Все вопросы к тесту (html) Теория принятия решений



Для выбора оптимального решения необходим компромисс между оценками по критериям:

Если в задаче есть критерий оптимальности без ограничения лет, то задача называется задачей при:

Если переходы системы из одного состояния в другое возможны в определенные моменты времени, то такой случайный процесс называется случайным:

Если состояние системы меняется во времени случайным и непредсказуемым образом, то такой процесс называется случайным процессом:

Жизненные явления с присутствием человеческого фактора в большой степени непредсказуемы и сложны для моделирования:

Задача о достаточности системы нападения - это пример задачи принятия решения при двух критериях:

Задачи динамического программирования хорошо описывают марковские процессы:

Задачи на бесконечном горизонте планирования могут решаться методом перебора:

Когда модель, правильно отражающая действительность , найдена, критерий оптимальности установлен, оптимальное решение может быть получено единственно возможным образом:

Марковская цепь описывается с помощью вероятности состояний:

Марковская цепь представляется полной группой несовместных событий:

Марковский процесс называется процессом с дискретными состояниями, если состояния системы можно пересчитать:

Марковский процесс называется также процессом:

Марковский процесс с дискретными состояниями возможно изобразить в виде графа:

Метод стоимости эффективности - метод принятия решения при двух критериях:

Метод, описывающий марковские процессы на конечном горизонте планирования, называются методом:

Моменты времени называются шагами процесса с дискретным временем:

Обоснование принятия решений в случае конфликтной ситуации выглядит более обоснованным, чем обоснование принятия решений в условиях полной определенности:

При решении задач исследования операций, используемые модели должны нести объективный характер:

Принятием различных решений можно менять вероятностные матрицы перехода системы из одного состояния в другое:

Протекание случайного процесса зависит от случайных и заранее непредсказуемых факторов:

Процесс наведения ракеты на цель - пример случайного процесса:

Работа компьютера - пример случайного процесса:

Случайный марковский процесс является процессом без памяти:

Случайный процесс является случайным с непрерывным временем, если переход системы из одного состояния в другое возможен в любой случайный момент времени:

Структура графа состояний зависит от конкретного описания состояний процесса:

Существует два подхода к синтезу стоимости и эффективности: когда стоимость минимизируется, либо эффективность максимизируется, другой показатель:

Существует определенный математический аппарат для марковских случайных процессов:

Существуют вероятностные матрицы перехода состояний системы на разных шагах:

Теория случайных марковских процессов имеет широкий спектр различных приложений: