Прием оптимизации решения в критериях неопределенности, который носит название Искусственное сведение

Прием оптимизации решения в критериях неопределенности, который носит заглавие Искусственное сведение к детерминированной схеме, заключается в том, что участвующие в задачке случайные причины Y1, Y2, ... приближенно заменяются:
(*ответ*) математическими ожиданиями
nbsp;средними квадратическими отклонениями
nbsp;дисперсиями
nbsp;медианами
Образцом _ системы служит производственный процесс большого предприятия, оснащенного средствами механизации и автоматизации управления производственными и технологическими операциями.
(*ответ*) трудной
Принцип _ формулируется последующим образом: Каково бы ни было состояние S системы в итоге какого-то числа шагов, мы обязаны избирать управление на не далеком шаге так, чтоб оно, в совокупы с хорошим управлением на всех следующих шагах, приводило к наибольшему выигрышу на всех оставшихся шагах, включая данный.
(*ответ*) оптимальности
Процесс оценивания модели делится на следующие этапы:
(*ответ*) проверка удовлетворительности работы модели
(*ответ*) оценка точности соответствия поведения модели поведению реальной системы
(*ответ*) проблемный анализ, т. е. анализ и интерпретация приобретенных в итоге опыта данных
nbsp;априорный анализ способов уменьшения цены модели
Процесс построения модели состоит из созидания проверки созидания проверки и т.п., где _ есть процесс построения модели.
(*ответ*) созидание
Процесс построения модели состоит из созидания проверки созидания проверки и т.п., где _ осуществляется для определения соответствия модели реальной системе.
(*ответ*) проверка
Процесс сбора, передачи и переработки инфы, исполняемый особыми средствами, называется:
(*ответ*) управлением
nbsp;функционированием
nbsp;обработкой
nbsp;вычислением
Процесс, где на каждом шаге принимается какое-то решение, от которого зависит фуррор данного шага и окончательный итог, является:
(*ответ*) управляемым
nbsp;статическим
nbsp;неуправляемым
nbsp;бесконечным
Пусть в итоге моделирования нам нужно оценить среднее значение величины x, имеющей нормальное рассредотачивание. Для расчета М[х] на модели получены значения случайной величины y, также имеющей обычное рассредотачивание. В этом случае имитационную модель будем считать адекватной в том случае, если в генеральной совокупности (где М[х], М[у] - математические ожидания; s[х], s[у] - средние квадратические отличия):
(*ответ*) М[х] = М[у] и s[х] = s[у]
nbsp;М[х] gt; М[у] и s[х] = s[у]
nbsp;М[х] = М[у] и s[х] gt; s[у]
nbsp;М[х] = s[х] и М[у] = s[у]
Осмотрим работу железнодорожной сортировочной станции с целью улучшить процесс обслуживания прибывающих на эту станцию грузовых поездов. Заранее неведомы ни четкие моменты прибытия поездов, ни количество вагонов в каждом поезде, ни адреса, по которым направляются вагоны. Все эти характеристики представляют собой _ величины.
(*ответ*) случайные
Система соотношений, связывающих характеристики процесса функционирования системы с его параметрами и исходными критериями, именуется _ моделью
(*ответ*) математической
nbsp;многофункциональной
nbsp;физической
nbsp;формализованной
Система, если она способна на основании оценки воздействий наружней среды, путем поочередного конфигурации своих свойств перейти к некоторому устойчивому состоянию, когда воздействия внешней среды окажутся в допустимых границах, называется:
(*ответ*) самоорганизующейся
nbsp;централизованной
nbsp;децентрализованной
nbsp;устойчивой