Реферат: Программа дисциплины сд. Ф. 2, Ен. Ф. 8 Теория принятия решений для студентов специальности 230102 Автоматизированные системы обработки информации и управления

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию



ОБНИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ АТОМНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ (ИАТЭ)






УТВЕРЖДАЮ




Проректор по учебной работе


С.Б. Бурухин





“______”____________ 2008 г.


^ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

СД.Ф.2, ЕН.Ф.8 ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

для студентов специальности
230102 – Автоматизированные системы обработки информации и управления
направления 230100 – Информатика и вычислительная техника

^ ДС.5. ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

для студентов специальности
230201 – Информационные системы и технологии
направления 230200 – Информационные системы


Форма обучения: очная, заочная, очно-заочная

Объем дисциплины и виды учебной работы в соответствии с учебными планами


Вид учебной работы

Всего часов

(230100

очное)

Семестры

Всего часов

(230102

очное)

Семестры

Всего часов

(230201

очное)

Семестры

7

7

7

Общая трудоемкость дисциплины

140

140

170

170

140

140

Аудиторные занятия

72

72

68

68

68

68

Лекции

36

36

34

34

34

34

Практические занятия и семинары

36

36

34

34

34

34

Лабораторные работы

–

–

–

–

–

–

Курсовой проект (работа)

–

–

–

–

–

–

Самостоятельная работа

68

68

102

102

72

72

Расчетно-графические работы

–

–

–

–

–

–

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

Экз.

Экз.

Экз.

Экз.

Экз.

Экз.




Вид учебной работы

Всего часов

(230102 заочн.)

Курс

Всего часов

(230201 заочн.)

Курс

Всего часов

(230201 очно-заочное)

Семестр

5

5

9

Общая трудоемкость дисциплины

170

170

140

140

140




Аудиторные занятия

14

14

18

18

51




Лекции

8

8

10

10

34




Практические занятия и семинары

6

6

8

8

17




Лабораторные работы

–

–

–

–

–

–

Курсовой проект (работа)

–

–

–

–

–

–

Самостоятельная работа

156

156

122

122

89




Расчетно-графические работы

–

–

–

–

–

–

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

Экз.

Экз.

Экз.

Экз.

Экз.

Экз.



Обнинск 2008


Программа составлена с соответствии с Государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования по направлению подготовки

дипломированного специалиста 654600 Информатика и вычислительная техника (№ 224 тех/дс от 27.03.2000),

дипломированного специалиста 654700 Информационные системы (№ 276 тех/дс от 27.03.2000),

бакалавров 552800 Информатика и вычислительная техника (№ 35 тех/бак от 13.03.2000).


Программу составили:


___________________ О.М. Гулина, доцент кафедры АСУ, к.т.н., доцент


___________________ В.В. Гоголев, ассистент кафедры АСУ


Программа рассмотрена на заседании кафедры АСУ (протокол № 6-у от 25.01.2008 г.)


Заведующий кафедрой АСУ


___________________ А.Н. Анохин


«____»_____________ 200__ г.


СОГЛАСОВАНО


Начальник учебно-методического
управления


___________________ Ю.Д. Соколова


Декан

факультета кибернетики


___________________ А.В. Антонов


«____»_____________ 200__ г.





Декан

факультета заочного обучения


___________________ А.А. Росляков


«____»_____________ 200__ г.





Декан

факультета очно-заочного обучения


___________________ О.М. Гулина


«____»_____________ 200__ г.

^ 1 Цели и задачи дисциплины


Цель курса – освоение методологии и теоретических основ принятия решений, получение практических навыков в решении типовых задач.

Задачи курса:

Лекционная часть курса должна обеспечить получение теоретических знаний в области системного анализа и исследования операций с точки зрения постановки задачи принятия решений, анализа ситуации и выбора метода принятия решения;

практические занятия должны сформировать умения в постановке, анализе и решении типовых задач теории принятия решений (ТПР).


