231000 Теория принятия решений

Цели и задачи дисциплины
1.1. Цель. Задачи дисциплины, ее
квалификационных требований ФГОС)
место
в
подготовке
бакалавра
(с
учетом
Целью дисциплины «Теория принятия решений» является обучение методам и
моделям количественного обоснования решений, принимаемых на этапах
анализа предметных приложений, разработки и эксплуатации сложных
организационных, экономических и технических систем, в том числе и
автоматизированных систем обработки информации и управления различного
масштаба и назначения
Основными задачами при этом являются:
 изучение теоретических основ постановки задач принятия решений,
методов и моделей обоснования решений;
приобретение практических умений и навыков поиска компромиссных
решений.
1.2.
Требования к уровню усвоения дисциплины
Обучающийся должен знать
- основные понятия теории принятия решений;
- основные методы принятия решений; условия их применения и
практические ограничения;
- базовые понятия, связанные с принятием решений и системным анализом;
- классификацию и суть математических моделей и методов, применяемых
при формализации и оптимизации задач принятия решений.
- этапы процесса принятия решений;
- методы принятия решений в условиях определенности, неопределенности,
в условиях риска или конфликта.
- основные особенности математических моделей и методов современной
теории систем и теории принятия решений
Обучающийся должен уметь:
строить формальные модели прикладных задач принятия решений;
- решать задачи принятия решений и оптимизировать их результаты;
- выбирать эффективные модели и методы для решения прикладных задач.
- использовать изученные методы для принятия экономических и технических
решений; оценки степени риска и эффективности принятого решения;
- строить математические модели задач принятия решений;
- выбирать методы решения задачи;.
Обучающийся должен владеть :
 основными понятиями теории принятия решений;
 перспективами развития методов теории принятия решений;
методами применения теории принятия решений в различных областях
практической деятельности
У
обучающегося
должны
быть
сформированы
следующие
общекультурные компетенции (ОК) и профессиональные компетенции (ПК)
специалиста:
Умение отбирать и разрабатывать методы исследования объектов
профессиональной деятельности на основе общих тенденций развития
программной инженерии (ПК-1)
Умение проводить анализ, синтез, оптимизацию решений с целью
обеспечения качества объектов профессиональной деятельности (ПК-2)
Умение организовывать самостоятельную и коллективную научноисследовательскую работу (ПК-3)
1.3.
Связь с другими дисциплинами Учебного плана
Перечень действующих и предшествующих
дисциплин
Дискретная математика
Информатика и программирование
Методы интеллектуального анализа данных
Перечень последующих дисциплин, видов
работ
Современные подходы к проектированию
информационных систем
Архитектура вычислительных систем
Написание рефератов.
Курсовое и дипломное проектирование.
2. Содержание дисциплины, способы и методы учебной деятельности
преподавателя
Методы обучения – система последовательных, взаимосвязанных действий, обеспечивающих
усвоение содержания образования, развитие способностей студентов, овладение ими
средствами самообразования и самообучения; обеспечивают цель обучения, способ усвоения и
характер взаимодействия преподавателя и студента; направлены на приобретение знаний,
формирование умений, навыков, их закрепление и контроль.
Монологический (изложение теоретического материала в форме монолога)
М
Показательный (изложение материала с приемами показа)
П
Диалогический (изложение материала в форме беседы с вопросами и ответами)
Д
Эвристический (частично поисковый) (под руководством преподавателя студенты
рассуждают, решают возникающие вопросы, анализируют, обобщают, делают
выводы и решают поставленную задачу)
Э
Проблемное изложение (преподаватель ставит проблему и раскрывает доказательно ПБ
пути ее решения)
Исследовательский (студенты самостоятельно добывают знания в процессе
разрешения проблемы, сравнивая различные варианты ее решения)
И
Программированный (организация аудиторной и самостоятельной работы ПГ
студентов осуществляется в индивидуальном темпе и под контролем специальных
технических средств)
Другой метод, используемый преподавателем (формируется самостоятельно), при
этом в п.п. 2.1.-2.4. дается его наименование, необходимые пояснения
Приведенные в таблице сокращения обозначения педагогических методов используются
составителем Рабочей программы для заполнения п.п. 2.1., 2.2. и 2.3. в столбце «Методы».
4
Модуль 1. Введение в теорию принятия решений
2
8
Тема 1.1 Введение. История развития теории принятия решений. Задачи
теории принятия решений. Элементы процесса принятия решений и
классификация задач. Классификация моделей и методов принятия
решений.
Тема 1.2 Многокритериальные задачи оптимизации.
Общие сведения о многокритериальных задачах оптимизации.
Математическая модель объекта проектирования. Внутренние, выходные и
внешние параметры объекта проектирования. Ограничения. Область
работоспособности. Локальные (частные) критерии. Локальные оценки.
Критериальное пространство. Постановка задачи многокритериальной
оптимизации. Проблемы решения задач многокритериальной оптимизации.
2
Модуль 2. Методы решения задач векторной оптимизации
2
712
Тема 2.1 Оптимальность по Парето. Отношение доминирования по Парето.
Парето-оптимальность. Аналитические методы построения множества
Парето. Компромиссная кривая (фронт Парето). Расчёт компромиссных
кривых Методы сужения парето-оптимальных решений
4
Реализуемые
компетенции
1-6
Вид занятия, тема и краткое содержание
Методы
Кол. час
в том числе в
интерактивной
форме, час.
