby równań generujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Ograniczenia są nierównościami typu <=
Zbiór możliwych danych jest zbiorem wielościennym wypukłym
Zmienne muszą przyjmować wartości nieujemne
Funkcja celu jest maksymalizowana lub minimalizowana
Zmienne muszą przyjmować wartości nieujemne
Zbiór poprawnych danych występujący w sformułowaniu zadania optymalizacyjnego ma następującą właściwość:
Generowany jest przez związki, w których mogą występować wskaźniki
Jego elementami są zestawy wartości danych
Jego element może być znany decydentowi w chwili podejmowania decyzji
Generowany jest przez związki, w których mogą występować zmienne decyzyjne
Musi być zbiorem skończonym
Musi być zbiorem skończonym
Postać standardowa dla metody simpleks zadania liniowego programowania matematycznego (LPM) ma następującą właściwość:
Zbiór możliwych wartości wskaźnika jest zbiorem wielościennym wypukłym
Zmienne decyzyjne muszą przyjmować wartości nieujemne
Funkcja celu jest minimalizowana
Ograniczenia są nierównościami typu <=
Liczba zmiennych decyzyjnych jest równa liczbie równań generujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Zmienne decyzyjne muszą przyjmować wartości nieujemne
Funkcja celu jest minimalizowana
Postać standardowa dla metody simpleks zadania liniowego programowania matematycznego (LPM) ma następującą właściwość
Ograniczenia są nierównościami typu <=
Jest to zadanie minimalizacji
Zmienne muszą przyjmować wartości całkowite lub binarne;
Ograniczenia nie muszą być równościami
Zmienne muszą przyjmować wartości dodatnie.
Jest to zadanie minimalizacji
Optymalne rozwiązanie zadania LPM w postaci standardowej dla metody simpleks ma następującą właściwość
Musi być wierzchołkiem zbioru rozwiązań optymalnych
Nie istnieje, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieograniczony
Jeśli istnieje dokładnie jedno rozwiązanie optymalne to jest ono rozwiązaniem wierzchołkowym
Jeśli jest rozwiązaniem wierzchołkowym, to liczba zerowych zmiennych decyzyjnych jest równa różnicy pomiędzy liczbą zmiennych decyzyjnych a liczbą równań definiujących zbór rozwiązań dopuszczalnych
Jeśli istnieją dwa różne rozwiązania optymalne to rozwiązań optymalnych jest nieskończenie wiele
Jeśli istnieje dokładnie jedno rozwiązanie optymalne to jest ono rozwiązaniem wierzchołkowym
W metodzie simpleks w każdym kroku iteracyjnym:
Stwierdza się, że dotychczasowe rozwiązanie jest optymalne
Wyznacza się wszystkie wierzchołki zbioru rozwiązań dopuszczalnych
Oblicza się nowe wartości wszystkich zmiennych zerowych
Wyznacza się zmienną, która powinna zmienić wartość z liczby dodatniej na zero
Wyznacza się zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Stwierdza się, że dotychczasowe rozwiązanie jest optymalne
Zadanie wyznaczania maksymalnego przepływu ma następującą właściwość
Przy zerowym przepływie początkowym każde rozwiązanie optymalne jest całkowitoliczbowe
Może nie istnieć skończone rozwiązanie optymalne
Zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieskończony i ograniczony
Jeśli bieżące rozwiązanie jest optymalne to nie można wyznaczyć łańcucha powiększalnego
W łańcuchu powiększanym łuki, których przepływ jest równy przepustowości, muszą być skierowany od źródła do odpływu
Zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieskończony i ograniczony
Jeśli bieżące rozwiązanie jest optymalne to nie można wyznaczyć łańcucha powiększalnego
Optymalne rozwiązanie zadania LPM w postaci standardowej dla metody simpleks ma następującą właściwość:
Jeśli istnieją dwa różne rozwiązania optymalne to rozwiązań optymalnych jest nieskończenie wiele
Jeśli jest rozwiązaniem wierzchołkowym, to liczba niezerowych zmiennych decyzyjnych jest równa różnicy pomiędzy liczbą zmiennych decyzyjnych a liczbą równań definiujących zbór rozwiązań dopuszczalnych.
