modelare si simulare grila tabel

1 din 13

Modelare şi Simulare— An3_S2_2010 —

A Modelare şi Simulare – An4_Mi_Zifrid — Multiple Choice – 18 subiecte

B Modelare şi Simulare – An4_Mi_Zifrid — Adevarat / Fals – 26 subiecte

C Modelare şi Simulare – An4_Mi_Zifrid — Completion – 16 subiecte

D Cercetări Operaţionale – Arhiva – Matematica

E Info_idzi_modele_limbaje_simulare 2007–2008verner

E 153

……AGENDA…… simularii (A) se modifica pe parcursul simularii conform relatiei de dinamica:

elimgenA A AE AE , unde genAE = multimea evenimentelor generate pe parcursul unui ciclu, iar

elimAE = multimea evenimentelor eliminate cu ocazia prelucrarii AEC (AEC = agenda evenimentelor

curente).

E 68

Agenda simularii (A) se modifica pe parcursul simularii conform relatiei de dinamica:

c. elimgenA A AE AE , unde AEC = agenda evenimentelor curente, AEV=agenda eve-

nimentelor viitoare, genAE = multimea evenimentelor generate pe parcursul unui ciclu,

iar elimAE = multimea evenimentelor eliminate cu ocazia prelucrarii AEC

C

D 100

Aplicând metoda coltului N-V să se determine o soluţie iniţială de bază a problemei de transport: ???

c.

11 12 13

21 22 23 0

31 32 33

80 20 0

: 0 50 50 8200

0 0 50

x x x

X x x x f

x x x

C

D 95

Aplicând metoda costului minim din tabel să se determine o soluţie iniţială de bază pentru programul detransport având tabloul alăturat.

B1 B2 DisponibilA1 10

x11

25x12

15

A2 6x21

15x22

25

Necesar 20 20

b. x11 = 15, x12 = 0, x21 = 5, x22 = 20, f = 480

B

E 64Conceptele de baza ale unui model de simulare sunt:

c. ceasul simularii şi agenda simulariiC

E 149 Conceptele de baza ale unui model de simulare sunt: ceasul simularii şi …AGENDA….. simularii

E 189Daca t t T

X este un proces stochastic, multimea , tt X t T se numeste …TRAIECTORIE….. a

procesului stochastic.

C 1Daca t t T

X este un proces stochastic, multimea , tt X t T se numeste ….TRAIECTORIE….. a

procesului stochastic.

E 134Daca o familie de variabile aleatoare are proprietatea ca suma a doua variabile independente este tot o vari-abila din aceeasi familie spunem ca familia de variabile aleatoare este ........Betta.......................

B 14Daca o stare i a unui lanţ omogen are proprietatea că există un j, j ≠ i astfel incat 0ijp , atunci starea i

este stare de tranzitie.A

B 15Daca o stare i a unui lanţ omogen are proprietatea că există un j, j ≠i astfel incat 0ijp , atunci starea i es-

te stare absorbanta.F

2 din 13

B 16Daca o stare i a unui lanţ omogen are proprietatea că există un j, j ≠ i astfel incat 1ijp atunci starea i este

stare absorbanta.A

B 17Daca o stare i a unui lanţ omogen are proprietatea că există un j, j ≠ i astfel incat 0,1ijp , atunci starea

i este stare absorbanta.F

E 136

Daca 0 1, 0 1a b şi 1 2,U U sunt variabile aleatoare uniforme 0−1 şi independente, şi daca1 1

1 2,a bV U T U , atunci repartitia variabileiV

XV T

conditionata de V + T < 1 este repartitia

.............NORMALE..................

E 133 Daca , 1,...,iZ i n sunt variabile Exp(1) independente, atunci variabila1

n

ii

X Z este o

variabila ...........Erlang...................

E 132

Daca U este o variabila uniforma 0−1 atunci V = ..... a b a U ............ este o variabila uniforma pe

[a,b] şi reciproc, daca V este o variabila aleatoare uniforma pe [a,b] atunci variabilaV a

Ub a

este uni-

forma 0−1.

E 190Daca un proces stationar satisface proprietatea lui Markov, se spune ca procesul ……NU ARE MEMO-RIE…….

B 2De regula, intrarea în stoc se realizeaza în cantitati mari (numite comenzi) care se introduc în stoc la inter-vale de timp numite cicluri de reaprovizionare.

A

B 3De regula, intrarea în stoc se realizeaza în cantitati mari (numite comenzi) care se introduc în stoc la inter-vale de timp numite inventare.

F

E 37De regula, intrarea în stoc se realizeaza în cantitati mari (numite comenzi) care se introduc în stoc la inter-vale de timp numite cicluri de reaprovizionare. A

E 38De regula, intrarea în stoc se realizeaza în cantitati mari (numite comenzi) care se introduc în stoc la in-tervale de timp numite inventare.

F

D 101

După aplicarea metodei costurilor minime, o problemă de transport are tabloul de mai jos şi solutia iniţialăde bază corespunzătoare f0

B1 B2 B3

A1 70

130

30

A2 910

230

450

A3 330

80

120

Verificarea optimalitătii presupune evaluarea unor cicluri ij ij ijc x asociate celulelor libere şi ale căror

moduri corespund componentelor bazice. Să se precizeze câte cicluri ij se pot determina şi să se evalueze

11

d. 4 cicluri ; 11 1

D

E 62Dupa natura variabilelor folosite în modelele matematice acestea se clasifica în:

c. statice/dinamice, deterministe/stochastice, continue/discreteC

E 63Dupa structura (topologia componentelor în care se descompun) modelele matematice se clasifica în:

b. cu o componenta / cu mai multe componente în paralel, serie, reteaB

B 19 Ecuatia Poisson este un caz particular de ecuatie de tip eliptic. A

E 54 Ecuatia Poisson este un caz particular de ecuatie de tip eliptic. A

D 18

Fie o problemă de transport unde 1,..., ma a sunt cantitătile disponibile, 1,..., nb b cererile şi ijc costurile.

Utilizând metoda diagonalei se alege în primul pas componenta bazică 11 1 1min ,x a b modificând

concomitent valorile lui 1a şi 1b .

A

3 din 13

D 17

Fie o problemă de transport. Pentru determinarea solutiei de bază prin metoda costurilor minime în primul

pas se determină componenta khx pentru care minkh ijc c şi se ia max ,kh k hx a b , unde

1,..., ma a sunt cantitătile disponibile iar 1,..., nb b cererile corespunzătoare.F

D 89

Fie problema de transport

B1 B2 B3

A1 2 3 1 10A2 4 1 2 20A3 3 2 5 30

15 30 15Utilizând metoda diagonalei o soluţie de bază este

a. f = 150

A

D 83


B1 B2 B3

A1 2 1 3 7A2 5 3 1 8A3 2 4 3 5

6 7 7Utilizând metoda diagonalei o soluţie este

c. x11=6; x12=1; x22=6; x23=2; x33=5

C

D 84


B1 B2 B3

A1 2 1 3 7A2 5 3 1 8A3 2 4 3 5

6 7 7Utilizând metoda costurilor minime o soluţie este

a. x12=7; x21=1; x22=7; x31=5

A

D 85


B1 B2 B3 B4

A1 1 2 2 3 70A2 2 2 1 4 10A3 3 2 2 1 20

50 25 15 10Utilizând metoda diagonalei o soluţie de bază este

d. f = 135

D

D 86


B1 B2 B3 B4

A1 1 2 2 3 70A2 2 2 1 4 10A3 3 2 2 1 20

50 25 15 10Utilizând metoda diagonalei o soluţie de bază este

d. f = 135

D

D 90


B1 B2 B3

A1 2 3 1 10A2 4 1 2 20A3 3 2 5 30

15 30 15Utilizând metoda costurilor minime o soluţie de bază este

c. f = 120

C

4 din 13

D 94


B1 B2 B3 DisponibilA1 10 1 15 30A2 12 5 7 40

Necesar 20 15 40Notăm: m – numărul centrelor de consum

n – numărul depozitelor

1

m

ii

a a ,1

n

jj

b b

Atunci:c. m = 2, n = 3, a = 70, b = 75

C

D 87

Fie problema de transport cu o tabelă iniţială

B1 B2 B3 B4

A11

502

202 3 70

A2 2 21

54

510

A3 3 22

101

1020

50 25 15 10Să se justifice că f = 135 nu este soluţie optimă.

