Главная / Алгоритмы и дискретные структуры /
Введение в математическое программирование / Тест 8
Введение в математическое программирование - тест 8
Упражнение 1:
Номер 1
Функция f(x)
является строго квазивыпуклой, если для всех действительных
x1, x2
таких, что f(x1) ≠ f(x2)
и λ є (0;1)
выполняется неравенство:
Ответ:
 (1)
f(λx1 + (1–λ)x1) > max{f(x1),f(x2)}
 
 (2)
f(λx1 + (1–λ)x1) ≤ max{f(x1),f(x2)}
 
 (3)
f(λx1 + (1–λ)x1) < max{f(x1),f(x2)}
.
 
Номер 2
Если для всех действительных x1, x2
, таких,
что f(x1) ≠ f(x2)
и λ є (0;1)
выполняется неравенство
f(λx1 + (1–λ)x1) < max{f(x1),f(x2)}
,
то функция f(x)
является:
Ответ:
 (1) строго квазивыпуклой 
 (2) строго квазивогнутой 
 (3) ни строго квазивыпуклой, ни строго квазивогнутой 
Номер 3
Пусть функция f(x)
является строго квазивыпуклой и выполняется неравенство
f(λx1 + (1–λ)x1) < max{f(x1),f(x2)}
.
При этом для всех действительных x1, x2
выполняется условие:
Ответ:
 (1) f(x1) = f(x2)
 
 (2) f(x1) ≠ f(x2)
 
 (3) f(x1) > f(x2)
 
Упражнение 2:
Номер 1
Пусть функция f(x)
определена на непустом и выпуклом множестве R
.
Функция f(x)
квазивыпукла, если для любых x1, x2 є R
и
λ є [0;1]
выполняется неравенство:
Ответ:
 (1)
f(λx1 + (1–λ)x1) ≤ max{f(x1),f(x2)}
 
 (2)
f(λx1 + (1–λ)x1) ≥ max{f(x1),f(x2)}
 
 (3)
f(λx1 + (1–λ)x1) ≤ min{f(x1),f(x2)}
 
Номер 2
Пусть функция f(x)
определена на непустом и выпуклом множестве R
.
При этом для функции f(x)
выполняется условие: для любых
x1, x2 є R
и λ є [0;1]
f(λx1 + (1–λ)x1) ≤ max{f(x1),f(x2)}
.
Тогда функция f(x)
:
Ответ:
 (1) квазивогнута 
 (2) квазивыпукла 
 (3) строго квазивыпукла 
Номер 3
Пусть функция f(x)
на некотором множестве R
является квазивыпуклой,
т.е. для любых x1, x2 є R
и λ є [0;1]
выполняется неравенство
f(λx1 + (1–λ)x1) ≤ max{f(x1),f(x2)}
.
Тогда множество R
является:
Ответ:
 (1) ограниченным множеством 
 (2) непустым и вогнутым 
 (3) непустым и выпуклым 
Упражнение 3:
Номер 1
Пусть f(x)
– строго квазивыпуклая функция. Рассмотрим задачу минимизации
f(x)
при условии, что x є R
, где R
– непустое выпуклое множество
в Е(n)
. Пусть x'
– точка локального минимума рассматриваемой задачи.
Тогда x'
является:
Ответ:
 (1) точкой глобального минимума 
 (2) точкой относительного минимума 
 (3) точкой глобального максимума 
Номер 2
Пусть f(x)
– строго квазивыпуклая функция. Рассмотрим задачу минимизации
f(x)
при условии, что x є R
, где R
– непустое выпуклое множество в
Е(n)
. Если некоторая точка x'
является точкой глобального минимума
рассматриваемой задачи, то x'
одновременно является:
Ответ:
 (1) точкой локального максимума 
 (2) точкой локального минимума 
 (3) точкой относительного максимума 
Номер 3
Пусть в некоторой задаче минимизации функции f(x)
, где x є R
и
R
– непустое выпуклое множество в Е(n)
, точка x'
является
одновременно точкой и локального, и глобального минимумов. Тогда функция f(x)
:
Ответ:
 (1) квазивогнутая функция 
 (2) квазивыпуклая функция 
 (3) строго квазивыпуклая функция 
Упражнение 4:
Номер 1
Пусть задана задача нелинейного программирования:
минимизировать f(x1,...,xn)
при условиях
h1(x1,...,xn) = 0;
h2(x1,...,xn) = 0;
...............
hm(x1,...,xn) = 0.
Допустим, что существует такая точка x*
, в которой достигается относительный экстремум данной задачи.
Если ранг матрицы
I = [δhj(x)/δxj], i = 1,...,m; j = 1,...,n
в точке x*
равен m
, то существуют m
чисел
λ1,...,λn
, не все из которых равны нулю одновременно, и при которых:
Ответ:
 (1)
∇f(x*) + Σλi∇hi(x) = 0, i = 1,...,m
 
 (2)
∇f(x*) + Σλi∇hi(x) ≥ 0, i = 1,...,m
 
 (3)
∇f(x*) + Σλi∇hi(x) < 0, i = 1,...,m
.
 
