Тест с ответами на тему Математические методы исследования в экономике

1.​ Модель – это

1.1.​ аналог (образ) оригинала, но построенный средствами и методами отличными от оригинала +

1.2.​ подобие оригинала

1.3.​ копия оригинала

2.​ Экономико-математическая модель – это

2.1.​ математическое представление экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.) +

2.2.​ качественный анализ и интуитивное представление объектов, задач, явлений, процессов экономической системы и ее параметров

2.3.​ эвристические описание экономической системы (объектов, задачи, явлений, процессов и т. п.)

3.​ Метод – это

3.1.​ подходы, пути и способы постановки и решения той или иной задачи в различных областях человеческой деятельности +

3.2.​ описание особенностей задачи (проблемы) и условий ее решения

3.3.​ требования к условиям решения той или иной задачи

4.​ Выберите неверное утверждение

4.1.​ ЭММ позволяют сделать вывод о поведении объекта в будущем

4.2.​ ЭММ позволяют управлять объектом +

4.3.​ ЭММ позволяют выявить оптимальный способ действия

4.4.​ ЭММ позволяют выявить и формально описать связи между переменными, которые характеризуют исследования

5.​ Экономико-математическая модель межотраслевого баланса – это

5.1.​ макроэкономическая, детерминированная, имитационная, матричная модель

5.2.​ микроэкономическая, детерминированная, балансовая, регрессионная модель

5.3.​ макроэкономическая, детерминированная, балансовая, матричная модель +

5.4.​ макроэкономическая, вероятностная, имитационная, матричная модель

6.​ Найти экстремум функции f(x) при выполнении ограничений Ri(x) = ai, φ (x) ≤ bj, наложенных на параметры функции – это задача

6.1.​ условной оптимизации +

6.2.​ линейного программирования

6.3.​ безусловной оптимизации

6.4.​ нелинейного программирования

6.5.​ динамического программирования

7.​ Задача, включающая целевую функцию f и функции Ф, входящие в ограничения, является задачей линейного программирования, если

7.1.​ все Ф и f являются линейными функциями относительно своих аргументов +

7.2.​ все Ф являются линейными функциями относительно своих аргументов, а функция f – нелинейна

7.3.​ функция f является линейной относительно своих аргументов, а функции Ф – нелинейны

7.4.​ только часть функций Ф и функция f являются линейными относительно своих аргументов

8.​ Множество всех допустимых решений системы задачи линейного программирования

8.1.​ является

8.2.​ выпуклым +

8.3.​ вогнутым

8.4.​ одновременно выпуклым и вогнутым

9.​ Если задача линейного программирования имеет оптимальное решение, то целевая функция достигает нужного экстремального значения в одной из

9.1.​ вершин многоугольника (многогранника) допустимых решений +

9.2.​ внутренних точек многоугольника (многогранника) допустимых решений

9.3.​ точек многоугольника (многогранника) допустимых решений

10.​ В задачах линейного программирования решаемых симплекс-методом искомые переменные должны быть

10.1.​ неотрицательными +

10.2.​ положительными

10.3.​ свободными от ограничений

10.4.​ любыми

11.​ Симплексный метод решения задач линейного программирования включает

11.1.​ определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана)

11.2.​ определение правила перехода к не худшему решению

11.3.​ проверку оптимальности найденного решения

11.4.​ определение одного из допустимых базисных решений поставленной задачи (опорного плана), определение правила перехода к не худшему решению, проверка оптимальности найденного решения +

12.​ Графический способ решения задачи линейного программирования – это

12.1.​ построение прямых, уравнения которых получаются в результате замены в ограничениях знаков неравенств на знаки точных равенств

12.2.​ нахождение полуплоскости, определяемой каждым из ограничений задачи

12.3.​ нахождение многоугольника допустимых решений

12.4.​ построение прямой F = h = const >= 0, проходящей через многоугольник решений

12.5.​ построение вектора C, перпендикулярного прямой F = h = const

12.6.​ передвижение прямой F = h = const в направлении вектора C (в сторону увеличения h), в результате чего находят либо точку (точки), в которой целевая функция принимает максимальное значение, либо устанавливают неограниченность сверху функции на множестве допустимых решений

12.7.​ определение координат точки максимума функции и вычисление значения целевой функции в этой точке

12.8.​ все перечисленные ответы в этом задании +

13.​ Задача линейного программирования не имеет конечного оптимума, если

13.1.​ в точке А области допустимых значений достигается максимум целевой функции F

13.2.​ в точке А области допустимых значений достигается минимум целевой функции F

13.3.​ система ограничений задачи несовместна

13.4.​ целевая функция не ограничена сверху на множестве допустимых решений +

14.​ При приведении задачи линейного программирования (ЛП) к виду основной задачи ЛП ограничения вида «< или =» преобразуются в ограничения равенства добавлением к его левой части дополнительной неотрицательной переменной. Вводимые дополнительные неизвестные имеют вполне определенный смысл. Так, если в ограничениях исходной задачи ЛП отражается расход и наличие производственных ресурсов, то числовое значение дополнительной переменной в решении задачи, записанной в виде основной имеет смысл