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) – очная форма
обучения
Неделя
2.1.
ПК-1
ПК-2
ПК-3
ПК-1
ПК-2
ПК-3
Тема 2.2 Методы замены векторного критерия скалярным критерием.
Аддитивный критерий оптимальности. Мультипликативный критерий
оптимальности. Метод "идеальной" точки. Ранжирование частных
критериев. Методы определения весовых коэффициентов.
2
6
2
Тема 2.3 Методы последовательной оптимизации. Метод главного
критерия. Метод последовательных уступок. Лексикографический
критерий. Метод равенства частных критериев
2
Модуль 3. Принятие решений в условиях неопределённости
1318
Тема 3.1 Принятие решений в условиях неопределенности. Критерий
Лапласа, критерий Сэвиджа, критерий Гурвица, минимаксный критерий.
(2 час.)
Тема 3.2 Принятие решений в условиях риска. Критерий ожидаемого
значения (прибыли или расходов); комбинация ожидаемого значения и
дисперсии, критерий предельного уровня; критерий наиболее вероятного
исхода. Экспериментальные данные при принятии решений в условиях
риска. Деревья решений.
Тема 3.3 Теория игр. Основные понятия и определения. Антагонистические
игры. Платёжная матрица. Цена игры. Седловая точка. Смешанные
стратегии. Приведение матричной игры к задаче линейного
программирования.
2
1-4
1-2
20
2
Практические занятия
Лабораторные занятия
Семинары
Модуль 1. Введение в теорию принятия решений
2
Практическое занятие 1.Задача формирования исходного множества
ПК-1
ПК-2
ПК-3
ПК-1
ПК-2
альтернатив. Задача оценки альтернатив. Способы выявления
предпочтений. Основные модели предпочтений.
3-4
Практическое занятие 2. Схема организации экспертного оценивания.
Обработка и анализ ранжировок и попарных сравнений. Обработка и
анализ балльных и точечных оценок. Оценка значений коэффициентов
относительной важности.
ПК-3
М
Э
Д
ПК-1
ПК-2
ПК-3
4
Лабораторное занятие 1. Построение экспертных оценок MS Excel
ПК-1
ПК-2
ПК-3
2
5-12
Модуль 2. Методы решения задач векторной оптимизации
28
2
Практическое занятие1. Аналитические и численные способы определения
множества Парето.
5-6
7-12
2
Практическое занятие 2. Построение обобщенных критериев
оптимальности. Постановка задачи. Аддитивный критерий.
Мультипликативный критерий. Примеры. Метод "идеальной" точки.
Ранжирование критериев. Методы определения весовых коэффициентов.
Формальные методы определения весовых коэффициентов
2
Лабораторное занятие 2. Решение задач векторной оптимизации средствами
MS Excel
4
Э
И
П
П
Э
И
ПК-1
ПК-2
ПК-3
Модуль 3. Принятие решений в условиях неопределённости
24
Практическое занятие 1. Постановки и особенности решения задачи выбора
в условиях неопределенности. Эвристические методы и аксиоматические
технологии построения функции выбора в условиях стохастического риска.
13-18
13-15
Практическое занятие 2 . Технологии принятия решений в условиях
поведенческого риска. Технологии принятия решений при отсутствии
информации о природе неопределенности (“природная” неопределенность)
и в условиях априорной неопределенности условий проведения операции:
критерий Вальда, критерий Гурвица, критерий Сэвиджа, критерий БайесаЛапласа)
16-18
Лабораторная работа 3. Решение задач по принятию решений в условиях
неопределенности средствами MS Excel
М
1
Тема 1.1 Введение. История развития теории принятия решений. Задачи
теории принятия решений. Элементы процесса принятия решений и
классификация задач. Классификация моделей и методов принятия
решений.
2
Тема 2.1 Оптимальность по Парето. Отношение доминирования по Парето.
Парето-оптимальность. Аналитические методы построения множества
Парето. Компромиссная кривая (фронт Парето). Расчёт компромиссных
кривых Методы сужения парето-оптимальных решений
Реализуемые
компетенции
Вид занятия, тема и краткое содержание
Методы
в том числе в
интерактивной
форме, час.
Кол. час
Неделя
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) - заочная
форма обучения, срок подготовки 5 лет
ПК-1
ПК-2
ПК-3
Тема 3.2 Принятие решений в условиях риска. Критерий ожидаемого
значения (прибыли или расходов); комбинация ожидаемого значения и
дисперсии, критерий предельного уровня; критерий наиболее вероятного
исхода. Экспериментальные данные при принятии решений в условиях
риска. Деревья решений.
1
Практические занятия
Лабораторные занятия
Семинары
Практическое занятие 1. Схема организации экспертного оценивания.
Обработка и анализ ранжировок и попарных сравнений. Обработка и
анализ балльных и точечных оценок. Оценка значений коэффициентов
относительной важности.
2
2
Лабораторное занятие 1. Построение экспертных оценок MS Excel
4
Практическое занятие 2. Построение обобщенных критериев
оптимальности. Постановка задачи. Аддитивный критерий.
Мультипликативный критерий. Примеры. Метод "идеальной" точки.
Ранжирование критериев. Методы определения весовых коэффициентов.
