АНАЛИЗ ПРАВИЛ КОМБИНИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "АНАЛИЗ ПРАВИЛ КОМБИНИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ"

Транскрипт

1 АНАЛИЗ ПРАВИЛ КОМБИНИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ УДК 59 КОВАЛЕНКО Игорь Иванович дтн профессор кафедры программного обеспечения автоматизированных систем Национального университета кораблестроения им Макарова г Николаев Научные интересы: методы анализа данных прикладной системный анализ теория оптимальных решений системы поддержки принятия решений ШВЕД Алена Владимировна ктн старший преподаватель кафедры интеллектуальных информационных систем Черноморского государственного университета им Петра Могилы г Николаев Научные интересы: методы анализа данных математическое моделирование информационные технологии системы поддержки принятия решений ПУГАЧЕНКО Екатерина Сергеевна аспирантка старший лаборант кафедры программного обеспечения автоматизированных систем Национального университета кораблестроения им Макарова г Николаев Научные интересы: управление проектами моделирование организационных структур ВВЕДЕНИЕ При анализе групповых экспертных оценок эффективные результаты могут быть получены при правильном учете различных НЕ факторов (неполнота неопределенность нечеткость недостоверность неоднозначность и др что в свою очередь создает основу для выбора соответствующих подходов и методов обработки экспертной информации Так например теория вероятностей предназначена для оперирования шансами случайных событий при этом предполагается что все события являются хорошо определенными понятиями Неопределенность здесь связана только с тем с какими шансами может произойти случайное событие из полной группы таких событий Теория нечетких множеств предназначена для оперирования нечеткими концепциями которые лежат в основе формирования множеств элементов Неопределенность (неточность нечеткость здесь возникает при попытке отнести элементы к некоторым классам (множествам поскольку эти классы (множества являются нечеткими плохо определенными понятиями Вместе с тем в реальных условиях могут существовать и специфические формы НЕ факторов например комбинация неопределенности и нечеткости возникающие в процессе взаимодействия между суждениями экспертов Структура таких взаимодействий может иметь различных характер они могут быть согласованными совместимыми произвольными могут произвольным образом объединятся и пересекаться Для анализа указанных структур взаимодействий может быть использована теория свидетельств (теория Демпстера Шейфера ТДШ [ ] В основе данной теории лежит следующее концептуальное положение: основу анализа (множество альтернатив образует множество взаимно исключающих и исчерпывающих элементов (альтернатив Это трактуется как рассмотрение всех возможных элементов так и то что элементы должны быть уникально определены и отличимы друг от друга Однако на практике достичь взаимной исключаемости удается не

2 # 5 (0 всегда некоторые элементы могут в значительной степени перекрываться друг другом Поэтому выделить полностью различающиеся элементы не представляется возможным [] Математическим аппаратом позволяющим корректно оперировать с такого рода неопределенностями является теория правдоподобных и парадоксальных рассуждений (теория Дезера Смарандаке ТДС предложенная в работах [ ] Основной процедурой положенной в основу отмеченных теорий является комбинирование различных групп экспертных суждений характеризующихся различными структурами взаимодействий Правила комбинирования позволяют получать агрегированные (обобщенные экспертные оценки Вместе с тем проблемой такого комбинирования является то что могут возникать ситуации при которых пересечение некоторых групп экспертных суждений например i и j может быть пустым: i j Данная ситуация характеризуется наличием конфликта между экспертными оценками (суждениями свидетельствами ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Целью работы является рассмотрение и анализ различных правил комбинирования групповых экспертных оценок с целью получения агрегированной оценки с учетом выбранной модели анализа в условиях наличия конфликта ИЗЛОЖЕНИЕ ОСНОВНОГО МАТЕРИАЛА В процессе экспертного оценивания могут возникать ситуации при которых эксперт выделяет и оценивает не все имеющиеся альтернативы а лишь некоторые из них Пусть имеется исходное множество альтернатив { i i n и группа экспертов { E j j m выполняющих оценивание В нотации математической теории свидетельств [ ] (модель Шейфера эксперт E j может сформировать систему подмножеств { l k j l k отражающих его предпочтения таких что l В рамках данной модели поддерживается предположение что множество А является множеством исчерпывающих и взаимоисключающих элементов Любое подмножество l может быть построено на основе правил: l { i экспертом E j выбрана одна альтернатива i l { i i p p < n экспертом E j выбрано p альтернатив i l { i i n эксперт затрудняется выбрать какую-либо из предложенных альтернатив (все альтернативы равнозначны В нотации теории правдоподобных и парадоксальных рассуждений [] (модель Дезера Смарандаке эксперт E может сформировать систему подмно- j жеств j { l l k k D отражающих его предпочтения таких что l D где D множество всех возможных подмножеств выделенных на множестве А В рамках данной модели поддерживается предположение что множество А является множеством исчерпывающих элементов Любое подмножество l может быть построено на основе правил []: l { i экспертом E j выбрана одна альтернатива i Если l s D то l s D и l s D те экспертом могут быть выделены любые подмножества построенные на множестве { i i n при помощи операторов и и их комбинаций По результатам экспертного опроса может быть сформирована система подмножеств { j j m отражающая выбор всех экспертов Каждому выделенному подмножеству l назначается основное назначение вероятности m ( l степень уверенности в том что лучший выбор находится в выделенном подмножестве [ ] m ( 0 m( 0 m ( l Для получения агрегированной (обобщенной оценки в рамках теории свидетельств используется правило комбинирования Демпстера в рамках теории правдоподобных и парадоксальных рассуждений ис- l 5

3 пользуется правило комбинирования Дезера Смарандаке Комбинированное основное назначение вероятности mds ( C согласно правилу Демпстера [] ( mds ( 0 ( C рассчитывается как mds ( C m( X m( X k X X XXC где X X выделенные экспертами и подмножества альтернатив соответствует множеству всех возможных подмножеств выделенных на множестве k степень конфликтности которая определяется как k m ( X m ( X X X XX Комбинированное основное назначение вероятности mdsm ( C согласно классическому правилу комбинирования Дезера Смарандаке [] ( C D определяется из выражения mdsm ( C m ( X m ( X X XD ( XXC Если уровень конфликта значителен то для агрегирования экспертных оценок может быть применено правило комбинирования PCR5 позволяющее перераспределить конфликтные основные назначения вероятности на подмножества вовлечённые в локальные конфликты [] Комбинированное основное назначение вероятности mpcr5 ( C согласно правилу перераспределения конфликтов PCR5 ( C D \{ рассчитывается из выражения mpcr5( C m( C m( X m( Y m( X m( Y ( m \{ ( X m( Y m( X m( Y YD X XY где m ( C комбинированная масса уверенности для подмножества C X Y рассчитанная на основе конъюнктивного консенсуса Рассмотрим ряд примеров иллюстрирующих различные подходы при расчете агрегированной оценки в условиях конфликтующих экспертных суждений (свидетельств Пример Пусть имеется множество альтернатив (основа анализа { и два эксперта выполняющих их оценивание В результате проведения экспертного опроса была сформирована система подмножеств { отражающая выбор экспертов и { представляет собой множество которое является совокупностью выделенных экспертом подмножеств { и { Экспертом было сформировано множество { где { и { На рисунке изображены выделенные экспертами и подмножества Выделенным подмножествам назначены основные назначения вероятности: m ( 0 m ( 06 m( 0 m ( 0 m( 0 m( 0 m ( 09 m( 0 Рисунок Выделенные экспертами и подмножества (пример Рассчитаем результирующее основное назначение вероятности m ( на основе правил комбинирования Демпстера Дезера Смарандаке и правила PCR5 В таблице представлены результирующие подмножества образованные путем пересечения выделенных экспертами подмножеств Коэффициент конфликтности для примера составил k m ( m ( m( m( m( m( m( m( 06*00*006*09 0*

