- •Цели, задачи курса «Модели и методы принятия решений» и его место в системе экономических наук.
- •Экономика как система.
- •Управленческие решения: сущность, эффективность, последствия.
- •Роль менеджера в процессе подготовки управленческих решений.
- •Общие положения и понятия теории принятия управленческих решений.
- •Количественные методы принятия решений.
- •8. Технология разработки и реализации управленческих решений.
- •9. Планирование процесса принятия управленческих решений.
- •10. Мониторинг и контроллинг за реализацией управленческих решений.
- •11. Многокритериальные задачи.
- •12. Оценка альтернатив при выработке управленческих решений.
- •13. Оформление принятых решений.
- •15. Функции и функциональные зависимости.
- •16. Нахождение оптимумов функций.
- •17. Понятие, цели и задачи экономико-математического моделирования.
- •18. Классификация экономико-математических моделей.
- •19. Применение методов статистического анализа в экономике.
- •20. Понятие, цели и задачи имитационного моделирования.
- •21. Применение имитационного моделирования в экономике.
- •22. Основные понятия и положения теории искусственного интеллекта при принятии управленческих решений.
- •23. Базы знаний.
- •24. Оценка рисков при принятии управленческих решений.
- •25. Выбор критериев оптимальности и формирование системы ограничений.
- •26. Понятие, цели и задачи линейного моделирования.
- •27. Программные средства реализации линейных моделей.
- •28. Объективно обусловленные оценки.
- •29. Оптимизация производственного плана предприятия.
- •30. Учёт фактора времени в линейных моделях.
- •31. Модели принятия решений при управлении персоналом.
- •32. Межотраслевые модели.
- •33. Применение линейного моделирования в экономике.
- •34. Понятие регрессии и задачи регрессионного анализа.
- •35. Применение методов регрессионного анализа в экономике.
- •36. Понятие корреляции и задачи корреляционного анализа: теоретический и практический аспекты.
- •37. Этапы построения корреляционно-регрессионных моделей.
- •38. Применение методов статистического анализа в экономике и перспективы их развития.
- •39. Использование баз данных для построения моделей.
- •40. Тренды и их практическая значимость.
- •41. Основные понятия и определения системы массового обслуживания (смо).
- •42. Классификация смо.
- •43. Основные формулы для расчёта производственно-экономических характеристик смо.
- •44. Управление очередями – практический аспект.
- •45. Имитационное моделирование в смо.
- •46. Компьютерные технологии и программное обеспечение для прогнозирования характеристик создаваемых смо.
- •47 История возникновения и развития методов экспертных оценок.
- •48. Коллективные экспертные оценки.
- •49. Индивидуальные экспертные оценки.
- •50. Области применения методов экспертных оценок.
- •51 Принципы формирования групп экспертов.
- •52. Метод Дельфи.
- •53. Метод мозгового штурма: особенности и специфика использования.
- •54. Обработка результатов экспертных оценок.
- •55. Оценка эффективности метода экспертных оценок в экономике.
- •56. Рейтинги и их роль в деятельности страны и организаций.
- •57. Использование рейтингов при установлении деловых контактов.
- •58. Базы знаний.
- •59. Коллективные решения.
- •60. Роль консультантов и консалтинговых фирм при подготовке проектов решений, эффективность их деятельности.
26. Понятие, цели и задачи линейного моделирования.
В зависимости от своей постановки любая из задач оптимизации может решаться различными методами, и наоборот – любой метод может применяться для решения многих задач. Методы оптимизации могут быть скалярными (оптимизация проводится по одному критерию), векторными (оптимизация проводится по многим критериям), поисковыми (включают методы регулярного и методы случайного поиска), аналитическими (методы дифференциального исчисления, методы вариационного исчисления и др.), вычислительными (основаны на математическом программировании, которое может быть линейным, нелинейным, дискретным, динамическим, стохастическим, эвристическим и т.д.), теоретико-вероятностными, теоретико-игровыми и др. Подвергаться оптимизации могут задачи как с ограничениями, так и без них.
Нелинейные модели - это модели, в которых либо целевая функция, либо какое-нибудь из ограничений (либо все ограничения) нелинейные по управляющим переменным. Для нелинейных моделей нет единого метода расчета. В зависимости от вида нелинейности, свойств функции и ограничений можно предложить различные способы решения. Однако может случится и так, что для поставленной нелинейной задачи вообще не существует метода расчета. В этом случае задачу следует упростить, либо сведя ее к известным линейным моделям, либо просто линеаризовав модель.
В линейных моделях целевая функция и ограничения линейны по управляющим переменным. Построение и расчет линейных моделей являются наиболее развитым разделом математического моделирования, поэтому часто к ним стараются свести и другие задачи либо на этапе постановки, либо в процессе решения. К классическим задачам линейного программирования относятся задачи на составление оптимального плана перевозок (транспортная задача), задачи о загрузке оборудования, о смесях, о раскрое материалов, об ассортименте продукции, о размещении производства и управлении производственными запасами, задачи о питании, о рациональном использовании сырья и материалов и др. Для линейных моделей любого вида и достаточно большой размерности известны следующие стандартные методы решения:
1. Графический метод;
2. Симплекс-метод;
3. Двухэтапный метод. Он позволяет получить сначала стартовую точку, т.е. начальное допустимое решение, а затем оптимальное решение. В ограничения вводятся искусственные переменные необходимые для получения стартовой точки;
4. Метод больших штрафов.
Линейное программирование - один из первых и наиболее подробно изученных разделов математического программирования. Именно линейное программирование явилось тем разделом, с которого начала развиваться сама дисциплина «математическое программирование». Термин «программирование» в названии дисциплины ничего общего с термином «программирование (т.е. составление программ) для ЭВМ» не имеет, так как дисциплина «линейное программирование» возникла еще до того времени, когда ЭВМ стали широко применяться при решении математических, инженерных, экономических и др. задач. Термин «линейное программирование» возник в результате неточного перевода английского «linear programming». Одно из значений слова «programming» - составление планов, планирование. Следовательно, правильным переводом «linear programming» было бы не «линейное программирование», а «линейное планирование», что более точно отражает содержание дисциплины. Однако, термин линейное программирование, нелинейное программирование и т.д. в нашей литературе стали общепринятыми.
Можно сказать, что линейное программирование применимо для построения математических моделей тех процессов, в основу которых может быть положена гипотеза линейного представления реального мира: экономических задач, задач управления и планирования, оптимального размещения оборудования и пр.
Задачами линейного программирования называются задачи, в которых линейны как целевая функция, так и ограничения в виде равенств и неравенств. Кратко задачу линейного программирования можно сформулировать следующим образом: найти вектор значений переменных, доставляющих экстремум линейной целевой функции при m ограничениях в виде линейных равенств или неравенств.