- •Оглавление
- •1. Системная парадигма. Системы и закономерности их функционирования и развития. Система и ее свойства (компоненты, связи, целостность, структура и функции, интегративные качества).
- •1 Свойство: Целостность и членимость.
- •2 Свойство: Связи.
- •3 Свойство: Организация.
- •4 Свойство: Интегративные качества.
- •2. Моделирование как основа экономического анализа и проектирования сложных систем. Виды моделирования.
- •3. Системы, представимые графами. Применение в экономическом анализе и проектировании информационного обеспечения.
- •4. Случайные величины и их распределения. Идентификация случайных явлений. Оценки параметров. Проверка гипотез. Метод Монте-Карло. Регрессия.
- •4. Управление проектами
- •5. Базовые вычислительные методы (решение линейных уравнений, линейное программирование, численные методы).
- •6. Исследование операций. Математические постановки задач и методы решения.
- •7. Метод принятия решений в условиях известных состояний природы
- •8. Принятие решений в условиях неопределенности. Критерии принятия решения в условиях неопределенности.
- •9. Разработка и принятие управленческих решений. Метод парных сравнений.
- •Метод парных сравнений
- •Примеp1:
- •10. Представление принятия решения с помощью «Дерева принятия решения»
- •11. Разработка и принятие управленческих решений. Метод анализа иерархии
- •13. Понятие компьютерного моделирования. Метод имитационного моделирования, его сущность и особенности, область применения.
- •14. Имитационное моделирование. Общая технологическая схема и оценки реализаций.
- •15. Дискретное (процессно-ориентированное) имитационное моделирование. Базовая концепция структуризации языка моделирования gpss.
- •16. Модели и методы системной динамики: парадигма, общая структурная схема, графические нотации (системные потоковые диаграммы), инструментальные среды, реализации.
- •17. Многоагентное моделирование: новая парадигма и инновационные инструменты компьютерного моделирования.
- •18. Искусственный интеллект, направление и доведенные до применений результаты.
- •19. Экспертные системы. Понятие и обеспечение применения.
- •2 Основных режима:
- •20. Нейрокомпьютинг. Понятие и основные особенности использования.
- •21. Системы поддержки принятия решений, эволюция, архитектура, основные элементы аналитической системы (хранилище данных, olap, DataMining).
- •22. Методы и технологии анализа данных и принятия решений. Оперативный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных. Методы сценарного планирования. Управление знаниями.
- •23. Техника оперативного анализа данных (olap).
- •24. Задача анализа данных – построение ассоциативных правил, решения в управлении.
- •25. Задача анализа данных – кластерный анализ, решения в управлении
- •27. Глобальная компьютерная сеть Интернет. Технологии Веб.Основные модели и технологические решения для электронного бизнеса.
- •30. Языки и системы моделирования: назначение, классификация, технологические возможности современных коммерческих симуляторов.
- •31. Язык ProLog. Особенности, применение в решениях.
- •38. Прототипирование в разработке проекта информационной системы. Виды прототипов и технологический переход от прототипа к промышленной системе.
- •40. Понятие бизнес-процесса. Методологии и инструментальныесредства моделирования бизнес-процессов. Реинжиниринг бизнес-процесов.
- •41. Методологии и технологии автоматизированного проектирования.Применение объектно-ориентированного подхода к анализу и проектированию информационных систем.
- •42. Методологии и технологии автоматизированного проектирования.Создание интегрированных информационных систем с использованием технологии corba и технологии сом.
- •43. Понятие case. Основные функции, общая архитектура, преимущества использования при проектировании информационных систем.
- •44. Case-средства. Понятие и классификация по типам, категориям и уровням. Критерии выбора case-средств при проектировании информационных систем. Примеры.
- •45. Информационная безопасность: цели, типы угроз; принципы, основные функции и механизмы обеспечения безопасности и надежности функционирования информационных систем.
- •1. Методологические
- •2. Правовые
- •3. Реализационные
- •4. Организационные принципы
- •1. Функции защиты
- •2. Управление механизмами защиты
- •4. Источники угроз.
- •46. Управление информационными рисками при проектировании системы информационной безопасности.
- •1 Этап. Анализ рисков.
- •2 Этап. Выбор и реализация эффективных и экономичных защитных мер.
- •48. Управление информационными системами организации: референсные модели и передовые практики управления службой ис (Cobit, itil, itsm).
- •49. Управление службой информационных систем: задачи, функции, организационная структура.
- •51. ProjectExpert- инструмент моделирования финансово-хозяйственной деятельности компании.
- •52. Автоматизированные системы управления. Циркуляция информации в асу, нормативная и регистрационная модели, базовые системотехнические выводы.
- •53. Корпоративная информационная система. Основные концепции автоматизации управления. Анализ рынка программных продуктов.
- •54. Концепция erp- решений. Эволюция систем стандартов и соглашений.
- •Корпоративная информационная система как среда реализации функций управления.
