Алло

-:зависящая от свободных членов системы ограничений

I:ТЗ ¹ 32;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Планом или решением задачи математического программирования называется:

-:совокупность неизвестных величин, удовлетворяющая большей части ограничений

-:любая совокупность неизвестных величин

-:совокупность переменных, принадлежащая области определения целевой функции

+:совокупность неизвестных величин, удовлетворяющая системе ограничений

I:ТЗ ¹ 33;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Целевая функция задачи математического программирования позволяет:

-:найти допустимое решение задачи

-:определить опорный план задачи

+:выбрать наилучший план из множества возможных

-:найти вырожденное решение задачи

I:ТЗ ¹ 34;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Наилучший план задачи математического программирования доставляет целевой функции:

-:положительное значение

+:экстремальное значение

-:нулевое значение

-:неограниченное значение

I:ТЗ ¹ 35;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Условия, налагаемые на неизвестные величины в задачах математического программирования, следуют:

+:из ограниченности ресурсов, из необходимости удовлетворения насущных потребностей, из условий производственных и технологических процессов;

-:из математических соображений

-:из способностей и желания человека, составляющего модель

-:из политических соображений

I:ТЗ ¹ 36;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Математически ограничения выражаются в виде:

-:пересечения множеств

-:объединения множеств

+:уравнений и неравенств

-:разности множеств

I:ТЗ ¹ 37;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Область допустимых решений - это:

-:все пространство, на котором рассматривается задача

+:совокупность всех уравнений и неравенств системы ограничений

-:совокупность только уравнений системы ограничений

-:совокупность только неравенств системы ограничений

I:ТЗ ¹ 38;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Оптимальное решение задачи математического программирования

-:всегда существует и единственно

+:не обязательно единственно, возможны случаи, когда оно не существует или имеется конечное или бесконечное множество оптимальных решений.

-:не единственно, а их бесконечное множество

-:зависит от разработчика модели

I:ТЗ ¹ 40;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:В линейной функции может присутствовать константа

+:в зависимости от условий задачи

-:нет

-:да

-:в зависимости от разработчика модели

I:ТЗ ¹ 44;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Линейное программирование - это раздел математического программирования, применяемый при разработке методов отыскания экстремума:

+:линейных функций нескольких переменных при дополнительных линейных ограничениях, налагаемых на переменные

-:линейных функций при нелинейных ограничениях

-:нелинейной функции при линейных ограничениях

I:ТЗ ¹ 45;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Особенностью задач линейного программирования является то, что экстремума целевая функция

-:не достигает

-:достигает во внутренней точке области допустимых решений

-:достигает вне области допустимых решений

+:достигает на границе области допустимых решений

I:ТЗ ¹ 46;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1012

-:в канонической форме

-:в общей форме

+:в симметрической форме

-:в матричной форме

I:ТЗ ¹ 47;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1013

-:в матричной форме

-:в канонической форме

-:в общей форме

+:в симметрической форме

I:ТЗ ¹ 48;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1014

-:в общей форме

-:в стандартной форме

+:в канонической форме

-:в векторной форме

I:ТЗ ¹ 50;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:При необходимости задачу минимизации можно заменить задачей максимизации, воспользовавшись формулой:

+:1016

-:1017

-:1018

-:1019

I:ТЗ ¹ 51;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1020

-:1021

+:1022

-:1023

I:ТЗ ¹ 52;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1024

+:1025

-:1026

-:1027

I:ТЗ ¹ 53;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1028

-:1029

-:1030

+:1031

I:ТЗ ¹ 54;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1032

-:к их правым частям нужно прибавить дополнительные переменные

+:к их левым частям нужно прибавить дополнительные неотрицательные переменные

-:от обеих частей нужно отнять дополнительные переменные

-:к обеим частям нужно прибавить дополнительные переменные

I:ТЗ ¹ 55;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1033

-:к левой части прибавить дополнительные переменные

-:от правой части отнять дополнительные переменные

-:от обеих частей нужно отнять дополнительные переменные

+:от левой части отнять дополнительные неотрицательные переменные

I:ТЗ ¹ 56;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:При преобразовании задачи линейного программирования к каноническому виду, дополнительные переменные вводятся в целевую функцию с коэффициентами,