4 # 5 (0 Таблица Степень пересечения выделенных экспертами подмножеств (пример Эксперт Эксперт ( i j { { { { При такой ситуации применение правила Демпстера невозможно тк уровень конфликта равен На основе классического правила комбинирования Дезера Смарандаке выделены результирующие подмножества: m ( 006 m ( 00 m ( 05 m ( 06 Как видно из таблицы в модели имеются локальных конфликта: Суммарное значение которых составляет Первый локальный конфликт m ( m( m( =06*0=006 пропорционально распределяется между выбором и выражением в соответствии с x y Тогда x = (006*0/07=00086 y = (006*06/07=005 Второй локальный конфликт m ( m( m( =00 пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с выражением x y Тогда x = (00*0/05=0008 y = (00*0/05=00 Третий локальный конфликт m( m( m( =06*09=05 пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с выражением x y Тогда x = (05*06/5=06 y = (05*09/5=0 Четвертый локальный конфликт m( m( m( =0*09=06 пропорционально распределяется между выбором и выражением в соответствии с x y Тогда x = (06*09/=09 y = (06*0/=0 Результирующие основные назначения вероятности в соответствии с правилом PCR5: m ( m( = =006 = =067 6 m( m( =0+0+09=057 =0+00+0=0 m ( i i Пример Пусть имеется множество альтернатив (основа анализа { и два эксперта выполняющих их оценивание В результате проведения экспертного опроса была сформирована система подмножеств { отражающая выбор экспертов и { представляет собой множество которое является совокупностью выделенных экспертом подмножеств { и { Экспертом было сформировано множество { где { { и { На рисунке изображены выделенные экспертами и подмножества Рисунок Выделенные экспертами и подмножества (пример 7

5 Выделенным подмножествам назначены основные назначения вероятности: m( 0 m( 0998 m( 0998 m( 0 m( 0 m( 000 m( 000 m( 000 Рассчитаем результирующее основное назначение вероятности m ( на основе правил комбинирования Демпстера Дезера Смарандаке и правила PCR5 В таблице представлены результирующие подмножества образованные путем пересечения выделенных экспертами подмножеств Таблица Степень пересечения выделенных экспертами подмножеств (пример Эксперт Эксперт ( i j { { { { { { Коэффициент конфликтности для примера составил k m( m( m( m( m( m( m( m( m( m( 0998* * *000000* * Результирующие основные назначения вероятности: =(099600*0998/996=09800 Тогда x = y Правило Демпстера: Второй локальный конфликт m ( m( m ( m ( m( m( = пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с вы- 000*000/ ( / ражением Классическое правило комбинирования x y Дезера Смарандаке: m ( m( = Тогда x = (0998*000996=00099 y = m ( = (000*000996= m( = m ( Третий локальный конфликт m( = m( = m( m( = пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с вы- Как видно из таблицы в модели имеются 5 локальных конфликтов: ражением Суммарное значение которых соответствует значению коэффи x y циента конфликтности k Тогда x =( *0998/0999= y Первый локальный конфликт m ( =( *000/0999= m( m( = пропорционально распределяется между выбором и в соответствии с вы- m( m( = пропорционально распреде- Четвертый локальный конфликт m( ражением ляется между выбором и в соответствии с выражением x y

6 # 5 (0 x y Тогда x =(000*000000/000= y =(000*000000/000= = Пятый локальный конфликт m( m( m( = пропорционально распределяется между выбором и Учитывая что m( m( то x5 x и y5 y Результирующие основные назначения вероятности полученные на основе правила PCR5: m ( = =09999 m ( = = m ( = = m ( = = Пример Пусть имеется множество альтернатив (основа анализа { и два эксперта выполняющих их оценивание В результате проведения экспертного опроса была сформирована система подмножеств { отражающая выбор экспертов и { представляет собой множество которое является совокупностью выделенных экспертом подмножеств { и { Экспертом было сформировано множество { где { и { На рисунке изображены выделенные экспертами и подмножества Рисунок Выделенные экспертами и подмножества (пример Выделенным подмножествам назначены основные назначения вероятности: m( 0 m( 099 m ( 099 m( 0 m ( 00 m( 0 m( 0 m( 00 Рассчитаем результирующее основное назначение вероятности m ( на основе правил комбинирования Демпстера Дезера Смарандаке и правила PCR5 В таблице представлены результирующие подмножества образованные путем пересечения выделенных экспертами подмножеств Коэффициент конфликтности для примера составил k m( m( m( m( m( m( 099*099 00* * Таблица Степень пересечения выделенных экспертами подмножеств (пример Эксперт Эксперт ( i j { { { { { Результирующие основные назначения вероятности: Правило Демпстера: m ( m ( m ( 00*00/ ( / 0000 Классическое правило комбинирования Дезера Смарандаке: m ( 0000 m( =0980 m ( =00099 m ( =00099 Правило перераспределения конфликтов PCR5: m( m( m( =0 9

7 m( ВЫВОДЫ В статье рассмотрен ряд правил комбинирования на основе конъюнктивного консенсуса которые позволяют получать агрегированные оценки в условиях противоречивой экспертной информации Рассмотренные примеры и полученные результаты дают возможность сформулировать следующие утверждения: Правило комбинирования Демпстера относит назначения вероятности связанные с конфликтующими подмножествами к пустому множеству и использует их только для нормализации полученных результатов В случае значительного конфликта это приводит к некорректным (неправдоподобным результатам Правило Демпстера может быть использовано при условии незначительного конфликта если суждения экспертов признаны согласованными и количественное значение полного незнания (основного назначения вероятности отнесенного множеству { n намного меньше суммарного назначения вероятности относящейся ко всем выделенным подмножествам Правило комбинирования Дезера Смарандаке показывает лучшие результаты по сравнению с правилом Демпстера так как позволяет получать более полную информацию о характере взаимодействия экспертных суждений (в процессе анализа образуются результирующие подмножества экспертных суждений не только на основе операции как в теории свидетельств но и при помощи операции а также корректно обращаться с неопределенными (эксперт затрудняется с выбором парадоксальными и противоречивыми данными Степень неопределенности возрастает с ростом массы уверенности (основного назначения вероятности отнесенной к множеству { n доля парадоксальности возрастает с ростом m ( n Классическое правило комбинирования Дезера Смарандаке позволяет обрабатывать экспертные суждения в ситуации когда конфликтная масса уверенности достигает но при этом возможна ситуация при которой не будет выделено результирующих одноэлементных подмножеств соответствующих исходным альтернативам Правило комбинирования PCR5 перераспределяет основное назначение вероятности отнесенное к пустому множеству на подмножества вовлечённые в конфликт пропорционально основным назначениям вероятности этих подмножеств Это свойство позволяет корректно обращаться с обобщенной массой уверенности (основному назначению вероятности отнесенной к пустым пересечениям Правило комбинирования PCR5 позволяет обрабатывать экспертные суждения в ситуации когда конфликтная масса уверенности достигает при этом будут рассчитаны комбинированные основные назначения вероятности для всех выделенных экспертами подмножеств включая одноэлементные ЛИТЕРАТУРА: eynon M The Dempster Shafer theory of evidence: an alternative approach to multicriteria decision modeling / Malcolm eynon ruce Curry Peter Morgan // Omega 000 Vol 8 P 7 50 Shafer Glenn mathematical theory of evidence / Glenn Shafer Princeton: Princeton University Press p ISN Smarandache Florentin dvances and applications of DSmT for Information Fusion Vol / F Smarandache J Dezert Rehoboth: merican Research Press 00 8 p ISN Smarandache Florentin dvances and applications of DSmT for Information Fusion Vol / F Smarandache J Dezert Rehoboth: merican Research Press p ISN

МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРАТЕГИИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРАТЕГИИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ # 12 (2012) МОДЕЛЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРАТЕГИИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ УДК 004:519.816 ОГНЕВА Оксана Евгеньевна аспирант кафедры информатики и компьютерных технологий Херсонского национального

Подробнее

УПРАВЛІННЯ ПРОЕКТАМИ

УПРАВЛІННЯ ПРОЕКТАМИ УПРАВЛІННЯ ПРОЕКТАМИ УДК 65.0 К 56 И.И. Коваленко, проф., д-р техн. наук; А.В. Швед, магистр Национальный университет кораблестроения, г. Николаев АНАЛИЗ ПРОЦЕДУР МАНИПУЛИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ ФОРМИРОВАНИЯ

Подробнее

Измерения при принятии решений

Измерения при принятии решений Лекция Измерения при принятии решений ЮТИ ТПУ Кафедра информационных систем Направление 09.04.03 Прикладная информатика 2016 1 Понятие и место решений в управлении организацией В процессе принятия решений

Подробнее

СОГЛАСОВАННАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ РАСПЛЫВЧАТОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 1

СОГЛАСОВАННАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ РАСПЛЫВЧАТОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 1 СОГЛАСОВАННАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В УСЛОВИЯХ РАСПЛЫВЧАТОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ Клюшин А.Ю., Кузнецов В.Н., Мутовкина Н.Ю. (ФГБОУ ВПО «Тверской государственный технический университет») klalex@inbox.ru, bua-tstu@yandex.ru,

Подробнее

Исхаков А.Р., 2012 г. ТЕСТ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭЛЕМЕНТЫ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ»

Исхаков А.Р., 2012 г. ТЕСТ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭЛЕМЕНТЫ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ» Исхаков А.Р., 2012 г. ТЕСТ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ЭЛЕМЕНТЫ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ» 1. Кем были предложены основные идеи теории нечетких множеств? 1. Лотфи Заде 2. Ричард Кенигсберг 3. Джарратано Эдварс 4. Николай Бруно

Подробнее

( x) Тема 3.1. Начала теории нечетких множеств.

( x) Тема 3.1. Начала теории нечетких множеств. Тема.. Начала теории нечетких множеств. В первой лекции мы отметили, что важнейшей составной частью современного подхода к проблеме ИИ является теория нечетких множеств (ТНМ. Понятие нечеткости, лежащее

Подробнее

В.А. Смирнов, ОмГУПС, г. Омск, Россия. Сравнение проектных альтернатив при нескольких критериях предпочтений

В.А. Смирнов, ОмГУПС, г. Омск, Россия. Сравнение проектных альтернатив при нескольких критериях предпочтений УДК 69.4 В.А. Смирнов, ОмГУПС, г. Омск, Россия Сравнение проектных альтернатив при нескольких критериях предпочтений Ускоренная модернизация технологической инфраструктуры является первоочередной задачей

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА ЗАЕМЩИКОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА ЗАЕМЩИКОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ УДК 004.942; 519.856.3; 519.812.3 Михайлов Владислав Олегович Малихов Николай Сергеевич студенты гр. АС-1-М-10 Научные руководители: Коньшин Борис Федорович доц., к.т.н. Гончаренко Сергей Николаевич проф.,

Подробнее

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ КОММУНИКАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ КОММУНИКАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ УДК 338 А.В. Боднар, аспирант кафедры «ИСвЭ» АДИ ДВНЗ ДонНТУ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ КОММУНИКАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ Актуальность статьи обосновывается тем, что в условиях динамично

Подробнее

УДК : ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ И СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ЕЕ РЕШЕНИЯ. А.Ж.Сарсекенов

УДК : ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ И СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ЕЕ РЕШЕНИЯ. А.Ж.Сарсекенов УДК 665.63: 51.001.57 ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ И СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ЕЕ РЕШЕНИЯ А.Ж.Сарсекенов Атырауский институт нефти и газа, г.атырау, Республика Казахстан В общем

Подробнее

МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШИХ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ. Л.Б. Матусов

МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШИХ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ. Л.Б. Матусов УДК 6.0 МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ БОЛЬШИХ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН, Москва, Россия. Аннотация. При проектировании машин приходится иметь дело с большими математическими

Подробнее

МОБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА С УЧЕТОМ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ

МОБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА С УЧЕТОМ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ МОБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА С УЧЕТОМ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ Серов В.В., Захаров А.В. Московский государственный университет технологий и управления им. К.Г. Разумовского Аннотация: Разработаны методы формализации

Подробнее

Вводная лекция. Моделирование и принятие решений в условиях неопределенности

Вводная лекция. Моделирование и принятие решений в условиях неопределенности Вводная лекция. Моделирование и принятие решений в условиях неопределенности В.1. Процесс принятия решений. Теория принятия решений. Целенаправленное воздействие на объекты осуществляется на основе принятых

Подробнее

A. E. Polichka, A. V. Vostrikova ALGORITHMS OF FUNCTIONING OF THE PRODUCTIVE BASE OF KNOWLEDGE AND DESCRIPTION OF MATHEMATICAL MODELING APPARATUS

A. E. Polichka, A. V. Vostrikova ALGORITHMS OF FUNCTIONING OF THE PRODUCTIVE BASE OF KNOWLEDGE AND DESCRIPTION OF MATHEMATICAL MODELING APPARATUS ISSN 2079-8490 Электронное научное издание «Ученые заметки ТОГУ» 2016, Том 7, 4, С. 504 508 Свидетельство Эл ФС 77-39676 от 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ ejournal@pnu.edu.ru УДК 519 2016

Подробнее

Решение логических задач как основа развития логического мышле- ния школьников Аннотация. Ключевые слова:

Решение логических задач как основа развития логического мышле- ния школьников Аннотация. Ключевые слова: Решение логических задач как основа развития логического мышления школьников Аннотация. В статье проанализировано понятие логической задачи. Логическая задача может быть стандартной или нестандартной.

