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线性规划方法多用于在各种相互关联的多变量的约束条件下,去解决或规划一个对象的线形目标函数最优的问题。


参考答案

更多 “线性规划方法多用于在各种相互关联的多变量的约束条件下,去解决或规划一个对象的线形目标函数最优的问题。” 相关考题
考题 线性规划的变量个数与其对偶问题的()相等。 A. 变量目标函数B. 变量约束条件C. 约束条件个数D. 不确定

考题 教学系统是一种包含有多个相互关联的变量的()系统。 A、单B、多C、线性D、复杂

考题 线性规划约束条件不包括()。A、非负变量B、指数变量C、松弛变量D、决策变量

考题 在线性规划模型中,没有非负约束的变量称为()A.多余变量C.自由变量D.人工变量

考题 要求全部或部分()的取值为整数的线性规划问题,称为整数线性规划,简称整数规划。A、决策变量B、目标函数C、约束条件D、最优值

考题 现值分析是解决多变量、最优决策的方法,是在各种相互关联的多变量的约束条件下,解决或规划一个对象的线性目标函数最优的问题,即给予一定数量的人力、物力、资源,如何应用而取得最大经济效益。()

考题 国内多采用哪种优化算法解决考虑安全约束的机组组合(SCUC)问题?()A、启发式方法B、混合整数规划方法求解C、线性规划方法求解D、智能搜索类方法

考题 下列线性规划与目标规划之间错误的关系是()A、线性规划的目标函数由决策变量构成,目标规划的目标函数由偏差变量构成B、线性规划模型不包含目标约束,目标规划模型不包含系统约束C、线性规划求最优解,目标规划求满意解D、线性规划模型只有系统约束,目标规划模型可以有系统约束和目标约束E、线性规划求最大值或最小值,目标规划只求最小值

考题 线性规划的数学模型的组成部分不包括()。A、决策变量B、决策目标函数C、约束条件D、计算方法

考题 使用人工变量法求解极大化线性规划问题时,当所有的检验数在基变量中仍含有非零的人工变量,表明该线性规划问题()A、有唯一的最优解B、有无穷多最优解C、为无界解D、无可行解

考题 线性规划的变量个数与其对偶问题的()相等。A、变量目标函数B、变量约束条件C、约束条件个数D、不确定

考题 在线性规划模型中,没有非负约束的变量称为()。A、多余变量B、松弛变量C、自由变量D、人工变量

考题 含有两个变量的线性规划问题若有可行解,则可行域是()。A、全平面B、多平面C、凸多平面D、凹多平面

考题 国内多采用()优化算法解决考虑安全约束的经济调度(SCED)问题。A、启发式方法B、混合整数规划方法求解C、线性规划方法求解D、智能搜索类方法

考题 在一定约束条件下寻求目标函数最优的方法是()A、网络分析技术B、差量分析法C、非线性规划D、线性规划

考题 线性规划是在一些线性等式或不等式的约束条件下,求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。

考题 解决线性规划问题的步骤包括()。A、找决策变量B、用决策变量来表述目标函数C、明确约束条件D、都包含

考题 在解决线性规划问题时,有限的资源就是约束条件。()

考题 多选题含有两个变量的线性规划问题若有可行解,则可行域是()。A全平面B多平面C凸多平面D凹多平面

考题 单选题解决线性规划问题的步骤包括()。A 找决策变量B 用决策变量来表述目标函数C 明确约束条件D 都包含

考题 单选题线性规划的图解法主要解决的是 ( )A 两个决策变量的线性规划问题B 两个决策变量及以上时的线性规划问题C 三个决策变量的线性规划问题D 三个决策变量及以上时的线性规划问题

考题 单选题使用人工变量法求解极大化线性规划问题时,当所有的检验数在基变量中仍含有非零的人工变量,表明该线性规划问题()A 有唯一的最优解B 有无穷多最优解C 为无界解D 无可行解

考题 单选题在线性规划模型中,没有非负约束的变量称为()。A 多余变量B 松弛变量C 自由变量D 人工变量

考题 单选题()是解决多变量最优决策的方法A 线性规划方法B 博亦方法C 期望值法D 效用方法

考题 单选题线性规划的变量个数与其对偶问题的()相等。A 变量目标函数B 变量约束条件C 约束条件个数D 不确定

考题 单选题下列关于确定产品产量的方法说法错误的是 ( )A 盈亏平衡点的讨论是基于变量之间为线性关系B 图解法适用于两个及两个以上决策变量的线性规划问题C 单纯形法可以解决变量为三个及以上的线性规规划的问题D 分品种产量计划的优化问题,可以用线性规划法来求解

考题 单选题下列线性规划与目标规划之间错误的关系是()A 线性规划的目标函数由决策变量构成,目标规划的目标函数由偏差变量构成B 线性规划模型不包含目标约束,目标规划模型不包含系统约束C 线性规划求最优解,目标规划求满意解D 线性规划模型只有系统约束,目标规划模型可以有系统约束和目标约束E 线性规划求最大值或最小值,目标规划只求最小值