+:равными нулю

-:равными очень большим положительным числам

-:равными правым частям соответствующих ограничений

-:равными единице

I:ТЗ ¹ 57;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1034

-:в общей форме

-:в скалярной форме

+:в векторной форме

-:в стандартной форме

I:ТЗ ¹ 61;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1035

-:1036

+:1037

-:1038

-:1039

I:ТЗ ¹ 62;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1040

-:1041

-:1042

+:1043

-:1044

I:ТЗ ¹ 63;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1045

+:1046

-:1047

-:1048

-:1049

I:ТЗ ¹ 64;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Линейное программирование это

-:один из приемов разработки программного обеспечения ЭВМ

+:математический метод оптимизации

-:определение последовательности действий при проведении общественных мероприятий

-:составление программ линейной структуры

I:ТЗ ¹ 65;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:В линейном программировании используются функции, уравнения и неравенства

-:преимущественно линейные

+:только линейные

-:любые

-:в зависимости от решаемой задачи

I:ТЗ ¹ 66;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Методы линейного программирования позволяют определить оптимальное экономическое решение

-:всегда

+:да, если оно существует

-:линейное программирование предназначено для других целей

I:ТЗ ¹ 68;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Оптимальный план задачи ЛП это

-:любой план

-:любой допустимый план

+:допустимый план, которому соответствует максимум выручки

-:любой опорный план

I:ТЗ ¹ 70;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Допустимыми являются планы

-:любые

-:любые с положительными значениями

+:удовлетворяющие системе ограничений

-:любые с ненулевыми значениями

I:ТЗ ¹ 71;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Целевая функция задачи линейного программирования должна быть

-:нелинейной

+:линейной

-:любой

-:выпуклой

I:ТЗ ¹ 72;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Математическая модель задачи линейного программирования это

-:целевая функция

+:целевая функция и набор ограничений

-:набор ограничений

I:ТЗ ¹ 73;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Методом линейного программирования решаются задачи поиска экстремума

-:нелинейной функции при линейных ограничениях

-:линейной функции при нелинейных ограничениях

+:линейной функции при линейных ограничениях

I:ТЗ ¹ 74;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Допустимым планом задачи является

-:любой план

+:любой план, обеспечивающий выполнение ограничений

-:это зависит от конкретного содержания задачи

-:любой план с ненулевыми значениями

I:ТЗ ¹ 76;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:В задаче линейного программирования допустимо количество ограничений

+:не более числа переменных

-:равное числу переменных

-:любое

-:не более 1000

I:ТЗ ¹ 26;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Целевая функция задачи линейного программирования имеет следующий вид

-:1050

-:1051

+:1052

-:1053

I:ТЗ ¹ 114;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Для решения задачи ЛП симплексным методом ее нужно представить:

-:в стандартной форме

-:в матричной форме

+:в канонической форме

-:в векторной форме

I:ТЗ ¹ 115;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Задачу максимизации можно заменить задачей минимизации, воспользовавшись соотношением для целевой функции F

-:max F = min (- F)

+:max F = - min F

-:max F = - min (-F)

I:ТЗ ¹ 116;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Опорным планом основной задачи ЛП называется:

+:базисный план с неотрицательными компонентами

-:допустимый план с положительными компонентами

-:любой базисный план

I:ТЗ ¹ 117;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:По определению опорного плана (n - число переменных задачи ЛП; m - число линейно-независимых ограничений) число его положительных компонент:

-:равно n-1

-:больше m

-:равно n

+:не больше m

I:ТЗ ¹ 118;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Опорный план (m - число ограничений задачи ЛП) называется невырожденным, если он:

+:содержит ровно m положительных компонент

-:не содержит отрицательных компонент

-:содержит нулевые компоненты

-:содержит больше m положительных компонент

I:ТЗ ¹ 119;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1054

-:1055

-:1056

+:1057

-:1058

I:ТЗ ¹ 121;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Точка Х выпуклого множества называется угловой (или крайней), если она

+:не может быть представлена в виде выпуклой линейной комбинации каких-нибудь двух других различных точек данного множества

-:может быть представлена в виде выпуклой линейной комбинации других точек данного множества

-:является граничной точкой данного множества

-:является предельной точкой данного множества

I:ТЗ ¹ 122;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Множество планов основной задачи ЛП является:

-:замкнутым и ограниченным

-:не ограниченным сверху

+:выпуклым, если оно не пусто

-:не ограниченным снизу

I:ТЗ ¹ 123;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если основная задача ЛП имеет оптимальный план, то целевая функция достигает экстремального значения:

+:хотя бы в одной из вершин многогранника решений

-:в любой угловой точке многогранника решений

-:во внутренней точке многогранника решений

-:в любой граничной точке

I:ТЗ ¹ 124;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если целевая функция задачи ЛП достигает экстремального значения более чем в одной вершине, то она достигает того же значения:

