Програма вступного іспиту зі спеціальності 8404
| Вид материала | Документы |
- Програма вступного іспиту зі спеціальності 030505- «Управління персоналом І економіка, 260.94kb.
- Програма Вступного іспиту до аспірантури зі спеціальності 04. 00. 22 "Геофізика", 165.42kb.
- Програма вступного іспиту зі спеціальності 050201 «Менеджмент організацій», 222.45kb.
- Програма вступного іспиту для навчання за освітньо-кваліфікаційним рівнем «Магістр», 219.67kb.
- Програма вступного іспиту зі спеціальності «фінанси». Київ 2012, 727.03kb.
- Програма вступного іспиту зі спеціальності 050108 «Маркетинг» Програму підготували, 151.06kb.
- Програма вступного іспиту зі спеціальності за освітньо-кваліфікаційним рівнем «магістр», 111.05kb.
- Програма вступного іспиту для навчання за освітньо-кваліфікаційним рівнем «спеціаліст», 212.94kb.
- Програма вступного іспиту за фахом для абітурієнтів, які вступають до магістратури, 84.81kb.
- Розгорнута програма вступного іспиту зі спеціальності «Міжнарод-на економіка», 226.47kb.
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД
«КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
імені Вадима Гетьмана»
«ЗАТВЕРДЖЕНО»
Вченою радою ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
Протокол № 7 від 07.04.2011 р.
ПРОГРАМА
вступного іспиту зі спеціальності
8404 - «Системи і методи прийняття рішень»
на освітньо-кваліфікаційний рівень «Магістр»
КНЕУ - 2011
Розробники програми вступного іспиту зі спеціальності 8404 - «Системи і методи прийняття рішень» на освітньо-кваліфікаційний рівень “магістр”:
Шарапов А.Д., канд.техн.наук, проф.;
Вітлінський В.В., докт.екон.наук, проф.;
Устенко С.В.,докт.екон.наук, доцент;
Великоіваненко Г.І., канд.фіз.-мат.наук, доцент;
Степаненко О.П., канд..техн.наук, доцент;
Кривоносов Ю.Г., канд..екон.наук; доцент.
ПРОГРАМА ВСТУПНОГО ВИПРОБУВАННЯ
НА ОСВІТНЬО-КВАЛІФІКАЦІЙНИЙ РІВЕНЬ «МАГІСТР»
ЗІ СПЕЦІАЛЬНОСТІ 8404
«Системи і методи прийняття рішень»
Програма вступного випробування на освітньо-кваліфікаційний рівень магістра зі спеціальності 8404 "Інтелектуальні системи прийняття рішень" включає десять питань з п’яти наступних дисциплін: «Математичне програмування і дослідження операцій», «Проектування систем оброблення інформації», «Системи штучного інтелекту», «Моделювання систем», «Системи підтримки прийняття рішень» (по два питання на кожну дисципліну).
Перелік питань, що охоплюють програму вступного випробування на освітньо-кваліфікаційний рівень магістра зі спеціальності "Інтелектуальні системи прийняття рішень" наступний.
Модуль І.
