Методы оптимизации

Что такое задача оптимизации?

• Задача поиска наиболее выгодного решения среди допустимых вариантов
• Задача восстановления исходных данных
• Задача определения точности вычислений
• Задача нахождения экстремума функции

Как называется метод поиска локального экстремума в области допустимых решений?

• Теорема Куна-Таккера
• Градиентный метод
• Метод сопряженных градиентов
• Метод градиентного спуска

Что характеризует условие оптимальности Каршо?

• Наличие допустимых решений
• Общее описание задачи
• Необходимое условие экстремума при наличии ограничений
• Необходимое условие оптимальности с учетом ограничений

Что означает термин «метод проекций» при решении задач оптимизации?

• Метод поиска решения через проекции на допустимую область
• Метод оценки качества решения
• Метод оценки градиента
• Метод итеративного приближения с проекциями на допустимую область

К какому классу задач относится задача линейного программирования?

• Задачам нелинейного моделирования
• Задачам целочисленного программирования
• Задачам динамического программирования
• Линейным оптимизационным задачам с линейными ограничениями

Что такое метод внутренней точки?

• Метод, использующий граничные условия
• Метод поиска решения на границе допустимой области
• Метод, основанный на градиентных вычислениях
• Метод, приводящий решение к центру допустимой области для нахождения оптимума

Как называется подход к решению задач оптимизации, основанный на поиске глобального экстремума?

• Локальный метод
• Динамическое программирование
• Метод градиентных спусков
• Глобальный метод

Что такое условие suffisance для оптимальности?

• Условие, которое обязательно выполняется при экстремуме
• Условие, подтверждающее наличие глобального экстремума
• Условие, необходимое для локального экстремума
• Условие, гарантирующее, что найденное решение является оптимальным

Что такое метод множителей Лагранжа?

• Метод решения нелинейных уравнений
• Метод численной интеграции
• Метод определения границ области оптимума
• Метод поиска экстремума с учетом ограничений при помощи введения множителей

Что используют при решении задач оптимизации с ограничениями?

• Линейную аппроксимацию
• Когерентные методы
• Методы интерполяции
• Множители Лагранжа и методы отбора

Как называется метод, основанный на использовании сегментов и линейных приближений?

• Метод динамического программирования
• Математическое программирование
• Метод интерполяции
• Метод кусочной линейной аппроксимации

Что такое квадратичная задача программирования?

• Задача минимизации линейной функции при линейных ограничениях
• Задача максимизации функции с квадратичной целью
• Задача минимизации квадратичной функции при линейных ограничениях
• Задача минимизации квадратичной функции при линейных ограничениях

Что такое градиент функции?

• Направление наименьшего возрастания функции
• Касательная к функции в точке
• Вектор частных производных функции
• Вектор, указывающий направление быстрейшего возрастания функции

Какой метод используется при решении задач нелинейного программирования с ограничениями?

• Метод симплекс
• Метод Ньютона
• Метод градиентных спусков
• Методы интервала и градиентных направлений

Что такое стохастический метод в оптимизации?

• Метод, использующий вероятностный подход для поиска решений
• Метод, использующий случайные числа для генерации решений
• Метод, основанный на случайных переменных
• Все вышеописанные варианты

Чем отличается глобальный оптимум от локального?

• Глобальный — лучший из всех возможных решений; локальный — лучший в окрестности
• Глобальный достигается только при нелинейных задачах
• Локальный возможен только при наличии квадратичных задач
• Глобальный — лучший по своему значению во всей области определения; локальный — экстремум в окрестности

Что такое метод градиентного подъема?

• Метод поиска минимума функции
• Метод поиска решения на границе
• Метод поиска локального максимумa
• Метод, основанный на движении вдоль градиента в сторону возрастания функции

Для чего используют теорему Фенбаха в оптимизации?

• Для нахождения условий оптимальности в задачах нелинейного программирования
• Для определения границ допустимых решений
• Для оценки сходимости методов
• Для условий существования экстремума и методов его поиска

Что такое жадный алгоритм?

• Метод поиска с глобальной оптимизацией
• Метод локального поиска с использованием случайных решений
• Метод, который ищет локальный оптимум за счет последовательных локальных улучшений
• Метод, выбирающий на каждом шаге локально оптимальный выбор

Что такое метод градиентного спуска?