Подробнее

Военно-техническая политика

Военно-техническая политика 16 Нежинский Н.Н. Кандидат технических наук, доцент. Методика обоснования требуемого состояния системы вооружения группировки войск (сил) и Вооруженных Сил РФ 1 Предложена методика обоснования требуемого

Подробнее

ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ ПРОГРАММЫ СНИЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО РИСКА

ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ ПРОГРАММЫ СНИЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО РИСКА 5309 УДК 330.131 ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ ПРОГРАММЫ СНИЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО РИСКА Е.А. Киреева Воронежский государственный архитектурно-строительный университет Россия, 394006, Воронеж, 20-летия Октября,

Подробнее

Система поддержки принятия решения о покупке автомобиля # 01, январь 2009

Система поддержки принятия решения о покупке автомобиля # 01, январь 2009 Система поддержки принятия решения о покупке автомобиля # 01 январь 2009 автор: Мясников А. С. Все люди являются потребителями. Наличие конкуренции между производителями улучшает качество товаров снижает

Подробнее

ТЕОРЕТИКО-ИГРОВОЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ УРОВНЯ РИСКА ПОРТФЕЛЕЙ, ДОПУСТИМЫХ В МОДЕЛИ БЛЭКА Сигал А.В., Козловская Е.В.

ТЕОРЕТИКО-ИГРОВОЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ УРОВНЯ РИСКА ПОРТФЕЛЕЙ, ДОПУСТИМЫХ В МОДЕЛИ БЛЭКА Сигал А.В., Козловская Е.В. Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского Серия «Экономика и управление». Том 7 (66. 04 г. 4. С. 59-68. УДК:0..7 ТЕОРЕТИКО-ИГРОВОЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ УРОВНЯ РИСКА ПОРТФЕЛЕЙ,

Подробнее

Глава 1. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Глава 1. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Глава 1. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ знать: уметь: владеть: После изучения главы 1 бакалавр должен: основные понятия, категории процесса принятия управленческих решений; основные

Подробнее

Моргунова Ольга Николаевна МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛОЖНЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Моргунова Ольга Николаевна МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛОЖНЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ Моргунова Ольга Николаевна МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛОЖНЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ Цель работы состоит в повышении качества управления сложными иерархическими системами. Задачи исследования.

Подробнее

АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 4839 УДК 658.5.011 + 658.512.8 АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ А.В. Вожаков ОАО «Мотовилихинские заводы» Россия, 614014, Пермь, 1905 года

Подробнее

И.Е. Подольская, А.В. Мойкин, Е.И. Пащенко, Н.А. Фетисов, Д.А. Французова

И.Е. Подольская, А.В. Мойкин, Е.И. Пащенко, Н.А. Фетисов, Д.А. Французова УДК 681.3.06: 336.64 И.Е. Подольская, А.В. Мойкин, Е.И. Пащенко, Н.А. Фетисов, Д.А. Французова ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ФИНАНСОВОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОКАЗАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ УСЛУГ (ВЫПОЛНЕНИЯ

Подробнее

УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕДИНЕННЫМИ ПОРТФЕЛЯМИ ИНВЕСТОРОВ С РАЗЛИЧНЫМИ ПРЕДПОЧТЕНИЯМИ

УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕДИНЕННЫМИ ПОРТФЕЛЯМИ ИНВЕСТОРОВ С РАЗЛИЧНЫМИ ПРЕДПОЧТЕНИЯМИ 5943 УДК 007, 33676 УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕДИНЕННЫМИ ПОРТФЕЛЯМИ ИНВЕСТОРОВ С РАЗЛИЧНЫМИ ПРЕДПОЧТЕНИЯМИ ВГ Саркисов Самарский государственный технический университет Россия, 443100, Самара, ул Молодогвардейская,

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ ПРОЦЕДУРА ФОРМИРОВАНИЯ ДЕЛОВОЙ ОЦЕНКИ ПЕРСОНАЛА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ПОЛЕЗНОСТИ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ ПРОЦЕДУРА ФОРМИРОВАНИЯ ДЕЛОВОЙ ОЦЕНКИ ПЕРСОНАЛА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ПОЛЕЗНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ УДК 681.3 ПРОЦЕДУРА ФОРМИРОВАНИЯ ДЕЛОВОЙ ОЦЕНКИ ПЕРСОНАЛА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ПОЛЕЗНОСТИ Азарнова Татьяна Васильевна, доктор технических

Подробнее

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКА

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКА НИЯУ МИФИ КАФЕДРА РАДИАЦИОННОЙ ФИЗИКИ И БЕЗОПАСНОСТИ АТОМНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ КУРС «НАДЕЖНОСТЬ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И УПРАВЛЕНИЕ РИСКОМ» НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКА Костерев В.В. 2013 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА МЕТОДАМИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА МЕТОДАМИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ УДК 68.5 (07) Е.В. Федусенко, А.А. Федусенко Киевский национальный университет строительства и архитектуры МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА МЕТОДАМИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ Рассмотрена проблема

Подробнее

ФОРМАЛЬНО-СТРУКТУРНЫЕ АСПЕКТЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ

ФОРМАЛЬНО-СТРУКТУРНЫЕ АСПЕКТЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ ФОРМАЛЬНО-СТРУКТУРНЫЕ АСПЕКТЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ И.Д. Рудинский Систематические исследования в области компьютерной поддержки процесса обучения имеют более чем

Подробнее

УДК В. Б. Козарь, 2015 Использование имитационно-логико-вероятностных моделей для оценки эффективности сложных систем

УДК В. Б. Козарь, 2015 Использование имитационно-логико-вероятностных моделей для оценки эффективности сложных систем УДК 623.7.011 В. Б. Козарь, 2015 Использование имитационно-логико-вероятностных моделей для оценки эффективности сложных систем Обосновывается методический подход к оцениванию эффективности сложных систем

Подробнее

Тема 8. Качественные методы принятия решений.