^ 2 Требования к уровню освоения содержания дисциплины


Освоение курса должно обеспечить

знание терминологии системного анализа (СА), исследования операций (ИО) и теории принятия решений, методологии процесса принятия решений, теоретических основ, основных классов математических моделей и типовых задач принятия решений;

умение проводить содержательное описание типовых операций по принятию решений, выбирать класс используемых математических моделей, осуществлять формализованное описание типовых операций;

навыки в решении задач принятия решений, в том числе с применением средств поддержки принятия решений.


3 Содержание дисциплины


№ п/п

Дидактические единицы (темы) для направления
230100 «Информатика и вычислительная техника»

Раздел программы

1

Основные понятия исследования операций и системного анализа

3.1, тема 1, 2

2

Методологические основы теории принятия решений

3.1, тема 3

3

Задачи выбора решений, отношения, функции выбора, функции полезности, критерии

3.1, темы 3, 4

4

Детерминированные и стохастические задачи, задачи в условиях неопределенности

3.1, темы 3-4, 4.1

5

Задачи скалярной оптимизации, линейные, нелинейные, дискретные

3.1, тема 4

6

Многокритериальные задачи, паретооптимальность, схемы компромиссов

3.1, тема 4.2

7

Динамические задачи, марковские модели принятия решений

3.1, тема 4.3

8

Принятие решений в условиях неопределенности

3.1, темы 4-5


3.1 Лекции


Номер темы

Тема

Число часов

230102

230201

(очное, очно-заочное)

Число часов

230100

(очное)

Число часов

230102

(заочн.)

Число часов

230201

(заочн.)

1

Введение

2

2

1

1

2

Основные понятия системного анализа, исследования операций и теории принятия решений

2

3

1

1

3

Методологические основы теории принятия решений

2

3

1

1

4

Типовые задачи и модели теории принятия решений

22

22

4

6

5

Экспертные процедуры в принятии решений

6

6

1

1


1 Введение

Цели и задачи курса. Связь курса с другими дисциплинами направления. Структура курса.

^ 2 Основные понятия системного анализа, исследования операций и теории принятия решений

Цели, задачи, терминология и методы системного подхода, системного анализа, исследования операций. Основные понятия исследования операций: операция, задача ПР, роли людей в процессе ПР, цели и критерии операции, факторы, стратегии оперирующей стороны, математические модели операций, принятие решений на основе математических моделей. Системы поддержки принятия решений [осн.1,2, доп. 2,3,6].

^ 3 Методологические основы теории принятия решений

Этапы процесса принятия решений и их характеристика: постановка задачи, показатели эффективности и качества, содержательное описание операции, формализация, алгоритмическая и программная реализация математической модели.

Информационные ситуации: детерминированная, статистически определенная, статистически неопределенная. Критерии принятия решений в различных информационных ситуациях. Типы неопределенностей в ПР. Понятие оптимальности решения. Аксиомы теории принятия решений [осн. 2, доп. 2,3,5,6].

^ 4 Типовые задачи и модели теории принятия решений

Типовые задачи и детерминированные модели теории принятия решений: модели линейного, нелинейного, дискретного, динамического программирования, последовательного принятия решений [осн.2, доп. 3,6].

^ 4.1 Задачи статистических решений

Неопределенности природы. Полезность. Матрица результатов. Вектор результатов. Позиция ЛПР. Классические критерии ПР. Минимаксный критерий. Критерий Сэвиджа. Критерий Байеса-Лапласа. Критерий Гурвица. Понятие риска. Байесовский риск. Плата за дополнительную информацию [осн. 2, доп. 8].

^ 4.2 Многокритериальные задачи ПР

Однокритериальные и многокритериальные задачи принятия решений. Отношения на множестве альтернатив: отношения доминирования и эквивалентности. Конусы предпочтения. Сведение многокритериальных задач к однокритериальным. Критериальное пространство. Поле полезности. Принцип Парето. Множество Парето. Паретооптимальные решения. Методы решения многокритериальных задач, основанные на рассмотрении совокупности локальных критериев: линейная свертка, простейший метод, метод контрольных показателей, введение метрики в пространство целевых функций. Относительная важность критериев. Свертки. Метод MAUT. Наилучшие, максимальные и эффективные решения [осн.2, доп. 2,4,6].

^ 4.3 Игровые модели

Основные понятия теории игр. Классификация игр. Матричные и непрерывные игры. Теоремы Неймана. Ситуация равновесия. Методы решения матричных игр. Чистые и смешанные стратегии. Неравенство минимаксов. Дифференциальные игры. Игры с непротивоположными интересами. Биматричные игры. Кооперативные игры. Деловые переговоры [осн. 2, доп. 6,10].

^ 4.4 Нечеткие модели

Нечеткие множества. Функции принадлежности. Свойства нечетких множеств. Примеры нечетких задач. Лингвистические переменные, лингвистические критерии. Задача достижения нечетко определенной цели (подход Беллмана-Заде) [осн.4,5].

^ 5 Экспертные процедуры в принятии решений

Объединение формальных и неформальных методов анализа при принятии решений. Общая схема экспертизы. Простые и сложные экспертизы. Сложные экспертизы: метод дерева целей, метод решающих матриц, метод анализа иерархий. Простые экспертизы. Метод Дельфы. Задачи экспертиз: попарное сравнение, ранжирование, классификация, числовое оценивание. Множество допустимых оценок. Результирующая оценка. Методы обработки результатов экспертизы. Статистический метод. Алгебраический метод [доп. 7,9].


^ 3.2 Практические и семинарские занятия


Раздел(ы)

Тема практического или семинарского занятия

Литература

Число часов

230102

230201

(очное)

Число часов

230100

(очное)

Число часов

230201

(очно-заочное)

Число часов

230102

(заочн.)

Число часов

230201

(заочн.)

1-2

Основные понятия и определения (Примеры задач выбора, цель, критерии, альтернативы, оценки по критериям). Ожидаемый результат. Полезность. Дерево решений.

^ Дидактическая единица 1,3,7

Осн.[2], доп. [2]

2

2

1

1

1

3

Этапы принятия решений (Порядок действий. Этапы. Содержание.). Выбор инвестиционного проекта. Минимизация ожидаемых затрат.

^ Дидактическая единица 2

Доп. [2,3]

2

2

1

-

1

4.1

ПР в условиях неопределенности природы. Упрощение матрицы решений. Классические критерии. Примеры. Решения. Условия применения классических критериев.

Плата за эксперимент.

^ Дидактическая единица 4, 8

Доп.[3,5,6,8]

8

8

4

1

2

4.2

ПР в условиях неопределенности целей. МКЗ. (Алгоритм решения МКЗ. Множество Парето. Интегральные критерии).

Методы MAUT, МАИ.

^ Дидактическая единица 5, 6

Осн. [2], доп.[2,4,6], доп.[1]

8

8

4

2

2

4.3

ПР в условиях конфликта. Матричные игры. Гарантированный результат.

Смешанные стратегии.

Игры 2xn и mx2.

Биматричные игры. Методы линейного программирования

^ Дидактическая единица 7

Осн. [2], доп.[6,7].

8

8

4

2

2

5

Экспертные процедуры в ПР. Экспертизы. Задачи оценивания.

Получение обобщенных оценок. Статистический метод. Алгебраический метод.

^ Дидактическая единица 8

Доп. [2,7,9]

4

4

2

-

-

4.4

ПР в условиях нечеткой информации. Функции принадлежности. α-срезы. Интервальная арифметика.

^ Дидактическая единица 8

Осн. [4,5]


2

2

1

-

-


^ 3.3 Лабораторный практикум

Не предусмотрен


3.4 Курсовые проекты (работы)

Не предусмотрены


3.5 Формы текущего контроля

для очной и очно-заочной форм обучения

Раздел(ы)

Форма контроля

Неделя

1-3, 4.1

Сам. работа (д.е. 1-3)

6

4.2

Сам. работа (д.е. 4)

10

4.3

Сам. работа (д.е. 5)

14

4.2-4.3, 5

Защита домашнего задания (д.е. 6,7)

16


для заочной формы обучения

Раздел(ы)

Форма контроля

Курс

1-3, 4.1-4.3

Контрольная работа (д.е. 1-6)

5

4.2-4.3, 5

Домашнее задание

5


^ 3.6 Самостоятельная работа

Самостоятельно изучают метод линейного программирования для решения матричных и биматричных игр (доп. [6]).