• Алгоритм поиска локального экстремума функции
• Метод решения дифференциальных уравнений
• Метод сглаживания функции
• Метод итеративного обновления переменных в направлении против градиента

Как называется метод, который используют для поиска минимума функции с ограничениями, вводя штрафные функции?

• Метод Ньютона
• Градиентный метод
• Метод штрафных функций
• Метод многочленов

Что такое ленивый градиентный спуск?

• Использование градиента, рассчитанного один раз за всю задачу
• Обновление параметров только при существенном изменении градиента
• Улучшенная версия градиентного спуска с использованием Momentum
• Метод, при котором градиент рассчитывается только для некоторых переменных

Что такое задача оптимизации с ограничениями?

• Задача поиска максимумов функции
• Задача нахождения экстремума функции при ограничениях на переменные
• Задача вычисления интеграла функции
• Задача минимизации интеграла функции

Что представляет собой функция Лагранжа для задачи с ограничениями?

• Комбинацию целевой функции и ограничений с помощью множителей Лагранжа
• Антипод функции, обратный к целевой
• Интеграл функции ограничений
• Функцию, объединяющую целевую функцию и ограничительные условия с помощью множителей

Что такое метод множителей Лагранжа?

• Итеративный метод для поиска решений дифференциальных уравнений
• Механизм аппроксимации нелинейных функций
• Метод для поиска точки минимума функции через замену переменных
• Метод, использующий введение дополнительных переменных для учета ограничений при оптимизации

Что такое условие Каруша-Куна-Маквида?

• Требование гладкости функции
• Условие, гарантирующее существование решения линейных систем
• Критерий относительной оптимальности
• Необходимые условия оптимальности для задач с ограничениями

Что такое градиентные методы для оптимизации?

• Методы, использующие вторые производные функции
• Нелинейные методы поиска решений
• Методы, использующие первый порядок производной (градиент)
• Методы, основанные на случайных выборках

Что такое метод квазиньютоновских обновлений?

• Использование точных градиентов в методах Ньютона
• Метод, использующий приближения матрицы Гессе
• Метод, обновляющий приближения матрицы Гессе на каждой итерации
• Использование случайных обновлений в градиентных методах

Что такое фиксированный предел шага в градиентных методах?

• Максимально допустимое значение шага
• Минимальное значение шага
• Значение, при котором градиент равен нулю
• Ограничение на величину обновлений переменных

Какая цель оптимизационных методов в машинном обучении?

• Повышение точности модели
• Минимизация функции потерь или функции стоимости
• Обеспечение хорошей обобщающей способности модели
• Минимизация функции ошибок модели

Что такое псевдообратная матрица Мура-Пенроуза?

• Обратная матрица для сингулярных матриц
• Обратная матрица, используемая для дифференциальных уравнений
• Обратная матрица для квадратных невырожденных матриц
• Обобщенная обратная матрица, определяемая для произвольных матриц

Что такое градиентный спуск с моментумом?

• Метод, использующий скорость для ускорения сходимости
• Обучающая техника для нейронных сетей
• Оптимизационный алгоритм для поиска глобального минимума
• Метод, который добавляет часть предыдущего градиента для стабилизации обновлений

Что такое квадратичная задача в контексте оптимизации?

• Задача поиска экстремума нелинейной функции
• Задача минимизации квадратичной формы при линейных ограничениях
• Нахождение корня квадратичной уравнения
• Задача, в которой целевая функция является квадратичной формой

Что значит локальный минимум функции?

• Точка, в которой функция принимает наименьшее значение среди всех точек
• Точка, в которой градиент равен нулю и является глобальным минимумом
• Точка, в которой функция достигает максимума
• Точка, в которой функция имеет меньшие значения, чем в соседних точках

Что означает термин «конвексная функция»?

• Функция, график которой имеет две или более локальных минимума
• Функция, у которой в любой точке она «выгнута внутрь»
• Функция, у которой существует много локальных максимумов
• Функция, график которой всегда находится ниже или на касательной линиии в любой точке

Что такое метод симплекс в оптимизации?

• Метод нахождения решений в линейных задачах
• Метод переключения между локальными минимумами
• Алгоритм поиска градиента
• Классический алгоритм для решения линейных программ

Что такое низкоразмерная оптимизация?

• Задачи, связанные с большим числом переменных
• Задачи, направленные на минимизацию затрат
• Монотонные задачи
• Задачи с малым числом переменных, часто имеющие простую структуру

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 ►