Jego elementami są dane i wskaźniki

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

Nie może być zbiorem pustym

Funkcja celu jest maksymalizowana lub minimalizowana

Zbiór możliwych danych jest zbiorem wielościennym wypukłym

Liczba zmiennych decyzyjnych jest większa od liczby równań generujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych

Zmienne muszą przyjmować wartości nieujemne

Ograniczenia są nierównościami typu <=

Musi być zbiorem skończonym

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

Jego elementami są zestawy wartości danych

Ograniczenia są nierównościami typu <=

Liczba zmiennych decyzyjnych jest równa liczbie równań generujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych

Funkcja celu jest minimalizowana

Zbiór możliwych wartości wskaźnika jest zbiorem wielościennym wypukłym

Zmienne decyzyjne muszą przyjmować wartości nieujemne

Ograniczenia nie muszą być równościami

Zmienne muszą przyjmować wartości całkowite lub binarne;

Jest to zadanie minimalizacji

Zmienne muszą przyjmować wartości dodatnie.

Ograniczenia są nierównościami typu <=

Nie istnieje, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieograniczony

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

Jeśli istnieją dwa różne rozwiązania optymalne to rozwiązań optymalnych jest nieskończenie wiele

Wyznacza się wszystkie wierzchołki zbioru rozwiązań dopuszczalnych

Wyznacza się zmienną, która powinna zmienić wartość z liczby dodatniej na zero

Stwierdza się, że dotychczasowe rozwiązanie jest optymalne

Oblicza się nowe wartości wszystkich zmiennych zerowych

Wyznacza się zbiór rozwiązań dopuszczalnych

Jeśli bieżące rozwiązanie jest optymalne to nie można wyznaczyć łańcucha powiększalnego

Przy zerowym przepływie początkowym każde rozwiązanie optymalne jest całkowitoliczbowe

Może nie istnieć skończone rozwiązanie optymalne

Zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieskończony i ograniczony

W łańcuchu powiększanym łuki, których przepływ jest równy przepustowości, muszą być skierowany od źródła do odpływu

Musi być wierzchołkiem zbioru poprawnych danych

Jeśli istnieją dwa różne rozwiązania optymalne to rozwiązań optymalnych jest nieskończenie wiele

Może nie istnieć, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest nieograniczony

Jeśli istnieje dokładnie jedno rozwiązanie optymalne to jest ono rozwiązaniem wierzchołkowym

Jeśli jest rozwiązaniem wierzchołkowym, to liczba niezerowych zmiennych decyzyjnych jest równa różnicy pomiędzy liczbą zmiennych decyzyjnych a liczbą równań definiujących zbór rozwiązań dopuszczalnych.

Poszukuje się kolejnego wierzchołka zbioru rozwiązań dopuszczalnych

Wartości wszystkich zmiennych zerowych zmienia się na wartości dodatnie

Bada się czy dotychczasowe rozwiązanie można poprawić

Oblicza się nowe wartości wszystkich zmiennych decyzyjnych

Wyznacza się minimalny element zbioru rozwiązań dopuszczalnych

Nie istnieje, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych zawiera nieskończenie wiele elementów

Zawsze istnie, jeśli zbiór rozwiązań dopuszczalnych jest niepusty

Zawiera maksymalne wartości zmiennych decyzyjnych

Zawsze istnieje optymalne rozwiązanie wierzchołkowe lub nie istnieje żadne rozwiązanie optymalne

Jeśli jest rozwiązaniem wierzchołkowym, to zawiera tyle zmiennych niezerowych ile jest równań definiujących zbiór rozwiązań dopuszczalnych

Otrzymuję się minimalną wartość funkcji celu

Zmniejsza się wartość funkcji celu, o ile jest to możliwe

Oblicza się nową wartość jednej ze zmiennych decyzyjnych, która jest równa zeru

Zbiór rozwiązań dopuszczalnych może być pusty

Może nie istnieć skończone rozwiązanie optymalne

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

Każde rozwiązanie optymalne jest całkowitoliczbowe, o ile przepływ początkowy jest zerowy

Każdy przepływ może rozłożyć na łańcuchy powiększalne.