14.1.​ двойственной оценки ресурса

14.2.​ остатка ресурса +

14.3.​ нехватки ресурса

14.4.​ стоимости ресурса

15.​ Если ресурс образует «узкое место производства», то это означает

15.1.​ ресурс избыточен

15.2.​ ресурс использован полностью +

15.3.​ двойственная оценка ресурса равна нулю

16.​ Критерием остановки вычислений в алгоритме поиска оптимального решения методами одномерной оптимизации является условие

16.1.​ отношение длины текущего интервала неопределенности к длине первоначального интервала меньше заданной величины ε

16.2.​ значение целевой функции (ЦФ), вычисленное в текущей точке, меньше значения ЦФ, вычисленного в последующей точке

16.3.​ отношение длины текущего интервала неопределенности к длине первоначального интервала больше заданной величины ε

16.4.​ значение ЦФ, вычисленное в текущей точке, меньше значения ЦФ, вычисленного в предыдущей точке +

17.​ Если целевая функция и все ограничения выражаются с помощью линейных уравнений, то рассматриваемая задача является задачей

17.1.​ динамического программирования

17.2.​ линейного программирования +

17.3.​ целочисленного программирования

17.4.​ нелинейного программирования

18.​ Модель задачи линейного программирования, в которой целевая функция исследуется на максимум и система ограничений задачи является системой уравнений, называется

18.1.​ стандартной

18.2.​ канонической +

18.3.​ общей

18.4.​ основной

18.5.​ нормальной

19.​ Модель задачи линейного программирования, в которой целевая функция исследуется на максимум и система ограничений задачи является системой неравенств, называется

19.1.​ стандартной

19.2.​ канонической

19.3.​ общей +

19.4.​ основной

19.5.​ нормальной

20.​ В линейных оптимизационных моделях, решаемых с помощью геометрических построений число переменных должно быть

20.1.​ не больше двух +

20.2.​ равно двум

20.3.​ не меньше двух

20.4.​ не больше числа ограничений +2

20.5.​ сколько угодно

21.​ Задача линейного программирования может достигать максимального значения

21.1.​ только в одной точке

21.2.​ в двух точках

21.3.​ во множестве точек +

21.4.​ в одной или двух точках

21.5.​ в одной или во множестве точек

22.​ Если в прямой задаче, какое либо ограничение является неравенством, то в двойственной задаче соответствующая переменная

22.1.​ неотрицательна +

22.2.​ положительна

22.3.​ свободна от ограничений

22.4.​ отрицательная

23.​ Транспортная задача является задачей …. Программирования

23.1.​ динамического

23.2.​ нелинейного

23.3.​ линейного +

23.4.​ целочисленного

23.5.​ параметрического

24.​ Если в транспортной задаче объем спроса равен объему предложения, то такая задача называется

24.1.​ замкнутой

24.2.​ закрытой +

24.3.​ сбалансированной

24.4.​ открытой

24.5.​ незамкнутой

25.​ Если в транспортной задаче объем запасов превышает объем потребностей, в рассмотрение вводят

25.1.​ фиктивный пункт производства

25.2.​ фиктивный пункт потребления +

25.3.​ изменения структуры не требуются

26.​ Методы теории игр предназначены для решения задач

26.1.​ с конфликтными ситуациями в условиях неопределенности +

26.2.​ с полностью детерминированными условиями

26.3.​ статистического моделирования

27.​ Стратегия игрока – это совокупность правил, определяющих выбор его действий при

27.1.​ каждом ходе в зависимости от сложившейся ситуации в одном сеансе игры +

27.2.​ одном ходе игры

27.3.​ всех сеансах игры

28.​ Нижняя цена игры – это

28.1.​ максимин, т.е. максимальный выигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди минимальных значений выигрышей каждой его стратегии +

28.2.​ гарантированный выигрыш одного из игроков при любой стратегии другого игрока

28.3.​ минимакс, т.е. минимальный проигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди максимальных значений проигрышей каждой его стратегии

29.​ Верхняя цена игры – это

29.1.​ минимакс, т.е. минимальный проигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди максимальных значений проигрышей каждой его стратегии +

29.2.​ гарантированный проигрыш одного из игроков при любой стратегии другого игрока

29.3.​ максимин, т.е. максимальный выигрыш по всем стратегиям одного из игроков среди минимальных значений выигрышей каждой его стратегии

30.​ Решение игры в чистых стратегиях определяется

30.1.​ ценой игры, равной нижней цене игры

30.2.​ ценой игры, равной верхней цене игры

30.3.​ наличием седловой точки

30.4.​ всем перечисленным в ответах на это задание +