Тест по предмету Моделирование

Тест по предмету «Моделирование производственных и экономических процессов»

Вариант №2 специальность 3706002

1. Принцип максимума Понтрягина

А) Для того чтобы управление v(t) было оптимальным, необходимо, чтобы для любого значения t, t₀ <t < t_1, функция переменного вектора v достигала максимума в точке v=v(t₀);

B) Для того чтобы управление v(t) было оптимальным, необходимо, чтобы для любого значения t, t₀ <t < t_1, функция переменного вектора v достигала максимума в точке v=v(t₁);

С) Для того чтобы управление v(t) было оптимальным, необходимо, чтобы для любого значения t, t₀ <t < t_1, функция переменного вектора v достигала максимума в точке v=v(t);

D) Для того чтобы управление v(t) было оптимальным, необходимо, чтобы для любого значения t, t₀ <t < t_1, функция переменного вектора v достигала минимума в точке v=v(t);

E) Для того чтобы управление v(t) было оптимальным, необходимо, чтобы для любого значения t, t₀ <t < t_{1, ,} функция переменного вектора v достигала минимума в точке v=v(t₁);

2. Качество управления оценивает

А) Дифференциал;

B) Интеграл;

C) Дифференциальное уравнение;

D) Функционал;

E) Предел;

3. Решить задачу оптимального управления можно с помощью

A) Преобразований Лагранжа

B) Преобразований Пуассона

C) Преобразований Фишера

D) Преобразований Фурье

E) Преобразований Лапласа

4. Суть статистического имитационного моделирования состоит

A) В построении алгоритма, контролирующего поведение элементов обслуживающей системы и взаимодействие между ними.

B) В построении алгоритма, анализирующего поведение элементов обслуживающей системы и взаимодействие между ними.

C) В построении алгоритма, интегрирующего поведение элементов обслуживающей системы и взаимодействие между ними.

D) В построении алгоритма, имитирующего поведение элементов обслуживающей системы и взаимодействие между ними.

E) В построении алгоритма, дифференцирующего поведение элементов обслуживающей системы и взаимодействие между ними.

5. При построении стохастических имитационных моделей необходимо

A) Сгенерировать случайные события

B) Сгенерировать случайные числа

C) Сгенерировать вероятности случайных событий

D) Сгенерировать маршрут

E) Сгенерировать задержку

6. Случайные числа на интервале (0;1) можно получить следующим способом

A) Табличным способом, с помощью интегратора случайных чисел и методом псевдослучайных чисел

B) Системным способом, с помощью интегратора случайных чисел и методом псевдослучайных чисел

C) Табличным способом, с помощью генератора случайных чисел и методом псевдослучайных чисел

D) Системным способом, с помощью интегратора случайных чисел и методом дифференцируемых чисел

E) Матричным способом, с помощью интегратора случайных чисел и методом псевдослучайных чисел

7. Псевдослучайными называются числа, вычисленные

A) По некоторому алгоритму и их частотные свойства близки к свойствам нормально распределённых величин

B) По некоторому алгоритму и их частотные свойства близки к свойствам биноминально распределённых величин

C) По некоторому алгоритму и их частотные свойства близки к свойствам распределения Пирсона

D) По некоторому алгоритму и их частотные свойства близки к свойствам распределения Стьюдента

E) По некоторому алгоритму и их частотные свойства близки к свойствам равномерно распределённых величин

8. С помощью метода Неймана можно получить

A) Дискретные числа на интервале (0;1)

B) Псевдослучайные числа на интервале (0;1)

C) Непрерывные числа на интервале (0;1)

D) Производные чисел на интервале (0;1)

E) Частные производные чисел на интервале (0;1)

9. Чтобы определить значение нормальной случайной величины с математическим ожиданием а и дисперсией σ² , можно воспользоваться сведущей формулой

1. X=σ;

2. X=σ;

3. X=σ;

4. X=σ;

5. X=σ;

10. Формирование реализации случайной функции x(t) сводится

A) К моделированию системы произвольных случайных величин некоторого аргумента t

B) К моделированию системы случайных величин для значений некоторого аргумента t

C) К моделированию системы частных производных случайных величин для значений некоторого аргумента t

D) К моделированию системы интегрированных случайных величин для значений некоторого аргумента t

E) К моделированию системы векторов

11. Получить с помощью алгоритма метода Неймана последовательность из трёх случайных чисел для заданного числа R₀=0,2061

A) R1 = 0,4277; R2 = 0,1355; R3 = 0,8360;

B) R1= 0,4277; R2 = 0,2313; R3 = 0,4277;

C) R1 = 0,4277; R2 = 0,1355; R3 = 0,8360;

4. R1=0,4287; R2=0,1358; R3=0,8460;

5. R1=0,4297; R2=0,1315; R3=0,8560.

12. В основе применения математических методов лежат:

1. Создание моделей планово-экономических задач;

2. Разработка методов оптимального решения планово-экономических задач;

3. Создание планово-экономических задач и разработка их решения;

4. Систематизация данных;

5. Систематизация результатов.

