Методы оптимизации

Что такое метод градиентного спуска?

• Алгоритм поиска локального максимума функции
• Метод численного дифференцирования
• Итеративный метод для нахождения экстремума функции
• Метод оптимизации с использованием эволюционных стратегий

К какой категории методов относится метод Лагранжа?

• Класс методов для линейного программирования
• Методы динамического программирования
• Методы для оптимизации с ограничениями
• Методы градиентного спуска

Что такое функция целевая при решении задач оптимизации?

• Ограничение на переменные
• Функция стоимости для минимизации или прибыли для максимизации
• Функция, которую необходимо оптимизировать
• Коэффициенты в уравнениях ограничений

Какой из методов является градиентным методом поиска экстремума?

• Метод ветвей и границ
• Метод симплекс
• Метод Ньютона
• Метод градиентного спуска

Что такое условие остановки в методе градиентного спуска?

• Когда значение функции достигает нуля
• Когда число итераций превышает заранее заданное число
• Когда норма градиента становится меньше заданного порога
• Когда все переменные перестают изменяться

Что предполагает метод Лагранжа в задачи оптимизации?

• Использование линейных приближений
• Рассмотрение только ограничений равенства
• Создание функции Лагранжа для объединения целевой функции и ограничений
• Использование стохастического подхода

Что понимается под условием Карауша-Куна-Маквида?

• Условие оптимальности для непараметрических задач
• Критерий сходимости градиентных методов
• Условие убывания функции Лагранжа
• Необходимое условие оптимальности для задач с ограничениями

В чем заключается идея метода сопряженных градиентов?

• Использование только отрицательного градиента
• Объединение градиентов для ускорения сходимости
• Обеспечение быстрых вычислений в больших измерениях
• Эффективный метод для больших размеров задач оптимизации

Какой тип задач решает метод Ekspert-Gradient?

• Линейное программирование
• Динамическое программирование
• Нелинейное программирование
• Определение оптимальной стратегии в играх и принятия решений

Что такое выпуклая функция?

• Функция, которая принимает только отрицательные значения
• Функция, у которой все точки экстремума являются глобальными
• Функция, для которой график является кривой без изгибов
• Функция, у которой множество точек вогнуто по отношению к любой линии внутри области определения

Что такое точка saddle в контексте оптимизации?

• Местный минимум
• Местный максимум
• Точка, где градиент равен нулю и является минимумом
• Точка, являющаяся минимумом по одной переменной и максимумом по другой

Что такое Exercise in constrained optimization?

• Неотъемлемая часть поисков экстремума без ограничений
• Процесс поиска максимума функции
• Общая стратегия для решения нелинейных задач
• Задача оптимизации с учетом ограничений на переменные

Что характеризует метод интервалов в оптимизации?

• Использование только целых чисел
• Область поиска ограничивается интервалом
• Обеспечивает глобальную оптимизацию
• Работу с областью определения функции, разбиваемой на интервалы для поиска экстремума

Что такое метод ветвей и границ?

• Метод для решения задач комбинаторной оптимизации
• Упрощение задачи за счет публичных границ поиска
• Использование границ для отсечения неэффективных ветвей
• Комбинация разбиения по ветвям и оценки границ для поиска оптимального решения

Что такое штрафные методы в оптимизации?

• Отказ от ограничений в процессе поиска решения
• Использование штрафных коэффициентов для учета ограничений
• Методы, предназначенные для обработки только линейных задач
• Методы, добавляющие штрафные функции для учета ограничений при решении задач

Что такое субградиентный метод?

• Метод для решения квадратичных задач
• Работает только для гладких функций
• Использует субградиенты — обобщения градиента для недообразимых функций
• Обобщение градиентных методов на особые виды функций

Что такое условие достаточно хорошей точки в методах оптимизации?

• Точка, где функция достигает минимального значения
• Точка, где градиент равен нулю
• Точка, где значение функции ниже некоторого заданного уровня
• Точка, которая является хорошей приближенной к локальному минимуму, согласно определенной метрике

Что представляет собой итерационный метод Нельдера-Мида?

• Градиентный метод для больших размерностей
• Модификация метода градиентного спуска
• Метод поиска корней нелинейных уравнений
• Метод без использования градиента, основанный на зондаже и отражении точек

Что такое критерий конвергенции в численных методах оптимизации?

• Условие, при выполнении которого алгоритм останавливается
• Точка, в которой достигается глобальный максимум
• Мера разнообразия решений
• Условие, при котором изменение решений становится достаточно малым или достижимо заданное качество решения

Что означает «локальный минимум» в задаче оптимизации?

• Наивысшее значение функции в области
• Значение функции в точке, где все соседние точки имеют большие значения
• Точку, где функция достигает глобального минимума
• Точку, в которой значение функции меньше в окрестностях, но не обязательно во всей области

Что такое критическая точка функции в методе оптимизации?

• Множество точек, где производная функции равна нулю
• Точка, в которой градиент функции равен нулю или не определен, и в окрестности которой функция не увеличивается
• Точка, где значение функции максимально
• Точка максимума функции

Что подразумевается под условием optimality в условных задачах оптимизации?

