Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






ВВЕДЕНИЕ. Курс «Методы оптимальных решений» занимает ключевую позицию в образовательных программах студентов большинства производственных и экономических






 

Курс «Методы оптимальных решений» занимает ключевую позицию в образовательных программах студентов большинства производственных и экономических специальностей. В процессе его усвоения у студентов должно сформироваться понимание принципов, математических моделей, формулируемых в рамках этих моделей задач и соответствующих методах поиска их решения.Все эти вопросы образуют фундамент, необходимый в современных условиях любому квалифицированному специалисту для решения задач управления различными организационными системами.

Одним из первых исследований является работа Л. В. Канторовича,, Математические методы организации и планирования производства,,, вышедшая в 1939 г., а в зарубежной литературе – вышедшая в 1947 г. работа Дж. Данцинга, посвященная решению экстремальных линейных задач. В 1975 г. Л. В. Канторович стал лауреатом Нобелевской премии за свои работы по оптимальному использованию ресурсов в экономике.

50-е и последующие годы были отмечены широким применением в практику полученных фундаментальных теоретических исследований и связанных с этим переосмыслением потенциальных возможностей теории исследования операций. Важный вклад в развитие новой науки также внесли такие видные ученные, как Дж. Фон. Нейман, Д. Гейл, К. Эрроу, Р. Беллман, Р. Гомори, Е. С. Вентцель, М. К. Гавурин и др.ученные.

Курс лекций разработан на основании рабочих программ для направления подготовки (специальности) 230105.65 «Прикладная информатика (Программное обеспечение ВТ и АС)», 080801.65«Прикладная информатика (в экономике)», 080507.65 «Менеджмент о рганизации», 080105.65 «Финансы и кредит», 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит».

При изложении содержания тем лекций указываются наиболее важные их элементы с рассмотрением теоретических вопросов и примеров практических задач, а также вопросы для самоконтроля. В заключительной части приводятся многочисленные варианты задач по каждой теме, которые позволят студентам лучше усвоить материал при самостоятельном изучении дисциплины в процессе подготовки к сдаче экзамена или зачета.

В перечнях основной и дополнительной литературы указаны современные учебные и периодические издания, включающие задачи с решениями прикладной направленности.

Лекция. Основы теории принятия решений.

1.1. Общие положения

1.2. Основные понятия системного анализа

1.3. Основные понятия исследования операций

1.4. Постановка задач принятия оптимальных решений

1.5. Методология и методы принятия решений.

 

Общие положения

 

Человек наделён сознанием, существо свободное и обречено на выбор решений, стараясь сделать всё наилучшим образом.

 

Теория принятия оптимальных решений в наиболее общем смысле представляет собой совокупность математических и численных методов, ориентированных на нахождение наилучших вариантов из множества альтернатив и позволяющих избежать их полного перебора.

 

Так как размерность практических задач, как правило, достаточно велика, а расчеты в соответствии с алгоритмами оптимизации требуют значительных затрат времени, поэтому методы принятия оптимальных решений ориентированы главным образом на реализацию их с помощью ЭВМ.

 

Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники.

В XVIII веке началом науки " Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем:

сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей.

Оказалось, что утверждение " бери больше, кидай дальше" неверен.

 

Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы.

 

Научно-техническими предпосылками становления " Теории принятия решений" являются:

· удорожание " цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем " волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;

· ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что " опыт" не успевал накапливаться и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;

· развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические метода.

 

Эта наука, с одной стороны, стала определенной ветвью других более общих наук (теория систем, системный анализ, кибернетика и т.д.), а с другой, стала синтезом определенных фундаментальных более частных наук (исследование операций, оптимизация и т.д.), создав при этом и собственную методологию.

 

Экономика теснейшим образом связана с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами.Они характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей.

 

На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования машины, самолета и космического корабля.

 

В научно-технической литературе существует ряд терминов, имеющих отношение к исследованию сложных систем.

 

Наиболее общий термин " теория систем". Его основными частями являются:

 

· системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,

· кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.

 

Кибернетика изучает отдельные и строго формализованные процессы, а

системный анализ - совокупность процессов и процедур.

 

Очень близкое к термину " системный анализ" понятие - " исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий).

 

Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной.

Однако в зарубежной литературе термин " исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину " системный анализ."

 

Системный анализ, опираясь на исследование операций, включает:

 

· постановку задачи для принятия решения;

· описание множества альтернатив;

· исследование многокритериальных задач;

· методы решения задач оптимизации;

· обработку экспертных оценок;

· работу с макромоделями системы.

 

Основные понятия системного анализа

Системный анализ - наука, занимающаяся проблемой принятия решения в условиях анализа большого количества информации различной природы.

 

цель системного анализа(к конкретной проблеме)-повышение степени обоснованности принимаемого решения из множества вариантов, среди которых производится выбор, с одновременным указанием способов отбрасывания заведомо невыгодных.

 

В системном анализе выделяют

· методологию;

· аппаратную реализацию;

· практические приложения.

Методология включает определения используемых понятий и принципы системного подхода.

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.