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: 3084 razy
Zbiór poprawnych danych występujący w sformułowaniu zadania optymalizacyjnego ma następującą właściwość:
Nie może być zbiorem pustym
Generowany jest przez związki, w których mogą występować wyłącznie dane
Jego elementami są dane i wskaźniki
Generowany jest przez związki, w których mogą występować zmienne decyzyjne
Jego element może być znany decydentowi w chwili podejmowania decyzji
Nie może być zbiorem pustym
Postać standardowa dla metody simpleks zadania liniowego programowania matematycznego (LPM) ma następującą właściwość:
Funkcja celu jest maksymalizowana lub minimalizowana
Zbiór możliwych danych jest zbiorem wielościennym wypukłym
Ograniczenia są nierównościami typu <=
Zmienne muszą przyjmować wartości nieujemne
Liczba zmiennych decyzyjnych jest większa od liczby równań generujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Zmienne muszą przyjmować wartości nieujemne
Zbiór poprawnych danych występujący w sformułowaniu zadania optymalizacyjnego ma następującą właściwość:
Generowany jest przez związki, w których mogą występować zmienne decyzyjne
Jego element może być znany decydentowi w chwili podejmowania decyzji
Generowany jest przez związki, w których mogą występować wskaźniki
Musi być zbiorem skończonym
Jego elementami są zestawy wartości danych
Musi być zbiorem skończonym
Postać standardowa dla metody simpleks zadania liniowego programowania matematycznego (LPM) ma następującą właściwość:
Liczba zmiennych decyzyjnych jest równa liczbie równań generujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Zmienne decyzyjne muszą przyjmować wartości nieujemne
Ograniczenia są nierównościami typu <=
Funkcja celu jest minimalizowana
Zbiór możliwych wartości wskaźnika jest zbiorem wielościennym wypukłym
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 <=
Ograniczenia nie muszą być równościami
Zmienne muszą przyjmować wartości całkowite lub binarne;
Jest to zadanie minimalizacji
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
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
Nie istnieje, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieograniczony
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 zmienną, która powinna zmienić wartość z liczby dodatniej na zero
Oblicza się nowe wartości wszystkich zmiennych zerowych
Wyznacza się zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Wyznacza się wszystkie wierzchołki zbioru rozwiązań dopuszczalnych
Stwierdza się, że dotychczasowe rozwiązanie jest optymalne
Zadanie wyznaczania maksymalnego przepływu ma następującą właściwość
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
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
Optymalne rozwiązanie zadania LPM w postaci standardowej dla metody simpleks ma następującą właściwość:
Może nie istnieć, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieograniczony
Jeśli istnieje dokładnie jedno rozwiązanie optymalne to jest ono rozwiązaniem wierzchołkowym
Musi być wierzchołkiem zbioru poprawnych danych
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
W metodzie simpleks w każdym kroku iteracyjnym:
Wyznacza się minimalny element zbioru rozwiązań dopuszczalnych
Oblicza się nowe wartości wszystkich zmiennych decyzyjnych
Bada się czy dotychczasowe rozwiązanie można poprawić
Poszukuje się kolejnego wierzchołka zbioru rozwiązań dopuszczalnych
Wartości wszystkich zmiennych zerowych zmienia się na wartości dodatnie
Bada się czy dotychczasowe rozwiązanie można poprawić
Poszukuje się kolejnego wierzchołka zbioru rozwiązań dopuszczalnych
Optymalne rozwiązanie zadania LPM w postaci standardowej dla metody simpleks ma następującą właściwość:
Zawsze istnie, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest niepusty
Jeśli jest rozwiązaniem wierzchołkowym, to zawiera tyle zmiennych niezerowych ile jest równań definiujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Zawiera maksymalne wartości zmiennych decyzyjnych
Zawsze istnieje optymalne rozwiązanie wierzchołkowe lub nie istnieje żadne rozwiązanie optymalne
Nie istnieje, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych zawiera nieskończenie wiele elementów
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:
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
Może nie istnieć skończone rozwiązanie optymalne
Zbiór rozwiązań dopuszczalnych może być pusty
Jeśli bieżące rozwiązanie nie jest optymalne to nie można wyznaczyć łańcucha powiększalnego
W łańcuchu powiększanym łuki, których przepływ jest równy przepustowości, muszą być skierowany od odpływu do źródła
Zadanie wyznaczania maksymalnego przepływu ma następującą właściwość:
Macierz ograniczeń zadania optymalnego może nie być całkowicie unimodularna
Każdy przepływ może rozłożyć na łańcuchy powiększalne.
