Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Методы генерирования экстремальных задач и их применение в экономико-математическом моделировании и АСУ-ВУЗ тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Капустин, Виталий Федорович
Место защиты Ленинград
Год 1984
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Капустин, Виталий Федорович

Введение.

Глава I. МЕТОДЫ И ПРИНЦИПЫ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ЭКОНОМИКО

МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ЗАДАЧ

з I.I. Генерирующий агоритм (постановка проблемы).

Принципы и вида'генерирования

з 1.2. Выбор принципа генерирования. Примеры Х Х Х Х

з 1.3. Обеспечение необходимого разнообразия генерируемых задач. Использование датчиков псевдослучайных чисел.

Глава 2. ГЕНЕРИРОВАНИЕ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО, ВЫПУКЛОГО И

ДИСКРЕТНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ.

з 2.1. Генерирование канонических задач линейного программирования.

з 2.2. Генерирование задачи линейного программирования с ограниченными сверху переменными

з 2.3. Генерирование транопортных задач в сетевой постановке.

з 2.4. Обратное генерирование некоторых задач дискретного, квадратичного и выпуклого программирования.

Глава 3. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕРИРУЮЩИХ АГОРИТМОВ ДЛЯ

АВТОМАТИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ ПО КУРСУ МАГМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ.

з 3.1. Общая характеристика организации практических занятий по курсу математические методы исследования операций и их проведение в рамках функционирующей АСУ-ВУЗ.

з 3.2. Общая характеристика стандартного блока ЗАЧЕТ

АОС ЗАЧЕТ) АСУ-ВУЗ.НО

з 3.3. Подсистема ЗАДАЧНИК Х

з 3.4. Подсистемы КОНТРОЛЬНАЯ И ЗАПРОС.

з 3.5. Подсистема ОБУЧЕНИЕ.

з 3.6. Организационное и техническое обеспечение

АОС ЗАЧЕТ.

з 3.7* Программное обеспечение АОС ЗАЧЕТ Х ХХХХХ

з 3.8. Эффективность АОС ЗАЧЕТ

Глава 4* ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕРИРУЮЩИХ АГОРИТМОВ В ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ БОЛЬШИХ СИСТЕМ В

УСЛОВИЯХ НЕОПРЕЩЕЛЕННОСТИ.

з 4.1. Свертка неопределенностей. Интервальное и стохастическое расширение линейных моделей

з 4.2. Нечеткие постановки. Интерпретации.

з 4.3. Прямое и обратное размытие оптимизационных линейных моделей ХХХХХ.

з 4.4. Области црименения обратного и прямого размытия

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы генерирования экстремальных задач и их применение в экономико-математическом моделировании и АСУ-ВУЗ"

Настоящая работа посвящена разработке принципов, методов и агоритмов генерирования условий экстремальных задач (экономико-математических моделей) различных классов и типов, а также вопросам их применения в практике экономико-математи -ческого моделирования и обучения.

Агоритмы генерирования экстремальных задач иди, как они в дальнейшем называются, генерирующие агоритмы предлагается использовать в имитационных моделях больших экономических систем с учетом экологических факторов, когда при их разработке необходимо по сущеотву учитывать неопределенность, в условиях которой будут приниматься решения. Генерирующие агоритмы предлагается также использовать при формировании зон неопределенности оптимального развития больших экономических систем. В этом случае на их основе предлагается модификация известного подхода, разработанного сотрудниками Сибирского энергетического института СО АН СССР /4.38, 4.53/. Наконец, обсуждаются вопросы использования специальных генерирующих агоритмов сбора информации, необходимой для лиц, принимающих решения (ЛИР), а также информации которую можно использовать при моделирова -нии.

Вторая область применения генерирующих агоритмов - учебная. Будет обсуждаться проблема разработки в рамках автоматизированной сиотеш управления вузом (АСУ-ВУЗ) автоматизированной обучающей системы (АОС) для проведения практических занятий по курсу математические методы исследования операций, где в поной мере используются все разработанные в работе генерирующие агоритмы. Актуальность и новизна темы диссертационной работы

- 6 и полученных результатов обосновывается следующим.

Сфера применения математических методов и моделей для исследования экономических процессов, планирования и управления народным хозяйством продожает расширяться. Намечается тенденция к качественному изменению экономико-математических исследований. Она связана с существенным усовершенствованием экономико-математических моделей и использованием более адекватного математического аппарата для их анализа* Намечается переход от статических моделей к динамическим, от жеоткого детерминистического подхода к более мягкому стохастическому или нечеткое, учитывающему вероятностный, нечеткий, неопределенный характер экономических процессов и явлений. Все более широко в экономико-математических исследованиях используют методы имитационного и игрового моделирования, аппарат теории вероятностей, математической статистики, стохастического программирования и нечетких множеств, разрабатываются специальные агоритмы решения задач большой размерности, реализация которых становится возможной на ЭВМ. Наконец, осуществляется постепенный переход от локальных исследований к системным, связанным с созданием комплекса взаимоувязанных моделей. Речь идет уже чаще всего не об обычной - традиционной модели, а об адаптивной модели, в которой по существу учитывается возможность изменения, неточность, недостоверность исходной информации.

Однако,следует согласиться с мнением А.А.Макарова, А.С.Макаровой и Б.Г. Санеева, которые в /4.53, с. 238/ пишут, что пв настоящее время в исследовании и оптимизации экономических систем (народное хозяйство в целом, его территориальных и отраслевых подоистем) преобладает детерминистический подход".

Но при этом совершенно не учитывается двойственность природы /5*21/ функционирующих экономических систем и процессов связанная с детерминированным действием экономических законов их развития, с одной стороны, и, с другой стороны, осуществлением этих законов только как тенденции, которая может нарушаться в силу ряда случайных факторов или трудно предсказуемых обстоятельств, что находится в противоречии с концепцией детерминистического подхода. Но тогда меняется и подход к анализу экономико-математических проблем: речь уже идет не о нахождении одного оптимального плана развития экономической системы, необходимо искать серию оптимальных планов, каждый из которых отвечает некоторому конкретному варианту реализации параметров системы* Следовательно, существует зона неопределенности оптимального функционирования системы, решения принимаются в условиях неопределенности, что предопределяет выбор соответствующего аппарата исследования.

Вопросам учета неопределенности и выбора решений в условиях неопределенности посвящена обширная литература* Ее далеко не полный перечень приведен в библиографии настоящей работы Сом*например, /4*8, 4*Г7, 4*20, 4.22, 4*24, 4*36, 4.38, 4*41, 4.43 и т.д.; 5*2-5*4, 5*6-5*8, 5*11-5*14 и т.д./). Практически каждый работающий в области применения математики в экономике в той или иной степени касается вопросов учета неопределенности при экономико-математическом моделировании. При этом, однако, следует констатировать, что обсуждаемая проблематика окончательно себя далеко не исчерпала и соответствующие вопросы остаются актуальными в современных научных исследованиях* Здесь необходима как систематизация полученных результатов, так и разработка новых методов и подходов к анализу и учету неопределенности в экономико-математических исследованиях, что и является одной из задач, поставленных в работе. Однако, поскольку подходы, которые предлагаются в работе, несколько отличаются от традиционных, необходимы некоторые объяснения, илюстрирующие специфику предлагаемого. Кратко, центральная идея диссертации сводится к следующему. Традиционная практика экономико-математического моделирования состоит в построении математической модели функционирующей экономической системы (процесса , объекта и т.п.), сбора необходимой информации для определения параметров модели и последующего математического анализа модели или соответствующей экстремальной задачи (задач). В подавляющем большинстве случаев анализ может производиться только с использованием самых совершенных ЭВМ. При этом поиск оптимальных планов (или другой информации) осуществляется чаще всего точными методами. Он трудоемкий, дорогостоящий и, что самое главное, совершенно не соответствует точности, достоверности той информации, которая обычно используется при расчете параметров модели. В медицине говорят, что наркоз дожен соответствовать сложности осуществляемого хирургичеокого вмешательства. Проводя такую аналогию, вероятно, разумно придерживаться тезиса: оредства и затраты, связанные с поиском решения, дожны соответствовать достоверности и точности параметров исследуемой модели. Если же анализ ведется в уоловиях неопределенности или возможной флюктуации параметров модели и рассматривается модель с большим количеством ограничений и переменных (именно такими являются модели которые наиболее часто приходится исследовать экономистам-математикам), то обычный подход к ее анализу предетавляетоя неоправданным по затратам времени и средств. Более того, что иногда также не учитывается, найденный оптимальный план может не соответствовать сложившейся структуре и организации использования технологии, механизмов и т.п. Возникает проблема перехода от существующего режима работы к оптимальному, что связано с затратами, которые могут даже превосходить экономию от дальнейшего использования оптимального режима. Поэтому в описанных условиях предлагается диаметрально противоположный подход и обосновывается разумность его применения. Процесс исследования начинается о плана, который по некоторым внемодельным соображениям является приемлемым для реализации (например, скорректированный план предыдущего года, периода и т.п.), и выбора типа модели, которая может аппроксимировать моделируемый объект. Затем ставится задача нахождения таких ее параметров, при которых выбранный план будет оптимальным, т.е. в достаточной мере обеспечен реоурсами и гарантирована его рентабельность, наилучшая эффективность и т.п. в зависимости от выбранного критерия. Определение таких параметров (для каждого фиксированного плана) в выбранном классе моделей (или экстремальных задач) и является решением задачи, которую естественно назвать обратной. Очевидно, что решение обратных задач неоднозначно. Каждому плану может отвечать множество моделей, для которых он является оптимальным. Поэтому необходимы более точные формулировки обратных проблем и задач и разработка специальных вычислительных процедур их решения, которые и названы в работе генерирующими агоритмами.

Потребность в исследованиях, которые являются предметом обсуждения в работе, диктуется задачами реализации "Основных направлений экономического и социального развития СССР на I98I-I985 годы и на период до 1990 года", принятых ХХУ1 съездом КПСС. Действительно, в названном документе, материалах ХХУ1 съезда КПСС, выступлениях на съезде руководителей партии и правительства обращается первоочередное внимание на совершенствование системы управления народным хозяйством, разработку эффективных методов управления, ставится задача "совершенствовать государственное управление и усилить контроль в области природопользования и охраны окружающей среды" /2.3, с. 184/. Там же отмечается необходимость "осуществить глубокие преобразования в важнейшей сфере жизнедеятельности людей - в труде , улучшить и облегчить его условия, обеспечить широкие возможности для высокопроизводительной и творческой работы" /2.3, с.136/. Эта проблема дожна быть решена во всех отраслях народного хозяйства и в том числе - непроизводственных. Именно вопросам улучшения уоловий труда преподавателей вузов и повышению эффективности "работы всех звеньев и форм образования и подготовки кадров" /2.3, с. 181/ посвящена чаоть диссертационной работы.

Хорошо известно, что в настоящее время процесс внедрения автоматизированных систем управления охватил практически все сферы народного хозяйства* Затронул он и непроизводственную оферу и, в частности, народное образование и такие его подразделения, как высшие учебные заведения* КПСС уделяет большое внимание более поному удовлетворению потребностей страны в специалистах, повышению эффективности учебного процесса. Успешное решение этих проблем цри подготовке экономистов-математиков и экономистов других специальностей возможно по различным направлениям. Непосредственное использование вычислительной техники и ЭВМ в процессе обучения является одним ив них. Именно на это особое внимание обращено в Постановлении ЦК КПСС и Совета Министров СССР от 12 июля 1979 года п0 дальнейшем развитии высшей школы и повышении качества подготовки специалистов11. Все вышесказанное и объясняет актуальность выбранной темы.

Основной особенностью работы является наличие двух объектов исследования: цроцессы принятия эколого-экономических решений на уровне крупного промышленного города и проблема создания АОС (в рамках АСУ-ВУЗ) по курсу математические методы иооледования операций - одному из основных курсов учебного плана отделений экономической кибернетики экономических факультетов университетов и экономических вузов СССР, а также учебных планов многих специальностей неэкономических вузов. Качественная разнород -ность названных объектов очевидна, и возможность их рассмотрения в рамках одной работы объясняется применением единого аппарата (генерирующих агоритмов) при создании АОС по названному курсу и разработке специальных имитационных моделей города и его подразделений.

Исходя из анализа современного соотояния научных исследований по названным проблемам, при написании диссертации преследовались следующие цели.

1. С единой позиции поставить и рассмотреть проблему генерирования экстремальных задач и економико-математических моделей различных классов и типов. Разработать принципы, методы и агоритмы генерирования некоторых известных экстремальных задач и моделей.

2. Показать возможность и необходимость применения генерирующих агоритмов в экономико-математических исследованиях.

3. Разработать принципы и методы построения эффективной АОС по курсу математические методы исследования операций и показать ее место в функционирующей АСУ-ВУЗ. Рассмотреть некоторые вопросы эффективности и экономической эффективности таких АОС.

4. Показать, что одна из основных проблем при моделировании больших экономических систем с учетом экологических факторов -неопределенность, при которой необходимо принимать решения и моделировать. Неопределенность является основным, существенным свойством таких ситуаций и дожна по существу учитываться в их экономико-математичеоких моделях.

5. Провести критический анализ существующих методов учета неопределенности в математической экономике и обосновать перспективность интервальных и нечетких постановок экономико-математических моделей и соответствующих экстремальных задач.

6. Показать варианты применения генерирующих агоритмов в имитационном моделировании больших экономических систем с учетом экологических факторов.

7. Показать возможность применения генерирующих агоритмов в рамках извеотного подхода, связанного с формированием зон неопределенности оптимального развития экономических систем, с целью облегчения и сокращения времени вычислений.

Научная новизна и црактическая значимость полученных результатов сводится к следующему.

I. В работе впервые с единых позиций рассмотрена проблема генерирования экстремальных задач и экономико-математических моделей, введены соответствующие понятия и терминология, разработаны принципы, методы и агоритмы генерирования основных экстремальных задач и моделей (линейного, диокретного, квадратичного и выпуклого программирования). Генерирующие агоритмы доведены до возможности машинной реализации, которая в большинстве случаев и осуществлена.

2. Разработаны основные принципы, структура и математическое обеспечение АОС по курсу математические методы исследования операций.

3. Введены различные варианты нечетких постановок экономико-математических моделей и соответствующих экстремальных за -дач, осуществлен их математический и качественный анализ, приведены экономические интерпретации нечетких постановок. Впервые введены в рассмотрение понятия прямого и обратного размытия экстремальных задач и экономико-математических моделей, показаны направления их использования при принятии экономических и эколого-экономических решений на основе анализа экономико-математических моделей.

4. Введены в рассмотрение обратные задачи без существенных ограничений и обратные задачи с существенными ограничениями, цриведена их экономическая интерпретация. Намечены пути решения обратных задач с существенными ограничениями на основе использования специальных обратных генерирующих агоритмов. Показана возможность применения подхода, который в работе назван обратным, при анализе конкретных эколого-экономических цроблем; разработаны соответствующие агоритмы, доведенные до возможности их машинной реализации.

5. Показана возможность использования обратных генерирующих агоритмов в рамках известного подхода, связанного с определением зон неопределенности оптимального развития экономических систем /см. 4.38, 4.53/. Соответствующая модификация позволяет существенно сокращать время вычислений, организовывать вычисления в случаях, когда прямые расчеты осуществлять невозможно (например, из-за большой размерности анализируемых моделей), и получать допонительную экономическую информацию.

6. С позиций системного подхода дав качественный анализ ситуации, в которой необходимо принимать эколого-экономические решения на уровне крупного промышленного города. Показано, что решения здесь принимаются в условиях наличия практически всех видов неопределенности (приведена нетрадиционная классификация типов неопределенностей), т.е. в ситуации, которая названа в работе сверткой неопределенностей. Приведен критический анализ существующих методов учета неопределенности в экономико-математическом и математическом моделировании, показано, что в большинстве случаев речь идет об учете только одного типа неопределенности. Сделан вывод: при наличии свертки неоцределенностей традиционные методы учета неопределенности неэффективны и их применение методологически не оправдано, необходимо использо -вать другие подходы, например, связанные с применением аппарата нечетких множеств и обратных генерирующих агоритмов.