Тема 8. Качественные методы принятия решений. Тема 8. Качественные методы принятия решений. Общие черты неструктуризованных проблем Большинство возникающих на практике проблем являются неструктуризованными, т.е. для них трудно построить модель проблемной

Подробнее

Лекция 15 Использование аппарата нейронных сетей для определения качества восприятия в системах IPTV. План

Лекция 15 Использование аппарата нейронных сетей для определения качества восприятия в системах IPTV. План Лекция 15 Использование аппарата нейронных сетей для определения качества восприятия в системах IPTV План 1. Общие понятия о нейронных сетях (определение нейронной сети, шкала MOS) 2. Классификация нейронных

Подробнее

Лабораторная работа 3 «Парные сравнения»

Лабораторная работа 3 «Парные сравнения» Лабораторная работа 3 «Парные сравнения» Проф. А.Н.Райков 1. Цели 1. Привить умение быстро и правильно упорядочивать проблемы, альтернативы, объекты, критерии, факторы, характеристики и пр. по приоритету.

Подробнее

УДК ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail.

УДК ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail. УДК 656.053. ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail. ksucta@elcat/kg Макала жол кыймылынын коопсуздугун камсыздоо боюнча иштердин багытын тандоо

Подробнее

ÌÅÒÎÄÛ ÏÐÈÍßÒÈß ÓÏÐÀÂËÅÍ ÅÑÊÈÕ ÐÅØÅÍÈÉ

ÌÅÒÎÄÛ ÏÐÈÍßÒÈß ÓÏÐÀÂËÅÍ ÅÑÊÈÕ ÐÅØÅÍÈÉ Å. Ï. Ãîëóáêîâ ÌÅÒÎÄÛ ÏÐÈÍßÒÈß ÓÏÐÀÂËÅÍ ÅÑÊÈÕ ÐÅØÅÍÈÉ àñòü 2 Ó ÅÁÍÈÊ È ÏÐÀÊÒÈÊÓÌ ÄËß ÀÊÀÄÅÌÈ ÅÑÊÎÃÎ ÁÀÊÀËÀÂÐÈÀÒÀ 3-å èçäàíèå, èñïðàâëåííîå è äîïîëíåííîå Ðåêîìåíäîâàíî Ó åáíî-ìåòîäè åñêèì îòäåëîì âûñøåãî

Подробнее

Математические основы, модели и методы управления социальноэкономическими

Математические основы, модели и методы управления социальноэкономическими 1. Пояснительная записка Программа вступительных испытаний в аспирантуру по специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах» разрабатывается в соответствии с Федеральными государственными

Подробнее

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ УДК 004.891.2 СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ А.С. Мясников Цвет автомобиля может быть любым при условии, что он черный. Генри Форд Все люди являются потребителями. Наличие конкуренции

Подробнее

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ В ЗАДАЧАХ С НЕПОЛНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ Анафиев А.С.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ В ЗАДАЧАХ С НЕПОЛНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ Анафиев А.С. УДК 519.6 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ В ЗАДАЧАХ С НЕПОЛНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ Анафиев А.С. Таврический национальный университет им. В.И. Вернадского факультет математики и информатики пр-т Вернадского, 4, г. Симферополь,

Подробнее

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ГПС МЧС РОССИИ

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ГПС МЧС РОССИИ АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ГПС МЧС РОССИИ В.И. Антюхов, кандидат технических наук, профессор; О.В. Кравчук. Санкт-Петербургский университет

Подробнее

9. Связность. и непустое связное множество М, содержащееся в объединении множеств Φ. 1 тогда множество М содержится в каком-нибудь одном множестве Φ 1

9. Связность. и непустое связное множество М, содержащееся в объединении множеств Φ. 1 тогда множество М содержится в каком-нибудь одном множестве Φ 1 40 9. Связность Понятие связности есть математически строгое отражение интуитивного представления о целостности геометрической фигуры. Определение Топологическое пространство Х называется несвязным, если

Подробнее

2. Степень обоснованности научных результатов исследования, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации.

2. Степень обоснованности научных результатов исследования, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации. условия жизни, включающие в себя уровень социальной напряженности, обеспеченность населения объектами социальной инфраструктуры, жилищные условия, уровень загрязнения окружающей природной среды. Оценка

Подробнее

Математическая модель в узком смысле

Математическая модель в узком смысле УДК 519.711.3 Математическая модель в узком смысле c Г.Е. Маркелов МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Введено понятие математической модели в узком смысле и изложен подход, позволяющий строить

Подробнее

В.П. КАРАНДАШОВ, А.А. МАТВЕЕВА Пермский государственный технический университет МЕТОД СЦЕНАРИЕВ В ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

В.П. КАРАНДАШОВ, А.А. МАТВЕЕВА Пермский государственный технический университет МЕТОД СЦЕНАРИЕВ В ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ УДК 658.5.012+651 В.П. КАРАНДАШОВ, А.А. МАТВЕЕВА Пермский государственный технический университет МЕТОД СЦЕНАРИЕВ В ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В работе приведен пример решения задачи оценки инвестиционного

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОГО ИНТЕГРАЛА ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ВЫБОРА

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОГО ИНТЕГРАЛА ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ВЫБОРА С.В. СВЕШНИКОВ И.В. БОЧАРНИКОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКОГО ИНТЕГРАЛА ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ВЫБОРА В статье предлагается новый метод обработки экспертных оценок для решения

Подробнее

КОМПЕНСАЦИЯ РИСКА ОЦЕНКИ НЕЧЕТКИХ ПЕРЕМЕННЫХ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

КОМПЕНСАЦИЯ РИСКА ОЦЕНКИ НЕЧЕТКИХ ПЕРЕМЕННЫХ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2004. 2(36) 65-72 УДК 681.3 КОМПЕНСАЦИЯ РИСКА ОЦЕНКИ НЕЧЕТКИХ ПЕРЕМЕННЫХ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Б. Р. ШЕГАЛ Рассмотрены вопросы снижения риска ошибочного вывода

Подробнее

Иерархическая модель оценки и отбора экспертов

Иерархическая модель оценки и отбора экспертов 168 УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА УДК 330.45 Т.Ю. Чернышева Иерархическая модель оценки и отбора экспертов Задача определения компетентности экспертов является многокритериальной. В

Подробнее

Хубаев Г.Н. ПРОЦЕДУРА ВЫБОРА СОГЛАСОВАННОГО УПОРЯДОЧЕНИЯ ВАРИАНТОВ ДИЗАЙНА ОБЪЕКТА

Хубаев Г.Н. ПРОЦЕДУРА ВЫБОРА СОГЛАСОВАННОГО УПОРЯДОЧЕНИЯ ВАРИАНТОВ ДИЗАЙНА ОБЪЕКТА Хубаев Г.Н. ПРОЦЕДУРА ВЫБОРА СОГЛАСОВАННОГО УПОРЯДОЧЕНИЯ ВАРИАНТОВ ДИЗАЙНА ОБЪЕКТА Постановка задачи. Экспертная ранжировка объектов является составной частью многих процедур подготовки решений. Принципиально

Подробнее

Лекция 4 Операции над нечеткими множествами

Лекция 4 Операции над нечеткими множествами Лекция 4 Операции над нечеткими множествами Прежде чем приступить к рассмотрению операций над нечеткими множествами следует привести некоторые важные соображения, которые необходимо принимать во внимание

Подробнее

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ АПК В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ Воробьева А.В., Коваленко И.Л., Стоякова К.Л., Воробьев Д.И., Ибраев Р.Р.