Формальные методы определения весовых коэффициентов
4
Лабораторное занятие 2. Решение задач векторной оптимизации средствами
MS Excel
М
ПК-1
ПК-2
ПК-3
Д
Практическое занятие 3 . Технологии принятия решений в условиях
поведенческого риска. Технологии принятия решений при отсутствии
информации о природе неопределенности (“природная” неопределенность)
и в условиях априорной неопределенности условий проведения операции:
критерий Вальда, критерий Гурвица, критерий Сэвиджа, критерий БайесаЛапласа)
6
Лабораторная работа 3. Решение задач по принятию решений в условиях
неопределенности средствами MS Excel
2
М
1
Тема 1.1 Введение. История развития теории принятия решений. Задачи
теории принятия решений. Элементы процесса принятия решений и
классификация задач. Классификация моделей и методов принятия
решений.
2
Тема 2.1 Оптимальность по Парето. Отношение доминирования по Парето.
Парето-оптимальность. Аналитические методы построения множества
Парето. Компромиссная кривая (фронт Парето). Расчёт компромиссных
кривых Методы сужения парето-оптимальных решений
Реализуемые
компетенции
Вид занятия, тема и краткое содержание
Методы
в том числе в
интерактивной
форме, час.
Кол. час
Неделя
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) - заочная
форма обучения, срок подготовки 3 г 06 м (с)
ПК-1
ПК-2
ПК-3
Тема 3.2 Принятие решений в условиях риска. Критерий ожидаемого
значения (прибыли или расходов); комбинация ожидаемого значения и
дисперсии, критерий предельного уровня; критерий наиболее вероятного
исхода. Экспериментальные данные при принятии решений в условиях
риска. Деревья решений.
1
Практические занятия
Лабораторные занятия
Семинары
Практическое занятие 1. Схема организации экспертного оценивания.
Обработка и анализ ранжировок и попарных сравнений. Обработка и
анализ балльных и точечных оценок. Оценка значений коэффициентов
относительной важности.
1
М
ПК-1
ПК-2
ПК-3
Д
1
Лабораторное занятие 1. Построение экспертных оценок MS Excel
1
Практическое занятие 2. Построение обобщенных критериев
оптимальности. Постановка задачи. Аддитивный критерий.
Мультипликативный критерий. Примеры. Метод "идеальной" точки.
Ранжирование критериев. Методы определения весовых коэффициентов.
Формальные методы определения весовых коэффициентов
2
Лабораторное занятие 2. Решение задач векторной оптимизации средствами
MS Excel
1
Лабораторная работа 3. Решение задач по принятию решений в условиях
неопределенности средствами MS Excel
М
1
Тема 1.1 Введение. История развития теории принятия решений. Задачи
теории принятия решений. Элементы процесса принятия решений и
классификация задач. Классификация моделей и методов принятия
решений.
2
Тема 2.1 Оптимальность по Парето. Отношение доминирования по Парето.
Парето-оптимальность. Аналитические методы построения множества
Парето. Компромиссная кривая (фронт Парето). Расчёт компромиссных
кривых Методы сужения парето-оптимальных решений
1
Тема 3.2 Принятие решений в условиях риска. Критерий ожидаемого
значения (прибыли или расходов); комбинация ожидаемого значения и
дисперсии, критерий предельного уровня; критерий наиболее вероятного
исхода. Экспериментальные данные при принятии решений в условиях
риска. Деревья решений.
Реализуемые
компетенции
Вид занятия, тема и краткое содержание
Методы
в том числе в
интерактивной
форме, час.
Кол. час
Неделя
Аудиторные занятия (лекции, лабораторные, практические, семинарские) - заочная
форма обучения, срок подготовки 3г 06 м (в)
ПК-1
ПК-2
ПК-3
Практические занятия
Лабораторные занятия
Семинары
Практическое занятие 1. Схема организации экспертного оценивания.
Обработка и анализ ранжировок и попарных сравнений. Обработка и
анализ балльных и точечных оценок. Оценка значений коэффициентов
относительной важности.
1
М
ПК-1
ПК-2
ПК-3
Д
Лабораторное занятие 1. Построение экспертных оценок MS Excel
1
Практическое занятие 2. Построение обобщенных критериев
оптимальности. Постановка задачи. Аддитивный критерий.
Мультипликативный критерий. Примеры. Метод "идеальной" точки.
Ранжирование критериев. Методы определения весовых коэффициентов.
Формальные методы определения весовых коэффициентов
1
Лабораторное занятие 2. Решение задач векторной оптимизации средствами
MS Excel
2
Лабораторная работа 3. Решение задач по принятию решений в условиях
неопределенности средствами MS Excel
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1-18
6
Самостоятельное изучение отдельных тем курса:
 Общая характеристика проблемы выработки управленческих и технических
решений.
 Информационно-логическая схема процесса выработки управленческих решений и
формализации частных задач этого процесса.
 Классификация задач, методов и технологий обоснования вырабатываемых
решений.
 Постановка задачи принятия решений по векторному показателю.
 Классификация методов принятия решений по векторному показателю.
 Технология реализации базовых методов решения задачи выбора по векторному
показателю
 Марковские и полумарковские модели случайных процессов.
 Применение математического аппарата теории массового обслуживания к
описанию случайных процессов в интересах обоснования решений.
 Применение теории нечетких множеств для моделирования содержания
приближенных и неполных исходных данных об обстановке принятия решений.
Тематика рефератов:
1. Общая модель формирования оптимальных решений.
2. Классификация математических методов.
3. Аналитические и эвристические методы.
4. Модель ЗЛП в стандартной форме. Основные свойства и методы решения.