“Математичні основи інтелектуальних систем прийняття рішень»
Загальна постановка задачі лінійного програмування лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування. Модель задачі лінійного програмування в розгорнутому і скороченому вигляді, а також в матричній і векторній формах. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування. Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний). Побудова опорного плану задачі лінійного програмування, перехід до іншого опорного плану. Теорема про оптимальність розв’язку задачі лінійного програмування симплекс-методом. Знаходження оптимального розв’язку задачі лінійного програмування. Алгоритм симплексного методу. Симплексний метод із штучним базисом. Ознака оптимальності плану із штучним базисом. Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі. Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок. Теореми двоїстості, їх економічна інтерпретація. Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування. Методи розв’язування двоїстої задачі лінійного програмування. Аналіз розв’язків лінійних економіко-математичних моделей. Оцінка рентабельності продукції. Доцільність введення нової продукції. Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів. Аналіз коефіцієнтів цільової функції задач лінійного програмування. Транспортна задача лінійного програмування. Економічна і математична постановка транспортної задачі. Методи побудови опорних планів транспортної задачі. Випадок виродженості. Теорема про розв’язування транспортної задачі. Двоїста задача до транспортної задачі. Метод потенціалів. Розв’язування транспортної задачі методом потенціалів. Відкриті транспортні задачі. Метод розв’язування. Цілочислове програмування. Область застосування цілочислових задач в плануванні й управлінні виробництвом. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування. Метод Гоморі повністю цілочислових задач. Знаходження цілої й дробової частини числа. Алгоритм розв’язування задачі. Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація. Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування. Метод множників Лагранжа. Теорема Лагранжа. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум. Поняття про опуклі функції. Геометрична інтерпретація задачі опуклого програмування на площині. Сідлова точка та необхідні і достатні умови її існування. Теорема Куна-Таккера. Квадратична функція та її властивості. Математична модель задачі опуклого програмування з сепарабельною цільовою функцією. Постановка задачі квадратичного програмування та її математична модель. Градієнтні методи розв’язання задач нелінійного програмування та їх класифікація. Метод Франка-Вульфа. Алгоритм розв’язування задачі нелінійного програмування. Сепарабельна функція та її властивості. Розв’язування задач нелінійного програмування методом кусково-лінійної апроксимації. Математична постановка задачі динамічного програмування, її економічний зміст. Принцип оптимальності Беллмана. Основні рекурентні співвідношення розв’язування задач динамічного програмування. Методи розв’язування задач динамічного програмування. Основні кроки алгоритму розв’язування задачі динамічного програмування. Математична постановка задачі стохастичного програмування і область їх застосування в управлінні виробничими системами. Зведення розв’язання одноетапної статичної задачі стохастичного програмування до детермінованої задачі лінійного програмування. Основні поняття теорії ігор. Гра двох гравців з нульовою сумою, правила гри, ціна гри, пара оптимальних стратегій для двох осіб. Платіжна матриця. Основна теорема теорії ігор. Принцип мінімаксу. Гра в чистих стратегіях. Поняття сідлової точки і її знаходження. Гра 2х2 в змішаних стратегіях. Алгоритм розв’язування задачі. Зведення гри двох осіб до задачі лінійного програмування. Визначення випадкового процесу. Поняття перерізу, закону розподілу ймовірностей випадкового процесу. Основні числові характеристики випадкового процесу та їх властивості. Кореляційна функція випадкового процесу та її властивості. Нормована кореляційна функція. Поняття про оператор перетворення випадкового процесу. Лінійні однорідні перетворення. Нелінійні перетворення. Визначення стаціонарного випадкового процесу, щільність імовірностей для одного, k періодів. Кореляційна функція, нормована кореляційна функція та їх властивості. Ергодичні властивості стаціонарного випадкового процесу та його математична трактовка. Білий шум. Стаціонарний випадковий процес із лінійною кореляційною функцією. Стаціонарний випадковий процес із експоненціальною кореляційною функцією. Пуассонівський процес та його математична модель. Імовірні твірні функції. Визначення ланцюга Маркова. Матриця однокрокового переходу. Однорідні ланцюги Маркова та їх класифікація. Поглинаючі однорідні ланцюги Маркова та їх числові характеристики. Фундаментальна матриця. Регулярні однорідні ланцюги Маркова та їх числові характеристики. Фундаментальна матриця для цих ланцюгів.