7. Практическую значимость представляют все разработанные методы и агоритмы генерирования экстремальных задач и экономико-математических моделей, а также составленные на их основе генерирующие программы. Они используются в учебном процессе на отделении экономической кибернетики Ленгосуниверситета. Генерирующие агоритмы применялись при формировании экстремальных задач и упражнений учебного пособия автора /4.30/. Некоторые из обратных генерирующих агоритмов и соответствующие программы допускают применение при осуществлении экономических имитационных экспериментов и, в частности, в рамках деловых игр различных типов и назначений. Обратное генерирование допускает и другие применения в практике экономико-математических иоследова -ний.

Поставленные цели определили следующую структуру работы. В первой главе введено понятие генерирующего агоритма и сформулированы требования к нему. Определены основные принципы генерирования: прямое, обратное и смешанное. Обсуждаются вопросы, связанные с выбором принципа генерирования в конкретных ситуациях. Осуществлена классификация известных экстремальных задач (с точки зрения возможности их генерирования), и для каждого класса задач обсуждается проблема реализации каждого из трех принципов генерирования при разработке генерирующего агоритма.

Вторая глава поностью посвящена описанию генерирующих агоритмов (в работе они названы свободными) для различных классов экстремальных задач: канонической задачи линейного программирования и ее частных случаев, задачи линейного программирования с ограниченными сверху переменными, общей задачи линейного программирования, транспортных задач в сетевой постановке, некоторых задач дискретного, квадратичного и выпуклого программирования. Описание агоритмов осуществлено таким образом, чтобы была возможной их машинная реализация. Наиболее подробно во второй главе рассмотрены агоритмы, основанные на обратном принципе генерирования, так как они представляют наибольший интерес в приложениях.

Приложения генерирующих агоритмов представляются весьма разнообразными, и они ни в какой степени не ограничиваются только теми, о которых идет речь в главах 3, 4. В первую очередь (глава 3), обсуждаются учебные приложения генерирующих агоритмов, их применение для подготовки экономистов-математиков, вопросы создания автоматизированной системы управления вузом и АОС по курсу математические методы исследования операций - в качестве ее стандартного блока

В четвертой, заключительной главе работы, рассматриваются вопросы применения генерирующих агоритмов при моделировании больших эколого-экономических систем в условиях неопределенности. Здесь,в той или иной мере, решены проблемы 4-7, которые в качестве целевых сформулированы выше. При этом особое внимание уделяется следующим трем вариантам применения генерирующих агоритмов в экономико-математических исследованиях:

- решение обратных проблем с последующим содержательным экономическим анализом полученных результатов;

- при обратном размытии для получения более адекватной экономико-математичеокой модели конкретной экономической ситуации; использование этой модели, как адаптивной, при формировании зон неопределенности вместе с соответствующим обратным генерирующим агоритмом;

- использование генерирующих агоритмов как средств сбора информации в ситуации, когда другие методы ее получения отсутствуют.

Практически все агоритмы главы 2 запрограммированы, программы отлажены. Результаты экспериментов с генерирующими программами в учебных вариантах приведены в приложениях 1-7. Они позволяют (уже в существующем виде) обеспечить курс математические методы исследования операций учебным материалом по большинству семинарских занятий. При наличии терминального класса они могут служить основой при построении блока АСУ-ВУЗ, описание которого приведено в главе 3. Программы написаны и отлажены под руководством автора студентами-выпускниками отделения экономической кибернетики экономического факультета ГУ.

Б приложениях 8-10 включены разделы, связанные с проблемами экономико-математического моделирования в условиях неопределенности. Они носят реферативный характер и включены в работу как справочный материал. В приложении II приведено описание линейной детерминированной эколого-экономической модели города, что сделано для конкретизации обсуждения в главе 4.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Капустин, Виталий Федорович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя общие итоги проведенных исследований, выделим следующие основные результаты.

1. Рассмотрена общая проблема генерирования экстремальных задач и экономико-математических моделей; указана ее связь с решением обратных задач в экономических исследованиях; введены основные понятия и терминология.

2. Разработаны основные принципы генерирования экстремальных задач и экономико-математических моделей; указаны экономические и учебные области приложений генерирующих агоритмов.

3. Разработаны и доведены до машинной реализации агоритмы генерирования основных задач математического программирования; указаны пути разработки генерирующих агоритмов для других задач математического программирования.

4. Разработан проект АОС по курсу математические методы исследования операций для обучения студентов специальности 2035 (экономическая кибернетика) и других экономических специаль -ностей; показана эффективность разрабатываемой АОС. На основе предложенных в диссертации генерирующих агоритмов сформирован пакет машинных программ, который может быть основой АОС; программы этого пакета используются для проведения практических занятий по курсу математические методы исследования операций на отделении экономической кибернетики экономического факультета ГУ и в других вузах Ленинграда.

5. Показано, что при моделировании больших экономических систем с учетом экологических факторов центральной проблемой является учет свертки неопределенностей, что делает малоэффективными традиционные подходы к моделированию таких систем; для учета свертки неопределенностей предлагается осуществлять специальное размытие, нечеткую постановку базовых моделей.

6. Разработаны основные варианты такого размытия:

- размытие по ограничениям, которое позволяет строить более адекватную модель системы; показано, каким образом нечеткую постановку экстремальной задачи можно свести к решению некоторой детерминированной задачи математического программирования;

- обратное размытие, использующее разработанные в диссертации обратные генерирующие агоритмы;

- прямое размытие, использующее прямые подходы к генерированию экстремальных задач.

7. Предложены следующие варианты применения обратных генерирующих агоритмов и обратного размытия в экономико-математическом моделировании и экономических исследованиях:

- в рамках известного подхода формирования зон неопределенности оптимального развития экономических систем; показано, каким образом можно эффективно модифицировать общую схему такого подхода;

- в имитационном моделировании больших экономических систем;

- при разработке специальных деловых игр и активных методов обучения экономистов;

- в человеко-машинных системах как генераторы информации для ЛИР.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Капустин, Виталий Федорович, Ленинград

1. Произведения основоположников марксизма-ленинизма

2. Маркс К. Капитал, т.1. Маркс К., Энгельс Ф., Соч.,т.23.

3. Маркс К. Капитал, т.2. Маркс К., Энгельс Ф., Соч.,т.24.

4. Маркс К. Капитал, т.З. Маркс К., Энгельс Ф., Соч.,т.25.

5. Ленин В.И. Спорные вопросы. Открытая партия и марксисты.- Пон.собр.соч., т.23, с.65-88.

6. Официально-документальные материалы

7. Материалы ХХ1У съезда КПСС. М.: Политиздат, 1971. -319 с.

8. Материалы ХХУ съезда КПСС. М.: Политиздат, 1976, -256 с.

9. Материалы ХХУI съезда КПСС. М.: Политиздат, 1981. -224 с.

10. Коммунистическая партия Советского Союза в резолюциях и решениях съездов, конференций и пленумов ЦК. Изд. 8-е, доп. T.I4. I980-I98I. Под общей редакцией К.У.Черненко, А.Г.Егорова. М.: Политиздат, 1982. - 542 с.

11. Материалы Пленума Центрального Комитета КПСС, 22 ноября 1982 года. М.: Политиздат, 1982. - 30 с.

12. Совершенствование хозяйственного механизма. Сборник документов. Подготовлен редакцией "Экономической газеты".- М.: Правда, 1982. 352 с.

13. О дальнейшем развитии высшей школы и повышении качества подготовки специалистов. Постановление ЦК КПСС и Совета Министров СССР. М.: Газета "Правда" от 12 июля 1979.

14. Методика (основные положения) определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений.- М.: Экономика, 1977. 44 с.

15. Материалы съездов, конференций, симпозиумов

16. Межведомственная школа-семинар по активным методам обучения "Применение АМО в учебном процессе": Тезисы докладов.- Рига: ГУ им.П.Стучки, 1983. 232 с.4. Книги

17. Абрамов Л.М., Капустин В.Ф. Математическое программирование: Учеб.пособие. Л.: Изд-во Ленингр.ун-та, 1981. -328 с.

18. Автоматизация программирования обучающих курсов на ЭВМ: системы СПОК и ПРОЛОГ (ИК АН УССР) с точки зрения пользователя учебного процесса (оперативно-информационный материал). Новосибирск: АН СССР СО, Вычислительный центр, 1980. - 12 с.

19. Автоматизированная обучающая система "ГАММА" (оперативно-информационный материал). Новосибирск: АН СССР СО, Вычислительный центр, 1980. - 12 с.

20. Автоматизированная обучающая система "КОНТАКТ" (состояниеи перспективы развития) (оперативно-информационный материал).- Новосибирск: АН СССР СО, Вычислительный центр, 1980. -12 с.

21. Автоматизированная система управления отраслью приборостроения "АСУ-ПРИБОР И". М.: ЦНИИ и ТЭИП, СА и СУ, 1976.- 140 с.

22. Архангельский С.И. Лекции по теории обучения в высшей школе. М.: Высшая школа, 1974. - 384 с.

23. Архангельский С.И. Лекции по научной организации учебного процесса в высшей школе. М.: Высшая школа, 1976.-200 с.

24. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. Новосибирск: Наука, 1978. - 128 с.

25. Бенерджи Р. Теория решения задач. М.: Мир, 1972. - 224 с.

26. Бусленко Н.П. Метод статистического моделирования. М.: Статистика, 1970. - 112 с.

27. Вильсон А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем. М.: Наука, 1978. - 248 с.

28. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. М.: Сов.радио, 1968. - 326 с.

29. Вогин Л.Н. Принцип согласованного оптимума. М.: Сов. радио, 1977. - 144 с.

30. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сб.переводов под редакцией И.Ф.Шахнова. М.: Мир, 1976. - 229 с.

31. Воробьев Н.Н. Теория игр. Лекции для экономистов-кибернетиков. Л.: Изд-во Ленингр.ун-та, 1974. - 160 с.

32. Гидрович С.P., Сыроежин И.М. Игровое моделирование экономических процессов (деловые игры). М.: Экономика, 1976.- 116 с.

33. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах. М.: Радио и связь, 1982. - 144 с.

34. Гранберг А.Г. Математические модели социалистической экономики. М.: Экономика, 1978. - 351 с.

35. Грэм Р.Г., Грей К.Ф. Руководство по операционным играм.- М.: Сов.радио, 1977. 376 с,

36. Еремин И.И., Мазуров В.Д. Нестационарные процессы математического программирования. М.: Наука, 1979. - 288 с.

37. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования.- М.: Наука, 1976. 240 с.

38. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. -165 с.

39. Заславский Ю.Л. Сборник задач по линейному программированию. М.: Наука, 1969. - 256 с.

40. Каганович И.З. Исследование макроэкономических и отраслевых систем. Талин: Вагус, 1979. - 186 с.

41. Калихман И.Л. Сборник задач по линейной агебре и программированию. М.: Высшая школа, 1969. - 160 с.

42. Калихман И.Л. Сборник задач по математическому программированию. М.: Высшая школа, 1975. - 270 с.

43. Каман Р., Фаб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. - 400 с.

44. Канторович Л.В. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М.: Изд-во АН СССР, I960. - 347 с.