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ АПК В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ Воробьева А.В., Коваленко И.Л., Стоякова К.Л., Воробьев Д.И., Ибраев Р.Р. МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ АПК В УСЛОВИЯХ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ Воробьева А.В., Коваленко И.Л., Стоякова К.Л., Воробьев Д.И., Ибраев Р.Р. Московский государственный университет технологий и

Подробнее

Вопросы. к кандидатскому экзамену по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации»

Вопросы. к кандидатскому экзамену по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации» Вопросы к кандидатскому экзамену по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации» 1. Модели систем: статистические, динамические, концептуальные, топологические, формализованные

Подробнее

Оценка экономической эффективности эксплуатации ракетнокосмического

Оценка экономической эффективности эксплуатации ракетнокосмического Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 56 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 629.7 Оценка экономической эффективности эксплуатации ракетнокосмического комплекса С.Ю. Калинин, А.В. Рождественский, Ю.В. Шленов

Подробнее

Методологические основы разработки нейросетевых моделей экономических объектов в условиях неопределенности

Методологические основы разработки нейросетевых моделей экономических объектов в условиях неопределенности С.А. Горбатков, Д.В. Полупанов, Е.Ю. Макеева, А.Н. Бирюков Методологические основы разработки нейросетевых моделей экономических объектов в условиях неопределенности С.А. Горбатков, Д.В. Полупанов, Е.Ю.

Подробнее

ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ

ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ ГЛАВА 6 ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ ОЦЕНКИ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ ВЕЛИЧИН Описаны точечный и интервальный методы оценки детерминированных величин основанные на представлении оценок гиперслучайными

Подробнее

ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭВРИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ

ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭВРИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ УДК 519.8 ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭВРИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ Полумиенко С. К. ОАО «Институт прикладной информатики», г. Киев, Украина АННОТАЦИЯ В статье излагаются основные

Подробнее

Лекция 10 Многокритериальные задачи принятия решений (продолжение). Нормализация критериев

Лекция 10 Многокритериальные задачи принятия решений (продолжение). Нормализация критериев Лекция 10 Многокритериальные задачи принятия решений (продолжение). Нормализация критериев Пусть, как и прежде, необходимо выбрать одно из множества решений X из области их допустимых значений. Но в отличие

Подробнее

Гридина Е.Г., Кулагин В.П., Алексеев В.В., Куракина Н.И. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ НА БАЗЕ ГИС

Гридина Е.Г., Кулагин В.П., Алексеев В.В., Куракина Н.И. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ НА БАЗЕ ГИС Гридина Е.Г., Кулагин В.П., Алексеев В.В., Куракина Н.И. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ НА БАЗЕ ГИС НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО. Труды международного симпозиума /Под ред. Н.К.Юркова.-Пенза: Изд-во Пенз. Гос.

Подробнее

МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ НЕЧЕТКОМУ МНОЖЕСТВУ

МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ НЕЧЕТКОМУ МНОЖЕСТВУ УДК 98 МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ НЕЧЕТКОМУ МНОЖЕСТВУ Е М Мелькумова Воронежский государственный университет Поступила в редакцию 00009 г Аннотация В статье рассматривается задача построения

Подробнее

Принципы и методы системного анализа и принятия решений

Принципы и методы системного анализа и принятия решений # 04, апрель 2016 УДК 004.023 Принципы и методы системного анализа и принятия решений Латышева Л.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Защита информации» Научный руководитель:

Подробнее

Использование нечетких методов для оценки класса чистоты пряжи. (Костромской государственный технологический университет) Киприна Л.Ю., Смирнова С.Г.

Использование нечетких методов для оценки класса чистоты пряжи. (Костромской государственный технологический университет) Киприна Л.Ю., Смирнова С.Г. УДК 677.017.4 Использование нечетких методов для оценки класса чистоты пряжи. (Костромской государственный технологический университет) Киприна Л.Ю., Смирнова С.Г. (Костромской государственный технологический

Подробнее

ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ

ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ Губко М.В., Новиков Д.А. ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ В настоящем приложении рассматривается аппарат описания предпочтений участников организационных систем отношения предпочтения и функции

Подробнее

К вопросу о применении экспертных систем в оценке рисков ИТ-проектов

К вопросу о применении экспертных систем в оценке рисков ИТ-проектов УДК 519.6 Петрова Анна Николаевна ФГБОУ ВПО «Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет» Россия, Комсомольск-на-Амуре Доцент кафедры Математического обеспечения и применения ЭВМ Кандидат

Подробнее

A Modification of the Processing Algorithms Expert Rankings Based on the Analytic Hierarchy Process. Ivan V. Erasov

A Modification of the Processing Algorithms Expert Rankings Based on the Analytic Hierarchy Process. Ivan V. Erasov UDC 519.8 A Modification of the Processing Algorithms Expert Rankings Based on the Analytic Hierarchy Process Moscow City Pedagogical University, Russia Sheremetyevskaya street 29, Moscow city, 127521

Подробнее

ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ. Моор А. П. (Россия, Тюмень)

ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ. Моор А. П. (Россия, Тюмень) ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ Моор А. П. (Россия, Тюмень) В статье рассматриваются информационные системы выявления мошеннических финансовых

Подробнее

Анализ алгоритмов управления адаптивной сетью передачи данных по локальным параметрам

Анализ алгоритмов управления адаптивной сетью передачи данных по локальным параметрам «Труды МАИ». Выпуск 80 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 621.3.019.3 Анализ алгоритмов управления адаптивной сетью передачи данных по локальным параметрам Бородин В.В.*, Петраков А.М.** Московский авиационный

Подробнее

МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ

МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ УДК 68.3 МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И СИНТЕЗА ТЕХНОЛОГИЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ Краснов Ю.А., Приходько В.М. Введение Системный анализ - это совокупность средств

Подробнее

Лекция 1 Введение. Предмет теории принятия решений. Эволюция теории принятия решений. ЭВМ в принятии решений. Задача принятия решений

Лекция 1 Введение. Предмет теории принятия решений. Эволюция теории принятия решений. ЭВМ в принятии решений. Задача принятия решений Лекция 1 Введение. Предмет теории принятия решений. Эволюция теории принятия решений. ЭВМ в принятии решений. Задача принятия решений План: Введение. Предмет теории принятия решений 1. Предмет теории принятия

Подробнее

Методические рекомендации к оцениванию учебных достижений учащихся по экономике. Критерии оценивания теоретических знаний (устный ответ)

