#1345993
#1345993: Фирма производит два типа продуктов, которые используют одни и те же ресурсы, но в разных пропорциях. Задача состоит в том, чтобы определить, сколько единиц каждого продукта нужно произвести, чтобы максимизировать прибыль, при условии что количество произведенных единиц должно быть целым числом. Целевая функция прибыли модели линейного программирования будет выглядеть так: P = c1x1 +c2x2. Что необходимо сделать с целевой функцией?
Фирма производит два типа продуктов, которые используют одни и те же ресурсы, но в разных пропорциях. Задача состоит в том, чтобы определить, сколько единиц каждого продукта нужно произвести, чтобы максимизировать прибыль, при условии что количество произведенных единиц должно быть целым числом. Целевая функция прибыли модели линейного программирования будет выглядеть так: P = c1x1 +c2x2. Что необходимо сделать с целевой функцией?
Варианты ответа:
- Минимизировать.
- Приравнять к нулю.
- Максимизировать.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Дисциплина изучает ключевые принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в различных областях для принятия обоснованных решений. Особое внимание уделяется практическому применению статистических методов, машинного обучения и визуализации данных. Курс формирует навыки работы с большими массивами информации, развивает аналитическое мышление и способность выявлять закономерности. Подходит для студентов, желающих освоить востребованные компетенции в сфере data science.
Дисциплина изучает ключевые принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в различных областях для принятия обоснованных решений. Особое внимание уделяется практическому применению статистических методов, машинного обучения и визуализации данных. Курс формирует навыки работы с большими массивами информации, развивает аналитическое мышление и способность выявлять закономерности. Подходит для студентов, желающих освоить востребованные компетенции в сфере data science.