• Только минимальное значение функции
• Только максимально возможное значение функции
• Необходимое условие достижения минимума или максимума функции
• Условие, при котором кандидат в решение является локально экстремальным с точки зрения условий первообразности или неравенств

Что характеризует метод сопряженных градиентов?

• Использование линейных приближений функции
• Обход границ области поиска
• Работа исключительно на однородных функциях
• Оптимизация для функций с ограничениями, использующая последовательность сопряженных направлений

Что такое метод насыщения в задачах оптимизации?

• Метод, предполагающий насыщение выбранных ограничений
• Метод последовательного увеличения уровня функции, достигающего насыщения
• Метод учета насыщения ресурсов в задачи
• Метод глобальной оптимизации с насыщением всех переменных

Что такое кластеризация в контексте методов оптимизации?

• Объединение похожих решений в один класс
• Метод, использующий группировку альтернативных вариантов
• Процесс квадратификации задач
• Группировка объектов или решений по схожим характеристикам для упрощения анализа и решения

Что такое локальный минимум функции?

• Глобальный минимальный уровень функции на всей области определения
• Минимум функции, найденный с учетом только локальных характеристик
• Множество точек, где функция принимает минимальное значение в небольшой окрестности
• Точка, где функция достигает минимального значения в некоторой окрестности и является наименьшей в этом регионе

Что характеризует метод градиентного спуска?

• Использование взаимного перехода между точками
• Метод поиска минимума через итеративное движение по градиенту функции
• Обход всех точек области определения функции
• Пошаговое приближение к локальному минимуму за счет движения против направления градиента

Что такое условие Караша–Куинна?

• Условие оптимальности для невыпуклых задач
• Критерий остановки метода градиентного спуска
• Обязательное условие для строго выпуклой функции
• Необходимое условие для локальной оптимальности задачи с ограничениями, связанное с каркасианскими условиями

Что подразумевается под численным методом в задачах оптимизации?

• Использование аналитических выражений для решения
• Методы, основанные на точных формулах и расчетах
• Использование компьютерных вычислений для приближенного решения задач
• Методы, основанные на итерациях и приблизительных вычислениях для достижения решения

Как называется метод, основанный на поиске стационарных точек функции?

• Метод градиентных спусков
• Метод Ньютона
• Метод последовательных приближений
• Метод поиска точек, где градиент равен нулю

Что понимается под условием Kuhn-Tucker в задачах с ограничениями?

• Требование о строгой выпуклости функции
• Обязательное участие всех переменных
• Только условия равенства ограничений
• Необходимое условие оптимальности для задач с неравенственными ограничениями

Что такое монотонность в контексте методов оптимизации?

• Движение к минимуму или максимум по произвольной траектории
• Обратное движение по градиенту
• Обеспечение постоянного уменьшения функции в бессмысленных направлениях
• Обеспечение последовательного увеличения или уменьшения функции в ходе итераций

Что такое задача линейного программирования?

• Задача определения аппроксимаций нелинейных функций
• Задача оптимизации с линейной целью и линейными ограничениями
• Задача дискретного выбора
• Задача поиска максимума или минимума линейной функции при линейных ограничениях

Что такое градиентная схема для оптимизации?

• Обход границ области поиска
• Использование градиента для направления поиска решения
• Шаги по направлению угла наклона функции
• Метод, использующий градиент функции для определения направления поиска

Что подразумевается под глобальной оптимальностью решения?

• Минимум или максимум в локальной области
• Решение, которая является наилучшим на всей области определения задачи
• Решение, полученное после нескольких итераций
• Наилучшее возможное решение среди всех допустимых вариантов на всей области задачи

Что такое метод симплекс в линейном программировании?

• Использование симметричных решений
• Метод итеративного приближения к оптимуму через вершины допустимой области
• Метод нахождения точек пересечения ограничений
• Алгоритм поиска оптимального решения, перемещаясь по вершинам допустимого многогранника

Что характеризует метод перевоплощения в задачах оптимизации?

• Превращение сложной задачи в более простую
• Использование метода трансляции для поиска решений
• Работа с двойственной задачей
• Преобразование задачи для облегчения ее решения, например, через дополнительное введение переменных или ограничений

Что такое квадратичное программирование?

• Задача оптимизации с квадратичной целевой функцией и линейными ограничениями
• Задача, связанная с квадратичными формами в геометрии
• Оптимизация, основанная на квадратичном приближении функции
• Задача поиска экстремума квадратичной функции при ограничениях

Что подразумевается под методом штрафных функций?

• Использование штрафных коэффициентов для учета ограничений
• Метод, позволяющий избегать ограничений
• Методупн формулы для штрафных функций
• Техника преобразования ограниченных задач в неограниченные с помощью штрафных функций

Что такое метаэвристический метод в оптимизации?

• Глобальный поиск решений с использованием эвристик
• Метод, основанный на точных аналитических формулах
• Использование дифференциальных уравнений
• Общий термин для методов, использующих эвристики для приближения к хорошему решению

Анна

Исследования ученых о взаимосвязи ума и красоты говорят о том, что умные люди – красивые!

Задать вопрос

Представленная информация была полезной?

ДА

87.1%

НЕТ

12.9%

Проголосовало: 248

или напишите нам прямо сейчас:

Написать в MAXНаписать в TelegramНаписать в WhatsApp

Отзывы наших клиентов

1 2 ... 12 ►