Рабочая программа учебной дисциплины методы оптимальных решений (стр. 1 )

АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

МОСКОВСКИЙ ГУМАНИТАРНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

НОВОРОССИЙСКИЙ ФИЛИАЛ

СОГЛАСОВАНО:	УТВЕРЖДАЮ:
Зав. кафедрой«Экономики, анализа и управления»	Директор НФ МГЭИ
___________________   (подпись, Ф. И.О.)	__________________ (подпись, Ф. И.О.)
«_____»______________ 2015 г.	«_____»______________ 2015 г.

Кафедра

Экономики, анализа и управления

(название кафедры)

Автор:

(ф. и.о.,ученая степень, ученое звание)

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Методы оптимальных решений

(название дисциплины)

Направление / специальность:	38.03.01 Экономика
(код, наименование специальности /направления)
Профиль / специализация:
Квалификация (степень) выпускника:	бакалавр
Форма обучения:	очная

Одобрена на заседании Совета филиала Протокол № ______ «____» ___________ 2015 г. Председатель _________   (подпись, Ф. И.О.)

Одобрена на заседании кафедры Протокол № ______ «____» ___________ 2015 г. Зав. кафедрой ____________ (подпись, Ф. И.О.)

Новороссийск 2015 г.

Рабочая программа учебной дисциплины «Методы оптимальных решений». – Новороссийск : НФ МГЭИ, 2015. –  30 с.

Данная рабочая программа разработана на основе рабочей программы учебной дисциплины «методы оптимальных решений» – М. :МГЭИ, 2012. – 16 с., Автор

№ ПФ

© Новороссийский филиал

Московского гуманитарно-

экономического института, 2015

СОДЕРЖАНИЕ

1.	Цели освоения учебной дисциплины…..………………………………………….	4
2.	Место учебной дисциплины в структуре ООП ВПО…..…………………………	4
3.	Компетенции студента, формируемые в результате освоения учебной дисциплины / ожидаемые результаты образования и компетенции студента по завершении освоения программы учебной дисциплины………………………..	5
4.	Структура и содержание учебной дисциплины………………………………….	6
4.1.	Общая трудоемкость дисциплины…………………………………………………	6
4.2.	Объем учебной дисциплины……………………………………………………….	6
4.3.	Разделы учебной дисциплины……………………………………………………..	7
4.4.	Практические занятия………………………………………………….....................	16
5.	Образовательные технологии.……………………………………………………..	17
6.	Самостоятельная работа студента………..………………………………………...	18
7.	Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины………………………………………	22
8.	Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины…………...	25
8.1.	Основная литература ……………………………………………………………….	25
8.2.	Дополнительная литература ………………………………………………………..	25
8.3.	Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы………………	25
8.4.	Учебно-методические издания и другие ресурсы в электронном виде …………	26
9.	Материально-техническое обеспечение дисциплины……………………………	26

ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

Цели освоения дисциплины. Цель освоения дисциплины: получе­ние базовых знаний и формирование основных навыков по матема­тике, необходимых для решения задач, возникающих в практической, организационно-управ­лен­ческой деятель­нос­ти, развитие понятийной мате­матичес­кой базы и формирование определённого уровня мате­матической подготовки, необходимых для решения теоретических и прикладных задач в практической, орга­низационно-управленческой деятельности, и их коли­чест­венного и качественного анализа.

Основные задачи освоения дисциплины: понимание будущим выпускником роли математики как инструмента фор­мального описания.

МЕСТО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Курс «Методы оптимальных решений» является дисциплиной второго цикла учебного плана по направлению подготовки «Экономика» и преподается студентам в 4-м семестре в объеме 5 зачетных единиц (180 часов).

Освоение курса основывается на знаниях, приобре­тенных при изучении курсов «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория вероятности и математи­ческая статистика». Дисциплина «Методы оптимальных решений» является базовым теоре­ти­ческим и практи­ческим основанием для после­дующих финансово-экономических, а также организационно-управленчес­ких дисциплин. По­лу­ченные в процессе обучения знания могут быть ис­поль­зованы при изучении дисциплин «Математические методы исследования экономики», «Статистика», «Эконометрика».

КОМПЕТЕНЦИИ СТУДЕНТА, ФОРМИРУЕМЫЕ В РЕЗУЛЬТАТЕ ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ / ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБРАЗОВАНИЯ И КОМПЕТЕНЦИИ СТУДЕНТА ПО ЗАВЕРШЕНИИ ОСВОЕНИЯ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения дисциплины студент должен:

№ п/п	Код и название компетенции	Ожидаемые результаты
1	2	3
1	ОК-12: Способен понимать сущность и значение информации в развитии современного общества, сознавать опасность и угрозы, возникающие в этом процессе, соблюдать основные требования информационной безопасности, в том числе защиты государственной тайны	Знать: основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, необходимые для решения экономических задач;
Уметь: применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования для решения экономических задач;
Владеть: навыками применения современного математического инструментария  для  решения  экономических задач; методикой построения, анализа и применения математических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений и процессов.
2	ПК-2: Способен на основе типовых методик и действующей  нормативно-правовой базы рассчитать экономические и социально-экономические показатели, характеризующие деятельность хозяйствующих субъектов	Знать: основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, необходимые для решения экономических задач
Уметь: применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования для решения экономических задач
Владеть: навыками применения современного математического инструментария  для  решения  экономических задач; методикой построения, анализа и применения математических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений и процессов.
3	ПК-10: Способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии	Знать: основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, необходимые для решения экономических задач
Уметь: применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования для решения экономических задач
Владеть: навыками применения современного математического инструментария  для  решения  экономических задач; методикой построения, анализа и применения математических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений и процессов.
4	ПК -12: Способен использовать для решения коммуникативных задач современные технические средства и информационные технологии	Знать: основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, необходимые для решения экономических задач
Уметь: применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования для решения экономических задач
Владеть: навыками применения современного математического инструментария  для  решения  экономических задач; методикой построения, анализа и применения математических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений и процессов.
5	ПК-15: Способен принять участие в совершенствовании и разработке учебно-методического обеспечения экономических дисциплин	Знать: основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, необходимые для решения экономических задач
Уметь: применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования для решения экономических задач
Владеть: навыками применения современного математического инструментария  для  решения  экономических задач; методикой построения, анализа и применения математических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений и процессов.

СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц (180 часов). Одна зачетная единица равна 36 часам. Объем учебной дисциплины

Вид учебной работы	Всего часов	Семестры
4
Аудиторные занятия (всего), в том числе	68	68
Лекции	34	34
Практические занятия (ПЗ)	34	34
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР)
Самостоятельная работа (всего), в том числе	112	112
Курсовой проект (работа)
Расчетно-графические работы
Реферат
Другие виды самостоятельной работы
Работа с учебной литературой, решение задач	76	76
Вид промежуточной аттеста­ции  экзамен	36	36
Общая трудоемкость, часы Зачетные единицы	180	180
5	5

4.3. Разделы учебной дисциплины

№ п/п	Семестр	Раздел учебной дисциплины (тема)	Краткое содержание раздела	Виды учебной деятельности, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)	Формы контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам)
Л	ПЗ	КСР	СР	Всего
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Раздел I. Линейное программирование
1	4	Постановка и решение задач линейного програм­миро­вания	Формализация задач в виде задач линейного про­грам­мирования. Каноническая задача линейного про­граммирования. Сведение общей задачи линейного программирования к канонической. Геометрический ме­тод решения задач линейного программирования. Симп­лексный метод решения задачи линейного про­грамм­ирования. Отыскание начального допустимого базисного решения. Двойственные задачи линейного программирования. Связь решений двойственных задач. Экономическая интерпретация задачи, двойственной задаче об исполь­зовании ресурсов*.	4	4	-	8	16	1, 2-я неделя Блиц-опрос, решение задач в малых группах
2	4	Транспортная задача и задача целочисленного программирования	Экономико-математическая модель транспортной за­да­чи. Нахождение первоначального опорного плана транспортной задачи. Метод «северо-западного угла». Метод минимальной стоимости. Циклы в транспортной таблице. Метод потенциалов нахождения оптимального плана транспортной задачи. Решение открытых транс­портных задач. Постановка задачи целочисленного программирова­ния. Метод Гомори решения задач целочисленного программирования. Задачи параметрического и стохас­ти­ческого программирования*. Подходы к их решению.	4	4	-	8	16	3,4-я неделя Блиц-опрос, решение задач в малых группах
Раздел II. Нелинейное программирование
3	4	Методы оптимизации	Необходимые и достаточные условия экстремумов. Теорема Вейерштрасса. Нахождение условных экстрему­мов. Метод множителей Лагранжа. Геометрический метод решения нелинейных оптимизационных задач. Численные методы решения нелинейных оптимиза­цион­ных задач*. Метод покоординатного спуска. Градиентный метод. Метод Ньютона.	4	4	-	8	16	5,6-я неделя Блиц-опрос, решение задач в малых группах
4	4	Динамическое программирование	Общая постановка задачи динамического программи­рова­ния. Принцип оптимальности Беллмана. Уравнения Беллмана. Схема решения задачи динамического про­граммирования. Задача распределения средств между предприятиями. Задача о замене оборудования.	4	4	8	16	7-8-я неделя Блиц-опрос, решение задач в малых группах
Раздел III. Специальные модели исследования операций
5	4	Модели сетевого плани­рова­ния и управления	Сетевая модель и ее основные элементы. Порядок и правила построения сетевых графиков. Упорядочение сетевого графика. Понятие о пути. Временные парамет­ры сетевых графиков. Сетевое планирование в условиях неопределенности. Анализ и оптимизация сетевого графика*.	6	6	-	12	24	9-11-я неделя Блиц-опрос, решение задач в малых группах
6	4	Элементы теории мас­сового обслуживания	Классификация систем массового обслуживания. Понятие марковского случайного процесса. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний системы мас­сового обслуживания. Предельные вероятности состоя­ний. Процесс гибели и размножения. Основные харак­теристики систем массового обслуживания. Системы массового обслуживания с отказами. Системы массового обслуживания с неограниченной очередью и ограничен­ной очередью. Оптимизация числа каналов в системе массового обслуживания*.	6	6	-	20	32	12-14-я неделя Блиц-опрос, решение задач в малых группах
7	4	Модели управления запа­сами	Статическая детерминированная модель управления запасами без дефицита. Формула Уилсона. Статическая детерминированная модель с дефицитом. Стохастическая модель управления запасами*.	6	6	-	12	24	15-17-я неделя Блиц-опрос, решение задач в малых группах
экзамен	36	36
Всего:	34	34	-	112	180

*-для самостоятельного изучения

4.4. Практические занятия