13. Предметом линейного программирования является:

1. Рассмотрение задач, условия которых выражаются системой линейных уравнений или неравенств, содержащих неизвестные только первой степени;

2. Рассмотрение задач, условия которых выражаются системой квадратных уравнений или неравенств, содержащих неизвестные первой и второй степени;

3. Рассмотрение задач, условия которых выражаются системой дифференциальных уравнений или неравенств;

4. Рассмотрение задач, условия которых выражаются системой интегральных уравнений или неравенств;

5. Рассмотрение задач, условия которых выражаются одним линейным уравнением.

14. Для любых задач линейного программирования характерны следующие условия:

1. Строгое определение количества неизвестных;

2. Неточная формулировка ограничений;

3. Отсутствие како1-либо системы взаимосвязных факторов;

4. Наличие системы взаимосвязанных факторов, строгое определение критерия оценки оптимальности и точная формулировка ограничений4

5. Критерий оценки оптимальности должен быть неизвестным.

15. Графический метод решения задач линейного программирования используется:

1. Если имеются всего три переменных;

2. Если имеется всего одна переменная;

3. Если имеются всего четыре переменных;

4. Если имеется более четырех переменных;

5. Если имеется всего две переменные.

16. Метод решения транспортных задач линейного программирования используется:

1. При наличии одной переменной;

2. При большом числе переменных;

3. При отсутствии каких-либо переменных;

4. При наличии двух переменных;

5. При графическом задании неизвестных.

17. Что такое транспортная задача?

1. Это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенностей или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы;

2. Это исследование, на основе теории вероятностей математических методов, количественной оценки процесса массового обслуживания;

3. Это исследование технического состояния транспорта;

4. Это задача оптимального распределения продуктов между потребителями и производителями, с учетом стоимости перевозок;

5. Это исследование, на основе теории массового обслуживания, дифференциальных уравнений.

18. Минимизировать функцию Z=-3x₁-4x₂ при ограничениях x₁>0, x₂>0, x₁>10, x₂>5, x₁+x₂<20, -x₁+4x₂<20 (графическим методом):

1. Минимум функции в точке (12,8);

2. Минимум функции в точке (10,5);

3. Минимум функции в точке (15,5);

4. Минимум функции в точке (0,5);

5. Минимум функции в точке (10,10).

19. Минимизировать функцию Z=X₁+X₂ при ограничениях X₁ > 0, X₂ > 0, X₁-X₂<2 (графическим методом).

A) Минимум функций в точке (0, -1);

B) Минимум функций в точке (3, 2);

С) Минимум функций в точке (1, 0);

D) Минимум функций в точке (0, 0);

E) Минимум функций в точке (-1, 0).

20. Для определения значения целевой функции необходимо:

A) Построить график функции;

B) Построить диаграмму;

C) Построить таблицу;

D) Построить градиент-вектор;

E) Построить многоугольник распределений.

21. Транспортную задачу можно решить:

A) Матричным методом;

B) Методом потенциалом;

C) Приближенным методом;

D) Графическим методом;

E) Итерационным методом.

22. Методом потенциалов вычислить минимум функций, заданной таблицей:

1

0

3

4

2

5

1

2

3

3

4

8

1

4

315

25

20
20 12 5 8 15

1. 60 C) 210 E) 137

2. 150 D) 180

23. Методом потенциалов вычислить минимум функций, заданной таблицей:

4

3

3

1

3

2

4

8

5

4

6

3

11

8

16

1. 126 C) 110 E) 137

2. 250 D)180

24. Модели массового обслуживания

A) Это класс вероятных моделей, которые отражают особенности поведения систем, подвергшихся воздействию потока каких-либо событий;

B) Это класс вероятных графов, которые отражают особенности поведения систем, подвергшихся воздействию потока каких-либо событий;

C) Это класс цепей, которые отражают особенности поведения систем, подвергшихся воздействию потока каких-либо событий;

D) Это класс событий, которые отражают особенности поведения систем, подвергшихся воздействию потока каких-либо событий;

E) Это класс итераций, которые отражают особенности поведения систем, подвергшихся воздействию потока каких-либо событий.

25. Математическая модель используется:

А) При исследовании виртуального нематематического объекта

В) При исследовании реального нематематического объекта

С) При исследовании абстрактного нематематического объекта

D) При исследовании эффективного нематематического объекта

Е) При исследовании табличного нематематического объекта

Ответы на тест 2

1. С

2. D

3. A

4. D

5. C

6. C

7. A

8. B

9. B

10. A

11. A

12. A

13. A

14. D

15. E

16. B

17. D

18. B

19. C

20. D

21. C

22. A

23. C

24. D

25. B

6