Поняття машинної імітації. Її переваги та недоліки. Опис концептуальної моделі та перевірка її вірогідності. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: метод серединних квадратів. Загальна схема і цілі машинної імітації. Сутність оптимального керування запасами. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: мультиплікативний конгруентний метод. Імітація еволюційних процесів у динамічних моделях. Стратегії (політики) керування запасами. Способи програмної реалізації імітаційних моделей. Їх переваги та вади. Статична детермінована модель керування запасами: основні перед посилки. Статична детермінована модель керування запасами: економіко-математична модель. Імітація випадкових подій. Схема випробувань за “жеребкуванням”. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами. Керування багатопродуктовими запасами: основні перед посилки. GPSS-програма імітаційної моделі завантаження ЕОМ. Імітаційна модель керування запасами (логічна структурна схема). Застосування методу Монте-Карло для розв'язування детермінованих задач (обчислення визначеного інтегралу). Поняття і характеристики рівномірної випадкової послідовність чисел. Задачі планування експериментів. Побудова імітаційної моделі: визначення задачі та її аналіз. Поняття і характеристики квазірівномірної випадкової послідовність чисел. Основні поняття планування експериментів: відгук, фактори, функція відгуку. Поняття машинної імітації. Її переваги та недоліки. Сутність оптимального керування запасами. Загальна схема і цілі машинної імітації. Стратегії (політики) керування запасами. Статична детермінована модель керування запасами: основні перед посилки. Імітація випадкових подій. Схема випробувань за “жеребкуванням”. Способи програмної реалізації імітаційних моделей. Їх переваги та вади. Статична детермінована модель керування запасами: економіко-математична модель. Стандартний метод імітації дискретної випадкової величини. Збір даних про чинники та побудова аналітичної моделі для проведення імітаційних експериментів. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів. Прийняття гіпотез стосовно розподілів випадкових параметрів. Визначення тісноти взаємозв’язку між випадковими параметрами. Визначення ключових параметрів ризику. Визначення коефіцієнтів лінійної регресії. Перевірка однорідності дисперсії. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії. Сутність критерію Стьюдента. Сутність критерію Фішера. Сутність методу Бокса – Уілсона. Сутність методу добору при генеруванні випадкових величин. Статистичне оброблення експериментальних даних. Визначення математичного сподівання та дисперсії згенерованих випадкових величин. Основні етапи факторного аналізу. Поняття та інструментарій планування експериментів. Поняття машинної імітації. Її переваги та недоліки. Сутність оптимального керування запасами. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами. Поняття і характеристики рівномірної випадкової послідовність чисел. Задачі планування експериментів. Імітація випадкових подій. Схема випробувань за “жеребкуванням”. Стандартний метод імітації дискретної випадкової величини. Збір даних про чинники та побудова аналітичної моделі для проведення імітаційних експериментів. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів. Прийняття гіпотез стосовно розподілів випадкових параметрів. Визначення тісноти взаємозв’язку між випадковими параметрами. Визначення коефіцієнтів лінійної регресії. Перевірка однорідності дисперсії.
Модуль ІІ.