Номер 2
Пусть задача нелинейного программирования задана в виде:
минимизировать f(x1,...,xn)
при условиях
h1(x1,...,xn) = 0;
h2(x1,...,xn) = 0;
...............
hm(x1,...,xn) = 0.
Допустим, что существует такая точка x*
, в которой достигается относительный экстремум данной задачи.
Известно, что существуют m
чисел λ1,...,λn
,
не все из которых равны нулю одновременно, и при которых
Δf(x*) + ΣλiΔhi(x) = 0, i = 1,...,m
. Тогда:
Ответ:
 (1)
ранг матрицы I = [δhj(x)/δxj], i = 1,...,m; j = 1,...,n
равен n
 
 (2)
ранг матрицы I = [δhj(x)/δxj], i = 1,...,m; j = 1,...,n
равен m
 
 (3)
матрица I = [δhj(x)/δxj], i = 1,...,m; j = 1,...,n
имеет ранг m + т
.
 
Номер 3
Пусть задана задача нелинейного программирования:
минимизировать f(x1,...,xn)
при условиях
h1(x1,...,xn) = 0;
h2(x1,...,xn) = 0;
...............
hm(x1,...,xn) = 0.
Пусть в некоторой точке x*
ранг матрицы
I = [δhj(x)/δxj], i = 1,...,m; j = 1,...,n
равен m
, и существуют m
чисел λ1,...,λn
,
не все из которых равны нулю одновременно, и при которых
Δf(x*) + ΣλiΔhi(x) = 0, i = 1,...,m
.
Тогда в точке x*
:
Ответ:
 (1) не существует экстремумов 
 (2) достигается абсолютный экстремум 
 (3) достигается относительный экстремум 
Упражнение 5:
Номер 1
Рассмотрим задачу нелинейного программирования:
минимизировать f(x)
при
.
Для входящего вектора справедливы следующие условия:
или
для всех x є S
.
Тогда множество неотрицательных скаляров {λi} ≥ 0
,
для которых справедливо соотношение:
Ответ:
 (1)
Δf(x*)=Σλiηi(x) = -ΣλiΔgi(x*), i є I
 
 (2)
Δf(x*)=-Σλiηi(x) = ΣλiΔgi(x*), i є I
 
 (3)
Δf(x*)=-Σλiηi(x) = -ΣλiΔgi(x*), i є I
 
Номер 2
Рассмотрим задачу нелинейного программирования:
минимизировать f(x)
при
.
Для входящего вектора справедливы следующие условия:
или
для всех x є S
.
Тогда скаляры {λi}
, для которых справедливо
соотношение
Δf(x*)=Σλiηi(x) = -ΣλiΔgi(x*), i є I
,
являются:
Ответ:
 (1) положительными 
 (2) неотрицательными 
 (3) отрицательными 
Номер 3
Рассмотрим задачу нелинейного программирования:
минимизировать f(x)
при
.
Известно, что существует множество неотрицательных скаляров {λi} ≥ 0
,
для которых справедливо соотношение
Δf(x*)=Σλiηi(x) = -ΣλiΔgi(x*), i є I
.
Тогда для входящего вектора справедливо условие:
Ответ:
 (1)
Δf(x*)(x – x*) = 0
для всех x є S
 
 (2)
Δf(x*)(x – x*) > 0
для всех x є S
 
 (3)
Δf(x*)(x – x*) ≥ 0
для всех x є S
 
Упражнение 6:
Номер 1
Пусть функции gi(x), i=1,...,m
имеют непрерывные частные производные
на некотором открытом множестве Rn
, содержащем точку x*
.
Если x*
является точкой минимума функции f(x)
при ограничениях
gi(x) ≤ 0, i=1,...,m
, удовлетворяющих условию регулярности в виде линейной
независимости векторов Δgi(x*)
, то существуют такие неотрицательные
множители Лагранжа λ1,...,λm
, что справедливы соотношения:
Ответ:
 (1)
Δf(x*) + ΣλiΔgi(x*) = 0;
Σλigi(x*) = 0, λi ≥ 0, i = 1,...,m
 