-:в любой граничной точке

+:в любой точке, являющейся их выпуклой линейной комбинацией

-:в любой другой вершине

-:во внутренней точке многогранника решений

I:ТЗ ¹ 125;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Для того чтобы каноническая задача ЛП имела решение необходимо, чтобы:

-:1059

-:1060

+:1061

-:1062

I:ТЗ ¹ 126;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если допустимый план канонической задачи ЛП с m ограничениями имеет m положительных компонент, то он:

+:соответствует угловой (крайней) точке

-:является оптимальным

-:не является опорным

-:не является оптимальным

I:ТЗ ¹ 127;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1063

+:угловой точкой многогранника планов

-:оптимальным планом

-:внутренней точкой многогранника планов

-:не является оптимальным

I:ТЗ ¹ 128;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1064

-:ортогональную систему

-:оптимальный план

-:линейно зависимую систему

+:линейно независимую систему

I:ТЗ ¹ 129;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если допустимый план Х задачи ЛП с m ограничениями имеет m положительных координат, а все остальные равны нулю, то это:

+:опорный невырожденный план

-:оптимальный план

-:вырожденный план

I:ТЗ ¹ 131;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Общая идея симплексного метода состоит:

-:в последовательном переборе всех вершин многогранника решений и выборе лучшей по целевой функции вершины

+:в рациональном переборе вершин, при котором от данной вершины переходят к смежной по ребру лучшей, от нее к еще лучшей и т.д.

-:в нахождении всех допустимых планов задачи ЛП и выборе наилучшего из них

I:ТЗ ¹ 132;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если каждое ограничение ЗЛП в каноническом виде содержит переменную, входящую в левую часть с коэффициентом 1, а во все остальные с коэффициентом 0, то система ограничений представлена:

-:в развернутом виде

+:в предпочтительном виде

-:в допустимом виде

-:в сокращённом виде

I:ТЗ ¹ 133;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Основная теорема линейного программирования состоит в следующем:

-:решение ЗЛП находится внутри области допустимых решений

-:ЗЛП всегда имеет решение и оно находится на границе области допустимых решений

+:если ЗЛП имеет решение, то оно находится в одной из вершин многогранника решений

-:решение ЗЛП находится вне области допустимых решений

I:ТЗ ¹ 134;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Пусть система ограничений ЗЛП имеет предпочтительный вид. Тогда опорное решение задачи можно получить следующим образом:

+:все свободные переменные нужно приравнять нулю, тогда базисные переменные будут равны свободным членам

-:все базисные переменные приравнять нулю, тогда свободные переменные будут равны правым частям ограничений

-:базисные переменные приравнять коэффициентам целевой функции, а свободные переменные - правым частям

-:все свободные переменные нужно приравнять нулю, тогда базисные переменные будут равны коэффициентам целевой функции

I:ТЗ ¹ 135;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1065

-:3

+:2

-:5

-:7

I:ТЗ ¹ 136;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1066

+:1067

-:1068

-:1069

-:1070

I:ТЗ ¹ 137;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1071

-:X=(0,10,50,0,10)

+:X=(0,10,80,32,0)

-:X=(10,0,32,0,80)

-:X=(0,2,4,0,1)

I:ТЗ ¹ 138;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1072

-:X=(0,8,0,0,2)

-:X=(0,1,8,2,6)

+:X=(0,0,6,8,2)

-:X=(2,1,0,0,2)

I:ТЗ ¹ 139;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1073

+:11

-:19

-:15

-:12

I:ТЗ ¹ 140;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Искусственный базис вводится для канонической ЗЛП в случае, если:

-:все ограничения имеют предпочтительный вид

-:правые части ограничений положительны и среди коэффициентов целевой функции нет отрицательных

+:не все ограничения имеют предпочтительный вид

-:среди правых частей есть отрицательные

I:ТЗ ¹ 141;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Для введения искусственного базиса при решении ЗЛП нужно:

+:к левым частям ограничений - равенств, не имеющих предпочтительного вида, добавить искусственные переменные

-:левые и правые части ограничений умножить на - 1

-:коэффициенты целевой функции умножить на - 1

+:к правым частям ограничений - равенств, не имеющих предпочтительного вида, добавить искусственные переменные

I:ТЗ ¹ 142;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S: Искусственные переменные вводят в целевую функцию ЗЛП на максимум с коэффициентами:

-:0

+:- М, где М - большое положительное число

-:М, где М - большое положительное число

-:1

I:ТЗ ¹ 143;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:М-задача или расширенная задача, соответствующая исходной ЗЛП:

+:всегда имеет предпочтительный вид

-:не имеет предпочтительного вида

-:имеет оптимальный план

-:не имеет опорного плана

I:ТЗ ¹ 144;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если в результате применения симплексного метода к расширенной задаче получен оптимальный план, в котором все искусственные переменные равны нулю, то:

-:исходная ЗЛП не имеет решения

+:первые n компонент дают оптимальный план исходной задачи

-:последние m компонент дают решение исходной ЗЛП

-:первые m компонент дают оптимальный план исходной задачи

I:ТЗ ¹ 145;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если в оптимальном плане М-задачи хотя бы одна из искусственных переменных отлична от нуля, то исходная ЗЛП:

-:имеет допустимый план

-:имеет оптимальный план

+:не имеет допустимых планов

-:имеет опорный план

I:ТЗ ¹ 146;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Искусственные переменные вводят в целевую функцию ЗЛП на минимум с коэффициентами:

+:М, где М - большое положительное число

-:- М, где М - большое положительное число

-:1

-:0

I:ТЗ ¹ 147;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если ЗЛП решается на максимум и для некоторого опорного плана все оценки свободных переменных неотрицательны, то такой план:

-:не оптимален

-:недопустимый

+:оптимален

-:вырожденный

I:ТЗ ¹ 148;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1074

-:1075

-:1076

+:1077

-:1078

I:ТЗ ¹ 149;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если ЗЛП решается на минимум и для некоторого опорного плана все оценки свободных переменных неположительные, то такой план:

-:не допустимый

+:оптимальный

-:неоптимальный

-:вырожденный

I:ТЗ ¹ 150;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1079

-:1080

-:1081

+:1082

-:1083

I:ТЗ ¹ 151;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1084

-:1085

-:1086

+:1087

-:1088

I:ТЗ ¹ 152;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Разрешающим столбцом в симплексной таблице ЗЛП на максимум называется вектор-столбец:

-:свободных членов

-:коэффициентов целевой функции

+:с минимальной отрицательной оценкой

-:с минимальной положительной оценкой

I:ТЗ ¹ 153;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Разрешающим столбцом в симплексной таблице ЗЛП на минимум является вектор-столбец:

-:коэффициентов при первой базисной переменной

+:с максимальной положительной оценкой

-:свободных членов

-:с минимальной положительной оценкой

I:ТЗ ¹ 154;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Разрешающим в симплексной таблице является:

-:любой элемент оценочной строки

-:любой элемент разрешающего столбца

+:элемент, стоящий на пересечении разрешающего столбца и разрешающей строки

-:элемент, стоящий на пересечении разрешающего столбца и оценочной строки

I:ТЗ ¹ 155;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1089

-:1090

+:1091

-:1092

-:1093

I:ТЗ ¹ 156;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Разрешающую строку при решении ЗЛП симплексным методом выбирают:

-:по наименьшему отношению элементов столбца свободных членов к элементам разрешающего столбца

-:по наибольшему отношению элементов столбца свободных членов к отрицательным элементам разрешающего столбца

+:по наименьшему отношению элементов столбца свободных членов к соответствующим положительным элементам разрешающего столбца

-:по наибольшему отношению элементов столбца свободных членов к соответствующим положительным элементам разрешающего столбца

I:ТЗ ¹ 157;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1094

-:1095

-:1096

+:1097

-:1098

I:ТЗ ¹ 158;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Задача ЛП имеет бесконечное множество оптимальных решений, если в индексной строке последней симплексной таблицы, содержащей оптимальный план:

-:имеется хотя бы одна положительная оценка

-:все оценки свободных переменных положительны

+:имеется хотя бы одна нулевая оценка, соответствующая свободной переменной

-:имеются нулевые оценки

I:ТЗ ¹ 159;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1099

+:единственный оптимальный план

-:альтернативный оптимум

-:не имеет решения

I:ТЗ ¹ 160;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:ЗЛП на максимум имеет единственный оптимальный план, если в индексной строке симплексной таблицы, содержащей оптимальный план:

-:все оценки неотрицательны

-:все оценки свободных переменных неотрицательны

+:все оценки свободных переменных положительны

-:имеются нулевые оценки

I:ТЗ ¹ 161;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Целевая функция ЗЛП на максимум на множестве допустимых планов не ограничена сверху, если в индексной строке симплексной таблицы содержится:

-:1100

+:1101

-:1102

-:1103

I:ТЗ ¹ 162;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1104

-:найден оптимальный план

+:целевая функция не ограничена снизу

-:целевая функция ограничена снизу

-:целевая функция не ограничена сверху

I:ТЗ ¹ 164;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Конечность симплексного метода следует из:

-:универсальности метода в классе ЗЛП

+:конечности числа опорных планов

-:существования допустимых планов

-:линейности целевой функции

I:ТЗ ¹ 165;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1105

+:единственный оптимальный план

-:альтернативный оптимум

-:не имеет решения

I:ТЗ ¹ 166;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1106

-:1107

-:1108

+:1109

-:1110

I:ТЗ ¹ 167;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1111

-:1112

+:1113

-:1114

-:1115

I:ТЗ ¹ 168;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1116

+:не имеет оптимального плана

-:имеет оптимальный план и он находится в таблице

-:не имеет опорных планов

I:ТЗ ¹ 80;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Графический метод используется для решения задач ЛП

-:любых

-:заданных в матричной форме

+:с двумя переменными, заданных в симметричной форме

-:с двумя переменными, заданных в каноническом виде

I:ТЗ ¹ 81;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Задачи ЛП со многими переменными (более двух) могут решаться графически, если они заданы:

+:в канонической форме с числом свободных переменных не более двух

-:в каноническом виде

-:в симметричном виде

-:в векторной форме

I:ТЗ ¹ 82;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Если областью допустимых решений задачи ЛП при графическом методе решения является выпуклый многоугольник, то задача:

+:всегда имеет оптимальное решение

-:имеет оптимальное решение при условии, что число вершин - четно

-:не имеет оптимального решения

-:имеет оптимальное решение при условии, что число вершин - нечетно

I:ТЗ ¹ 83;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:1117

+:в градиентном направлении

-:в антиградиентом направлении

-:в произвольном направлении

-:в направлении, перпендикулярном вектору - градиенту

I:ТЗ ¹ 84;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Если областью допустимых решений задачи ЛП является неограниченная выпуклая область, то задача

-:не имеет решения

-:всегда имеет решение

+:в зависимости от направления вектора-градиента может иметь или не иметь решения

-:имеет оптимальное решение при условии, что число вершин - четно

I:ТЗ ¹ 86;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Линиями уровня целевой функции задачи ЛП является семейство:

-:перпендикулярных прямых

+:параллельных прямых

-:концентрических окружностей

-:кривых безразличия

I:ТЗ ¹ 92;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:1118

-:в градиентном направлении

+:в антиградиентом направлении

-:в произвольном направлении

-:в направлении, перпендикулярном вектору - градиенту

I:ТЗ ¹ 93;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Область допустимых планов это

-:линия соответствующая конкретному значению целевой функции

+:область, образуемая пресечением всех полуплоскостей, соответствующих отдельным неравенствам системы;

-:область, образуемая пересечением осей координат и линии соответствующей конкретному значению целевой функции

-:любая линия параллельная оси абсцисс

I:ТЗ ¹ 96;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Вектор-градиент целевой функции проходит

+:1119

-:1120

-:1121

-:1122

I:ТЗ ¹ 97;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Оптимуму задачи соответствует

-:1123

-:1124

-:1125

+:1126

I:ТЗ ¹ 98;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Если область допустимых планов пуста, то задача линейного программирования

-:имеет единственное решение

+:не имеет решения

-:имеет несколько решений

-:имеет бесконечно много решений

I:ТЗ ¹ 101;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:Симплекс-метод предназначен для решения

-:системы нелинейных уравнений

+:задачи линейного программирования

-:системы трансцендентных уравнений

-:задачи динамического программирования

I:ТЗ ¹ 103;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:1127

-:11

+:13

-:10

-:15

I:ТЗ ¹ 104;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=0,6;

S:1128

-:1

-:3

+:2

-:0

I:ТЗ ¹ 105;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если область допустимых планов не пуста и ограничена, то оптимальный план находится

-:вне границ области допустимых планов

+:на границе области допустимых планов

-:внутри границ области допустимых планов

-:в любой точке (внутри и на границе области допустимых планов)

I:ТЗ ¹ 106;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если область допустимых планов не пуста и ограничена и существует единственный оптимальный план, то он находится

-:на одной из границ области допустимых планов

+:в одной из вершин области допустимых планов

-:внутри границ области допустимых планов

-:вне границ области допустимых планов

I:ТЗ ¹ 108;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Связанным называется ограничение, определяемое