«Системи підтримки прийняття рішень»
Класифікація інформаційних систем. Основні напрямки розвитку інформаційних технологій. Основні задачі, які потрібно розв’язувати в процесі створення інформаційної системи. Основні принципи та підходи до створення інформаційної системи. Декомпозиція інформаційної системи. Стадії та вимоги створення інформаційної системи. Методи та засоби створення інформаційної системи. Етапи на стадії “Формування вимог до інформаційної системи”. Етапи на стадії “Розробка концепції інформаційної системи”. Етапи на стадії “Технічне завдання” інформаційної системи. Склад передпроектної документації інформаційної системи. Етапи розробки технічного проекту інформаційної системи. Етапи розробки робочої документації інформаційної системи. Склад проектної документації на стадії “Технічний проект” інформаційної системи. Склад проектної документації на стадії “Робоча документація” інформаційної системи. Етапи визначення структури інформаційної системи. Структура опису постановки задачі. Інформаційна модель задачі. Класифікація та основні принципи створення АРМ. Поняття інформаційного забезпечення інформаційних систем. Структура інформаційного забезпечення інформаційної системи. Основні принципи створення інформаційного забезпечення. Організація інформаційної бази? Зовнішньомашинна інформаційна база. Внутрішньомашинна (машинна) інформаційна база. Методи створення інформаційного забезпечення. Види інформаційних масивів. Етапи методики проектування інформаційного забезпечення. Система класифікації інформації. Основні методи класифікації інформації. Система кодування інформації. Основні методи кодування інформації. Основні класифікатори техніко-економічної інформації. Етапи методики створення класифікаторів. Поняття системи документації, уніфіковані системи документації. Вихідна інформація інформаційної системи. Класифікація форм вихідної інформації. Вимоги до проектування форм вихідної інформації. Етапи методики проектування форм вихідної інформації. Розміщення атрибутів у вихідному повідомленні. Вхідна інформація інформаційної системи. Загальні вимоги до проектування форм первинних документів. Форми побудови зон первинних документів. Етапи методики проектування вхідних інформаційних повідомлень. Основні поняття зв’язку користувач – ПЕОМ. Процеси введення–виведення при проектуванні інформаційної системи. Основні структури типів діалогу інформаційної системи. Послідовність проектування розміщення даних на екрані. Ієрархія розміщення даних на екрані. Основні цілі і складові підтримки користувача. Що передбачає випробування інформаційної системи. Рівні управління проектуванням інформаційних систем. Характеристика елементного підходу до створення інформаційної системи. Характеристика компонентної технології створення інформаційної системи. Структурний підхід до проектування інформаційної системи. Метод функціонального моделювання SADT. Сутність об’єктно-орієнтованого підходу до проектування інформаційної системи. Основні засоби мови UML. Класифікація CASE-засобів. Класифікація та основні принципи створення АРМ.
Історична довідка про розвиток систем підтримки прийняття рішень (СППР). Інформаційні ресурси та їх характеристика. Розвиток інформаційних технологій. Характеристики нової інформаційної технології. Сучасний підхід до концепції інформація. Три покоління інформаційних систем. Загальна схема підготовки і прийняття рішення. Характеристики раціональних рішень. Класифікація Саймона проблем прийняття рішень в організаційному управлінні. Класифікація працівників організаційного управління. Нормативні моделі підтримки управлінських рішень. Дескриптивні (описові) моделі підтримки управлінських рішень. Суть і компоненти СППР. Концепції побудови систем підтримки прийняття рішень. Три покоління СППР. Характеристики сучасних СППР. Галузі застосування СППР. Система підтримки прийняття багатокритеріальних рішень Decision Grid. Система підтримки прийняття фінансових рішеньVisual IFPS/Plus. Загальна архітектура СППР. Ключові аспекти та механізми користувацького інтерфейсуСППР. Основні принципи (вимоги) до користувацького інтерфейсу. Підсистема даних в СППР. Схема підсистеми даних в СППР. Аналіз систем управління базами даних для СППР. База моделей в СППР. Системи управління базою моделей (СУБМ) в СППР. Представлення моделей в СУБМ. Структурне моделювання та його використання при побудові СППР. Управління поштою (повідомленнями) в СППР. Використання ресурсів Інтернет в СППР. Основи та загальна схема класифікації СППР . Таксономія СППР Альтера та розширена рамка СППР Пауера. Класифікація СППР на основі інструментального підходу. Класифікація СППР за ступенем залежності ОПР в процесі прийняття рішень. Класифікація СППР за ознакою часового горизонту. Модель СППР, основана на знаннях. Модель СППР ієрархії управління. Орієнтовані на моделі СППР. СППР Analytica. СППР Expert Choice. СППР Decision Lab2000. Родове дерево методологій в СППР. Рейтинг сімейств методологій для СППР. Процес прийняття рішень. Ситуації, пов’язані з прийняттям рішень. Функції і задачі прийняття рішень. Узагальнена матриця методів/ситуацій рішень. Оцінка програмного забезпечення СППР: техніко-економічний аналіз. Оцінка програмного забезпечення СППР: метод ціни (вартості) інформації. Оцінка програмного забезпечення СППР: моделі багатоатрибутної корисності. Фактори, які визначають інженерію СППР. Загальні фази аналізу, проектування та розробки СППР (загальна схема створення СППР). Суть і стратегія макетування СППР. Застосування нейромереж в СППР. Використання генетичних алгоритмів в СППР. Програмні (інтелектуальні) агенти в СППР. Розвиток та застосування СППР на основі сховищ даних та OLAP-систем. Загальне проектування і процес розробки орієнтованих на дані СППР. Сховище даних і створення на цій основі СППР. Вітрини даних. Суть підтримки прийняття групових рішень. ГСППР GroupSystems. ГСППР PLEXSYS. Підсистема управління сеансами в ГСППР PLEXSYS. Управління моделями в ГСППР PLEXSYS. Виконавчі інформаційні системи як різновид СППР. Модель та компоненти ВІС.