a. toti 0ij

A

D 92

Fie problema de transport cu o tabelă iniţială

B1 B2 B3

A1 2 3 110

10

A2 4 120

2 20

A3 315

210

55

30

15 30 15Să se justifice că f = 110 este soluţie optimă.

c. toti 0ij

C

D 93

Fie problema de transport. O soluţie iniţială a problemei este:

Centre deconsum

DepoziteB1 B2 B3 B4 Disponibil

A1 10 0 20 11 15A2 12 7 9 20 25A3 0 14 16 18 5

Necesar 5 15 15 10a

bAtunci:

c. Problema este echilibrată, a = b = 45

C

D 47

Fie urmatoarea problema de transport

B1 B2 B3 B4 DisponibilD1 5 6 2 3 70D2 3 2 1 4 70D3 6 8 3 4 70

Necesar 50 75 25 60Folosind metoda diagonalei (coltului N-V) determinati x34

d. 60

D

5 din 13

D 43


B1 B2 B3 B4 DisponibilD1 70D2 10D3 20

Necesar 50 25 15 10Folosind metoda coltului de NV stabiliti valoarea lui x11 şi a lui x33

c. x11 =50, x33=10

C

D 44



Necesar 50 25 15 10Folosind metoda costurilor minime (din tablou) stabiliti valoarea lui x14 şi a lui x32

c. x14 =10, x32=20

C

D 46



Necesar 50 25 15 10Folosind metoda costurilor minime pe linie stabiliti valoarea lui x14 şi a lui x32

a. x14=10, x32=15

A

D 48




c. 10

C

D 49




b. 50

B

D 50




c. 55

C

6 din 13

D 51




c. 20

C

D 52



Necesar 50 75 25 60Folosind metoda diagonalei (coltului N-V) determinati costul de transport

b. 765

B

D 98

Folosind metoda costului minim pe linie să se determine o soluţie iniţială de bază a problemei de transporta cărui tablou este:

B1 B2 B3 DisponibilA1 15

x11

35x12

0x13

50

A2 15x21

0x22

15x23

30

Necesar 30 35 15

c. altă variantă

C

D 96

Folosind metoda costului minim să se determine o soluţie iniţială de bază a problemei de transport:


x11

0x12

20x13

15

A2 12x21

7x22

9x23

25

A3 14x32

16x33

18x34

5

Necesar 5 15 10

c. altă variantă

C

D 99

Folosind metoda costului minin pe linie să se scrie o soluţie iniţială de bază pentru problema de transport:


x11

10x12

40x13

100

A2 30x21

20x22

50x23

100

A3 0x31

40x32

10x33

50

Necesar 80 70 100

b. Altă variantă

B

B 21În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. Cand r, L nu sunt aleatoare, modelul se numeste determinist.

A

B 22În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. Cand cel putin una din variabilele r, L este aleatoare, modelul este stochastic.

A

B 23În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. Cand r, L nu sunt aleatoare, modelul se numeste stochastic.

F

B 24În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. În cazul cand cel putin una din variabilele r, L este aleatoare, modelul este determinist..

F

7 din 13

B 20În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. O multime de elemente ce definesc un mecanism de aprovizionare se spune ca determina opolitica de reaprovizionare.

A

E 55În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. O multime de elemente ce definesc un mecanism de aprovizionare se spune ca determina opolitica de reaprovizionare.

A

E 56În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. Cand r, L nu sunt aleatoare, modelul se numeste determinist.