 (2)
Δf(x*) - ΣλiΔgi(x*) = 0;
Σλigi(x*) = 0, λi > 0, i = 1,...,m
 
 (3)
Δf(x*) + ΣλiΔgi(x*) ≥ 0;
Σλigi(x*) = 0, λi < 0, i = 1,...,m
 
Номер 2
Пусть функции gi(x), i=1,...,m
имеют непрерывные частные производные
на некотором открытом множестве Rn
, содержащем точку x*
.
Если для функции f(x)
ограничения
gi(x) ≤ 0, i=1,...,m
удовлетворяют условию регулярности в виде линейной
независимости векторов Δgi(x*)
, и существуют такие
неотрицательные множители Лагранжа λ1,...,λm
, что
Δf(x*) + ΣλiΔgi(x*) = 0;
Σλigi(x*) = 0, λi ≥ 0, i = 1,...,m
является:
Ответ:
 (1) точкой максимума функции f(x)
 
 (2) точкой минимума функции f(x)
 
 (3) седловой точкой функции Лагранжа 
Номер 3
Пусть некоторое открытое множество Rn
содержит точку x*
.
Известно, что x*
является точкой минимума функции f(x)
при ограничениях
gi(x) ≤ 0, i=1,...,m
, удовлетворяющих условию регулярности в виде линейной
независимости векторов Δgi(x*)
, и существуют такие неотрицательные
множители Лагранжа λ1,...,λm
, что
Δf(x*) + ΣλiΔgi(x*) = 0;
Σλigi(x*) = 0, λi ≥ 0, i = 1,...,m
.
Тогда функции gi(x), i = 1,...,m
:
Ответ:
 (1) не определены на множестве Rn
 
 (2) не имеют частных производных на множестве Rn
 
 (3) имеют непрерывные частные производные на множестве Rn
 
Упражнение 7:
Номер 1
Пара векторов x*
, Δ*
называется
седловой точкой функции Лагранжа L(x,Δ)
, если при всех Δ ≥ 0, x є Rn
выполняется условие:
Ответ:
 (1)
L(x*,Δ) ≤ L(x*,Δ*) ≤ L(x,Δ*)
 
 (2)
L(x*,Δ) ≥ L(x*,Δ*) ≥ L(x,Δ*)
 
 (3)
L(x*,Δ) = L(x*,Δ*) = L(x,Δ*)
 
Номер 2
Пара векторов x*
, Δ*
для которых
выполняется условие: для всех
Δ ≥ 0, x є Rn L(x*, Δ) ≤ L(x*,
Δ*) ≤ L(x, Δ*)
, называется:
Ответ:
 (1) условием регулярности Слейтера 
 (2) седловой точкой функции Лагранжа 
 (3) условием дополняющей нежесткости 
Номер 3
Если для пары векторов x*
, Δ*
,
которая носит название седловой точки функции Лагранжа L(x,Δ)
, выполняется
условие L(x*,Δ) ≤ L(x*,Δ*) ≤ L(x,Δ*)
,
то оно справедливо:
Ответ:
 (1) для всех Δ = 0, x є Rn
 
 (2) для всех Δ ≤ 0, x є Rn
 
 (3) для всех Δ ≥ 0, x є Rn
 
Упражнение 8:
Номер 1
Пусть f(x)
и все gi(x)
выпуклы и все функции
gi(x)
удовлетворяют условию регулярности Слейтера. Вектор x*
решением задачи нелинейного программирования: минимизировать f(x)
при условиях
gi(x) ≤ 0, i = 1,...,m
тогда и только тогда, когда существует такой вектор
Δ* ≥ 0
, для которого выполняются условия:
Ответ:
 
(1)
L(x*,Δ) ≤ L(x*,Δ*) ≤ L(x,Δ*)
и

 
 
(2)
L(x*,Δ) ≥ L(x*,Δ*) ≥ L(x,Δ*)
и

 
 
(3)
L(x*,Δ) > L(x*,Δ*) > L(x,Δ*)
и

 
Номер 2
Пусть f(x)
и все gi(x)
выпуклы и все функции gi(x)
удовлетворяют условию регулярности Слейтера. Задача нелинейного программирования задана следующим образом:
минимизировать f(x)
при условиях gi(x) ≤ 0, i = 1,...,m
.
Пусть существует некоторый вектор Δ* ≥ 0
, такой, что
L(x*,Δ) ≤ L(x*,Δ*) ≤ L(x,Δ*)
и
. Тогда вектор Δ*
:
Ответ:
 (1) является решением задачи нелинейного программирования 
 (2) не является решением задачи нелинейного программирования 
 (3) не может существовать при заданных условиях 
Номер 3
Пусть задача нелинейного программирования задана следующим образом:
минимизировать f(x)
при условиях gi(x) ≤ 0, i = 1,...,m
.
Известно, что существует некоторый вектор Δ* ≥ 0
, такой, что
L(x*,Δ) ≤ L(x*,Δ*) ≤ L(x,Δ*)
и
. Функции gi(x)
удовлетворяют условию регулярности Слейтера. Тогда:
Ответ:
 (1) f(x)
и gi(x)
вогнуты 
 (2) f(x)
вогнута, а все gi(x)
выпуклы 
 (3) f(x)
и gi(x)
выпуклы