45. Канторович Л.В., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука, 1972. - 232 с.

46. Капустин В.Ф. Практические занятия по курсу математического программирования. Л.: Изд-во Ленингр.ун-та, 1976. -192 с.

47. Катханов М.Н. Кафедра главное звено высшего учебного заведения: Метод.пособие. - М.: Высш.школа, 1982. - 143 с.

48. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973. - 103 с.

49. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979. - 200 с.

50. Лацко Р. Экономические проблемы окружающей среды. М.: Прогресс, 1979. - 216 с.

51. Левин А.П., Удовенко В.Г. Природные ресурсы и эффективность производства. М.: Знание, 1975. - 64 с,

52. Лихтенштейн В.Е. Эволюционно-симулятивные модели в планировании. М.: Наука, 1979. - 382 с.

53. Льюс Р.Д., Райфа X. Игры и решения. М.: Изд-во ИЛ, 1961. 642 с.

54. Макаров А.А., Мелентьев Л.А. Методы исследования и оптимизации энергетического хозяйства. Новосибирск: Наука, 1973. - 276 с.

55. Математика и кибернетика в экономике. Словарь-справочник. М.: Экономика, Х975. - 700 с.

56. Методы машинной имитации экономических процессов. Отв. ред. д.э.н. К.А.Багриновский. М.: Наука, 1982. - 265 с.

57. Минаев Ю.Н. Стабильность экономико-математических моделей оптимизации. М.: Статистика, 1980. - 103 с.

58. Модин А.А., Яковенко Е.Г., Погребной Е.П. Справочник разработника АСУ. М.: Экономика, 1978. - 583 с.

59. Моррис У. Наука об управлении. Байесовский подход. М.: Мир, 1971. - 304 с.

60. Негойуэ К. Применение теории систем к проблемам управления. М.: Мир, 1981. - 179 с.

61. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Наука, 1975. - 502 с.

62. Никандров Н.Д. Программированное обучение и идеи кибернетики. М.: Наука, 1970, - 207 с.

63. Одум Ю. Основы экологии. М.: Мир, 1975. - 740 с.

64. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 206 с.

65. Оуэн Г. Теория игр. М.: Мир, 1971. - 230 с.

66. Охрана окружающей среды (модели управления чистотой природной среды). Под ред. К.Г.Гофмана и А.А.Гусева. М.: Экономика, 1977. 231 с.

67. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. М.: Наука, 1975. - 616 с.

68. Петраков Н.Я., Иоффе В.М. Модели социально-экономического прогнозирования развития Японии. М.: Наука, 1975. - 68 с.

69. Планирование отраслевых систем (модели и методы оптимизации). Под ред. А.Г.Аганбегяна, Л.А.Козлова, Д.М.Казакевича. М.: Экономика, 1974. - 319 с.

70. Поспелов Г.С., Ириков В.А. Программно-целевое планирование и управление (Введение). М.: Сов.радио, 1976. -440 с.

71. Прюдом Р., Брюнетьер Ж., Дюпюи Г. Имитационные модели города. М.: Прогресс, 1979. - 189 с.

72. Пэнтл Р. Методы системного анализа окружающей среды. -М.: Мир, 1979. 213 с.

73. Райфа Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности). М.: Наука, 1977. - 408 с.

74. Райфа Г., Шлейфер Р. Прикладная теория статистических решений. М.: Статистика, 1977. - 360 с.

75. Рюмина Е.В. Экологический фактор в экономико-математических моделях. М.: Наука, 1980. - 166 с.

76. Саати Т. Л. Математические модели конфликтных ситуаций. -М.: Сов.радио, 1977. 304 с.

77. Современное состояние теории исследования операций. Под ред. Н.Н.Моисеева. М.: Наука, 1979. - 464 с.

78. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. Сб.статей (Сост. и научн.ред. И.Ф.Шахнов). М.: Статистика, 1979. - 184 с.

79. Тихонов А.Н.,Арсеньев В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979. - 288 с.

80. Управление, информация, интелект. М.: Мысль, 1976. -384 с.

81. Федулов А.А., Федулов Ю.Г., Цыгичко В.Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. М.: Статистика, 1979. - 279 с.

82. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: Прогресс, 1974. - 133 с.

83. Хозяйственный риск и методы его измерения. Пер. с венгер. (Бочкая Т., Месена Д., Мико Д. и др.). М.: Экономика, 1979. - 184 с.

84. Шалабин Г.В. Экономические вопросы охраны природы в регионе. Л.: Изд-во Ленингр.ун-та, 1983. - 168 с.

85. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. М.: Мир, 1978. - 418 с.

86. Шураков В.В., Венецкий И.Г., Дуброво И.Г. Автоматизированная система управления вуза. М.: 1976. - 184 с.

87. Экономическая кибернетика. Часть I. Основы теории хозяйственных систем. Учебное пособие под ред.проф. И. М. Сыро елейна. Л.: Изд-во Ленингр.ун-та, 1974. - 128 с.

88. Энциклопедия кибернетики, т. 2. Киев: Главная редакция Украинской советской энциклопедии, 1975. - 624 с.

89. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях непоной информации. М.: Сов.радио, 1974. - 400 с.

90. Прогнозный анализ многоотраслевого комплекса в условиях неопределенности Сна примере энерго-топливно-химического комплекса). Талин: Редакционно-издателъский совет АН ЭССР, 1980. - 182 с.5. Статьи

91. Агронович Б.Л., Карякин Ю.В. Принципы создания автоматизированной системы управления в вузе. В кн.: Автоматизированные системы управления вузом. - Сб.науч.тр./ Новосиб. гос.ун-т. Новосибирск, 1980, с. 12-21.