5. Модель классической транспортной задачи и её свойства как ЗЛП.
6. Задача распределения вычислительной нагрузки по видам ЭВМ.
7. Задача о назначениях.
8. Основные особенности задач дискретного программирования.
9. Общая модель линейной задачи дискретного программирования.
10. Метод отсечений для линейной задачи дискретного программирования.
11. Одномерная и многомерная задачи о рюкзаке.
12. Специфика дискретных задач. Примеры.
енции
1
Компет
1-18
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к
практическим и лабораторным занятиям; тематика рефератной работы;
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
час
Кол.
Самостоятельная работа обучающегося – очная форма обучения
Неделя
2.2.
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
1-18
Задача проектирования оптимальной коммуникационной сети.
Градиентные методы и методы случайного поиска. Сравнение.
Применение сетей Петри к анализу сложных систем.
Общая характеристика принципа оптимальности Беллмана.
Понятие «конфликтная ситуация».
Понятия «игра», «игрок» и «матрица игры».
Понятие «стратегия». Чистая и смешанные стратегии.
Понятие «цена игры». Принцип минимакса. Седловая точка.
Общий метод выбора и применения оптимальных стратегий.
Игры с природой. «Принцип недостаточного основания» Лапласа.
Многокритериальная задача ПР. Методы её решения.
Оптимальное по Парето решение. Методика оптимизации.
Теория массового обслуживания: понятие, предмет и цель.
Понятие «система массового обслуживания» (СМО). Компоненты СМО.
Критерии оценки сложных систем.
Методики экспертных оценок.
Методы мозговой атаки.
Дерево целей и задач: понятие, назначение, примеры использования.
Морфологические методы анализа сложных систем.
Основные понятия искусственного интеллекта.
Основные понятия инженерии знаний.
Система поддержки принятия решений: понятие и структура.
5
Усвоение текущего учебного материала
2
Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов студента
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
1
1
1
1
1
1
1
1
1-18
6
Самостоятельное изучение отдельных тем курса:
 Общая характеристика проблемы выработки управленческих и технических
решений.
 Информационно-логическая схема процесса выработки управленческих решений и
формализации частных задач этого процесса.
 Классификация задач, методов и технологий обоснования вырабатываемых
решений.
 Постановка задачи принятия решений по векторному показателю.
 Классификация методов принятия решений по векторному показателю.
 Технология реализации базовых методов решения задачи выбора по векторному
показателю
 Марковские и полумарковские модели случайных процессов.
 Применение математического аппарата теории массового обслуживания к
описанию случайных процессов в интересах обоснования решений.
 Применение теории нечетких множеств для моделирования содержания
приближенных и неполных исходных данных об обстановке принятия решений.
Тематика рефератов:
35. Общая модель формирования оптимальных решений.
36. Классификация математических методов.
енции
1
Компет
Кол.
1-18
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к
практическим и лабораторным занятиям; тематика рефератной работы;
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
час
Неделя
Самостоятельная работа обучающегося – заочная форма обучения, срок обучения 5 лет
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
50.
51.
52.
53.
54.
55.
56.
57.
58.
59.
60.
61.
62.
63.
64.
65.
66.
67.
68.
1-18
Аналитические и эвристические методы.
Модель ЗЛП в стандартной форме. Основные свойства и методы решения.
Модель классической транспортной задачи и её свойства как ЗЛП.
Задача распределения вычислительной нагрузки по видам ЭВМ.
Задача о назначениях.
Основные особенности задач дискретного программирования.
Общая модель линейной задачи дискретного программирования.
Метод отсечений для линейной задачи дискретного программирования.
Одномерная и многомерная задачи о рюкзаке.
Специфика дискретных задач. Примеры.
Задача проектирования оптимальной коммуникационной сети.
Градиентные методы и методы случайного поиска. Сравнение.
Применение сетей Петри к анализу сложных систем.
Общая характеристика принципа оптимальности Беллмана.
Понятие «конфликтная ситуация».
Понятия «игра», «игрок» и «матрица игры».
Понятие «стратегия». Чистая и смешанные стратегии.
Понятие «цена игры». Принцип минимакса. Седловая точка.
Общий метод выбора и применения оптимальных стратегий.
Игры с природой. «Принцип недостаточного основания» Лапласа.
Многокритериальная задача ПР. Методы её решения.
Оптимальное по Парето решение. Методика оптимизации.
Теория массового обслуживания: понятие, предмет и цель.
Понятие «система массового обслуживания» (СМО). Компоненты СМО.
Критерии оценки сложных систем.
Методики экспертных оценок.
Методы мозговой атаки.
Дерево целей и задач: понятие, назначение, примеры использования.
Морфологические методы анализа сложных систем.
Основные понятия искусственного интеллекта.
Основные понятия инженерии знаний.
Система поддержки принятия решений: понятие и структура.
5
Усвоение текущего учебного материала
2
Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов студента
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
1
1
1
1
1
1
Самостоятельное изучение отдельных тем курса:
 Общая характеристика проблемы выработки управленческих и технических
решений.
 Информационно-логическая схема процесса выработки управленческих решений и
формализации частных задач этого процесса.
 Классификация задач, методов и технологий обоснования вырабатываемых
решений.
 Постановка задачи принятия решений по векторному показателю.
 Классификация методов принятия решений по векторному показателю.
 Технология реализации базовых методов решения задачи выбора по векторному
показателю
 Марковские и полумарковские модели случайных процессов.