Методические рекомендации к оцениванию учебных достижений учащихся по экономике. Критерии оценивания теоретических знаний (устный ответ) УТВЕРЖДЕНО Научно-методическим советом Донецкого ИППО «29» января 2015 года протокол 1 Методические рекомендации к оцениванию учебных достижений учащихся по экономике При оценивании учебных достижений

Подробнее

УДК: Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана Актуальность проблемы. Постановка задачи и критерии сравнения вариантов

УДК: Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана Актуальность проблемы. Постановка задачи и критерии сравнения вариантов Методика оценивания результатов выбора оборудования проектируемых технологических комплексов машиностроительного производства # 10, октябрь 2014 Волчкевич И. Л., Прохоренкова Е. В. УДК: 658.512 Россия,

Подробнее

Использование нечетких множеств на платформе программы Matcad в процессе разработки цены продукта пищевой промышленности

Использование нечетких множеств на платформе программы Matcad в процессе разработки цены продукта пищевой промышленности УДК 664 Использование нечетких множеств на платформе программы Matcad в процессе разработки цены продукта пищевой промышленности Байченко А.А., Василенок В.Л. externalize@yandex.ru Санкт-Петербургский

Подробнее

Тема 1. Моделирование проблемной ситуации.

Тема 1. Моделирование проблемной ситуации. Тема 1. Моделирование проблемной ситуации. Постановка задачи принятия решений Каждый человек в течение своей жизни постоянно сталкивается с ситуациями, которые требуют от него принятия решения «как поступить».

Подробнее

ОСОБЕННОСТИ ПОРТФЕЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

ОСОБЕННОСТИ ПОРТФЕЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ОСОБЕННОСТИ ПОРТФЕЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ Обухова С.В., Федотова Г.В. Волгоградский государственный технический университет Волгоград, Россия FEATURES OF PORTFOLIO OPTIMIZATION Obukhov SV, Fedotov, GV Volgograd

Подробнее

Проверка статистической гипотезы о математическом ожидании нормального распределения при известной дисперсии.

Проверка статистической гипотезы о математическом ожидании нормального распределения при известной дисперсии. Проверка статистической гипотезы о математическом ожидании нормального распределения при известной дисперсии. Пусть имеется нормально распределенная случайная величина N,, определенная на множестве объектов

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СООТВЕТСТВИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ ВЫПОЛНЯЕМЫМ ФУНКЦИЯМ ЭКОНОМИСТА

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СООТВЕТСТВИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ ВЫПОЛНЯЕМЫМ ФУНКЦИЯМ ЭКОНОМИСТА Вестник Челябинского государственного университета. 2011. 16 (231). Экономика. Вып. 32. С. 44 48. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СООТВЕТСТВИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ ВЫПОЛНЯЕМЫМ ФУНКЦИЯМ ЭКОНОМИСТА Рассматриваются проблемы

Подробнее

Бочков A.В., Ушаков И.A.

Бочков A.В., Ушаков И.A. Функциональная безопасность. Теория и практика Бочков A.В., Ушаков И.A. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ, ПРЕДНАЗНАЧЕННЫХ ДЛЯ ЗАЩИТЫ ОБЪЕКТОВ КРИТИЧЕСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ОТ ТЕРРОРИСТИЧЕСКИХ АТАК НА

Подробнее

Применение метода аналитической иерархии к задаче выбора старосты учебной группы

Применение метода аналитической иерархии к задаче выбора старосты учебной группы Применение метода аналитической иерархии к задаче выбора старосты учебной группы Шкаберина Гузель Шарипжановна ст. преподаватель кафедры информационных технологий, Сибирский государственный технологический

Подробнее

Международная научная лаборатория по внедрению нечетко-множественных подходов в экономических исследованиях

Международная научная лаборатория по внедрению нечетко-множественных подходов в экономических исследованиях Формулировка модели идентификации налогоплательщиков на основе системы нечеткого вывода Гонохова В.А., аспирант ДВГТУ Задача отбора налогоплательщиков, требующих дополнительных мер налогового контроля

Подробнее

РАЗРАБОТКА ИС ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА БИРЖЕ FOREX DEVELOPMENT OF INFORMATION SYSTEM OF DECISION SUPPORT FOR FOREX EXCHANGE

РАЗРАБОТКА ИС ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА БИРЖЕ FOREX DEVELOPMENT OF INFORMATION SYSTEM OF DECISION SUPPORT FOR FOREX EXCHANGE Тищенко Александр Сергеевич студент группы ИС-05 Научный руководитель: Степанян Иван Викторович доц., к.т.н. Московский государственный горный университет РАЗРАБОТКА ИС ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА БИРЖЕ

Подробнее

Оценка реализуемости программ инновационного развития. предприятий оборонно-промышленного комплекса

Оценка реализуемости программ инновационного развития. предприятий оборонно-промышленного комплекса 13 Оценка реализуемости программ инновационного развития предприятий оборонно-промышленного комплекса* 2012 И.Е. Караваев кандидат экономических наук, доцент Министерство промышленности и торговли Российской

Подробнее

Повышение качества данных с использованием методики поиска аномалий на примере Портала открытых данных правительства

Повышение качества данных с использованием методики поиска аномалий на примере Портала открытых данных правительства Повышение качества данных с использованием методики поиска аномалий на примере Портала открытых данных правительства Москвы # 08, август 2014 Кузовлев В. И., Орлов А. О. УДК: 004.052.42 Россия, МГТУ им.

Подробнее

Лекция 7 Классификация задач и методов принятия решений План Классификация задач принятия решений Задачи принятия решений в условиях определенности.

Лекция 7 Классификация задач и методов принятия решений План Классификация задач принятия решений Задачи принятия решений в условиях определенности. Лекция 7 Классификация задач и методов принятия решений План 1. Классификация задач принятия решений 2. Классификация методов принятия решений 3. Характеристика методов теории полезности Классификация

Подробнее

) называется матрицей последствий (возможных решений, выигрышей).

) называется матрицей последствий (возможных решений, выигрышей). Тема 2. Количественные характеристики и схемы оценки рисков в условиях неопределенности Лекция 1 (2 часа) 1. Матрицы последствий и матрицы рисков. 2. Анализ связанной группы решений в условиях полной неопределенности

Подробнее

ПРИМЕНЕНИЕ ПОДХОДОВ ХАРТЛИ И ШЕННОНА К ЗАДАЧАМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

ПРИМЕНЕНИЕ ПОДХОДОВ ХАРТЛИ И ШЕННОНА К ЗАДАЧАМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ УДК 612.391; 519.72 ПРИМЕНЕНИЕ ПОДХОДОВ ХАРТЛИ И ШЕННОНА К ЗАДАЧАМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ А.С. Дулесов, Е.А. Ускова ГОУ ВПО «Хакасский государственный университет им. Н.Ф.