92. Аркин В.И., Пресман Э.Л., Сонин И.М. Оптимальный выбор в условиях непоноты информации. Экономика и математические методы. 1975, т.XI, вып.З, с. 439-452.

93. Баженова З.А. Модели выбора рациональных стратегий развития специализированных мощностей и производственных мощностей индустриальной базы в условиях неопределенности. В кн.: Исследование операций и АСУ, № 20, - М.: 1982, с. 3644.

94. Базаров Э.К. Оптимальное планирование и управление в отрасли: (На прим.высш.образования). Вопр. Респ.автоматизир. системы упр., Ташкент, 1980, вып.20, с. 120-127.

95. Белман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. - М.: Мир, 1976, с. 172-215.

96. Беляев Л.С. Методические вопросы решения задач развития систем в условиях неопределенности. В кн.: Фактор неопределенности при принятии оптимальных решений в больших системах энергетики. - Иркутск: СЭИ, 1974, т.1, с. 59-80.

97. Бешелев С., Гурвич Ф. Об оценке неопределенности при выборе проектов исследований и разработок за рубежом. Вопросы экономики, 1972, Jfc 5, с. 89-101.

98. Бондаренко М.А. Управление самостоятельной работой студентов. В кн.: Организация и методика самостоятельной работы студентов. - М.: 1979, с. 129-132.

99. Ю.Вольтер В. К вопросу об экономической и социальной эффективности высшего образования. Соврем,высш.школа, Варшава, 1980, № I, с. 167-173.

100. П.Воронкин А.Ф., Догов П.П., Николаева Н.В. Экономические решения в условиях неопределенности.-Труды ПИ,1981, № 376,с. 33-37.

101. Вощинин А.П. Статистические модели и методы оптимизации в условиях неопределенности. Вопр.киберн., 1981, J6 84, с. 32-57.

102. Ефимов В.М., Спивак В.А. О неопределенности и вероятности. Экономика и математические методы, 1972, т.УШ, вып.5, с. 726-739.

103. Зейлигер А.Н. Особенности проектирования систем при непоной информации (на примере электроэнергетических систем). В кн.: Фактор неопределенности при принятии оптимальных решений в больших системах энергетики. - Иркутск: СЭИ, 1974, т.1, с. 191-206.

104. Игнатов С.Н. Некоторые вопросы анализа стоимостных затрат на этапах процесса создания программного обеспечения.

105. В кн.: Проблемы разработки интегрированных систем управления непроизводственными объектами. М.: 1980, с.78-87.

106. Ковалерчук Б.Я. О корректности применения и обосновании теории размытой оптимизации. Изв. АН Уз ССР, Сер.тех., 1981, J& 5, с. 7-12.

107. Коробкин Л.Д., Кричевский А.И., Шатохина И.Б. Решение оптимизационной задачи в условиях неопределенности.

108. В кн.: Применение ЭВМ в оптимальном планировании и управлении. Новосибирск, 1979 (1980), №4, с. II8-I24.

109. Крахмальчик М.М., Левченко А.С. Анализ интервальных оценок в принятии решений. В кн.: Экономическое обеспечение автоматизированных систем. - Минск, 1981, с. 60-64.

110. Лавров Н.Г., Марков Ю.Г. Планирование в условиях неопределенности. Экономика и математические методы,1975,т.XI, вып.2, с. 227-238.

111. Макаров А.А., Санеев Б.Г. Учет фактора неопределенности при оптимизации многоуровневых систем. В кн.: Многоуровневые системы отраслевой оптимизации. - Новосибирск: Наука, 1975, с. 44-51.

112. Мелентьев Л.А. Двойственность природы больших систем в энергетике. В кн.: Оптимизация и управление в больших системах энергетики. - Иркутск: СЭИ, 1970, т.1.

113. Мелентьев Л.А. Исходные положения проблемы неопределенности оптимальных решений в больших системах энергетики.

114. В кн.: Фактор неопределенности при принятии оптимальных решений в больших системах энергетики. Иркутск: СЭИ, 1974, т.1, с. 12-31.

115. Наруск А.Х. К вопросу о классификации автоматизированных обучающих систем. В кн.: Автоматизация процессов формирования и обработки экономической информации. - М.: 1981, с. 122-128.

116. Орлов А.И. Нечеткие и случайные множества. В кн.: Прикладной многомерный статистический анализ. - М.: 1978, с. 262-280.

117. Орловский С.А. Добавление. В кн.: Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976, с. I50-I6I.

118. Покровский А.К. О технических средствах обучения и управления учебным процессом. Приборы и системы управления, 1980, № 7, с. 23-25.

119. Поспелов Г.С. Введение. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. - М.: Мир, 1976, с. 5-19.

120. Прилуцкий М.Х. Программные стратегии для моделей производства в условиях неопределенности. В кн.: Анализ и моделирование экономических процессов. - Горький, 1979, с. 1823.

121. Розенблют А., Винер Н., Бигелоу Д. Поведение, целенаправленность и технология. В кн.: Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. - М.: Сов.радио, 1968, с. 285-294.

122. Руа Б. Классификация и выбор при нескольких критериях. -В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. -М.: Мир, 1976, с. 80-107.

123. Руа Б. Проблемы и методы принятия решений в задачах с многими целевыми функциями. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. - М.: Мир, 1976, с. 20-58.

124. Савельев А.Я., Власов В.Н., Индюшкин В.А. Актуальные проблемы создания автоматизированной системы управления высшей школой. Соверш. высш.школы, 1981, J& 2, с. 135147.

