Программа дисциплины ЕН. В.01 «Теория принятия решений» (стр. 3 )

12. Перегудов Ф. И., Тарасенко  в системный анализ. М.: Высш. шк., 1989. 367 с.

13. Моисеев  задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 488 с.

14. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. 400 с.

15. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

16. Самарский А. А., Михайлов  моделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2‑е изд., испр. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. 320 с.

17. Введение в математическое моделирование / Под ред. . М.: «Ин­термет Инжиниринг», 2000. 336 с.

18. Бусленко  сложных систем. 2‑е изд., перераб. М.: Наука. Физматлит, 1978. 400 с.

19. Карлин С. Основы теории случайных процессов / Под ред. . М.: Мир, 1971. 538 с.

20. Ногин  решений в многокритериальной среде. Количественный подход. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 176 с.

21. Гнеденко Б. В., Коваленко  в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1987. 336 с.

22. Саати  теории массового обслуживания и её приложения. М.: Сов. радио, 1971. 520 с.

23. Рахматуллин А. И., Моисеев  модели и методы оптимизации нестационарных систем обслуживания: Монография. Казань: РИЦ «Школа», 2006. 212 с.

24. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: Концепции и примеры / Пер. с англ. и предисл. . М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.

25. Барсегян А. А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод  и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.

26. Серия «Теория и методы системного анализа». М.: Наука.

27. Серия «Экономико-математическая библиотека». М.: Наука.

28. Серия «Оптимизация и исследование операций». М.: Наука.

29. Серия «Теоретические основы технической кибернетики». М.: Наука.

30. Серия «Современная прикладная математика и информатика». Казань.

31. «Журнал вычислительной математики».

32. «Известия РАН. Теория и системы управления».

33. «Вестник МГУ». Серия 15. «Вычислительная математика и кибернетика».

34. «Математическое моделирование».

35. «Проблемы теории и практики управления».

36. «Открытые системы».

37. «Программирование».

38. «Математика». Реферативный журнал.

39. «Техническая кибернетика». Реферативный журнал.

40. «Автоматика и вычислительная техника». Реферативный журнал.

41. Журналы Отделения Математики РАН (http://meth. ras. ru/).

42. Образовательный математический сайт (http://www. exponenta. ru/)

5.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

Системное и прикладное программное обеспечение, необходимое для выполнения лабораторных работ и самостоятельной работы студентов:

1. Операционная система MS Windows NT/2000/XP или выше.

2. Среда программирования Borland Delphi версии 3 или выше.

3. Программный комплекс MathTech, представляющий собой реализацию алгоритмов симплекс-метода и метода отсечения, для решения задач в рамках лабораторных работ и самостоятельной отработки учебного материала.

4. Экспертная оболочка ESWin.

6. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Для проведения лабораторных работ и организации самостоятельной работы студентов необходимо иметь учебный компьютерный класс, оснащённый локальной вычислительной сетью.

При этом рабочие станции должны иметь следующие компоненты с указанными ниже минимальными требуемыми характеристиками: процессор Celeron 1000 МГц, 256 Мбайт ОЗУ, SVGA-совместимый монитор с разрешением 800 ´ 600 ´ 85 Гц и видеокарта, 16‑битная звуковая карта и акустическая система, CD-ROM, клавиатура и мышь, оборудование для организации локальной сети.

7. Методические рекомендации
по организации изучения дисциплины

7.1. Организация изучения дисциплины при очной форме обучения

Обучение проводится в течение одного семестра.

При проведении лабораторных и самостоятельных работ используются программа MathTech, экспертная оболочка ESWin и среда программирования Borland Delphi.

Программу составили:

Моисеев В. С., д. т.н., профессор каф. ПМиИ, КГТУ им. 

Зайдуллин С. С., к. т.н., доцент каф. ПМиИ, КГТУ им. 

Рахматуллин А. И., к. т.н., доцент каф. ПМиИ, КГТУ им. 

Программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры ПМиИ

«   »     2007 г., протокол №    

Зав. кафедрой,    

д. т.н., профессор (подпись)

Председатель Учебно-методической    

комиссии факультета, доцент (подпись)

Декан факультета,    

д. т.н., профессор (подпись)

Приложение 1.
Список вопросов для повторения учебного материала

1. Введение в теорию принятия решений

1.1. Понятия «система» и «системные свойства».

1.2. Классификация систем.

1.3. Основные подходы к понятию «сложная система».

1.4. Понятия «цель» и «критерий».