Niemożliwość wyznaczenia łańcucha powiększalnego oznacza, że nie istnieje rozwiązanie optymalne
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
Zagadnienie transportowe ma następującą właściwość:
Może nie istnieć rozwiązanie optymalne zadania optymalizacyjnego
Metoda kąta północno-zachodniego jest jedną z metod wyznaczania rozwiązania początkowego
W otwartym zadaniu transportowym ograniczenia wynikające z zapotrzebowań mają postać równań
W przypadku, gdy popyt przekracza podaż, zastosowanie metody potencjałów wymaga wprowadzenia dodatkowego dostawcy
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 przypadku, gdy popyt przekracza podaż, zastosowanie metody potencjałów wymaga wprowadzenia dodatkowego dostawcy
Zaznacz poprawne pary: nazwa algorytmu - typ algorytmu:
Algorytm wyznaczania drogi najkrótszej w sieci acyklicznej - algorytm zachłanny
Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń
Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm programowania dynamicznego
Algorytm wyznaczania przydziału maksyminowego – algorytm rekurencyjny
Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny
Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń
Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm programowania dynamicznego
Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny
Prawdziwe jest następujące zdanie:
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
Macierz jest całkowicie unimodularna, jeśli wyznacznik każdej jej podmacierzy kwadratowej jest równy 0, 1 lub (-1)
Teoria masowej obsługi opisuje zjawiska deterministyczne
W metodzie programowania dynamicznego wyznaczane są wszystkie stany procesu przy sterowaniu optymalnym.
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
Macierz jest całkowicie unimodularna, jeśli wyznacznik każdej jej podmacierzy kwadratowej jest równy 0, 1 lub (-1)
Zagadnienie transportowe ma następującą właściwość:
Liczba zmiennych decyzyjnych jest równa iloczynowi liczb dostawców i odbiorców
Może nie istnieć całkowitoliczbowe rozwiązanie optymalne zadania optymalizacyjnego
Metoda kąta północno-zachodniego jest jedną z metod poprawiania znanego rozwiązania dopuszczalnego
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
W zamkniętym zdaniu transportowym ograniczenia wynikające z zapotrzebowań mają postać równań
Zagadnienie transportowe ma następującą właściwość:
Metoda potencjałów wyznacza pewną liczbę, o którą są następnie zmieniane wartości pewnych zmiennych decyzyjnych
Przy 8 dostawcach i 7 odbiorcach liczba zmiennych decyzyjnych wynosi 15
Zamknięte zadanie transportowe należy przekształcić do zadania otwartego dodając jednego odbiorcę
Dla zadania zamkniętego liczba niezerowych zmiennych decyzyjnych rozwiązania optymalnego jest równa iloczynowi liczb dostawców pomniejszonemu o jeden
Macierz ograniczeń zadania zawiera wyłącznie zera i jedynki
Metoda potencjałów wyznacza pewną liczbę, o którą są następnie zmieniane wartości pewnych zmiennych decyzyjnych
Zaznacz poprawne pary: nazwa algorytmu - typ algorytmu:
Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń
Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny
Algorytm wyznaczania przepływu maksymalnego - algorytm rekurencyjny
Algorytm wyznaczania drogi najkrótszej w sieci acyklicznej - algorytm zachłanny
Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm rekurencyjny
Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń
Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny
Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm rekurencyjny
Zaznacz poprawne pary: nazwa algorytmu - typ algorytmu:
Metoda potencjałów - programowanie dynamiczne
Algorytm Prima wyznaczania drzewa ekonomicznego - algorytm zachłanny
Zero-jedynkowy algorytm addytywny Balasa - metoda rozgałęzień ograniczeń
Metoda odcięć - algorytm zachłanny
Programowane dynamiczne - algorytm rekurencyjny
Zero-jedynkowy algorytm addytywny Balasa - metoda rozgałęzień ograniczeń
Programowane dynamiczne - algorytm rekurencyjny
Prawdziwe jest następujące zdanie:
Metoda odcięć jest stosowana przy poszukiwaniu rozwiązań całkowitoliczbowych
W metodzie programowania dynamicznego wyznaczane są wszystkie stany procesu przy sterowaniu optymalnym
Przepływ w sieci skierowanej opisuje zjawiska zależne od czasu
Macierz jest całkowicie unimodularna, jeśli wyznacznik każdej jej podmacierzy kwadratowej jest równy 0 lub 1
Układ równań niezależnych, w którym występuje tyle samo zmiennych ile równań, ma dokładnie jedno rozwiązanie
Metoda odcięć jest stosowana przy poszukiwaniu rozwiązań całkowitoliczbowych
Prawdziwe jest następujące zdanie:
Metoda programowania dynamicznego może być stosowana wyłącznie w sytuacji gdy dla każdego stanu sterowanie zależy od stanów wcześniejszych
Zadanie transportowe polega na wyznaczeniu kosztów przewozu
Gdy macierz ograniczeń zadania LPM jest całkowicie unimodularna, to może istnieć całkowitoliczbowe rozwiązanie optymalne tego zdania
Układ niezależnych równań liniowych, w którym występuje więcej równań niż zmiennych ma nieskończenie wiele rozwiązań
Zagadnienie plecakowe opisuje problem przy pełnej informacji o wartościach danych
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:
Jest maksymalizowana
Jej wartość nie może być znana decydentowi w chwili podejmowania decyzji.
Generowana jest przez związki, w których występują zmienne decyzyjne oraz wskaźnik
Przedstawia równanie płaszczyzny w przestrzeni trójwymiarowej
Jej wartości zależą od danych i zmiennych decyzyjnych
Generowana jest przez związki, w których występują zmienne decyzyjne oraz wskaźnik