Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Саратовский государственный технический университет имени »
Кафедра «Прикладная информатика и программная инженерия»
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по дисциплине
«М.1.1.3 Математические и инструментальные методы поддержки принятия решения»
направления подготовки
«230700.68 "Прикладная информатика" »
форма обучения – очная
курс – 2
семестр – 3
зачетных единиц – 3
часов в неделю – 2
всего часов – 108
в том числе:
лекции – 9
практические занятия – 27
лабораторные занятия –
самостоятельная работа – 72
зачет – 3
экзамен – семестр
РГР – семестр
курсовая работа – семестр
курсовой проект – семестр
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры
«30» августа 2013 года, протокол № 1
Зав. кафедрой _____________/ Э/
Рабочая программа утверждена на заседании
УМКС/УМКН
«30» августа 2013 года, протокол № 1
Председатель УМКС/УМКН _______/ Э/
Саратов 2013
1.Цели и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе.
1.1. Цель преподавания дисциплины «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решения» формирование у студентов теоретических и практических знаний в области принятия управленческих решений, ознакомление с принципами алгоритмизации при решении практических задач, формирование практических навыков по использованию специализированного программного обеспечения.
1.2. Задачи изучения дисциплины:
- сформировать представление о процессе принятия решений;
- сформировать представление об условиях и задачах принятия решений; освоить методы формализации и алгоритмизации процессов принятия решений;
- развить навыки анализа информации, подготовки и обоснования управленческих решений;
- углубить представление о функциях, свойствах, возможностях системами поддержки принятия решений;
- сформировать навыки использования систем поддержки принятия решений для решения прикладных задач.
1.3. Перечень дисциплин, усвоение которых студентами необходимо для усвоения данной дисциплины:
- «Математическое моделирование».
2. Требования к знаниям и умениям студентов по дисциплине.
Студент должен знать:
- методологические принципы современной науки,
- основы моделирования управленческих решений,
- математические модели оптимального управления для непрерывных и дискретных процессов, их сравнительный анализ,
- многокритериальные методы принятия решений, возможности систем поддержки принятия решений, критерии выбора инструментов СППР.
Студент должен уметь:
- осуществлять методологическое обоснование научного исследования,
- формулировать требования ЛПР к СППР,
- выбирать инструментарий мониторинга исполнения решений,
- управлять рисками при проектировании и внедрении СППР, исходя из потребностей и возможностей предприятия и организации.
3. Распределение трудоемкости (час.) дисциплины по темам
и видам занятий
№ мо-ду- ля | № неде-ли | № те-мы | Наименование темы | Часы | ||||
Всего | Лек-ции | Лабораторные | Прак-тичес-кие | СРС | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
3 семестр | ||||||||
1 | 1,2 | 1 | Методологические основы процесса принятия решений. | 3 | 1 | 2 | ||
1 | 3,4 | 2 | Математические методы поддержки принятия решений в условиях определенности. | 19 | 1 | 4 | 14 | |
1 | 5-7 | 3 | Математические методы принятия решений в условиях неопределенности и риска. | 23 | 1 | 6 | 16 | |
1 | 8,9 | 4 | Системы поддержки принятия управленческого решения. | 3 | 1 | 2 | ||
2 | 10,11 | 5 | Использование редактора электронных таблиц как средства поддержки принятия оптимального управленческого решения | 11 | 1 | 4 | 6 | |
2 | 12,13 | 6 | Предварительная обработка и трансформация данных. Основы OLAP-анализа. Введение в Data Mining | 10 | 2 | 8 | ||
2 | 14,15 | 7 | Использование инструментов аналитической платформы Deductor для поддержки принятия управленческого решения. | 15 | 1 | 4 | 10 | |
2 | 16-18 | 8 | Разработка СППР предприятия на базе MS SQL Server Analysis Services | 27 | 1 | 7 | 16 | |
Всего | 108 | 9 | 27 | 72 |
