- •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.
42. Классификация смо.
Системы массового обслуживания могут быть классифицированы по ряду признаков.
1. В зависимости от условий ожидания начала обслуживания различают:
• СМО с потерями (отказами),
• СМО с ожиданием.
В СМО с отказами требования, поступающие в момент, когда все каналы обслуживания заняты, получают отказ и теряются. Классическим примером системы с отказами является телефонная станция. Если вызываемый абонент занят, то требование на соединение с ним получает отказ и теряется.
В СМО с ожиданием требование, застав все обслуживающие каналы занятыми, становится в очередь и ожидает, пока не освободится один из обслуживающих каналов.
СМО, допускающие очередь, но с ограниченным числом требований в ней, называются системами с ограниченной длинной очереди.
СМО, допускающие очередь, но с ограниченным сроком пребывания каждого требования в ней, называются системами с ограниченным временем ожидания.
2. По числу каналов обслуживания СМО делятся на:
одноканальные;
многоканальные.
3. По месту нахождения источника требований МО делятся на:
- разомкнутые, когда источник требования находится вне системы;
- замкнутые, когда источник находится в самой системе.
Примером разомкнутой системы может служить ателье по ремонту телевизоров. Здесь неисправные телевизоры — это источник требований на их обслуживание, находятся вне самой системы, число требований можно считать неограниченным. К замкнутым СМО относится, например, станочный участок, в котором станки являются источником неисправностей, а следовательно, источником требований на их обслуживание, например, бригадой наладчиков
Возможны и другие признаки классификации СМО, например, по дисциплине обслуживания, однофазные и многофазные СМО и др.
43. Основные формулы для расчёта производственно-экономических характеристик смо.
Важным этапом исследования СМО является выбор критериев, характеризующих изучаемый процесс. Выбор зависит от типа исследуемых задач, от цели, которая преследуется решением.
Наиболее часто на практике встречаются системы, в которых поток требований близок к простейшему, а время обслуживания подчиняется показательному закону распределения. Эти системы наиболее полно разработаны в теории массового обслуживания.
В условиях предприятия типичными являются задачи с ожиданием, с конечным числом обслуживающих аппаратов, с ограниченным потоком требований и с неупорядоченным обслуживанием.
Потоки событий (требований)
Под потоком событий понимается последовательность однородных событий, следующих одно за другим в какие-то случайные моменты времени (поток вызовов на телефонной станции, поток покупателей, поток заявок (требований) на ремонт оборудования и т.п.).
Поток характеризуется интенсивностью — л — частотой появления событий или средним числом событий, поступивших в СМО за единицу времени.
Поток событий называется регулярным, если события следуют одно за другим через определенные равные промежутки времени.
Поток событий называется стационарным, если его вероятностные характеристики не зависят от времени.
Поток событий называется потоком без последствий, если для любых двух непересекающихся участков времени т4 ит2 — число событий, попадающих на один из них, не зависит от числа событий, попадающих на другие (например, поток пассажиров, входящих в метро, практически не имеет последствий).
Поток событий называется ординарным, если вероятность попадания на малый (элементарный) участок времени Д1 двух или более событий является величиной бесконечно малой по сравнению с вероятностью попадания одного события, т. е. поток требований (событий). Ординарен, если они (события) появляются в нем поодиночке, а не группами.
Поток событий называется простейшим (или стационарным пуассоновским), если он одновременно стационарен, ординарен и не имеет последствий. Название "простейший" объясняется тем, что СМО с простейшими потоками имеет наиболее простое математическое описание. Математически доказано, что для простейшего потока число т событий (требований), попадающих на произвольный участок времени 1 распределено по закону Пуассона для которого математическое ожидание случайной величины равно ее дисперсии:
В частности, вероятность того, что за время т не произойдет ни одного события равна (т = 0),
В соответствии с этой формулой вероятность того, что на участке времени длиной 1 не появится ни одного из последующих событий, равна РГТ > I) -1*'.
а вероятность противоположного события, т. е. функция распределения случайной величины Т есть