3.3 Вопросы к защите

1. Для решения каких задач предназначена теория нечетких множеств и кто является ее основателем?

2. Перечислите основные предположения предлагаемого подхода для планирования персонала.

3. Как составляются нечеткие матрицы R, U и Т?

4. Что такое порог разделения?

5. Как рассчитать элементы матрицы М?

6. Как по матрице М выбрать кандидатов, заведомо не подходящих на должности?

7. Каким образом производятся назначения с учетом значимостей вакансий?

8. Укажите достоинства и недостатки предложенного подхода к планированию персонала на основе теории нечетких множеств.

3.4 Литература, рекомендуемая для изучения темы

1. Орлов, А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений : учеб. пособие для вузов / А.И. Орлов. – М. : Ростов-на-Дону : МарТ, 2005. – 496 с.

2. Ногин, В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде. Количественный подход / В.Д. Ногин. – М. : Физматлит, 2002. – 176 с.

3. Чернов, В.Г. Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств / В.Г. Чернов. – М. : Горячая линия-Телеком, 2007. – 312 с.

4. Недосекин, А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: диссертация доктора экономических наук / А.О. Недосекин : 08.00.13. – Санкт-Петербург, 2003. – 302 с.

5. Недосекин, А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами / А.О. Недосекин // Аудит и финансовый анализ, 2000. – № 2. – С. 53–57.

6. Андрейчиков, А.В. Применение методов теории нечетких множеств в анализе деятельности предприятия / А.В. Андрейчиков // Известия вузов. Машиностроение, 2003. – №1. – С.57–63.

7. Скороспелов, Д.И. Нечеткие множества для четких выводов / Д.И. Скороспелов // Управление компанией. – 2005. – № 5. – С. 166–169.

8. Штовба, С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylo

gic/book1. - Раздел Fuzzy LogicToolbox.

9. Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др. – М. : Наука, 1986. – С. 198–235.

10. Борисов, А.Н. Принятие решения на основе нечетких моделей : примеры использования / А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федоров. – Рига : Знание, 1990. – 184 с.

11. Гусев, Л.А. Размытые множества. Теория и приложения (обзор) / Л.А. Гусев // Автоматика и телемеханика. – 1973. – № 5. – С. 66–85.

12. Bellman, R. Abstraction and pattern classification / R. Bellman, K. Kalaba, L.A. Zadeh // J.Math. Anal. and Appl. – 1996. – v. 13. – No1.

13. Кандель, А. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика / А. Кандель, У.Дж. Байатт // Труды американского общества инженеров-радиоэлектроников. – 1978. – т. 66. – №12. – С. 37–61.

4 Содержание письменного отчета

Отчет по лабораторной работе оформляется на листах формата А4 и должен иметь следующую структуру:

1. постановка задачи;

2. краткие теоретические сведения, необходимые для решения задач;

3. математические модели и результаты применения ППП для решения задач (при использовании);

4. анализ полученных результатов и выводы.