-:строгим неравенством

-:нестрогим неравенством

+:равенством

I:ТЗ ¹ 109;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1129

-:1130

-:1131

+:1132

-:1133

I:ТЗ ¹ 110;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1134

+:1135

-:1136

-:1137

-:1138

I:ТЗ ¹ 111;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1139

-:1140

-:1141

-:1142

+:1143

I:ТЗ ¹ 112;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1144

-:1145

+:1146

-:1147

-:1148

I:ТЗ ¹ 113;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1149

-:1150

-:1151

-:1152

+:1153

I:ТЗ ¹ 169;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Для симметрической ЗЛП на максимум двойственная задача имеет вид:

+:1154

-:1155

-:1156

-:1157

I:ТЗ ¹ 170;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Для симметрической ЗЛП на минимум двойственная задача имеет вид:

-:1158

-:1159

+:1160

-:1161

I:ТЗ ¹ 171;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Для канонической ЗЛП двойственная задача имеет вид:

-:1162

+:1163

-:1164

-:1165

I:ТЗ ¹ 172;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:1166

-:1167

-:1168

+:1169

-:1170

I:ТЗ ¹ 173;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Пусть х и у - произвольные допустимые планы пары двойственных задач с целевыми функциями z и f. Тогда основное неравенство теории двойственности имеет вид:

-:1171

+:1172

-:1173

-:1174

I:ТЗ ¹ 174;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Задача ЛП двойственная к двойственной:

-:является симметричной ЗЛП

-:является канонической ЗЛП

+:совпадает с исходной

-:всегда имеет решение

I:ТЗ ¹ 175;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если одна из двойственных задач имеет оптимальное решение, то:

-:целевая функция другой задачи не ограничена

-:другая не имеет оптимального решения

+:и другая имеет оптимальное решение

-:другая не имеет опорного решения

I:ТЗ ¹ 176;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если каждая из задач пары двойственных ЗЛП имеет оптимальное решение, то:

-:экстремальные значения целевых функций не совпадают

+:экстремальные значения целевых функций совпадают

-:оптимальные планы задач совпадают

-:экстремальные значения целевых функций разного знака

I:ТЗ ¹ 177;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если одна из двойственных задач ЛП неразрешима вследствие неограниченности целевой функции на множестве допустимых планов, то:

-:целевая функция другой задачи ограничена сверху

-:другая задача разрешима

+:система ограничений другой задачи противоречива

-:целевая функция другой задачи ограничена снизу

I:ТЗ ¹ 178;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Между переменными прямой и двойственной ЗЛП существует соответствие, сопоставляющее:

-:свободным переменным одной задачи - свободные переменные другой

+:свободным переменным одной задачи - базисные переменные другой, и наоборот

-:базисным переменным одной задачи - базисные переменные другой

-:коэффициентам целевой функции одной - коэффициенты целевой функции другой

I:ТЗ ¹ 179;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Двойственные оценки могут служить мерой дефицитности ресурсов. Дефицитный ресурс (полностью используемый по оптимальному плану производства) имеет:

-:неотрицательную оценку

+:положительную оценку

-:нулевую оценку

-:отрицательную оценку

I:ТЗ ¹ 180;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если какое-либо ограничение одной из двойственных задач ЛП ее оптимальным планом обращается в строгое неравенство, то:

-:все другие ограничения обращаются в строгие неравенства

-:все другие ограничения обращаются в равенства

+:соответствующая компонента оптимального плана двойственной задачи должна равняться нулю

I:ТЗ ¹ 181;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Если какая-либо компонента оптимального плана одной из пары двойственных ЗЛП положительна, то:

-:все другие компоненты будут положительны

-:все другие компоненты будут не положительны

+:соответствующее ограничение в двойственной задаче ее оптимальным планом должно обращаться в строгое неравенство

-:все другие компоненты будут равны нулю

I:ТЗ ¹ 182;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Двойственная оценка избыточного ресурса (используемого по оптимальному плану производства не полностью):

-:положительна

+:равна нулю

-:не определена

-:равна 1

I:ТЗ ¹ 183;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Величина двойственной оценки численно равна:

+:изменению целевой функции при изменении соответствующего свободного члена ограничений на единицу

-:наибольшему возможному изменению свободного члена ограничений

-:наименьшему изменению коэффициентов целевой функции

-:наибольшему изменению коэффициентов целевой функции

I:ТЗ ¹ 184;ВРЕМЯ=0;KT=2;MT=1;

S:Смысл двойственных оценок в линейном программировании состоит: