如果线性规划问题存在目标函数为有限值的最优解，求解时只需在（）的集合中进行搜索即可得到最优解
如果线性规划问题存在目标函数为有限值的最优解，求解时只需在（）集合中进行搜索即可得到最优解。
贪心法用于求解某目标函数在一定约束条件的最优解。它是从一个可行解（满足约束条件，但未必能使目标函数最优）出发，逐步改进解，以求得最优解的思想方法。但使用贪心法未必一定能够找到最优解。
关于求解线性规划最大值问题的最优解，叙述正确的是（）
用单纯形法求解线性规划问题时，判断当前解是否为最优解的标准为所有非基变量的检验数应为（）。
通过程序设计活动求解问题时，通常可分为问题建模、算法设计、编写代码和编译调试4个阶段。（）阶段的工作与所选择的程序语言密切相关。
关于求解线性规划极大值问题的最优解，下面的叙述不正确的有（）。
在应用匈牙利法求解任务分配问题时，如果从效率矩阵中每行元素分别减去一个常数，所得新的效率矩阵的任务分配问题的最优解（）原问题的最优解。
如果原始问题的最优解不容易求解的话，我们考虑它的（）问题。提示：答案为两个字。
【填空题】如果线性规划问题存在目标函数为有限值的最优解，求解时只需在其 的集合中进行搜索即可得到最优解。
用计算机解决问题时,一般分为五个过程:分析问题、设计算法、编写程序、（）及检测结果。[2.5分]
采用贪心算法的最优装载问题的主要计算量在于将集装箱依其重量从小到大排序，故算法的时间复杂度（）
用单纯形法求解线性规划问题时，判断是否为最优解的标准是：对极大化问题，检验数应为（);对极小化问题，检验数应为（)。
对所有问题,贪心算法不能都得到整体最优解。（)
两阶段法的第一阶段是改写目标函数，求解目标函数中只含有人工变量的线性规划问题;第二阶段从第一阶段最终的单纯形表格出发，去掉人工变量，改为原问题的目标函数，继续寻找问题的最优解。()
若线性规划问题的价值系数变化，引起了最优解的改变。应采用以下哪种方法求解新的最优解：
有11个待安排的活动，它们具有下表所示的开始时间与结束时间，如果以贪心算法求解这些活动的最优安排(即为活动安排问题：在所给的活动集合中选出最大的相容活动子集合)。得到的最大相容活动子集合为活动()。
已知以下线性规划问题： max z=2x1-x2+x3 x1+x2+x3＜=6 -x1+2x2 ＜=4 xj＞=0 1)用单纯形法求解以上线性规划问题，并写出对偶变量的值； 2）当目标函数变为max z=2x1+3x2+x3时，线性规划问题最优解是否发生变化，如果变化求新解； 3）当右端常数项变为（3,4）T时，最优解为多少？ 4）当增加一个约束条件 -x1+2x3＞=2时，最优解是否变化，如果变化，求新解。
线性规划原问题（LP）为：（），对偶问题（DP）为：（）；现用单纯形法求解（LP）得最优解，则在最优单纯形表中，同时也可得到（DP）的最优解等于（）。
13、如果线性规划问题存在目标函数为有限值的最优解，求解时只需在其 _的集合中进行搜索即可得到最优解。
若线性规划问题价值系数的变化，引起了最优解的改变。应采用以下哪种方法求解新的最优解（)
用不同的计算机语言编写程序来求解同一计算机问题,必定相同是（）
实验 解非线性方程组的概率算法实现 一、实验目的 通过本实验使学生掌握概率算法基本要素、步骤及其应用 二、实验原理 本实验是应用概率算法用Java编程语言对给定n个非线性方程组，利用随机搜索方法求的这n个方程组的解。Java编程语言见《Java 基础教程》,装载问题的回溯算法见王晓东编《算法设计与分析（第四版）》p193-197. 三、 实验内容 Java编程语言实现非线性方程组的概率算法。主要实验内容包含：给定n个非线性方程组f1（x1,x2,…xn)=0,…fn（x1,x2,…xn)=0,将求方程组的解问题转化为求一个优化问题的最小值问题，利用随机搜索方法求优化问题的最优解，从而得到原非线性方程组的解。 四、实验方法与步骤 1. 给定n个非线性方程组f1（x1,x2,…xn)=0,…fn（x1,x2,…xn)=0； 2. 将其转化为一个优化问题； 3. 利用随机搜索方法解相应的优化问题； 4. 输出非线性方程组的解。 五、实验报告要求 给出完整的Java程序实现并给出相应的程序结果。
1. 复习学习python的基本知识点，实现以下程序。 （1）计算斐波那契（Fibonacci）数。 （2）用递归法计算组合数C（m,n）。 （3）计算并输出矩阵x各行元素的和。 （4）有一个包含n个整数的数组A，设计一个算法，删除多余的重复整数。 2. 复习结构体和指针的内容，并编写一个运用结构体指针链表的程序。
