В задачах выпуклого программирования ограничения задают
(*ответ*) выпуклое множество допустимых решений
вогнутое множество допустимых решений
несвязное множество допустимых решений
дискретное множество допустимых решений
В задачах выпуклого программирования целевая функция является
(*ответ*) выпуклой (при минимизации) или вогнутой (при максимизации)
выпуклой (при максимизации) или вогнутой (при минимизации)
квадратичной
положительно определенной
В задачах квадратичного программирования целевая функция
(*ответ*) квадратичная, а ограничения – линейны
линейная, а ограничения – квадратичны
И ограничения – линейны
и ограничения – квадратичны
В задачах стохастического программирования
(*ответ*) в целевой функции или в ограничениях содержатся случайные величины, которые подчиняются законам теории вероятностей
только в целевой функции содержатся случайные величины, которые подчиняются законам теории вероятностей
только в ограничениях содержатся случайные величины, которые подчиняются законам теории вероятностей
в целевой функции и в ограничениях содержатся только целочисленные параметры
В задачах целочисленного программирования неизвестные параметры могут принимать
(*ответ*) только целочисленные значения
только положительные значения
только отрицательные значения
любые значения
В методах второго порядка при поиске экстремума целевой функции используются
(*ответ*) значения ее вторых производных
только значения ее первых производных
только значения функции
только значения функции и ее первых производных
В методах первого порядка при поиске экстремума целевой функции используются
(*ответ*) значения ее первых производных
значения ее вторых производных
только значения функции
значения функции и ее вторых производных
В методах прямого поиска при поиске экстремума целевой функции используются
(*ответ*) только ее значения
только значения ее производной
только значения ее 2-й производной
значения целевой функции и значения ее производной
В методе покоординатного спуска поочередно изменяют все переменные оптимизации так, чтобы по каждой из переменных достигалось
(*ответ*) наименьшее (наибольшее) значение
нулевое значение функции
целое положительное значение функции
целое отрицательное значение функции
В нелинейном программировании выделяют два основных типа задач
(*ответ*) задачи выпуклого и задачи невыпуклого программирования
детерминированные и недерминированные
однопараметрические и многопараметрические
условной и безусловной оптимизации
В постановках задач нелинейного программирования предполагается, что переменные оптимизации
(*ответ*) непрерывны
разрывны
могут принимать только целочисленные значения
могут принимать только положительные значения
В рамках нелинейного программирования задачу оптимизации называют классической, если предполагается известной аналитическая зависимость функции
(*ответ*) от аргументов, а также существование обычных или частных производных до второго порядка включительно
от аргументов, а также существование обычных или частных производных до первого порядка включительно
от аргументов, а также существование обычных или частных производных до третьего порядка включительно
от аргументов
Вектор-градиент в некоторой точке определяется как вектор, компонентами которого являются
(*ответ*) частные производные первого порядка этой функции в точке
частные производные второго порядка этой функции в точке
частные производные третьего порядка этой функции в точке
прямые производные этой функции в точке