В статье проводится сравнительный анализ двух функциональных методов принятия решений в условиях наличия неопределенности. Так, проводимое исследование выполнено авторами на основе задачи управления запасами запасных частей в информационно - управляющей системе железнодорожного предприятия. В итоге делается вывод о том, что оба метода позволяют получать устойчивые решения без необходимости задания точных вероятностных распределений. В результате применения к конкретным содержательным данным подведен итог, что непосредственное использование DDRO на оперативном уровне управления рекомендовано при высокой неопределённости, LPI - на стратегическом уровне при наличии экспертных оценок, а также формирование гибридных моделей, которые, в свою очередь, сочетают в себе преимущества обоих подходов для повышения уровня надежности и показателя экономической эффективности управления в транспортных системах.
В учебнике изложены методологические вопросы системного анализа. Описаны этапы и процедуры проведения системных исследований, сформулированы цели и задачи системного анализа. Большое место уделено вопросам построения моделей сложных систем. Изложены вопросы проверки адекватности моделей, процедуры их формирования, методы оценки параметров.
Рассмотрены математические методы и модели системного анализа, типовые постановки задач, описаны области их приложения. Изложены численные методы решения типовых задач системного анализа. Приведены методы выбора и принятия решений, процедур, выполняемых на заключительном этапе системного анализа. Дана характеристика задач принятия решений.
Для студентов, обучающихся по направлению 552800 и 654600 «Информатика и вычислительная техника» и образовательной программе (специальности), реализуемой в рамках направления подготовки дипломированных специалистов 220200 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления», а также для аспирантов и инженеров.
Рассматривается моделирование экономических систем с использованием марковских случайных процессов, моделирование систем массового обслуживания, методы и модели корреляционно-регрессионного анализа и прогнозирования временных рядов экономических показателей.
Приводятся оптимизационные методы и модели в управлении экономическими системами, линейное, динамическое, параметрическое и целочисленное программирование, а также транспортные задачи линейного программирования, теория игр и принятие решений. Для преподавателей, аспирантов, студентов экономических вузов и факультетов, менеджеров.
В учебнике представлено синтетическое и систематическое изложение основ разработки, измерения, интерпретации и использования социальных индикаторов в описании, анализе, прогнозировании, исследовании социально-экономических процессов, ситуаций и феноменов на глобальном, национальном и местном уровнях.
Проблемы и задачи увязываются с социально-экономическими концепциями, моделями и теориями, способами получения информации и ее характером, целевым назначением и областями использования социальных индикаторов. Это область социального наблюдения, задача которого — отображать события и процессы, происходящие в обществе, в общепонятных символах, чаще всего в числах, и тем самым давать возможность мониторинга и принятия решений.
В пособии рассмотрены принципиальные аспекты построения и анализа математических моделей принятия решений в экономике. В нем отражены как оптимизационные, так и теоретико-игровые подходы к принятию решений.
Книга написана в лекционной форме. Каждая лекция содержит теоретический материал математического характера и заканчивается задачей экономического содержания, иллюстрирующей возможности применения рассмотренных вопросов в конкретной экономической ситуации (в основном, на уровне фирмы).
В книге представлена современная практическая технология компьютерного моделирования экономических систем, необходимая для понимания причинно-следственных связей в экономике, прогнозирования, планирования, принятия решений менеджерами. Комплекс детально разработанных примеров моделирования представляет интерес для преподавателей, студентов, аспирантов и профессионалов почти любой экономической специальности.
Тематика примеров моделирования охватывает исследование процессов рыночного равновесия, проектирование оптимальной ставки налогообложения бизнеса, анализ динамики циклов и кризисов, оптимальное планирование в фирмах, банках, страховых компаниях и пенсионных фондах.
Изложены основы теории вероятностей, математической статистики и общие правила сбора, обработки и анализа статистических данных. Особое внимание уделено правилам принятия решений в условиях неопределенности. Анализ данных рассматривается также как составная часть принятия решений.
Рассмотрены статистические методы изучения связей между переменными, проблемы построения и анализа временных рядов, прогнозирование на их основе. Показано значение статистики для решения основных прикладных задач: статистического контроля качества, разработки маркетинговой стратегии, финансового анализа и т. д.
Для студентов и преподавателей экономических вузов и факультетов, аспирантов и стажеров.
Статья посвящена изучению такого когнитивного искажения, как розовая ретроспекция, которое проявляется в склонности людей воспринимать прошлыйопыт как более позитивный, чем он был на самом деле. Исследуется влияние этого искажения на человеческую память, восприятие отношений и принятие решений. Статья подчеркивает важность понимания этого феномена для более адекватного восприятия прошлого и улучшения качества современных отношений.
В книге изложены вопросы научно-технического прогнозирования в условиях неопределенности. Рассмотрены функции и задачи прогнозирования, виды прогнозов, принципы анализа, классификации и моделирования объекта прогноза.
Освещены экспертные и фактографические методы прогнозирования, даны их сравнительный анализ и схемы организации разработки прогнозов в системах дискретного и непрерывного действия. Приведена структура автоматизированной системы прогнозирования развития науки и техники. Рассмотрены методические основы теории принятия решений.
Предназначается для студентов вузов, обучающихся по специальности «Экономика и организация машиностроительной промышленности».
Настоящая книга содержит обобщение опыта исследовательских групп, занимавшихся статистическим исследованием хода боевых действий и выработкой рекомендаций по усовершенствованию тактики вооруженных сил США в период второй мировой войны.
В книге кратко излагаются основы математической статистики и теории вероятностей и на конкретных примерах боевых действий разбирается применение методов исследования операций. Примеры взяты, главным образом, из действий морского флота и авиации. Отдельная глава посвящена вопросам организации службы исследования военных операций в вооруженных силах США.