енции
1
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
Компет
Кол.
1-18
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к
практическим и лабораторным занятиям; тематика рефератной работы;
час
Неделя
Самостоятельная работа обучающегося – заочная форма обучения, срок обучения 3г 06м (с)
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
 Применение математического аппарата теории массового обслуживания к
описанию случайных процессов в интересах обоснования решений.
 Применение теории нечетких множеств для моделирования содержания
приближенных и неполных исходных данных об обстановке принятия решений.
1
1
1-18
1-18
6
Тематика рефератов:
69. Общая модель формирования оптимальных решений.
70. Классификация математических методов.
71. Аналитические и эвристические методы.
72. Модель ЗЛП в стандартной форме. Основные свойства и методы решения.
73. Модель классической транспортной задачи и её свойства как ЗЛП.
74. Задача распределения вычислительной нагрузки по видам ЭВМ.
75. Задача о назначениях.
76. Основные особенности задач дискретного программирования.
77. Общая модель линейной задачи дискретного программирования.
78. Метод отсечений для линейной задачи дискретного программирования.
79. Одномерная и многомерная задачи о рюкзаке.
80. Специфика дискретных задач. Примеры.
81. Задача проектирования оптимальной коммуникационной сети.
82. Градиентные методы и методы случайного поиска. Сравнение.
83. Применение сетей Петри к анализу сложных систем.
84. Общая характеристика принципа оптимальности Беллмана.
85. Понятие «конфликтная ситуация».
86. Понятия «игра», «игрок» и «матрица игры».
87. Понятие «стратегия». Чистая и смешанные стратегии.
88. Понятие «цена игры». Принцип минимакса. Седловая точка.
89. Общий метод выбора и применения оптимальных стратегий.
90. Игры с природой. «Принцип недостаточного основания» Лапласа.
91. Многокритериальная задача ПР. Методы её решения.
92. Оптимальное по Парето решение. Методика оптимизации.
93. Теория массового обслуживания: понятие, предмет и цель.
94. Понятие «система массового обслуживания» (СМО). Компоненты СМО.
95. Критерии оценки сложных систем.
96. Методики экспертных оценок.
97. Методы мозговой атаки.
98. Дерево целей и задач: понятие, назначение, примеры использования.
99. Морфологические методы анализа сложных систем.
100. Основные понятия искусственного интеллекта.
101. Основные понятия инженерии знаний.
102. Система поддержки принятия решений: понятие и структура.
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
5
Усвоение текущего учебного материала
2
Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов студента
енции
Компет
Темы, разделы, вынесенные на самостоятельную подготовку, вопросы к
практическим и лабораторным занятиям; тематика рефератной работы;
контрольные, рекомендации по использованию литературы и ЭВМ и др.
час
Кол.
Неделя
Самостоятельная работа обучающегося – заочная форма обучения, срок обучения 3г 06м (в)
1-18
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1-18
1-18
6
Самостоятельное изучение отдельных тем курса:
 Общая характеристика проблемы выработки управленческих и технических
решений.
 Информационно-логическая схема процесса выработки управленческих решений и
формализации частных задач этого процесса.
 Классификация задач, методов и технологий обоснования вырабатываемых
решений.
 Постановка задачи принятия решений по векторному показателю.
 Классификация методов принятия решений по векторному показателю.
 Технология реализации базовых методов решения задачи выбора по векторному
показателю
 Марковские и полумарковские модели случайных процессов.
 Применение математического аппарата теории массового обслуживания к
описанию случайных процессов в интересах обоснования решений.
 Применение теории нечетких множеств для моделирования содержания
приближенных и неполных исходных данных об обстановке принятия решений.
Тематика рефератов:
103. Общая модель формирования оптимальных решений.
104. Классификация математических методов.
105. Аналитические и эвристические методы.
106. Модель ЗЛП в стандартной форме. Основные свойства и методы решения.
107. Модель классической транспортной задачи и её свойства как ЗЛП.
108. Задача распределения вычислительной нагрузки по видам ЭВМ.
109. Задача о назначениях.
110. Основные особенности задач дискретного программирования.
111. Общая модель линейной задачи дискретного программирования.
112. Метод отсечений для линейной задачи дискретного программирования.
113. Одномерная и многомерная задачи о рюкзаке.
114. Специфика дискретных задач. Примеры.
115. Задача проектирования оптимальной коммуникационной сети.
116. Градиентные методы и методы случайного поиска. Сравнение.
117. Применение сетей Петри к анализу сложных систем.
118. Общая характеристика принципа оптимальности Беллмана.
119. Понятие «конфликтная ситуация».
120. Понятия «игра», «игрок» и «матрица игры».
121. Понятие «стратегия». Чистая и смешанные стратегии.
122. Понятие «цена игры». Принцип минимакса. Седловая точка.
123. Общий метод выбора и применения оптимальных стратегий.
124. Игры с природой. «Принцип недостаточного основания» Лапласа.
125. Многокритериальная задача ПР. Методы её решения.
126. Оптимальное по Парето решение. Методика оптимизации.
127. Теория массового обслуживания: понятие, предмет и цель.
128. Понятие «система массового обслуживания» (СМО). Компоненты СМО.
129. Критерии оценки сложных систем.
130. Методики экспертных оценок.
131. Методы мозговой атаки.
132. Дерево целей и задач: понятие, назначение, примеры использования.
133. Морфологические методы анализа сложных систем.
