Любая перепечатка (копирование) материалов с ресурса на другие ресурсы запрещена без одобрения администрацией сайта!
Вся информация ресурса носит ознакомительный характер. Материалы используются по своему усмотрению на свой страх и риск. Администрация сайта не несет ответственности за содержимое и актуальность предоставленных работ.
Информация по преподавателям собрана из открытых источников сети интернет и находится в общем доступе на других ресурсах. Отзывы по преподавателям являются исключительно выдумкой (мнением) авторов и ни в коем случае не может быть расценена как официальное заявление. Фотографии и другие материалы взяты также из открытых источников без упоминания обременениях их использования авторскими правами. Если Вы автор фотографии или иного графического материала и решили, что ваш материал не может быть размещен на другом ресурсе - напишите нам, мы удалим такие материалы.
Powered by myHead (C) 2014-2019
Pashagomendota2
БГУИР 09.06.2023
![]() |
Eeeeee
БГУКиИ 05.06.2023
![]() |
Виктория0904
ИИТ БГУИР 03.06.2023
![]() |
с счммчмв
БГУИР 02.06.2023
![]() |
Брызгин Никита ...
СибГТУ 02.06.2023
![]() |
Dana
БГУ 02.06.2023
![]() |
за 60 секунд
Контрольное задание №1. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса (модель Леонтьева «Затраты-выпуск»)
Контрольное задание №2. Модели сетевого планирования и управления
1. Построить сетевой график (длина работы - tij )
2. Выделить критический путь и найти его длину.
3. Определить резервы времени каждого события .
4. Определить резервы времени (полные, частные первого вида, свободные и
независимые) всех работ и коэффициенты напряженности работ, не лежащих на критическом пути.
Контрольное задание №3. Модели линейного программирования.
Для изготовления четырех видов продукции используются три вида сырья. Исходные данные представлены в таблице 3.3. (Примечание: в исходной таблице заменяется столбец «запасы» или строка «прибыль» в соответствии с номером варианта).
Контрольное задание №4. Транспортная задача или Модели управления запасами
Контрольное задание №5. Модель множественной линейной регрессии