A.優(yōu)化問題無界
B.優(yōu)化問題無解
C.算法不收斂
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A.不變
B.變大
C.變小
D.不可能變大
A.大于
B.小于
C.等于
A.罰因子Mk應(yīng)該一開始就取為很大的數(shù),這樣起到的懲罰效果更好
B.罰因子Mk保持不變
C.應(yīng)該逐步增大罰因子Mk,使罰函數(shù)φ(X,Mk)的極小點逐漸靠近最優(yōu)解
D.罰因子Mk如何選取并不重要,對算法的收斂沒有影響
A.擬牛頓法每步迭代需要計算梯度和Hesse矩陣
B.秩1矯正的擬牛頓法能保證每步迭代的搜索方向均為下降方向
C.擬牛頓法等同于牛頓法
D.擬牛頓法通過迭代生成Hesse矩陣的近似Bk+1或它的逆Hk+1
A.共軛梯度法是一種共軛方向法
B.共軛梯度法的相鄰兩次迭代的搜索方向相互垂直
C.共軛梯度法采用作為下降方向(k>=2時)
A.n維空間中可能有超過n個方向是Q共軛的
B.Q共軛方向可能線性相關(guān)
C.Q共軛就是通常意義下的正交
D.共軛方向法具有二次終止性
A.最速下降法是求解無約束優(yōu)化問題minf(X)的最快的方法
B.采用精確一維搜索時,最速下降法的相鄰兩次迭代搜索方向正交
C.最速下降法采用負(fù)梯度方向為下降方向(搜索方向)
A.將不等號統(tǒng)一
B.構(gòu)造割平面
C.將約束條件各變量前的系數(shù)和右端項化為整數(shù)
D.將原問題化為求極小值問題
A.割掉部分整數(shù)解
B.切掉無整數(shù)解的部分可行域
C.使伴隨規(guī)劃的最優(yōu)解是整數(shù)解
D.切掉非整數(shù)最優(yōu)解
A.線性規(guī)劃
B.伴隨規(guī)劃
C.分枝規(guī)劃
D.簡化問題
最新試題
已知線性規(guī)劃的最優(yōu)解,求對偶問題的最優(yōu)解。
已知線性規(guī)劃的最優(yōu)單純形表如下表所示,求原線性規(guī)劃矩陣C、A、及b,最優(yōu)基B及B-1。
線性規(guī)劃每一個問題都有一個明確的目標(biāo),這些目標(biāo)可以用一組決策變量的線性函數(shù)來表示。
下列屬于求解整數(shù)線性規(guī)劃最優(yōu)解常用方法的是()
無可行解的意思是指:有解,但無最優(yōu)解。
如果對偶價格等于零,則其最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值不變。
一般而論,1年的經(jīng)濟(jì)預(yù)測屬于()
決策標(biāo)準(zhǔn)中,需要決策者確定概率的是()
線性規(guī)劃可行域的頂點對應(yīng)的解為()。
認(rèn)清問題是運籌學(xué)關(guān)于決策過程的邏輯起點,方案評估是其中心環(huán)節(jié)。