134. Основные понятия искусственного интеллекта.
135. Основные понятия инженерии знаний.
136. Система поддержки принятия решений: понятие и структура.
5
Усвоение текущего учебного материала
2
Темы и вопросы, определяемые преподавателем с учетом интересов студента
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
ОК-1
ОК-3
ОК-4
ПК-3
ПК-10
Интерактивные технологии и инновационные методы, используемые в образовательном
процессе
Основаны на использовании современных достижений науки и информационных
технологий. Направлены на повышение качества подготовки путем развития у студентов
творческих способностей и самостоятельности (методы проблемного обучения,
исследовательские методы, тренинговые формы, рейтинговые системы обучения и контроля
знаний и др.). Нацелены на активизацию творческого потенциала и самостоятельности
студентов и могут реализовываться на базе инновационных структур (научных лабораторий,
центов, предприятий и организаций и др.).
2.3.
№
Наименование основных форм
Краткое описание и примеры,
использования в темах и разделах,
место проведения
Часы
1.
Компьютерные симуляции
2
2.
Деловые и ролевые игры
В процессе работы с компьютерной
техникой во время практических
занятий
Деловая игра «Принятие решения по
2
выбору информационной
образовательной системы методом
анализа иерархий».
3.
Разбор конкретных ситуаций
4.
Психологические и иные тренинги
5.
Использование информационных
ресурсов и баз данных
6.
Применение электронных
мультимедийных учебников и учебных
пособий
Применение активных методов
обучения, на основе опыта и др.
7.
8.
Разбор конкретных ситуаций по
результатам работы групп в ходе
деловой игры, относительно
качества анализа показателей
Психологический тренинг при
выполнении деловой игру группами
участников для выработки навыков
лидеров и новаторов
Использование информационных
ресурсов на практические занятия
для выполнения учебных заданий
Гипертекстовые учебные пособия
для студентов включены в состав
УМК на сервере
Практические занятия с
использованием компьютерной
техники и электронных пособий:
метод активизации познавательной
деятельности, метод мозгового
штурма для решения проблемных
задач.
Использование методов, основанных на При работе с базами данных студентам
предлагается решение поставленных
изучении практики (case studies)
задач на основе подобных решений,
взятых из экономической
деятельности.
3. Средства обучения
4
2
3.1. Информационно-методические
№
Перечень основной и дополнительной литературы, методических
разработок, с указанием наличия в библиотеке
Основная литература:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
Зайдуллин С.С., Моисеев В.С. Элементы теории принятия решений: Учеб. пособие. Казань:
Изд-во КГТУ им. А.Н. Туполева, 2002. 114 с.
Моисеев В.С., Рахматуллин А.И., Зайдуллин С.С. Теория принятия решений: Учеб.
пособие. Казань: РИЦ «Школа», 2006. 60 с.
Моисеев В.С., Рахматуллин А.И., Зайдуллин С.С. Теория принятия решений: оптимизация:
Лаб. практикум. Казань: Изд-во Казан. гос. техн. ун-та, 2007. 59 с.
Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении. М.:
Финансы и статистика, 2002, 398 с.
Спицнадель В.Н. Основы системного анализа. СПб.: Бизнес-пресса, 2000, 326 с.
Спицнадель В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. М.: Бизнесс-Пресса,
2002. 350 с.
Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2003. 392 с.
Орлов А.И. Теория принятия решений. М.: Изд-во «Экзамен», 2005. 656 с.
Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. М.: Дрофа, 2004.
208 с.
Таха Х.А. Введение в исследование операций. М.: ИД «Вильямс», 2005. 912 с.
Косоруков О.А., Мищенко А.В. Исследование операций: Учеб. / Под общ. ред. д.э.н., проф.
Н.П. Тихомирова. М.: Изд-во «Экзамен», 2003. 448 с.
Карманов В.Г. Математическое программирование: Учеб. пособие. 5-е изд., стер. М.:
ФИЗМАТЛИТ, 2004. 264 с.
Луценко Е.В. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. пособие. Краснодар:
Изд-во КубГАУ. 2004. 633 с.
Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде. Количественный подход.
М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 176 с.
12
15
3
30
30
4
10
16
20
10
12
3
2
4
Дополнительная литература:
1.
2.
3
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системный анализ. СПб.: ИздвоСПбГТУ, 1999, 512 с.
Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высш. шк., 1989, 367 с.
Зайдуллин С.С.,
Моисеев В.С.
Математические
модели
и методы
управления
территориально распределёнными системами: Монография. Казань: «Мастер Лайн», 2005.
208 с.
Теория выбора и принятия решений: Учеб. пособие / И.М. Макаров, Т.М. Виноградская,
А.А. Рубчинский, В.Б. Соколов. М.: Наука, 1982. 328 с.
Теория прогнозирования и принятия решений / Под ред. С.А. Саркисяна. М.: Высш. шк.,
1977. 351 с.
Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990, 208 с.
Катулев А.Н., Северцев Н.А. Исследование операций: принципы принятия решений
и обеспечение безопасности. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2000. 320 с.
Катулев А.Н., Северцев Н.А., Соломаха Г.М. Исследование операций и обеспечение
безопасности: Прикладные задачи: Учеб. пособие для вузов / Под ред. акад. РАН
П.С. Краснощекова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. 240 с.
Саати Т.Л. Математические методы исследования операций / Пер. с англ.
Ю.М. Певницкого и др.; Под ред. А.П. Гришина. М.: Воениздат, 1963. 420 с.