A

E 57În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. Cand cel putin una din variabilele r, L este aleatoare, modelul este stochastic.

A

E 58În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. Cand r, L nu sunt aleatoare, modelul se numeste stochastic.

F

E 59În diverse modele de stocare se pot da costurile h, s şi / sau d, se da rata cererii r şi timpul de avans L şi secer q, P optime. În cazul cand cel putin una din variabilele r, L este aleatoare, modelul este determinist..

F

E 152 În modelele de simulare, ……CEASUL….. simularii este cu crestere variabila sau cu crestere constanta

E 66În modelele de simulare, agenda simularii se compune din n parti, unde:

a. n=2 A

E 151 În modelele de simulare, agenda simularii se compune dintr-un numar de parti egal cu .......2.........

E 65În modelele de simulare, ceasul simularii este de “n” tipuri, unde:

a. n=2A

E 150 În modelele de simulare, ceasul simularii este de un numar de tipuri egal cu ......2.........

E 67În modelele de simulare, ceasul simularii poate fi:

a. cu crestere variabila sau cu crestere constantaA

E 203

În modelul clasic al ...............LIPSEI DE STOC................, functia obiectiv de minimizat este22

,2 2

d rT SC hSC S T

T rT rT

C 12

În modelul clasic al .......LIPSEI DE STOC..........., functia obiectiv de minimizat este22

,2 2

d rT SC hSC S T

T rT rT

E 204

În modelul clasic al lipsei de stoc, ...............PLANUL...............de reaprovizionare este:

1 1

2 2 1ˆ ˆ, ,rs rs

S qh h

, unde 0,1 .

E 205În modelul clasic al lipsei de stoc, …………..COSTUL MINIM............. al intretinerii stocului este

1ˆ 2C rsh , unde 0,1

B 10În modelul cu ceas variabil, ceasul variabil al simularii nu apare explicit (el este implicit), în sensul ca defapt pentru alegerea evenimentului ce trebuie prelucrat se foloseste regula primului eveniment urmator, careeste o consecinta a tehnicii bazate pe ceasul cu crestere variabila.

A

E 208

În modelul de .....ASTEPTARE........... Exp(λ) / Exp(μ) / 1 : (∞, FIFO) solutia procesului de nastere şi deces

asociat este 1nnp , unde 0,1 .

E 215

În modelul de asteptare /Exp ..Exp...... / : ,N FIFO , lungimea medie a cozii este

21 !

N

E WLN N

, unde

E 214

În modelul de asteptare / / : ,Exp Exp N FIFO , lungimea medie a cozii este:1

2

*

! 1 *

NNNE WL

N, unde *

N Neste ………....INTENSITATEA DE TRAFIC..............

a sistemului de asteptare.

8 din 13

E 213

În modelul de asteptare / /1: ,Exp Exp FIFO , numarul mediu de statii care lenevesc este

....E[NIT]..... 1 , unde 0,1 este intensitatea de trafic a clientilor prin sistem.

E 212

În modelul de asteptare / /1: ,Exp Exp FIFO lungimea medie a cozii este

……....E[WL]..........2

1, unde 0,1

C 9

În modelul lui …………...WILSON.......... costul total de intretinere a stocului pe unitatea de timp este

2

hq srC q

q

E 200

În modelul lui …………...WILSON........... costul total de intretinere a stocului pe unitatea de timp este

2

hq srC q

q

E 202 În modelul lui Wilson ..............COSTUL OPTIM.............. al intretinerii stocului este 0ˆ 2C srh

C 11 În modelul lui Wilson …….....COSTUL OPTIM............... al intretinerii stocului este 0ˆ 2C srh

C 10 În modelul lui Wilson, …....POLITICA OPTIMA........ de reaprovizinare este 0 0

2 2ˆˆ , ,rs s

q Th rh

E 201 În modelul lui Wilson, ………...CICLUL......... de reaprovizinare este 0 0

2 2ˆˆ , ,rs s

q Th rh

C 8

În teoria stocurilor, ................NIVELUL STOCULUI................. la momentul t este

0

0

t

I t I b x a x dx , unde 0I este nivelul initial al stocului, a(t) este rata intrarii în stoc la

momentul t, iar b(t) este rata iesirii din stoc la momentul t.

E 199

În teoria stocurilor, .............NIVELUL STOCULUI.................. la momentul t este

0

0

t

I t I b x a x dx , unde 0I este nivelul initial al stocului, a(t) este rata intrarii în stoc la

momentil t, iar b(t) este rata iesirii din stoc la momentul t.

E 188Intervalul de timp, dintre doua evenimente rare consecutive care intervine în definitia repartitiei Poisson

are repartitia .......Exp.............

C 15

Într-un sistem de asteptare cu c statii de serviciu numarul mediu de ..........STATII............ care lenevesc este

0

c

nn

E NID c n p

E 210

Într-un sistem de asteptare cu c statii de serviciu numarul mediu de ……..STATII….... care lenevesc este

0

c

nn

E NID c n p

C 16

Într-un sistem de asteptare cu c statii de serviciu, lungimea ….…..MEDIE.......... a cozii de asteptare este

nn c

E WL n c p

E 211

Într-un sistem de asteptare cu c statii de serviciu, lungimea ……....MEDIE............ a cozii de asteptare este

nn c

E VL n c p

C 14 Într-un sistem de asteptare, numarul ...MEDIU....... de clienti din sistem este0

nn

E NT np

9 din 13

E 209 Într-un sistem de asteptare, numarul ……...MEDIU.......... de clienti din sistem este0

nn

E NT np

C 6

Metoda Monte Carlo pentru calculul integralelor în care se foloseste repartitia uniforma pentru a returna in-

tegrala1

0

f x dx cu media aritmetica1

1 n

n ii

f Un

se numeste metoda Monte Carlo ………

…………….……..BRUTA…………

B 4 Modelul clasic al lotului economic este cunoscut şi sub numele de modelul lui Wilson A

B 5 Modelul clasic al lotului economic este cunoscut şi sub numele de modelul clasic al lipsei de stoc. F

B 25Modelul: / /1: ,Exp Exp FIFO . Este un exemplu de model matematic de asteptare cu o

staţie de serviciu.A

E 60Modelul: / /1: ,Exp Exp FIFO . Este un exemplu de model matematic de asteptare cu o

staţie de serviciu.A

B 26Modelul: / / : ,Exp Exp N paralel FIFO este un model matematic de asteptare cu N

statii paralele presupuse identice (adica au aceeasi repartitie pentru ST-ul fiecareia), coada poate fi infinita,iar disciplina este standard (primul venit primul servit).

A

E 61Modelul: / / : ,Exp Exp N paralel FIFO este un model matematic de asteptare cu N

statii paralele presupuse identice (adica au aceeasi repartitie pentru ST -ul fiecareia), coada poate fi infinita,iar disciplina este standard (primul venit primul servit).

F

A 2Numarul metodelor necesare reducerii dispersiei estimatorului secundar pentru calculul integralelor prinmetoda Monte Carlo bruta este:

d. 6D

A 3O familie de variabile aleatoare, ,t t T

X T R , deprinzand de parametrul real t (presupus a fi timpul)

se numeste ...................a. proces stochastic

A

E 113O familie de variabile aleatoare, ,t t T

X T R deprinzand de parametrul real t (presupus a fi timpul) se

numeste ...................a. proces stochastic

A

E 131Pentru realizarea unui experiment de simulare este necesara parcurgerea unui numar de pasi egal cu……...9……... 9

D 88

Pentru solutia problema de transport

B1 B2 B3 B4

A11

502

202 3 70

A2 2 21

54

510

A3 3 22

101

1020

50 25 15 10

Dacă 32 0 o soluţie îmbunătătită estec. f = 125

C

10 din 13

D 91

Pentru solutia problema de transport

B1 B2 B3

A1 2 3 110

10

A2 4 120

2 20

A3 315

210

55

30

15 30 15

Dacă 23 0 , o soluţie îmbunătătită estea. f = 110

A

D 19

Problema de transport

B1 B2 B3 B4

A1 150

220

2 370

A2 2 2 15

45

10

A3 3 2 210

110

20

50 25 15 10are soluţie multiplă

A

A 5

Procesul t t TX discret, este un proces .............. daca satisface proprietatea

1 1 11 1 1,...,n n n nt n t n t t n t nP X x X x X x P X x X x adica procesul nu are memorie

b. slab stationar

B

E 121

Procesul ............ este un caz particular de proces de nastere şi deces, mai precis este un proces de nastere

pur cu intensitatea n , a carui repartitie satisface ecuatiile diferentiale

0 0 1, , 1n n nP t P t P t P t P ta. Poisson

A

E 120

Procesul ................. t t TX este descris de urmatoarele relatii de recurenta

0 0 1

1, 1 , 0 1

1 t t tX V X X V unde , 0,1,2,...tV t sunt variable aleatoare

independente şi identic repartizate avand proprietatile 20,t tE V Var Vb. zgomotului alb

B

A 13 Procesul avand repartitia0

,!

nt

tn

tP t e t u du

n se numeste proces Poisson

a. neomogen

A

A 12 Procesul avand repartitia!

n

tn

tP t e

n se numeste proces Poisson ................

a. omogen

A

E 122 Procesul avand repartitia!

n

tn

tP t e

nse numeste proces Poisson ................

a. omogen

A

E 123 Procesul avand repartitia0

,!

n tt

n

tP t e t u du

nse numeste proces Poisson…….

a. neomogen

A

11 din 13

E 115

Procesul t t TX discret, este un proces .............. daca satisface proprietatea

1 1 11 1 1,...,n n n nt n t n t t n t nP X x X x X x P X x X x adica procesul nu are memorie

c. Markov

C

E 41

Procesul stochastic discret N(t), cu cresteri independente, se numeste proces de nastere şi moarte, daca sa-tisface urmatoarele proprietati:

1

1

, 1

n

n

P N t t n N t n t o t

P N t t n N t n t o t

P N t t n i N t n o t i

unde P A B inseamna probabilitatea lui

A

A 4

Procesul stochastic t t TX se numeste ....................... daca 1 2, , ... nn h R t t t avem

1 2 1 2, ,..., 1 2 , ,..., 1 2, ,..., , ,...,n nt h t h t h n t t t nF x x x F x x x

b. stationar tare

B

E 114

Procesul stochastic t t TX se numeste ....................... daca 1 2, , ... nn h R t t t avem

1 2 1 2, ,..., 1 2 , ,.., 1 2, ,..., , ,...,n nt h t h t h n t t t nF x x x F x x x

b. stationar tare

B

D 97

Să se scrie solutia de bază f0 pentru problema de transport după aplicarea metodei costului minim din tabel:

1510

025

120

2015

135

403

170

1830

510

d. f0 = 1225

D

D 20

Se considera problema de transport:

B1 B2 B3Disponibil

N1 2 1 3 20N2 1 4 2 45N3 3 5 4 65

Necesar 30 40 60O soluţie initiala de baza obtinuta prin metoda coltului N-V este

a. 11 21 22 32 3320, 10, 35, 5, 60, 0ijx x x x x in restx

A

D 21

Se considera problema de transport:

B1 B2 B3Disponibil

N1 2 1 3 20N2 1 4 2 45N3 3 5 4 65

Necesar 30 40 60O soluţie initiala de baza obtinuta prin metoda costului minim pe linie este

c. 12 21 23 32 3320, 30, 15, 20, 45, 0ijx x x x x in restx

C

12 din 13

D 7

Se considera urmatoarea problema de transport:

B1 B2 B3 B4 DisponibilN1 4 6 5 2 35N2 3 2 7 8 30N3 2 10 5 6 50

Necesar 20 25 45 25Problema de transport este echilibrata.

A

D 8



Necesar 20 25 45 25O soluţie initiala de baza determinata folosind metoda coltului de N-V este

x11 = 20, x12 = 15, x22 = 10, x23 = 20, x33 = 25, x34 = 25, x13 = x14 = x21 = x24 = x31 = x32 = 0.

A

D 9



Necesar 20 25 45 25O soluţie initiala de baza determinata folosind metoda costului minim pe linie este

x11 = 10, x14 = 25, x21 = 5, x22 = 25, x31 = 5, x33 = 45, x12 = x13 = x23 = x24 = x32 = x34 = 0.

A

E 130 Structura de multimi: , , , , , ,S T X Y se numeste ........SISTEM.............

A 14

Sub denumirea de metode ...................... sunt cuprinse o serie de tehnici de rezolvare a diverse problemeutilizand numere aleatoare, variabile aleatoare sau procese stochastice simulate cu calculatorul.

a. Monte Carlo

A

E 124

Sub denumirea de metode ...................... sunt cuprinse o serie de tehnici de rezolvare a diverse problemeutilizand numere aleatoare, variabile aleatoare sau procese stochastice simulate cu calculatorul.

a. Monte Carlo

A

B 18Sub denumirea de metode Monte Carlo sunt cuprinse o serie de tehnici de rezolvare a diverse probleme u-tilizand numere aleatoare, variabile aleatoare sau procese stochastice simulate cu calculatorul.

A

E 53Sub denumirea de metode Monte Carlo sunt cuprinse o serie de tehnici de rezolvare a diverse problemeutilizand numere aleatoare, variabile aleatoare sau procese stochastice simulate cu calculatorul.

A

E 129Tehnica de realizare a experimentelor cu calculatorul, care implica utilizarea unor modele matematice şilogice care descriu comportarea unui sistem real de-a lungul unor perioade mari de timp se numeste.....SIMULARE.........

B 12

Tehnica urmatoare " Sa presupunem ca se cunoaste repartitia initiala 1 2, ,..., m şi matricea

probabilitatilor de tranzitie ijP p . Atunci starea initiala I i se simuleaza ca variabila discreta", per-

mite simularea unui lanţ Markov.1 2

1, 2, ...,:

, , ..., m

mI . Daca lantul se afla în starea i atunci starea

aleatoare urmatoare în care trece lantul se simuleaza ca variabila discreta1 2

1, 2, ..,:

, , ...,i i im

mJ

p p p

A

13 din 13

B 13

Tehnica urmatoare " Sa presupunem ca se cunoaste repartitia initiala 1 2, ,..., m şi matricea pro-

babilitatilor de tranzitie ijP p . Atunci starea initiala I i se simuleaza ca variabila discreta" ,

permite simularea unui proces gausian stationar.1 2

1, 2, ...,:

, , ..., m

mI Daca lantul se afla în starea i

atunci starea aleatoare urmatoare în care trece lantul se simuleaza ca variabila discreta

1 2

1, 2, ..,:

, , ...,i i im

mJ

p p p

F

D 2

Trei depozite D1 ,D2 ,D3 aprovizioneaza cu produse de larg consum 4 magazine B1 ,B2 ,B3, B4 astfel:


Necesar 10 15 15 40Problema este echilibrata

F

B 1 Un stoc este o resursa de orice fel care are o valoare economica, caracterizata prin intrări şi ieşiri A

E 36 Un stoc este o resursa de orice fel care are o valoare economica, caracterizata prin intrări şi ieşiri A

D 14

Următoarea problemă de transport este echilibrată

B1 B2 B3

A1 1 2 4 5A2 3 1 2 15A3 5 6 1 10

6 4 10

F

D 15

Următoarea problemă de transport este echilibrată

B1 B2 B3 B4

A1 1 3 1 2 15A2 2 4 1 3 25A3 3 2 4 2 20

30 25 15 20

F

D 16

Următoarea problemă de transport nu este echilibrată

B1 B2 B3

A1 1 2 3 10A2 2 1 4 25A3 3 1 2 35

20 35 15

F

modelare si simulare grila tabel

Documents