- Артикул:00-01010465
- Автор: Набатова Д.С.
- ISBN: 978-5-9916-5188-2
- Обложка: Твердый переплет
- Издательство: Юрайт (все книги издательства)
- Город: Москва
- Страниц: 292
- Формат: 60х90 1/16
- Год: 2016
- Вес: 441 г
- Серия: Учебное пособие для ВУЗов (все книги серии)
- Бакалавр и магистр. Академический курс
Развернуть ▼
Рассматривается практика применения математических методов линейного и нелинейного, динамического программирования, многокритериальной оптимизации для структурированных и слабоструктурированных моделей, теории игр в качестве математического и инструментального обеспечения задач принятия решений в экономике.
Дисциплина «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений» является дисциплиной базовой части общенаучного цикла дисциплин Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлению «Прикладная информатика» для магистров.
Соответствует актуальным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.
Для студентов, магистрантов, аспирантов, преподавателей и специалистов, занимающихся вопросами разработки программного обеспечения для систем поддержки принятия решений
Оглавление
Введение
Глава 1. Введение в теорию принятия решений
1.1. Основные понятия теории принятия решений
1.2. Общая классификация задач теории принятия решений
1.3. Этапы обоснования принятия решений
1.4. Модели принятия решений
1.5. Использование компьютера при решении прикладных задач
Вопросы и задания для самоконтроля
Глава 2. Задачи оперативного управления.
Принятие решений в условиях определенности
2.1. Примеры задач оперативного управления
2.2. Задача линейного программирования
2.2.1. Каноническая и стандартная формы задачи
2.2.2. Графическое решение задачи линейного программирования
2.2.3. Симплекс-метод
2.2.4. М-задача для определения начального допустимого решения
2.2.5. Двойственный симплекс-метод
2.2.6. Решение задач линейного программирования в MS Excel.. Задачи для самостоятельного решения
2.3. Задача квадратичного программирования
2.3.1. Функция Лагранжа
2.3.2. Экономическая интерпретация множителей Лагранжа
2.3.3. Приближенные методы решения задач квадратичного программирования. Метод Франка — Вульфа
2.3.4. Метод штрафных функций
2.3.5. Решение задач квадратичного программирования в MS Excel
Задачи для самостоятельного решения
2.4. Транспортная задача
2.4.1. Методы построения начального плана перевозок
2.4.2. Метод потенциалов решения транспортной задачи
2.4.3. Транспортная задача с дополнительными ограничениями
2.4.4. Критерий времени в транспортных задачах
2.4.5. Задача о назначениях
Задачи для самостоятельного решения
2.5. Детерминированные модели с целочисленными параметрами. Целочисленное программирование
2.5.1. Метод Гомори решения задач целочисленного программирования
2.5.2. Метод ветвей и границ
2.5.3. Построение кратчайшего пути. Алгоритм Литтла
2.5.4. Примеры решения задач целочисленного программирования в MS Excel
Задачи для самостоятельного решения
Вопросы и задания для самоконтроля
Глава 3. Задачи перспективного планирования. Динамическое программирование
3.1. Метод динамического программирования. Принцип оптимальности и уравнение Беллмана
3.2. Задача вложения средств в отрасли. Непрерывный и дискретный случаи
Задачи для самостоятельного решения
3.3. Модели управления запасами
3.3.1. Статические модели управления запасами
3.3.2. Динамические модели управления запасами
3.3.3. Модели управления запасами в многоотраслевых компаниях
Задачи для самостоятельного решения
3.4. Задача о замене оборудования
3.4.1. Постановка задачи и шаги решения
3.4.2. Решение задач динамического программирования в MS Excel
Задачи для самостоятельного решения
3.5. Сетевые модели планирования
Задачи для самостоятельного решения
Вопросы и задания для самоконтроля
Глава 4. Задачи многокритериальной оптимизации
4.1. Происхождение и постановка задачи многокритериальной оптимизации
4.2. Доминирование и оптимальность по Парето
Задачи для самостоятельного решения
4.3 Методы решения задач многокритериальной оптимизации для структурированных проблем
4.3.1. Метод идеальной точки
4.3.2. Метод приоритетов
4.3.3. Метод последовательных уступок
4.3.4. Метод свертки
4.3.5. Метод STEM
Задачи для самостоятельного решения
4.4. Методы многокритериального анализа альтернатив для слабоструктурированных проблем
4.4.1. Метод аналитической иерархии
4.4.2. Метод ELECTRE
4.4.3. Метод МА UT
4.4.4. Метод SMART.
Задачи для самостоятельного решения
Вопросы и задания для самоконтроля
Глава 5. Методы теории игр в задачах поддержки принятия решений в условиях противодействия, неопределенности и риска
5.1. Основные понятия. Доминируемые стратегии. Седловая точка
Задачи для самостоятельного решения
5.2. Антагонистические игры. Смешанные стратегии
Задачи для самостоятельного решения
5.3. Неантагонистические конечные игры с двумя участниками. Равновесие по Нэшу
Задачи для самостоятельного решения
5.4. Позиционные игры
Задачи для самостоятельного решения
5.5. Принятие решений в условиях неопределенности. Игры с природой
5.5.1. Критерий Байеса — Лапласа
5.5.2. Критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица и Лапласа
5.5.3. Критерий Гермейера
Задачи для самостоятельного решения
5.6. Методы теории игр в задачах выбора
Задача для самостоятельного решения
Вопросы и задания для самоконтроля
Глава 6. Обзор современных программных средств поддержки принятия решений
6.1. Классификация систем поддержки принятия решений
6.2. Основы OLAP-анализа
6.3. Средства предварительной обработки и анализа данных.
Введение в data mining
6.4. Использование инструментов аналитической платформы Deductor для поддержки принятия управленческого решения
6.5. Обзор систем поддержки принятия решений для предприятия
Вопросы и задания для самоконтроля
Заключение
Литература
Персоналии
Ответы
Предметный указатель
Рекомендуем
