1.4. Требования к уровню освоения дисциплины и формы текущего и промежуточного контроля

Текущий и промежуточный контроль знаний осуществляется путем проведения тестирований, контрольных работ, решения задач на практических занятиях и в ходе подготовки к ним. В связи с этим, для успешного освоения дисциплины студентам необходимо:

– регулярно посещать лекционные занятия;

– осуществлять регулярное и глубокое изучение лекционного материала, учебников и учебных пособий по дисциплине;

– активно работать на практических занятиях;

– выступать с сообщениями по самостоятельно изученному материалу;

– участвовать с докладами на студенческой конференции.

Текущий контроль знаний осуществляется путем выставления балльных оценок за выполнение тех или иных видов учебной работы (отчет по практическим работам, прохождение тестирования, контрольной работы и т.п.).

Промежуточный контроль знаний студентов осуществляется в форме межсессионной аттестации. Межсессионная аттестация проводится в сроки и в соответствии с требованиями действующего Положения о проведении межсессионной аттестации в Университете.

Уровень знаний оценивается баллами, набранными студентами в контрольных точках. Балльная оценка соответствующих контрольных точек приводится далее (п. 3.8) в технологической карте дисциплины.

Итоговый контроль знаний по дисциплине проводится в форме письменного экзамена. Для подготовки к экзамену студенты используют приводимый ниже перечень вопросов для подготовки к экзамену, который соответствует содержанию ГОС дисциплины. Вместе с тем, конкретная формулировка экзаменационных вопросов, не выходя за пределы изученных на аудиторных занятиях и в ходе самостоятельной работы материалов, может отличаться от представленного перечня.

Примерный перечень вопросов для подготовки к экзамену по дисциплине «Теория принятия решений»

1. Основные понятия, терминология и принципы исследования операций. Целевая функция. Аналитические и статистические модели.

2. Определения системного анализа; этапы системного анализа. Определение системы; классификация систем.

3. Характеристика задач системного анализа. Особенности задач системного анализа. Развитие систем или процессов; прогнозирование и планирование.

4. Типовые постановки задач системного анализа.

5. Характеристика задач принятия (выбора) решений; отношения.

6. Критериальный способ описания выбора; выбор как максимизация критерия; сведение многокритериальной задачи к однокритериальной; условная максимизация.

7. Концепция риска; примеры формирования риска в задачах системных исследований.

8. Функции выбора; функции полезности, критерии.

9. Прямые и обратные задачи исследования операций. Детерминированные задачи; классическая задача линейного программирования.

10. Задача о выборе решения в условиях неопределенности.

11. Свойство статистической устойчивости.

12. Принятие решений в условиях стохастической неопределенности; определение функции потерь; задачи решения с наблюдениями.

13. Принятие решений в условиях риска; таблица и дерево решений.

14. Выбор при нечеткой информации; идея и терминология теории нечетких множеств; задачи достижения нечетко определенной цели.

15. Проблема оптимизации и экспертные методы принятия решений; коллективный или групповой выбор.

16. Задачи математического программирования; линейного программирования.

17. Математические постановки задач, приводящие к задачам линейного программирования.

18. Типовые задачи линейного программирования.

19. Основная задача линейного программирования (ОЗЛП). Существование решения ОЗЛП и способы его нахождения; допустимое и оптимальное решения.

20. Транспортная задача линейного программирования; допустимый и опорный план; оптимальный план.

21. Решение задач линейного программирования графическим и симплекс-методом. Анализ чувствительности в линейном программировании.

22. Двойственная задача линейного программирования. Соотношения прямой и двойственной задач.

23. Метод искусственных переменных.

24. Задачи целочисленного программирования; метод ветвей и границ. Задачи оптимизации раскроя.

25. Дискретное программирование.

26. Понятие о нелинейном программировании.

27. Методы исключения интервалов; метод деления; метод золотого сечения.

28. Методы полиномиальной аппроксимации; методы с использованием производных.

29. Безусловная многопараметрическая оптимизация; основные методы.

30. Многокритериальные задачи. Процедуры решения многоцелевых задач; априорные, апостериорные и адаптивные процедуры многоцелевой оптимизации.

31. Задачи стохастического программирования.

32. Парето-оптимальность. Метод динамического программирования; оптимальное и условное оптимальное управление; оптимальный выигрыш.

33. Практические рекомендации при постановке задач динамического программирования.

34. Оптимальное распределение ресурсов; оптимальное управление запасами.

35. Примеры задач динамического программирования.

36. Задача динамического программирования в общем виде. Принцип оптимальности. Схемы компромиссов.

37. Понятие о марковском процессе. Классификация марковских процессов.

38. Марковские цепи; непрерывные цепи Маркова.

39. Математический аппарат дискретных марковских цепей; эргодические цепи.

40. Примеры принятия решений с помощью марковских цепей.

41. Потоки событий; классификация потоков событий; коэффициент вариации.

42. Основные понятия; ситуация риска. Принятие решений в условиях полной неопределенности.

43. Принятие решений в условиях риска; критерий ожидаемого значения; критерий предельного уровня.

44. Принятие решений в условиях неопределенности.

45. Предмет и задачи теории игр; основные определения; стратегии.

46. Антагонистические матричные игры.

47. Основная теорема теории игр.

48. Методы решения конечных игр.

49. Задачи теории статистических решений. Критерии выбора решения.

50. Задачи теории массового обслуживания. Классификация систем массового обслуживания (СМО).

51. Схема гибели и размножения; формула Литтла.

52. Простейшие СМО и их характеристики; n-канальная СМО с отказами.

53. Одноканальная СМО с неограниченной очередью; n-канальная СМО с неограниченной очередью.

54. Примеры более сложных задач теории массового обслуживания.

По результатам проведенного экзамена выставляется оценка:

«отлично» – студентам, овладевшим целостными знаниями по дисциплине, активно работающим на лабораторных занятиях, постоянно и творчески выполняющим индивидуальные задания, свободно использующим знаниями, полученными в результате самостоятельной работы (91 балл и выше);

«хорошо» – студентам, владеющим знаниями по основным и дополнительным вопросам дисциплины, активно работающим на лабораторных занятиях, выполняющим различные индивидуальные задания, в достаточной мере разбирающимся в знаниях, полученных в ходе самостоятельной работы (76–90 баллов);

«удовлетворительно» – студентам, владеющим основными вопросами по тематике дисциплины, выполняющим лабораторные работы на достаточном уровне, в основном разбирающимся в темах дисциплины, вынесенных на самостоятельное изучение (60–75 баллов);

«не удовлетворительно» – студентам, не посещающим аудиторные занятия без уважительной причины, не владеющим основными вопросами изучаемой дисциплины, выполняющим лабораторные работы на низком уровне, слабо разбирающихся в вопросах, вынесенных на самостоятельное изучение (менее 60 баллов).