Jeśli istnieje dokładnie jedno rozwiązanie optymalne to jest ono rozwiązaniem wierzchołkowym
Może nie istnieć, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieograniczony
Musi być wierzchołkiem zbioru poprawnych danych
Jeśli istnieje dokładnie jedno rozwiązanie optymalne to jest ono rozwiązaniem wierzchołkowym
W metodzie simpleks w każdym kroku iteracyjnym:
Poszukuje się kolejnego wierzchołka zbioru rozwiązań dopuszczalnych
Oblicza się nowe wartości wszystkich zmiennych decyzyjnych
Wyznacza się minimalny element zbioru rozwiązań dopuszczalnych
Bada się czy dotychczasowe rozwiązanie można poprawić
Wartości wszystkich zmiennych zerowych zmienia się na wartości dodatnie
Poszukuje się kolejnego wierzchołka zbioru rozwiązań dopuszczalnych
Bada się czy dotychczasowe rozwiązanie można poprawić
Optymalne rozwiązanie zadania LPM w postaci standardowej dla metody simpleks ma następującą właściwość:
Nie istnieje, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych zawiera nieskończenie wiele elementów
Zawsze istnie, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest niepusty
Zawiera maksymalne wartości zmiennych decyzyjnych
Jeśli jest rozwiązaniem wierzchołkowym, to zawiera tyle zmiennych niezerowych ile jest równań definiujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Zawsze istnieje optymalne rozwiązanie wierzchołkowe lub nie istnieje żadne rozwiązanie optymalne
Zawsze istnie, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest niepusty
Zawsze istnieje optymalne rozwiązanie wierzchołkowe lub nie istnieje żadne rozwiązanie optymalne
W metodzie simpleks w każdym kroku iteracyjnym:
Oblicza się nową wartość jednej ze zmiennych decyzyjnych, która jest równa zeru
Zmniejsza się wartość funkcji celu, o ile jest to możliwe
Otrzymuję się minimalną wartość funkcji celu
Oblicza się nową wartość jednej ze zmiennych decyzyjnych, która jest równa zeru
Zmniejsza się wartość funkcji celu, o ile jest to możliwe
Zadanie wyznaczania maksymalnego przepływu ma następującą właściwość:
Zbiór rozwiązań dopuszczalnych może być pusty
W łańcuchu powiększanym łuki, których przepływ jest równy przepustowości, muszą być skierowany od odpływu do źródła
Każde rozwiązanie optymalne jest całkowitoliczbowe, o ile przepływ początkowy jest zerowy
Jeśli bieżące rozwiązanie nie jest optymalne to nie można wyznaczyć łańcucha powiększalnego
Może nie istnieć skończone rozwiązanie optymalne
W łańcuchu powiększanym łuki, których przepływ jest równy przepustowości, muszą być skierowany od odpływu do źródła
Zadanie wyznaczania maksymalnego przepływu ma następującą właściwość:
Niemożliwość wyznaczenia łańcucha powiększalnego oznacza, że nie istnieje rozwiązanie optymalne
Każdy przepływ może rozłożyć na łańcuchy powiększalne.
Wartość maksymalnego przepływu jest większa od przepustowości minimalnego przekroju rozdzielającego
Jeśli przepustowości są liczbami całkowitymi, to zawsze istnieje optymalne rozwiązanie całkowitoliczbowe
Macierz ograniczeń zadania optymalnego może nie być całkowicie unimodularna
Jeśli przepustowości są liczbami całkowitymi, to zawsze istnieje optymalne rozwiązanie całkowitoliczbowe
Macierz ograniczeń zadania optymalnego może nie być całkowicie unimodularna
Zagadnienie transportowe ma następującą właściwość:
Liczba zmiennych decyzyjnych jest równa sumie liczb dostawców i odbiorców pomniejszona o jeden
Metoda kąta północno-zachodniego jest jedną z metod wyznaczania rozwiązania początkowego
W otwartym zadaniu transportowym ograniczenia wynikające z zapotrzebowań mają postać równań
Może nie istnieć rozwiązanie optymalne zadania optymalizacyjnego
W przypadku, gdy popyt przekracza podaż, zastosowanie metody potencjałów wymaga wprowadzenia dodatkowego dostawcy
Metoda kąta północno-zachodniego jest jedną z metod wyznaczania rozwiązania początkowego
W przypadku, gdy popyt przekracza podaż, zastosowanie metody potencjałów wymaga wprowadzenia dodatkowego dostawcy
Zaznacz poprawne pary: nazwa algorytmu - typ algorytmu:
Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny
Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń
Algorytm wyznaczania przydziału maksyminowego – algorytm rekurencyjny
Algorytm wyznaczania drogi najkrótszej w sieci acyklicznej - algorytm zachłanny
Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm programowania dynamicznego
Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny
Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń
Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm programowania dynamicznego
Prawdziwe jest następujące zdanie:
Macierz jest całkowicie unimodularna, jeśli wyznacznik każdej jej podmacierzy kwadratowej jest równy 0, 1 lub (-1)
Metoda PERT wyznacza optymalny plan realizacji przedsięwzięcia złożonego
Teoria masowej obsługi opisuje zjawiska deterministyczne
W metodzie programowania dynamicznego wyznaczane są wszystkie stany procesu przy sterowaniu optymalnym.
