- •Компьютерные информационные технологии (вопросы к экзамену)
- •Основные понятия информационных технологий. Компьютерные информационные технологии. Корпоративные информационные системы.
- •Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.
- •Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.
- •Функции прогнозирования в электронных таблицах. Линейная аппроксимация.
- •Функции прогнозирования в электронных таблицах. Экспоненциальная аппроксимация.
- •Методика отыскания оптимального плана производства в Excel.
- •Методика отыскания оптимального плана транспортных перевозок в Excel.
- •Ска Maple. Исследование функций. Отыскание оптимума. Extrema, Simplex.
- •Ска Maple. Отыскание оптимума. Библиотека Optimization.
- •Ска Maple. Линейная алгебра. Матричные операции. Решение линейных уравнений.
- •Методика отыскания оптимального плана производства в Maple.
- •Методика отыскания оптимального плана транспортных перевозок в Maple.
- •Ска Maple. Статистика.
- •Ска Maple. Финансовые функции.
- •Стандарты интеграции систем (mrp, mrp II).
- •Стандарты интеграции систем (erp. Crm. Csrp).
- •Понятие бизнес-моделей в2в. В2с.
- •Геоинформационные системы.
- •Методологии информационного и функционального моделирования.
- •Программное обеспечение для создания корпоративных информационных систем.
- •2. Прикладное программное обеспечение.
- •Реинжиниринг бизнес-процессов. Основные этапы реинжиниринга
- •Моделирование бизнес-процессов. Два вида моделей (as is. То be).
- •Информационные технологии и реинжиниринг бизнес-процессов.
- •Технологии автоматизированного проектирования корпоративных информационных систем (case, rad).
- •Html. Назначение. Основные тэги. Нумерованные и ненумерованные списки.
- •Html. Гипертекстовые ссылки. Рисунки. Карты.
- •Html. Таблицы. Интерактивные формы для ввода информации.
- •Искусственный интеллект. Основные понятия.
- •Искусственный интеллект. Модели представления знаний.
- •Искусственный интеллект. Экспертные системы.
- •Искусственный интеллект. Нейросети.
- •Пакеты прикладных программ для статистического анализа.
- •Пакеты прикладных программ для специальности.
- •Технологии обеспечения безопасности корпоративных информационных систем
- •Электронные платежные системы.
Методика отыскания оптимального плана производства в Maple.
Решим задачу линейного программирования, сформулированную нами для разбора примера отыскания оптимального решения в электронных таблицах Excel.
Фирма производит три вида продукции (A, B, C), для выпуска каждого требуется определенное время обработки на всех четырех устройствах.
Результаты полностью совпадают с результатами, полученными в Excel.
Методика отыскания оптимального плана транспортных перевозок в Maple.
Пусть имеется несколько поставщиков однородной продукции (каждый с определенным запасом) и несколько потребителей этой продукции (с известными потребностями у каждого). Задана также сеть коммуникаций (дорог, рек, воздушных линий и т.д.) связывающая каждого поставщика с каждым потребителем. На каждой коммуникации задана цена перевозки - стоимость перевозки единицы продукции. Если какая - либо коммуникация отсутствует, то считаем, что она есть, но цену перевозки на ней устанавливаем равной бесконечности (+?). Это соглашение сделает невыгодным перевозку по ней и автоматически исключит данную коммуникацию из плана перевозок.
Таким образом, требуется составить план перевозок продукции от поставщиков к потребителям так, чтобы потребности потребителей были бы удовлетворены за счет вывоза запаса от поставщиков.
Цель - минимизация суммарной стоимости всех перевозок.
Транспортные задачи бывают:
1) открытые m ? n (суммарный запас продукции, имеющейся у поставщиков, не совпадает с суммарной потребностью в продукции у потребителей.)
2) закрытые m = n (суммарный запас продукции, имеющейся у поставщиков, совпадает с суммарной потребностью в продукции у потребителей.)
ШАГ 1. Определенным способом выбираем клетку в текущей таблице. Пусть она имеет индексы (i, j) (i -номер поставщика, j - номер потребителя).
ШАГ 2. В качестве перевозок в эту клетку назначаем наименьшую из ai и потребности bj.xij = min{ ai, bj }
ШАГ З. Уменьшим запас ai и потребность bj на величину перевозки xij, т.е.ai = ai - xij, bj =bj -xij
ШАГ 4. При исчерпании запаса (ai = 0) запрещаем к перевозке оставшиеся свободные клетки i-ой строки, а при исчерпании потребности (bj =0) запрещаем такие же клетки вj-ом столбце. В случае одновременного исчерпания запасов потребностей (ai =bj = 0) запрещаем перевозки или в строке (тогда считаем, что у потребителя осталась потребность в количестве равном нулю, которую необходимо удовлетворить), или в столбце (в этом случае считаем, что у поставщика остается запас равный нулю, который необходимо вывезти). Это делается для того, чтобы при одновременном запрещении перевозок в строке и столбце количество заполненных клеток таблицы не стало меньшим, чем m+n-1.Получим новую текущую таблицу, в которую не входят заполненные и запрещенные клетки. Если таблица не пуста, переходим к шагу 1. (При исчерпании таблицы - конец).
Ска Maple. Статистика.
Подключение библиотеки осуществляется командой with(stats).
>with(stats);
Describe
Эта библиотека позволяет вычислять широкий спектр описательных характеристик, используемых при анализе статистических данных. Выделим некоторые наиболее употребляемые функции.