- •55. Корпоративная информационная система как среда реализации функций управления. Интеграция в информационных системах. Информационная инфраструктура организации.
- •56. Аналитические информационные системы и их место в процессах управления и информационной инфраструктуре предприятия, системы бизнес-интеллекта.
- •59. Приоритетные и приоритетно-рандомизированные схемы ветвления в задачах календарного планирования.
- •60. Схема разузлования в расчете себестоимости и комплектации сложных изделий.
- •61. Управление в регулярном производстве: модель заготовительного участка.
- •62. Имитационное моделирование производственных, логистических, бизнес-процессов. Цифровое производство.
- •63. Имитационное моделирование цепей поставок.
- •Индустриальная динамика Форрестера
- •Динамика города:
- •2)Мировая динамика.
- •66. Многоагентное компьютерное моделирование и экономика поведения. Наиболее существенные приложения в управлении и социальных исследованиях.
59. Приоритетные и приоритетно-рандомизированные схемы ветвления в задачах календарного планирования.
Один из методов решения компромиссных задач – метод Монте-Карло. Метод дает возможность предпринимателю воспроизводить условия, которые фактически могли бы иметь место на его предприятии. Дает возможность воспроизвести нечто вроде теоретически условного предприятия и решать практические задачи. Метод Монте-Карло – метод воспроизведения условий в операциях. Один из основных методов в экономике. Этот метод достаточно прост. Имеет мн-во хоз. Статистических задач. Рассматриваем не все множество. Придерживаемся строго какого-то приоритета. Просматривая эти выбранные варианты, мы можем сравнивать. Это схема стохастическая. Если встречается конфликтная ситуация, существует 2 схемы:
Все претенденты равноправны Применяется метод случайного выбора - метод Монте-Карло: используется ДСЧ для получения случайной величины на отрезке [0,1]. Каждой детали из n выделяется отрезок длиной =1/n. Деталь с номером n* считается выбранной, если выполняется условие (n*-1)n*. После выбора одного объекта система подготовлена к выбору из n-1. Метод Монте-Карло эквивалентен схеме перебора вариантов. Существенная разница в том, что просматривается не все множество возможных вариантов, а некоторое его подмножество. Мы можем сравнивать варианты и выбрать наилучшие.
Претенденты не
равноправны. Этот метод соединения
метода Монте-Карло с задачами календарного
планирования с помощью ф-ции предпочтения
(). Это
приоритетно-рандомизированный выбор
с разной вероятностью. В этом случае
следует выбирать операцию для выполнения
с частотой, пропорциональной функции
предпочтения. Если в детерминированных
подходах применение правила приоритета
применялось при сравнении только двух
операций, то в методе статистических
испытаний выбор очередной операции
производится из всего мн-ва готовых к
исполнению операций. В этом случае
каждой детали ставим в соответствие
отрезок
.
«Вес» детали
Тогда операция n* считается выбранной, если выполняется условие:
т.е. для одной операции вероятность выбора большая, для другой – меньшая.
Достоинства приоритетно-рандомизированного метода:
Существует положительная вер-ть получения оптимального решения
Можно вычислить вер-ть того, что будет получен положительный вариант
Схемы приоритетного и приоритетно-рандомизированного ветвления, благодаря своей простоте, применяются и достаточно широко используются для задач КП.Задача – сформулировать критерий.
60. Схема разузлования в расчете себестоимости и комплектации сложных изделий.
Схема разузлования позволяет увидеть в многоуровневом представлении, какие материалы и полуфабрикаты (узлы, детали) включаются в единицу готовой продукции, либо узла. Также можно построить обратное представление – увидеть, на какие виды продукции пошел данный материал.
Схема разузлования используется для калькуляции себестоимости сложной продукции.Под сложной продукциейпонимается составная продукция, которую можно представить в виде направленного графа. Вершинами данного графа будут являться компоненты изделия (узлы, детали и т.д.). Стрелки означают отношения входимости. Например, стрелка, исходящая из вершины 3 в вершину 4, показывает, что деталь 3 входит в деталь 4 в количестве 2 единиц
Основным документом для построения схемы разузлования является конструкторская спецификация — документ, заменяющий направленный граф в производственной базе данных, где коэффициент kij показывает, в каком количестве входит j-й узел в i-й узел
Граф более нагляден, но конструкторская спецификация является машинно-ориентированным представлением исходной информации.
Для расчета себестоимости с помощью схемы разузлования следует определить количество деталей каждого вида, необхоимых для производства единицы конечного продукта. Это количество может быть рассчитано методом меток.
Метод меток применяется для решения задач, которые могут быть изображены в форме графа. Меткаозначает, что для данной вершины план построен.
В этом методе последовательно перебираются все вершины и ставятся метки. Метку вершине можно поставить только в том случае, если у соседних вершин, обозначающих детали в которые входит данная, уже стоят метки. Иначе говоря, метку данной вершине можно поставить, только если у вершин, к которым от нее идут стрелки, уже стоят метки.