Модуль ІІІ.
«Штучний інтелект»
Алгоритм методу мурашки. (Ant algorithms), оптимізація, за принципом мурашиної колонії (алгоритму (Marco Dorigo)). Алгоритм зворотного розповсюдження у нейронних багатошарових мережах. Попередня обробка і розпізнавання звуків. Генетичний алгоритм Джона Холландона (John Holland) та еволюційні моделі для виведення послідовності дій, алгоритмом Джона Коза (John Koza). Стандартизація предикативних формул. Статистичний підхід до розпізнавання мови. Використування та розробка Web-агента, поняття Кріса Лангтона (Chris Langton), структура програмного агента. Індуктивний поріг і можливості навчання. Модель мови. Алгоритм Meta-DENDRAL. Моделювання роботи людського інтелекту. Синтез мови по тексту. Алгоритм використовування розумних агентів (Intelligent agent). Планування переміщень робот. Алгоритм EBL і навчання на рівні знань. Методи синтезу мовних сигналів. Алгоритм Web-агента по Алан Кей (Alan Kaу). Визначення управляючих параметрів синтезаторів мови. Принцип резолюції і система STRIPS. Концептуальна кластеризація. Алгоритм програми сортування на базі дерева висновків. Програма граматичного розібрання списку на державній мові. Компоненти навчання з підкріпленням. Системи комп'ютерного зору. Алгоритм програми використання внутрішньої бази фактів підприємства. Основні відомості про розпізнавання образів. Система заснована на правилах архітектури зворотного висновку. Геометричний метод розпізнавання. Алгоритм моделі станів (Bigram Model). Байесовській метод розпізнавання. Програма з використанням селекторів зовнішніх баз даних. Числення висловів. Рекурентні алгоритми навчання розпізнаванню образів. Пошук при виділенні контурних сегментів. Числення предикатів. Активні контурні моделі. Неповнота знань і немонотонний висновок. Моделі нейронних елементів. Семантика числення висловів. Структури нейронних мереж. Інтерпретація контурних малюнків. Web-агент, поняття Кріса Лангтона (Chris Langton), структура агента. Розпізнавання об'єктів в системах зору роботів. Алгоритм моделювання штучного життя (Artifical life). Адаптивний лінійний елемент. 2D-методи, які використовують глобальні ознаки. Алгоритм кластеризації Гроссберга і Карпентера. Правила висновку в численні предикатів. Багатошаровий персептрон. 2D-методи, які використовують локальні ознаки. Операція узагальнення і простір понять. Навчання без вчителя ШНМ , засновані на правилі навчання Хебба. 2D-метод, які використовують граф відносин. Алгоритм виключення кандидата. Компоненти ПМ-снстсми. Генетичний алгоритм Джона Холландона. Семантичні мережі. Способи опису семантичних мереж і логічний висновок. Індуктивний алгоритм побудови дерева рішень ID3. Структура фрейма.