W systemach masowej obsługi z poczekalnią o ograniczonej pojemności intensywność zgłoszeń do systemu może być większa od intensywności obsługi
Macierz jest całkowicie unimodularna, jeśli wyznacznik każdej jej podmacierzy kwadratowej jest równy 0, 1 lub (-1)
Metoda PERT wyznacza optymalny plan realizacji przedsięwzięcia złożonego
W systemach masowej obsługi z poczekalnią o ograniczonej pojemności intensywność zgłoszeń do systemu może być większa od intensywności obsługi
Zagadnienie transportowe ma następującą właściwość:
Liczba zmiennych decyzyjnych jest równa iloczynowi liczb dostawców i odbiorców
Metoda kąta północno-zachodniego jest jedną z metod poprawiania znanego rozwiązania dopuszczalnego
W zamkniętym zdaniu transportowym ograniczenia wynikające z zapotrzebowań mają postać równań
Może nie istnieć całkowitoliczbowe rozwiązanie optymalne zadania optymalizacyjnego
W przypadku, gdy popyt nie jest równy podaży, zastosowanie metody potencjałów wymaga wprowadzenia dodatkowego dostawcy
W zamkniętym zdaniu transportowym ograniczenia wynikające z zapotrzebowań mają postać równań
Zagadnienie transportowe ma następującą właściwość:
Dla zadania zamkniętego liczba niezerowych zmiennych decyzyjnych rozwiązania optymalnego jest równa iloczynowi liczb dostawców pomniejszonemu o jeden
Zamknięte zadanie transportowe należy przekształcić do zadania otwartego dodając jednego odbiorcę
Przy 8 dostawcach i 7 odbiorcach liczba zmiennych decyzyjnych wynosi 15
Macierz ograniczeń zadania zawiera wyłącznie zera i jedynki
Metoda potencjałów wyznacza pewną liczbę, o którą są następnie zmieniane wartości pewnych zmiennych decyzyjnych
Metoda potencjałów wyznacza pewną liczbę, o którą są następnie zmieniane wartości pewnych zmiennych decyzyjnych
Zaznacz poprawne pary: nazwa algorytmu - typ algorytmu:
Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm rekurencyjny
Algorytm wyznaczania przepływu maksymalnego - algorytm rekurencyjny
Algorytm wyznaczania drogi najkrótszej w sieci acyklicznej - algorytm zachłanny
Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny
Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń
Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm rekurencyjny
Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny
Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń
Zaznacz poprawne pary: nazwa algorytmu - typ algorytmu:
Algorytm Prima wyznaczania drzewa ekonomicznego - algorytm zachłanny
Metoda odcięć - algorytm zachłanny
Zero-jedynkowy algorytm addytywny Balasa - metoda rozgałęzień ograniczeń
Metoda potencjałów - programowanie dynamiczne
Programowane dynamiczne - algorytm rekurencyjny
Zero-jedynkowy algorytm addytywny Balasa - metoda rozgałęzień ograniczeń
Programowane dynamiczne - algorytm rekurencyjny
Prawdziwe jest następujące zdanie:
Układ równań niezależnych, w którym występuje tyle samo zmiennych ile równań, ma dokładnie jedno rozwiązanie
Metoda odcięć jest stosowana przy poszukiwaniu rozwiązań całkowitoliczbowych
Przepływ w sieci skierowanej opisuje zjawiska zależne od czasu
Macierz jest całkowicie unimodularna, jeśli wyznacznik każdej jej podmacierzy kwadratowej jest równy 0 lub 1
W metodzie programowania dynamicznego wyznaczane są wszystkie stany procesu przy sterowaniu optymalnym
Metoda odcięć jest stosowana przy poszukiwaniu rozwiązań całkowitoliczbowych
Prawdziwe jest następujące zdanie:
Zadanie transportowe polega na wyznaczeniu kosztów przewozu
Zagadnienie plecakowe opisuje problem przy pełnej informacji o wartościach danych
Układ niezależnych równań liniowych, w którym występuje więcej równań niż zmiennych ma nieskończenie wiele rozwiązań
Gdy macierz ograniczeń zadania LPM jest całkowicie unimodularna, to może istnieć całkowitoliczbowe rozwiązanie optymalne tego zdania
Metoda programowania dynamicznego może być stosowana wyłącznie w sytuacji gdy dla każdego stanu sterowanie zależy od stanów wcześniejszych
Gdy macierz ograniczeń zadania LPM jest całkowicie unimodularna, to może istnieć całkowitoliczbowe rozwiązanie optymalne tego zdania
Funkcja celu występująca w sformułowaniu zadania optymalizacyjnego ma następującą właściwość:
Jej wartości zależą od danych i zmiennych decyzyjnych
Generowana jest przez związki, w których występują zmienne decyzyjne oraz wskaźnik
Jest maksymalizowana
Przedstawia równanie płaszczyzny w przestrzeni trójwymiarowej
Jej wartość nie może być znana decydentowi w chwili podejmowania decyzji.
Generowana jest przez związki, w których występują zmienne decyzyjne oraz wskaźnik