Программа дисциплины сд. Ф. 2, Ен. Ф. 8 Теория принятия решений для студентов специальности 230102 Автоматизированные системы обработки информации и управления
| Вид материала | Программа дисциплины |
- Рабочая программа по дисциплине: Теория принятия решений Для специальности: 230102, 84.08kb.
- Учебно-методический комплекс дисциплины «Математическая логика и теория алгоритмов», 376.44kb.
- Рабочая программа по дисциплине «Основы разработки Internet-приложений» для специальности, 51.53kb.
- Рабочая программа по дисциплине: Методы и средства защиты компьютерной информации Для, 75.18kb.
- Рабочая программа по дисциплине " Метрология, стандартизация и сертификация " для специальности, 284.04kb.
- Рабочая программа по дисциплине «Математическая логика и теория алгоритмов» для специальности, 67.42kb.
- Рабочая программа по курсу "Моделирование систем" для специальности 230102 "Автоматизированные, 99.53kb.
- Рабочая программа по дисциплине "Организация ЭВМ и систем" Для специальности: 230102, 148.01kb.
- Рабочая программа по дисциплине «Алгоритмические языки и программирование» Для специальности, 208.45kb.
- Рабочая программа по дисциплине Системное программное обеспечение Для специальности, 113.75kb.
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.