Вагнер Г. Основы исследования операций: В 3-х т. М.: Мир. Т. 1. / Пер. с англ. Б.Т.
Вавилова. 1972. 336 с. Т. 2. / Пер. с англ. В.Я. Алтаева. 1973. 488 с. Т. 3. / Пер. с англ. Б.Т.
Вавилова. 1973. 504 с.
Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высш. шк., 1989. 367 с.
Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 488 с.
Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971.
400 с.
Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь,
1990. 544 с.
Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы.
Примеры. 2-е изд., испр. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. 320 с.
Введение в математическое моделирование / Под ред. П.В. Трусова. М.: «Интермет
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Инжиниринг», 2000. 336 с.1.
Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. 2-е изд.,
перераб. М.: Наука. Физматлит, 1978. 400 с.
17. Карлин С. Основы теории случайных процессов / Под ред. И.Н. Коваленко. М.: Мир, 1971.
538 с.
18. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер,
2000. 384 с.
1
1
3.2. Материально-технические
№ ауд.
Основное оборудование, стенды, макеты,
компьютерная техника, наглядные пособия
и другие дидактические материалы,
обеспечивающие проведение
лабораторных и практических занятий,
научно-исследовательской работы
студентов с указанием наличия
Наличие телевизоров
Основное назначение (опытное,
обучающее, контролирующее) и
краткая характеристика
использования при изучении
явлений и процессов,
выполнении расчетов.
Все
Обучающее: при чтении лекций
аудитории,
где есть
телевизоры,
например,
431, 605, 604
203, 213, 214 Компьютерные классы, ОС Windows, Excel ПК используются в целях:
- демонстрации презентаций
для
пояснения
материала,
изучаемого в ходе практических
занятий
- применение процессоров для
выполнения
практических
заданий
с
определенным
программным обеспечением
4. Текущий, промежуточный контроль знаний обучающихся
№
Тесты, вопросы для текущего контроля, для подготовки к зачету, экзамену
1. Модуль 1. Введение в теорию принятия решений
Вопросы для подготовки:
Задачи теории принятия решений. Элементы процесса принятия решений и классификация задач.
Классификация моделей и методов принятия решений
Тест:
1) Теория принятия решений развивается в следующих аспектах:
1. абстрактном;
2. прикладном;
3. логическом;
4. функциональном.
2) Укажите важнейший родовой признак любой системы:
1. логическая функциональность;
2. статическая структурность;
3. функциональная эмерджентность;
4. целевая направленность;
5. синхронная динамичность;
6. целевая когерентность.
3) Укажите критерии, используемые для классификации связей между компонентами системы:
1. направление;
2. протяжённость;
3. ёмкость;
4. область действия.
4) Иерархическая система может быть описана с помощью следующих структур:
1. слои;
2. шеренги;
3. круги;
4. ареалы;
5. линии;
6. эшелоны.
5) Как называют человека, фактически осуществляющего выбор наилучшего варианта действий?
1. Председатель активной группы
2. Владелец проблемы
3. Лицо, принимающее решение
4. Эксперт
Модуль 2. Методы решения задач векторной оптимизации
Вопросы:
Оптимальность по Парето. Отношение доминирования по Парето. Парето-оптимальность. Аналитические
методы построения множества Парето. Компромиссная кривая (фронт Парето). Расчёт компромиссных
кривых
Методы сужения парето-оптимальных решений
Методы замены векторного критерия скалярным критерием. Аддитивный критерий оптимальности.
Мультипликативный критерий оптимальности. Метод "идеальной" точки. Проблемы построения
обобщённого критерия для векторных задач оптимизации. Сложности в построении обобщённого
критерия. Формальное определение обобщённого критерия
Методы последовательной оптимизации. Метод главного критерия. Метод последовательных уступок.
Лексикографический критерий. Метод равенства частных критериев.
Тесты
1) Конечные методы принятия решений относятся к следующей группе математических методов:
1. аналитические;
2.
3.
4.
численные;
и к аналитическим, и к численным;
нет верных ответов.
2) Примерами задачи оптимального выбора являются:
1. задача о рюкзаке;
2. задача об оптимальном выборе работ;
3. задача синтеза минимальной сети;
4. задача о кратчайшем пути.
3) Метод минимальной стоимости для решения классической транспортной задачи относится к классу:
1. формальных методов;
2. аналитических методов;
3. логарифмических методов;
4. эвристических методов;
5. стохастических методов.
4) Чистая стратегия является частным случаем смешанной?
1.
2.
3.
4.
да;
нет;
только в некоторых случаях;
это один и тот же тип стратегии.
5) Предположим, что задана группа альтернатив. Сравним все альтернативы попарно и исключим те из
них, которые доминируются хотя бы одной из оставшихся альтернатив. Тогда оставшиеся
(недоминируемые) альтернативы:
1.
Недопустимы и должны быть исключены из группы
2.
Принадлежат множеству Эджворта-Парето
3.
Не содержат лучшей альтернативы, если стоит задача выбора одной лучшей альтернативы
4.
Все варианты верны
6) Укажите цель, которую выражает порядковая шкала:
1. количественная оценка;
2. качественная оценка;
3. упорядочивание;
4. номинальное сравнение.
7) Какой метод не относится к методам определения весов критериев:
1.
Метод отношений;
2.
Метод наименьших отклонений;
3.
Метод компенсации;
4.
