- •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.
27. Программные средства реализации линейных моделей.
Характерной чертой современности является стремительный научно-технический прогресс, что требует от менеджеров и бизнесменов значительного повышения ответственности за качество принятия решений. Это основная причина, которая обусловливает необходимость научного принятия управленческих решений. Одним из направлений научно-технического прогресса стало математическое программирование, которое тесно связанное с практическими проблемами оптимального распределения ресурсов в различных отраслях производства и сферы услуг.
Поскольку различные аспекты оптимизации занимают очень важное место в бизнесе и деятельности современных организаций и предприятий, знание методов линейного программирования может помочь на практике тем людям, которые сталкиваются с такими задачами в своей повседневной роботе (менеджера, экономисты, финансисты, фермеры) или тем, кто просто интересуются этими вопросами.
Проблемы оптимизации присутствуют в самых различных процессах производства:
поставка сырья;
оптимальный выпуск продукции;
оптимальное управление запасами;
оптимальное распределение ресурсов;
планирования инвестиций;
оптимальный рацион (смесь, сплав);
оптимальная замена оборудования и т.д.
Решение задачи оптимизации состоит в поиске оптимального плана с использованием математических моделей и вычислительных методов, которые реализуются с помощью компьютеров и специальных программ-оптимизаторов.
Традиционный способ изучения экономико-математических методов заключается не только в определении их назначения и сути, но и в освоении техники реализации, причем, чтобы сделать доступной "ручную" реализацию, объем обрабатываемых данных приходится максимально сокращать, что, с одной стороны, часто удаляет построенную модель от реальной жизни, а с другой - снижает эффективность применения изучаемых методов.
С развитием средств вычислительной техники большинство разработанных методов решения задач поиска экстремума было алгоритмизировано, переведено на машинный язык и включено в состав специализированного или универсального программного обеспечения
28. Объективно обусловленные оценки.
термин, употребляемый для обозначения частных производных целевой функции, взятых по отношению к ограничениям в задачах линейного или выпуклого программирования. Введён советским учёным Л. В. Канторовичем в 1959 и в основном используется при решении экономических задач методами математического программирования. Аналогичен терминам «оптимальные оценки», «двойственные оценки», «теневые цены», «разрешающие множители». О. о. о. в экономических задачах показывают, к каким экономическим результатам приведёт появление в хозяйственном процессе дополнительной единицы того или иного производственного компонента. Размерность О. о. о. соответствует размерности критерия оптимальности (натуральные или натурально-условные единицы измерения, денежные и т.д.). О. о. о. объективно вытекают из условий постановки и решения экономической задачи и целиком обусловлены совокупностью тех конкретных хозяйственных факторов, которые учтены при математической формализации производственно-экономической деятельности. Поэтому они являются эффективным средством анализа текущей хозяйственной деятельности, позволяют выявить и количественно оценить «узкие места», а при предположении некоторой устойчивости О. о. о. дают возможность наметить направления улучшения показателей работы хозяйственного объекта.
В зависимости от характера постановки задачи О. о. о. могут отражать производственно-экономические условия деятельности отдельных участков (цехов), предприятий, отраслей, отдельных районов и народного хозяйства в целом. В последнем случае полученные оценки теоретически могут быть интерпретированы как цены оптимального народно-хозяйственного плана или как общественные (рентные) оценки ресурсов (природных, фондов, труда). Они характеризуют приращение критерия оптимальности социалистической системы (прирост благосостояния и уровня удовлетворения общественных потребностей), вызванное приростом производства того или иного вида продукции (или приращения ресурса), а также характеризуют предельно допустимый размер затрат на производство дополнительной единицы этой продукции. Это свойство О. о. о. сохраняют лишь в условиях малых хозяйственных изменений, и их значения, как правило, меняются вместе с разработкой и изменением планов развития производства. Органическая связь О. о. о. с планом четко прослеживается в экономико-математических задачах любого уровня, не только в статических, но и в динамических моделях, где они дают возможность сопоставления разновременных затрат и эффектов.