КРИТЕРІЇ ОЦІНЮВАННЯ
ПИСЬМОВИХ ВІДПОВІДЕЙ НА ІСПИТІ
Приймальна комісія оцінює письмові відповіді абітурієнта (на кожне завдання окремо) за такими критеріями:
10 балів — абітурієнт дав правильну й вичерпну відповідь на поставлене запитання, продемонстрував глибокі знання понятійного апарату і літературних джерел, уміння аргументувати своє ставлення до відповідних категорій, залежностей та явищ, навів приклади та правильно розв’язав задачу (ситуацію).
5 балів — абітурієнт загалом відповів на поставлене запитання, але не спромігся переконливо аргументувати свою відповідь, припустився незначної помилки у використанні понятійного апарату, показав у цілому задовільні знання літературних джерел та припустився несуттєвої помилки у розв’язанні задачі (ситуації).
0 балів — абітурієнт дав неправильно або неповну відповідь на запитання, не дав відповідної аргументації, показав незадовільні знання понятійного апарату і спеціальної літератури чи взагалі нічого не відповів.
УВАГА! У разі використання заборонених джерел абітурієнт на вимогу викладача залишає аудиторію та одержує загальну нульову оцінку.
За підсумками вступного іспиту абітурієнт може набрати від 0 до 100 балової включно. Набрана сума балів зі 100-балової шкали оцінки переводиться в 4-балову та в шкалу за системою ECTS у такий спосіб:
| Оцінка за баловою шкалою, що використовується в КНЕУ | Оцінка за національною шкалою | Оцінка за шкалою ЕСТS |
| 85—100 | 5 (відмінно) | А |
| 80 | 4 (добре) | В |
| 65—75 | С | |
| 60 | 3 (задовільно) | D |
| 50—55 | E | |
| 0—45 | 2 (незадовільно) | FX, F |
РЕКОМЕНДОВАНА ЛІТЕРАТУРА
- Вітлінський В. В. Моделювання економіки: Навч. посіб. — К.: КНЕУ, 2003. — 408 с.
- Вітлінський В. В., Верченко П. І. Аналіз, моделювання та управління економічним ризиком: Навч.-метод. посіб. для самост. вивч. дисц. — К.: КНЕУ, 2000. — 292 с.
- Ситник В. Ф. та ін. Системи підтримки прийняття рішень. — Навч. посіб. — К.: КНЕУ, 2004. — 614 с.
- Ситник В. Ф., Орленко Н. С. Імітаційне моделювання: Навч.-метод. посіб. для самост. вивч. дисц. — К.: КНЕУ, 1999. — 208 с.
- Гавржова Т.А.. Хорошеескип В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб.: Питер, 2001. - 384 с.
- Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект. - М .:Изд.дом "Вильямс" , 2003. - 864 с.
- Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Раш В.В. Базы данных. Интелектуальная обработка информации. - М: «Нолидж», 2000. - 352 с, ил.
- Береза А.М., Козак І.А. Проектування систем оброблення інформації: Навч.-метод. посіб. для самост. вивч. дисц. — К.: КНЕУ, 2008. — 324 с.
Зразок екзаменаційного білету
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД
КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ІМЕНІ ВАДИМА ГЕТЬМАНА
| | | ЗАТВЕРДЖУЮ Голова приймальної комісії ____________ А.Ф.Павленко "____"_____________2009 р. |
ВСТУПНЕ ВИПРОБУВАННЯ
на освітньо-кваліфікаційний рівень магістра
зі спеціальності 8404
" Системи і методи прийняття рішень "
на навчання за державним замовленням
| | | Шкала оцінювання: 85 - 100 балів - "відмінно" 65 - 80 балів - "добре" 50 - 60 балів - "задовільно" 0 - 45 балів - "незадовільно" |
Голова атестаційної комісії О.Д. Шарапов