Метод взвешенной полезности.
8) Сравните силу шкалы разностей и шкалы отношений:
1. шкала разностей сильнее;
2. шкала отношений сильнее;
3. шкалы равносильны;
4. это одна и та же шкала.
Модуль 3. Принятие решений в условиях неопределённости
Вопросы
Принятие решений в условиях неопределенности. Критерий Лапласа, критерий Сэвиджа, критерий
Гурвица, минимаксный критерий.
Принятие решений в условиях риска. Критерий ожидаемого значения (прибыли или расходов);
комбинация ожидаемого значения и дисперсии, критерий предельного уровня; критерий наиболее
вероятного исхода. Экспериментальные данные при принятии решений в условиях риска. Деревья
решений.
Теория игр. Основные понятия и определения. Антагонистические игры. Платёжная матрица. Цена игры.
Седловая точка. Смешанные стратегии. Приведение матричной игры к задаче линейного
программирования.
Вопросы для текущего контроля по всем темам курса:
2.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
История развития теории принятия решений.
Задачи теории принятия решений.
Элементы процесса принятия решений и классификация задач.
Классификация моделей и методов принятия решений.
Общие сведения о многокритериальных задачах оптимизации.
Математическая модель объекта проектирования.
Внутренние, выходные и внешние параметры объекта проектирования.
Ограничения. Область работоспособности.
Локальные (частные) критерии. Локальные оценки. Критериальное пространство.
Постановка задачи многокритериальной оптимизации.
Проблемы решения задач многокритериальной оптимизации.
Несравнимость решений.
Нормализация критериев.
Выбор принципа оптимальности.
Учёт приоритета критериев.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
Вычисление оптимума задачи векторной оптимизации.
Основные направления методов решения задач векторной оптимизации
Оптимальность по Парето.
Аналитические методы построения множества Парето.
Компромиссная кривая (фронт Парето).
Расчёт компромиссных кривых
Методы сужения парето-оптимальных решений
Методы замены векторного критерия скалярным критерием.
Аддитивный критерий оптимальности.
Мультипликативный критерий оптимальности.
Метод "идеальной" точки.
Проблемы построения обобщённого критерия для векторных задач оптимизации.
Ранжирование частных критериев.
Методы определения весовых коэффициентов.
Метод главного критерия.
Метод последовательных уступок.
Лексикографический критерий.
Метод равенства частных критериев.
Принятие решений в условиях неопределенности.
Критерий Лапласа, критерий Сэвиджа, критерий Гурвица, минимаксный критерий.
Принятие решений в условиях риска.
Критерий ожидаемого значения (прибыли или расходов); комбинация ожидаемого значения и
дисперсии, критерий предельного уровня; критерий наиболее вероятного исхода.
Экспериментальные данные при принятии решений в условиях риска.
Деревья решений.
Теория игр. Основные понятия и определения.
Антагонистические игры.
Платёжная матрица.
Цена игры. Седловая точка.
Смешанные стратегии.
Приведение матричной игры к задаче линейного программирования.
Современные способы и средства принятия решений.
Генетические алгоритмы.
Марковские модели принятия решений
Вопросы к экзамену
3.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
История развития теории принятия решений.
Задачи теории принятия решений.
Элементы процесса принятия решений и классификация задач.
Классификация моделей и методов принятия решений.
Общие сведения о многокритериальных задачах оптимизации.
Математическая модель объекта проектирования.
Внутренние, выходные и внешние параметры объекта проектирования.
Ограничения. Область работоспособности.
Локальные (частные) критерии. Локальные оценки. Критериальное пространство.
Постановка задачи многокритериальной оптимизации.
Проблемы решения задач многокритериальной оптимизации.
Несравнимость решений.
Нормализация критериев.
Выбор принципа оптимальности.
Учёт приоритета критериев.
Вычисление оптимума задачи векторной оптимизации.
Основные направления методов решения задач векторной оптимизации
Оптимальность по Парето.
Аналитические методы построения множества Парето.
Компромиссная кривая (фронт Парето).
Расчёт компромиссных кривых
Методы сужения парето-оптимальных решений
Методы замены векторного критерия скалярным критерием.
Аддитивный критерий оптимальности.
Мультипликативный критерий оптимальности.
Метод "идеальной" точки.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
Проблемы построения обобщённого критерия для векторных задач оптимизации.
Ранжирование частных критериев.
Методы определения весовых коэффициентов.
Метод главного критерия.
Метод последовательных уступок.
Лексикографический критерий.
Метод равенства частных критериев.
Принятие решений в условиях неопределенности.
Критерий Лапласа, критерий Сэвиджа, критерий Гурвица, минимаксный критерий.
Принятие решений в условиях риска.
Критерий ожидаемого значения (прибыли или расходов); комбинация ожидаемого значения и
дисперсии, критерий предельного уровня; критерий наиболее вероятного исхода.
Экспериментальные данные при принятии решений в условиях риска.
Деревья решений.
Теория игр. Основные понятия и определения.
Антагонистические игры.
Платёжная матрица.
Цена игры. Седловая точка.
Смешанные стратегии.
Приведение матричной игры к задаче линейного программирования.
Современные способы и средства принятия решений.
Генетические алгоритмы.
Марковские модели принятия решений
5. Дополнения и изменения в рабочей программе на учебный год _____/______
Следующие записи относятся к п.п.
Автор
Зав. Кафедрой
Принято УМУ__________________________________ Дата:________________