Программа дисциплины «Основы теории принятия решений»

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Факультет "Информационной технологии и вычислительной техники"

Программа дисциплины «Основы теории принятия решений»

для направления/ специальности 230100.62 «Информатика и вычислительная техника» подготовки бакалавров для специализации «Вычислительные машины, комплексы системы и сети»

Автор программы:

, профессор, д. т.н., *****@***ru

Москва, 2012

1. Цели и задачи дисциплины

Целью изучения данной дисциплины является освоение основ теории принятия решений, современных моделей и методов поддержки принятия решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

– изучить основные методы поддержки принятия решений;

– на практических занятиях освоить применение этих методов для решения конкретных задач;

2. Место дисциплины в структуре ООП

Б2.ДВ1 – Дисциплины по выбору.

Перед изучением дисциплины студент должен знать основы методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики, математической логики, теории алгоритмов и дискретной математики. Дисциплина основывается на дисциплинах "Теория вероятностей и мат. статистика", "Основы системного анализа" и "Вычислительная математика".

3. Требования к результатам освоения дисциплины:

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций студента:

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

·  Основы теории и современные методы поддержки принятия решений;

·  назначение, виды и классификацию систем поддержки принятия решений;

уметь:

·  обосновывать выбор методов для поддержки принятия решений в конкретных ситуациях;

·  разрабатывать наборы критериев для задач принятия решений;

·  применять методы поддержки принятия решений;

владеть:

·  терминологией, применяемой в теории принятия решений;

·  методами поддержки принятия решений.

4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы	Всего часов	Курс, модуль
1, 4
Аудиторные занятия (всего)	24	24
В том числе:	-	-
Лекции	12	12
Практические занятия (ПЗ)	-	-
Семинары (С)	12	12
Лабораторные работы (ЛР)		-
Самостоятельная работа (всего)	84	84
В том числе:	-	-
Курсовой проект (работа)	-	-
Расчетно-графические работы
Реферат	-	-
Другие виды самостоятельной работы
Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)	Зачет
Общая трудоемкость: часы зачетные единицы	108	108
3	3

5. Содержание дисциплины

5.1. Содержание разделов дисциплины

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела
1.	Введение. Основные понятия теории принятия решений.	Терминология. Цель принятия решения, альтернативы, критерии, ЛПР (лицо, принимающее решение). Основные этапы принятия решений. Формирование набора альтернатив и критериев. Проблемы принятия решений человеком. Общая постановка задачи принятия решений при многих критериях. Множество Парето. Системы поддержки принятия проектных решений (СППР).
2.	Типы задач принятия решений.	Типы задач принятия решений. Типовые процедуры, используемые ЛПР в методах поддержки принятия решений. Классификация процедур, выполняемых лицом, принимающим решение (ЛПР), по степени сложности.
3.	Направленный поиск рациональных вариантов решения.	Генерация вариантов решений. Организация мозговых штурмов.
4.	Методы оценки важности критериев при определении качества решения.	Методы оценки важности критериев при определении качества проектного решения. Методы назначения весов критериев на основе метода аналитических иерархий. Методы назначения весов критериев на основе метода предпочтений. Методы назначения весов критериев на основе метода ранга.
5.	Методы поддержки принятия индивидуальных решений.	Методы индивидуальной оценки и сравнения многокритериальных альтернатив в условиях определенности исходной информации. Методы индивидуальной оценки и сравнения многокритериальных альтернатив в вероятностно-определенных условиях.
6.	Методы поддержки принятия групповых решений.	«Метод минимального расстояния», «Метод ранжирования альтернатив и метод анализа платежной матрицы», «Метод Дельфи»

5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п	Наименование обеспе-чиваемых (последующих) дисциплин	№№ разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин
1	2	3	4	5	6	7
1.	Модели и методы поддержки проектных принятия решений.(1 курс, магистратура)	*	*	*	*	*	*	*

5.3. Разделы дисциплин и виды занятий

№ п/п	Наименование раздела дисциплины	Лекц.	Семин-ары
1.	Введение. Основные понятия теории принятия решений.	*	*
2.	Типы задач принятия решений.	*	*
3.	Направленный поиск рациональных вариантов решения.	*	*
4.	Методы оценки важности критериев при определении качества решения.	*	*
5.	Методы поддержки принятия индивидуальных решений.	*	*
6.	Методы поддержки принятия групповых решений.	*	*

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:

а) основная литература:

1.  Ларичев и методы принятия решений, а также Хроника событий в волшебных странах: Учебник. Издание третье, перераб. и доп. – М., Университетская книга, Логос, 2006. – 392 с.

2.  Трахтенгерц поддержка принятия решений. – М., Синтег, 1998. – 376 с.

3.  Вишнеков принятия проектных решений в CAD/CAM/CAE системах электронной техники: чч 1, 2. М., МИЭМ, 2000.

б) дополнительная литература:

1.  , Хорошевский знаний интеллектуальных систем. – СПб., "ПИТЕР", 2001.

2.  Петровский принятия решений: учебник для студ. высш. учеб. заведений. – М., Издательский центр "Академия", 2009. – 400 с.

в) программное обеспечение (не требуется);

г) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы:

1.  ***** – научно-образовательный сайт.

3.  «Математические задачи системного анализа» М.: Наука 1981г. 488с.

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Компьютерный класс с персональными компьютерами, объединенными в сеть с выходом в Интернет.

8. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

-  Вести рабочую тетрадь с проработкой и заметками по изучаемым вопросам.

-  Для лучшего усвоения материала перед каждой лекцией знакомиться с лекционным материалом, который доступен в электронном виде.