1.5. Понятие «решение». Понятие «лицо, принимающее решение».

1.6. Понятие «отношение». Функции выбора и полезности.

1.7. Классификация задач принятия решений (ПР).

1.8. Основные подходы к ПР. Примеры.

1.9. Этапы процесса ПР. Решение проблем методами системного анализа. Автоматизация процесса ПР.

2. Моделирование сложных систем

2.1. Классификация моделей сложных систем.

2.2. Математическое моделирование сложных систем.

2.3. Аналитические и имитационные модели.

2.4. Основные этапы процесса построения моделей.

2.5. Основные требования к процессу построения моделей.

3. Модели и методы принятия решений

3.1. Общая модель формирования оптимальных решений.

3.2. Классификация математических методов.

3.3. Аналитические и эвристические методы.

3.4. Модель ЗЛП в стандартной форме. Основные свойства и методы решения.

3.5. Модель классической транспортной задачи и её свойства как ЗЛП.

3.6. Задача распределения вычислительной нагрузки по видам ЭВМ.

3.7. Задача о назначениях.

3.8. Основные особенности задач дискретного программирования.

3.9. Общая модель линейной задачи дискретного программирования.

3.10. Метод отсечений для линейной задачи дискретного программирования.

3.11. Одномерная и многомерная задачи о рюкзаке.

3.12. Специфика дискретных задач. Примеры.

3.13. Задача проектирования оптимальной коммуникационной сети.

3.14. Градиентные методы и методы случайного поиска. Сравнение.

3.15. Применение сетей Петри к анализу сложных систем.

3.16. Общая характеристика принципа оптимальности Беллмана.

3.17. Понятие «конфликтная ситуация».

3.18. Понятия «игра», «игрок» и «матрица игры».

3.19. Понятие «стратегия». Чистая и смешанные стратегии.

3.20. Понятие «цена игры». Принцип минимакса. Седловая точка.

3.21. Общий метод выбора и применения оптимальных стратегий.

3.22. Игры с природой. «Принцип недостаточного основания» Лапласа.

3.23. Критерии Вальда, Сэвиджа и Гурвица. Общая характеристика.

3.24. Многокритериальная задача ПР. Методы её решения.

3.25. Оптимальное по Парето решение. Методика оптимизации.

3.26.Теория массового обслуживания: понятие, предмет и цель.

3.27. Понятие «система массового обслуживания» (СМО). Компоненты СМО.

3.28. Пример модели СМО. Система информационного взаимодействия.

4. Качественные методы принятия решений

4.1. Понятие «шкала измерений». Основные типы шкал.

4.2. Правила осреднения результатов измерений.

4.3. Критерии оценки сложных систем.

4.4. Методики экспертных оценок.

4.5. Методы мозговой атаки.

4.6. Дерево целей и задач: понятие, назначение, примеры использования.

4.7. Морфологические методы анализа сложных систем.

5. Средства поддержки принятии решений

5.1. Основные понятия искусственного интеллекта.

5.2. Экспертная система: понятие и общая структура.

5.3. Основные понятия инженерии знаний.

5.4. Система поддержки принятия решений: понятие и структура.

5.5. Концепция хранилищ данных. Типы структур хранилищ.

5.6. Суть многомерной модели данных. Графическое представление модели. Понятие OLAP.

5.7. Структура OLAP-системы. Роль компонентов OLAP-системы.

5.8. Добыча данных: понятие, классификация задач, модели и методы.

5.9. Интеллектуальный анализ данных.

Приложение 2.
Образцы тестовых заданий

1. Введение в теорию принятия решений

1.1. Теория принятия решений развивается в следующих аспектах:

q  абстрактном;

q  прикладном;

q  логическом;

q  функциональном.

1.2. Укажите важнейший родовой признак любой системы:

q  логическая функциональность;

q  статическая структурность;

q  функциональная эмерджентность;

q  целевая направленность;

q  синхронная динамичность;

q  целевая когерентность.

1.3. Укажите критерии, используемые для классификации связей между компонентами системы:

q  направление;

q  протяжённость;

q  ёмкость;

q  область действия.

1.4. Иерархическая система может быть описана с помощью следующих структур:

q  слои;

q  шеренги;

q  круги;

q  ареалы;

q  линии;

q  эшелоны.

2. Моделирование сложных систем

2.1. Вероятностные процессы и события учитывает:

q  статическое моделирование;

q  стохастическое моделирование;

q  детерминированное моделирование;

q  динамическое моделирование.