Метод Ньютона более близок к методу
(*ответ*) градиента
параллельного поиска
последовательного поиска
рандомизации
Метод Ньютона широко используется для
(*ответ*) отыскания нулей функции
итерационного многоэкстремального поиска
многоэкстремального поиска
наискорейшего градиентного спуска
Метод поиска экстремума путем последовательного деления отрезка пополам называется
(*ответ*) методом дихотомии
пассивным поиском
параллельным поиском
поиском однородными парами
Метод поиска, при котором вводится элемент случайности и выбирают экспериментальные точки в соответствии с определенным законом распределения, называется методом
(*ответ*) рандомизации
дискретных точек
золотого сечения
параллельным
Метод поиска, при котором предполагается движение по нормали к линиям уровней, называется методом
(*ответ*) градиента
овражным
рандомизации
покоординатного спуска
Методы квадратичного программирования можно разделить на группы
(*ответ*) три
четыре
две
пять
Методы решения задач с сепарабельными функциями основаны на
(*ответ*) замене нелинейных функций ломаными кривыми
замене нелинейных функций кусочно-гладкими кривыми
движении по вершинам многогранника
отыскании глобального экстремума
Методы целочисленного программирования
(*ответ*) представляют собой набор частных приемов, пригодных для решения частных задач
обладают методологическим единством
основаны на классических методах
имеют хорошую аналитическую базу
Можно показать, что к соответствующей задаче целочисленного программирования можно свести любую задачу программирования
(*ответ*) выпуклого нелинейного
стохастического
динамического
невыпуклого нелинейного
Наглядная геометрическая интерпретация процесса нахождения оптимального решения симплекс-методом получится, если
(*ответ*) от исходной прямоугольной системы координат перейти к косоугольной
движение к экстремуму проводить только по вершинам
от исходной прямоугольной системы координат перейти к сферической
от исходной прямоугольной системы координат перейти к цилиндрической
Наглядная геометрическая интерпретация процесса нахождения оптимального решения симплекс-методом удобна при
(*ответ*) малом числе переменных
наличии ограничений в виде неравенств
наличии ограничений в виде равенств
большом числе переменных
Наилучший выбор стратегии при пассивном поиске получается при
(*ответ*) разделении экспериментальных точек на равноотстоящие пары
если точки измерения распределены равномерно вдоль интервала
при случайном распределении точек измерений
разделении экспериментальных точек на случайно отстоящие пары