Домашнее задание. Придумать и решить задачу выбора: выявить тип неопределенности, построить ИМА, выбрать метод, построить оценки альтернатив, выбрать лучшую.

Студентами очной формы обучения самостоятельно изучается метод линейного программирования, как аппарат решения игровых задач, с использованием специальной обучающей программы. Контроль освоения материала осуществляется на семинарах по теме как прием домашней работы. Кроме того, по темам 4.1-4.3, 5 выполняется домашнее задание по постановке и решению задачи выбора. Прием домашнего задания осуществляется на зачетной неделе. Тема 4.4 изучается самостоятельно с использованием электронной обучающей программы и учебного пособия (осн. [5]).


Содержание самостоятельной работы

Литература

Объем,

час.

(АСУ, ИС)

Форма
контроля

Изучение метода линейного программирования (ЛП)

доп. [6]

(8, 6)

Прием дом. работы на сем. по теме 4.3 «Теория игр»

Формализация конфликтных ситуаций под задачу ЛП

доп. [6]

(10, 6)

Постановка задачи выбора

осн. [2]

(10, 8)

Прием домашнего задания на зачетной неделе

Формирование множества альтернатив и их оценивание

не требуется

(20, 14)

Выбор метода решения, выбор лучшей альтернативы, написание отчета

осн.[2]

(20, 16)

ПР в условиях нечеткой информации. Функции принадлежности. α-срезы.

Постановка задачи ПР при нечетких целях и ограничениях

Интервальная арифметика.


осн. [4, 5]

(6, 4)

(8, 6)

(10,6)


(10, 6)

Работа и тестирование в обучающей программе по теме «ПР в условиях нечеткой информации».


Студентами заочной формы обучения самостоятельно изучается тот же материал, что и студентами очной формы, а также более углубленно теоретические темы: ПР в условиях неопределенности целей, ПР в условиях конфликта (Биматричные игры), Экспертные процедуры в ПР (Задачи оценивания, Получение обобщенных оценок, Статистический метод, Алгебраический метод) – всего 50 час.


^ 4.1 Рекомендуемая литература

4.1.1 Основная литература

Антонов А.В. Системный анализ. Методология. Построение моделей: Учебное пособие по курсу “Системный анализ” - Обнинск: ИАТЭ,2001.-272 стр.

Гулина О.М. Прикладные методы принятия решений. Обнинск: ИАТЭ,2007.-80 с.(50 экз.)

Шелобаев. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учебное пособие для вузов. – М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-367 с.

Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта./ Под ред. Д.А. Поспелова.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.-312 с.

Гулина О.М. Принятие решений в условиях нечеткой информации. Обнинск: ИАТЭ,2008.- 40 с.(50 экз.)


^ 4.1.2 Дополнительная литература

Т.Саати. Аналитическое планирование. Мир, 1989.

Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. – М.: Логос, 2000.

Вагнер Г. Основы исследования операций (т.1,2,3). – М.: Мир, 1973.

Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. – М.: Радио и связь, 1992.

Де Гроот. Теория статистических решений.

Вентцель Е.С. Исследование операций. – М.: Сов. радио, 1972.

Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. – М.: Патент, 1996.

Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир.-1990.

Анохин А.Н. Методы экспертных оценок.- Обнинск: ИАТЭ.-1996.

Г. Оуэн. Теория игр.


^ 4.2 Средства обеспечения освоения дисциплины

Программа поддержки принятия решений в условиях многокритериальности с учетом субъективных предпочтений пользователя. – MAI.exe, TheoryMAI.doc (эл. материалы)

Обучающая программа по теме «Принятие решений в условиях нечеткой информации».

Комплект учебно-методических материалов по курсу, в том числе электронный учебник

Презентация курса в Power Point.

Электронное пособие по линейному программированию.

Варианты контрольных заданий.

Учебное пособие Гулина О.М. Прикладные методы принятия решений. Обнинск: ИАТЭ,2007.-80 с.


5 Материально-техническое обеспечение дисциплины

Не предусмотрены.