Niemożliwość wyznaczenia łańcucha powiększalnego oznacza, że nie istnieje rozwiązanie optymalne

Macierz ograniczeń zadania optymalnego może nie być całkowicie unimodularna

Jeśli przepustowości są liczbami całkowitymi, to zawsze istnieje optymalne rozwiązanie całkowitoliczbowe

Wartość maksymalnego przepływu jest większa od przepustowości minimalnego przekroju rozdzielającego

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

Może nie istnieć rozwiązanie optymalne zadania optymalizacyjnego

W otwartym zadaniu transportowym ograniczenia wynikające z zapotrzebowań mają postać równań

Algorytm simpleks - metoda rozgałęzień i ograniczeń

Algorytm wyznaczania drogi najkrótszej w sieci acyklicznej - algorytm zachłanny

Algorytm dla zadania plecakowego - algorytm programowania dynamicznego

Algorytm wyznaczania przydziału maksyminowego – algorytm rekurencyjny

Algorytm metody odcięć - algorytm zachłanny

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

W metodzie programowania dynamicznego wyznaczane są wszystkie stany procesu przy sterowaniu optymalnym.

Teoria masowej obsługi opisuje zjawiska deterministyczne

Może nie istnieć całkowitoliczbowe rozwiązanie optymalne zadania optymalizacyjnego

Liczba zmiennych decyzyjnych jest równa iloczynowi liczb dostawców i odbiorców

W zamkniętym zdaniu transportowym ograniczenia wynikające z zapotrzebowań mają postać równań

W przypadku, gdy popyt nie jest równy podaży, zastosowanie metody potencjałów wymaga wprowadzenia dodatkowego dostawcy

Metoda kąta północno-zachodniego jest jedną z metod poprawiania znanego rozwiązania dopuszczalnego

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

Przy 8 dostawcach i 7 odbiorcach liczba zmiennych decyzyjnych wynosi 15

Zamknięte zadanie transportowe należy przekształcić do zadania otwartego dodając jednego odbiorcę

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 wyznaczania przepływu maksymalnego - algorytm rekurencyjny

Metoda odcięć - algorytm zachłanny

Metoda potencjałów - programowanie dynamiczne

Programowane dynamiczne - algorytm rekurencyjny

Zero-jedynkowy algorytm addytywny Balasa - metoda rozgałęzień ograniczeń

Algorytm Prima wyznaczania drzewa ekonomicznego - algorytm zachłanny

Układ równań niezależnych, w którym występuje tyle samo zmiennych ile równań, ma dokładnie jedno rozwiązanie

Metoda odcięć jest stosowana przy poszukiwaniu rozwiązań całkowitoliczbowych

Macierz jest całkowicie unimodularna, jeśli wyznacznik każdej jej podmacierzy kwadratowej jest równy 0 lub 1

Przepływ w sieci skierowanej opisuje zjawiska zależne od czasu

W metodzie programowania dynamicznego wyznaczane są wszystkie stany procesu przy sterowaniu optymalnym

Gdy macierz ograniczeń zadania LPM jest całkowicie unimodularna, to może istnieć całkowitoliczbowe rozwiązanie optymalne tego zdania

Zadanie transportowe polega na wyznaczeniu kosztów przewozu

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

Metoda programowania dynamicznego może być stosowana wyłącznie w sytuacji gdy dla każdego stanu sterowanie zależy od stanów wcześniejszych

Jest maksymalizowana

Generowana jest przez związki, w których występują zmienne decyzyjne oraz wskaźnik

Jej wartość nie może być znana decydentowi w chwili podejmowania decyzji.

Jej wartości zależą od danych i zmiennych decyzyjnych

Przedstawia równanie płaszczyzny w przestrzeni trójwymiarowej