Перечень вопросов к экзамену 1. Основные составляющие методологии ситуационного анализа. 2. Примеры предметных областей, использующих модели ситуационного анализа. 3. Основные понятия ситуационного анализа: проблема, ЛПР, цель, операция, модель, альтернатива, критерий, наилучшее решение. 4. Основные этапы процесса формализации проблемы принятия решений. 5. Структура моделей ситуационного анализа. 6. Классификация математических моделей проблемных ситуаций по числу целевых функций. 7. Этапы процесса построения моделей ПС. 8. Важнейшие классы моделей ситуационного анализа: оптимизационные, стохастического программирования, динамического программирования, сетевого планирования и управления, маршрутизации, модели теории игр, многокритериальные задачи, имитационные модели. 9. Информационные технологии построения моделей. 10.Оптимизационные задачи и оптимизационные модели. 11.Задачи линейного программирования. 12.Геометрическая интерпретация задач линейного программирования. 13.Нелинейное программирование. 14.Функции полезности и их свойства. 15.Кривые безразличия. 16.Предельная полезность и предельная норма замещения. 17.Оптимальный план потребления. 18.Функции спроса. 19.Коэффициент эластичности. 20.Производственные функции. 21.Характеристики производственных функций. 22.Задача минимизации издержек производства. 23.Задача максимизации объема выпуска продукции. 24.Паутинообразная модель рынка. 25.Модель Самуэльсона. 26.Модель общего равновесия (модель Вальраса). 27.Модели управления запасами. Детерминированный спрос (общий случай) 28.Модель делового цикла. 29.Анализ межотраслевых связей. Модель Леонтьева. 30.Расчеты в модели межотраслевых связей. 31.Динамическая модель межотраслевых связей. 32.Модель экономического роста (модель Солоу). 33.Задача о распределении бюджета как пример задач целочисленного линейного программирования. Использование логических условий и формирование зависимых решений. 34.Сравнительная характеристика ситуаций определенности, риска и неопределенности в менеджменте. Основные виды неопределенности. 35.Понятие о теории игр. Классификация игр. 36.Общая характеристика матричных игр с нулевой суммой. Понятие о стратегиях, платежной матрице и цене игры. 37.Решение матричных игр методом минимакса. 38.Решение игр без седловых точек. Понятие о смешанных стратегиях и алгоритм определения средних выигрышей игроков. 39.Определение оптимальных смешанных стратегий в играх без седловых точек. 40.Понятие об играх с природой. Матрицы выигрышей и рисков. 41.Определение оптимальных стратегий при известных вероятностях состояний природы (критерий оптимизации ожидаемого выигрыша). 42.Поиск оптимальных стратегий для игр с природой в условиях неопределенности (критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица). 43.Оценка целесообразности проведения эксперимента в играх с природой в условиях неопределенности. 44.Понятие о многоэтапных процессах принятия решений и определение оптимальных стратегий с помощью дерева решений. 45.Классификация, общая характеристика и области применения методов сетевого планирования и управления (СПУ). Структурное планирование, календарное планирование и оперативное управление как этапы применения метода СПУ. 46.Понятие о сетевых моделях. Классификация событий и операций сетевых графиков. 47.Правила и процедура построения сетевых графиков. 48.Понятие и алгоритм расчета критического пути сетевого графика. 49.Назначение и основные виды оптимизации сетевых графиков. 50.Оптимизация времени выполнения проекта (комплекса работ). 51.Оптимизация стоимости проекта при фиксированном сроке его выполнения. 52.Общая формулировка и примеры задач о потоках в сетях. 53.Формулировка, экономическое содержание и алгоритм решения задачи о максимальном потоке. 54.Экономическое содержание и алгоритм решения задачи о потоке минимальной стоимости. 55.Задача о кратчайшем маршруте. 56.Понятие о методе PERT. Определение вероятностных характеристик сетевого графика в условиях неопределенности составляющих его работ. 57.Расчет вероятности выполнения проекта в директивный срок с помощью метода PERT. Понятие о стохастических сетях. 58.Назначение, общая характеристика и примеры использования имитационного моделирования в экономике и социальной сфере. 59.Сущность имитационного моделирования и типы имитационных моделей. 60.Имитационное моделирование случайных событий и величин с помощью равномерного распределения. 61.Моделирование экспоненциального и нормального распределений. 62.Инвестиционный риск и его анализ на основе расчета математического ожидания денежных потоков. 63.Имитационное моделирование денежных потоков и чистой приведенной стоимости инвестиционного проекта. 64.Общая характеристика, типы и особенности многокритериальных задач принятия решений. Понятие о локальных и глобальном критерии оптимальности. 65.Методы эквивалентного преобразования неоднородных частных критериев к единому виду (проблема нормализации) в многокритериальных задачах теории принятия решений. 66.Принцип оптимальности Парето и формирование множества оптимальных решений. 67.Понятие о принципе равновесия по Нэшу. 68.Общая характеристика и классификация методов решения задач векторной оптимизации. 69.Метод свертки системы показателей эффективности. 70.Характеристика методов решения многокритериальных задач, использующих ограничения на критерии (метод ведущего критерия и метод последовательных уступок). 71.Методы целевого программирования как эффективный способ решения многокритериальных задач управления. 72.Понятие о методах интерактивного программирования. 73.Понятие о простых и сложных экспертизах и экспертных оценках. 74.Усреднение экспертных оценок как алгоритм экспертного оценивания важности объектов. 75.Метод попарного сравнения важности объектов. Шкала относительной важности объектов и понятие о транзитивной согласованности матрицы попарного сравнения объектов. 76.Назначение сложных экспертиз. Понятие о декомпозиции проблем и интуитивных вероятностях. 77.Экспертный анализ сложных проблем с помощью дерева целей. 78.Понятие о методе анализа иерархий и характерные области его применения.