125. Соколов В.Г. Вопросы согласования плановых решений в условиях неопределенности. В кн.: Методы анализа взаимодействия в экономических системах. - Новосибирск, 1980, с. I06-I2I.

126. Тимохин С.Г., Шапкин А.В. О задачах линейного программирования в условиях неточных данных. Экономика и математические методы, 1981, 17, 5, с. 955-963.

127. Чернавский С.Я. Учет фактора неопределенности при прогнозировании развития ядерной энергетики. Атомная энергия, т.46, вып.I, 1979, с. 13-19.

128. Шер А.П. Оптимизация параметров систем в размытых ограничениях. В кн.: Моделирование и исследование электромеханических систем автоматического управления. - Владивосток, 1981, с. 130-138.

129. Юдин Д.Б., Березнева Т.Б. Статистические и динамические модели стохастического программирования, В кн.: Применение исследования операций в экономике. - М.: 1977, с. 196247.

130. Chang S. Application of Fuzzy Set Theory to Economics: International Conference of Cybernetics and Society. Washington, 1976, Proceedings, p.556-558. New York, 1976.

131. Cohen M., Jaffray J.Y. Rational Behavior Under Complete Ignorance."Econometrica",1980,48,N 5, 1281-1299.

132. Gaffal P. Stand der Automatisierung in Hochschulen der USA. "Ivlessen und Prufen", 1979, N 12, 982-994.

133. Hannan E.L. Linear Programming With Multiple Fuzzy Goals. "Fuzzy Sets and Syst", 1981,6, N 5, 235-248.

134. Hannan E.L. On Fuzzy Goal Programming. "Decis.sci", 1981, 12, N 5, 522-551.

135. Knight F.H. Risk, Uncertainty and Profit, Houghton-Mifflin. Boston, 1921.

136. Masud A.S., Hwang C.L. Interactive Sequentiel Goal Programming. "J.Oper.Res.So с.", 1981, 52, И 5, 391-400.5.45

137. Nachman D.C. On the Theory Of Risk Оversion and the Theory Of Risk. "J.Econ.Theory", 1979, 21, N 2, 317-333.

138. Negoita C.V. The Current Interests In Fuzzy Optimization. "Fuzzy Sets and Syst", 1981,6, N 3, 261-269.

139. Pfeilsticker A. The Systems Approach and Fuzzy Set Theory Bridging Gap Between Mathematical and Language-Oriented Economists. "Fuzzy Sets and Syst", 1981,6,N 209-233Х

140. Roy B. The Optimization Problem Formulation: Criticism and Overstepping. "J.0per.Res.Soc.",1981,32, И 6, 427-436.

141. Rodder V/., Zimmermann H.-J.Duality In Fuzzy Linear Programming. "Lect .Notes Econ.and Math.Syst.",1980, N 174, 415-4-27.

142. St.John E.P. Management System Development: An Intervention Model For Developing Colleges and Universities.-J.of Higher Education, Columbus, 1980, vol.51, N 3, p.283-300.

143. Yager R.R. A Nen Methodology For Ordinal Multiobjective Decisions Based On Fuzzy Sets. "Decis.Sci.", 1981,12, N 4, 389-600.

144. Zadch L.A., Fuzzy Sets.- Information and Control, 1965, v 8, N 3, p.338-353

145. Zimmermann H.- J.Theory and Applications Of Fuzzy Sets. "Oper.Res.,78.Proc.8th 1F0RS Int.Conf.,Toronto,1978". Amsterdam e.a., 1979, 1017-1033.

146. Zinn C.D.,Lesso W.G. Analyse Ricks With This Method.

147. Hydrocardon Process", 1979, 59, И 12, 74-79.6. Авторефераты

148. Алексеев А.В. Разработка принципов применения теории нечетких множеств в ситуационных моделях управления организационными системами. Канд.дис., Рига, 1979. 19 с.

149. Бочкарева И.И. Некоторые проблемы оптимального планирования работы рыбопромыслового флота в условиях неопределенности. Диссертация на соискание уч.ст.канд.эк.наук, Л., 1975.

150. Лаур А.А. Человеко-машинный анализ региональных производственных проблем при интервальном задании информации. Диссертация на соискание уч.ст.канд.эк.наук, Талин, 1982.

151. Библиографические указатели

152. Галиакберова Ф.А. Программированное обучение и применение технических средств в учебном процессе. Библиогр. указ. Уфа, УАИ, 1975. 112 с.

153. Любимская И.Л. Аннотированная библиография иностранной литературы по имитационному моделированию за 1976-1979 гг.- В кн.: Методы машинной имитации экономических процессов. Отв.ред. д.э.н. К.А.Багриновский. -М.: Наука, 1982, с. 244-263.

154. Обучение с помощью вычислительных машин. (Библиогр.указатель литературы США). М.: М-во высш. и сред.образования СССР, Моск. ордена Ленина энергет.ин-т, учеб.-метод.лаборатория, отд.информации, 1968. - 24 с.

155. Программированное обучение и обучающие машины. Библиогр. указатель (I96I-I966 гг.) Пушкин - Ленинград, Мн-во сел.Iхоз-ва СССР, Ленингр. с.-х. ин-т, учеб.-метод.кабинет, 1966. 20 с.

156. Программированное обучение и применение обучающих машин. Путеводитель по зарубежной литературе. Предисловие 0.А.Бон-дина и В.Я.Фридмана. Перевод с англ. О.А.Бондина. М.: Мир, 1969. - 288 с.

Похожие диссертации