В марковских моделях принятия решений поощрения (доход, потери) задают _
(*ответ*) матрицей доходов
с помощью операторов
функционально
генеральной совокупностью
В марковской модели принятия решений в качестве принципа оптимальности используется максимизация ожидаемого дохода _
(*ответ*) за N этапов
для фиксированной стратегии
при минимальных затратах
на бесконечном числе этапов
В Марковском процессе вектор вероятностей состояний системы после i этапов равен произведению _матрицы переходных вероятностей состояний после (i-1) этапа
(*ответ*) транспонированной
Tr(Pk) = Tr(Im) = 0
обратной
прямой
В методе итераций итерационный процесс состоит из _ основных этапов
(*ответ*) двух
шести
четырех
трех
В методе итераций по стратегиям в задачах с бесконечным горизонтом планирования процесс решения завершают, когда
(*ответ*) две последовательно определенные стратегии совпадают
сложность вычислений достигает определенного значения
номер стратегии достигает числа стационарных стратегий
следующая стратегия оказывается менее эффективной
В методе полного перебора для определения стационарных вероятностей требуется найти нетривиальное решение _ однородной системы _ алгебраических уравнений
(*ответ*) квадратной, линейных
линейной, линейных
прямоугольной, квадратных
линейной, квадратных
В обобщенной задаче многокритериальной оптимизации
(*ответ*) существует более одного решения
невозможно найти оптимальные решения
не существует ни одного решения
существует единственное решение
В обозначении fi(j) оптимального ожидаемого дохода в задаче с конечном горизонтом планирования i- это_,а j - это_
(*ответ*) номер этапа, номер состояния системы
номер этапа, номер решения
номер решения, номер состояния системы
номер состояния системы, номер этапа
В общем случае постановки задач многокритериальной оптимизации являются _, чем постановки задач математического программирования
(*ответ*) более корректными
менее сложными
более сложными
менее корректными
В синтезе глобального критерия для задачи _ строят глобальный скалярный критерий с целевой функцией, зависящей от исходных скалярных целевых функций, таким образом, чтобы решение задачи математического программирования являлось решением исходной задачи в смысле рассматриваемого принципа компромисса
(*ответ*) многокритериальной оптимизации
принятия решений в условиях риска
транспортного
марковского типа
В случае Марковского процесса, если возможны два решения на i - этапе, то на i - м этапе существуют_переходные матрицы и_матрицы доходов
(*ответ*) 2,2
1,1
2,1
1,2
В экономической интерпретации переменные двойственной задачи называются _
(*ответ*) скрытыми доходами
удельной прибылью
дефицитными ресурсами
дисконтированными