Подробнее

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа 55 3 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 3 Постановка задачи регрессионного анализа Экономические показатели функционирования предприятия (отрасли хозяйства) как правило представляются таблицами статистических данных:

Подробнее

СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ ФАКТОРОВ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ТРЕБОВАНИЙ К ПРОГРАММНЫМ ПРОДУКТАМ И ПРОЕКТАМ

СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ ФАКТОРОВ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ТРЕБОВАНИЙ К ПРОГРАММНЫМ ПРОДУКТАМ И ПРОЕКТАМ 5258 УДК 004.414.3 СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ ФАКТОРОВ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ТРЕБОВАНИЙ К ПРОГРАММНЫМ ПРОДУКТАМ И ПРОЕКТАМ В.Е. Гвоздев Уфимский государственный авиационный технический университет Россия, 450000, Уфа,

Подробнее

Экономика и управление

Экономика и управление ЭКСПЕРТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА И ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ РЕГИОНАЛЬНЫМ РАЗВИТИЕМ А. В. ТИТОВ, кандидат технических наук, доцент Московский государственный технический университет им.

Подробнее

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 1. Айзераман М. А. Динамический поход к анализу структур, описываемых графами (основы графодинамики) / М. А. Айзераман, Л. А. Гусев, С. В. Петров, И. М. Смирнов // Автоматика

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ВЫБОРА АЛЬТЕРНАТИВ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ОПЕРАТИВНО-РОЗЫСКНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ВЫБОРА АЛЬТЕРНАТИВ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ОПЕРАТИВНО-РОЗЫСКНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Е.А. Пастушкова, ГУВД по Воронежской области МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ВЫБОРА АЛЬТЕРНАТИВ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ОПЕРАТИВНО-РОЗЫСКНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ MATHEMATICAL METHODS

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЯДЕРНОЙ ОЦЕНКИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЯДЕРНОЙ ОЦЕНКИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЯДЕРНОЙ ОЦЕНКИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ А.В. Антонов, Н.Г. Зюляева, В.А. Чепурко В настоящее время особую актуальность имеют вопросы обеспечения надежного функционирования объектов ядерной

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ. 1. Кафедра Искусств, сервиса и туризма. Количество этапов формирования компетенций (разделы, темы дисциплины)

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ. 1. Кафедра Искусств, сервиса и туризма. Количество этапов формирования компетенций (разделы, темы дисциплины) ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ для проведения промежуточной аттестации обучающихся по дисциплине (модулю): Общие сведения 1. Кафедра Искусств, сервиса и туризма 2. Направление подготовки 3. Дисциплина (модуль)

Подробнее

ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР. Задачи выбора в условиях неопределенности

ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР. Задачи выбора в условиях неопределенности ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР Задачи выбора в условиях неопределенности Имеется набор возможных исходов y Y, из которых один окажется совмещенным с выбранной альтернативой, но с какой именно в момент выбора неизвестно,

Подробнее

Облакова А.В. Финансовая академия при Правительстве РФ Алгоритм применения имитационного моделирования в риск-анализе инвестиционных проектов сферы

Облакова А.В. Финансовая академия при Правительстве РФ Алгоритм применения имитационного моделирования в риск-анализе инвестиционных проектов сферы Облакова А.В. Финансовая академия при Правительстве РФ Алгоритм применения имитационного моделирования в риск-анализе инвестиционных проектов сферы сотовой связи Рынок мобильной связи в настоящее время

Подробнее

моделей для анализа и прогнозирования развития экономических процессов и систем. Данный подход предполагает необратимое развитие

моделей для анализа и прогнозирования развития экономических процессов и систем. Данный подход предполагает необратимое развитие БЕРКЕ В.С. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет», г. Владивосток МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ НА ТЕРРИТОРИИ

Подробнее

А.В. Гукасов Теоретические основы анализа внешней политики современных государств

А.В. Гукасов Теоретические основы анализа внешней политики современных государств А.В. Гукасов Теоретические основы анализа внешней политики современных государств В условиях глобализации отдельно взятое государство не может существовать обособленно, поскольку для обеспечения устойчивого

Подробнее

ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ Исследование операций Определение Операция - мероприятие, направленное на достижение некоторой цели, допускающее несколько возможностей и их управление Определение Исследование операций совокупность математических

Подробнее

Принятие решения и способность управлять рисками. М.И. Рылов

Принятие решения и способность управлять рисками. М.И. Рылов Принятие решения и способность управлять рисками М.И. Рылов Фактически всегда получается так, что вероятность аварий гораздо больше, чем считается проектировщиками. (А.Д.Сахаров) Парадокс анализа решений,

Подробнее

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ Суровова М.А. Научный руководитель: к.э.н., доц. Седаш Т.Н. Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации Проводя анализ эффективности инвестиционных

Подробнее

Казаков О.Л., Миненко C.Н., Смирнов Г.Б. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие. М.: МГИУ, 2006.

Казаков О.Л., Миненко C.Н., Смирнов Г.Б. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие. М.: МГИУ, 2006. Казаков О.Л., Миненко C.Н., Смирнов Г.Б. Экономико-математическое моделирование: Учебно-методическое пособие. М.: МГИУ, 2006. (Аннотация) В пособии изложены основные положения курса «Экономикоматематическое

Подробнее

ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА БАЛЬНЕОЛОГИЧЕСКОЙ КУРОРТНОЙ ТЕРРИТОРИИ

ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА БАЛЬНЕОЛОГИЧЕСКОЙ КУРОРТНОЙ ТЕРРИТОРИИ NovaInfo.Ru - 47, 2016 г. Экономические науки 1 ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА БАЛЬНЕОЛОГИЧЕСКОЙ КУРОРТНОЙ ТЕРРИТОРИИ Гришин Игорь Юрьевич Тимиргалеева Рена Ринатовна Современная рыночная экономика характеризуется

Подробнее

ФОРМИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОЙ МОДУЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ ГИБКОЙ КОРПОРАТИВНОЙ СИСТЕМЫ N.O.

ФОРМИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОЙ МОДУЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ ГИБКОЙ КОРПОРАТИВНОЙ СИСТЕМЫ N.O. Н. О. Куралесова ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОЙ МОДУЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ ГИБКОЙ КОРПОРАТИВНОЙ СИСТЕМЫ N.O. Kuralesova FEATURES OF FORMING THE EFFECTIVE MODULAR ORGANIZATIONAL STRUCTURE

Подробнее

Егоров А.В., Львова М.С. НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ И НЕЧЕТКИЕ РЕЛЯЦИОННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ. Таганрогский Технологический Институт Южного Федерального Университета

Егоров А.В., Львова М.С. НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ И НЕЧЕТКИЕ РЕЛЯЦИОННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ. Таганрогский Технологический Институт Южного Федерального Университета Егоров А.В., Львова М.С. НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ И НЕЧЕТКИЕ РЕЛЯЦИОННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ. Таганрогский Технологический Институт Южного Федерального Университета В докладе даются основные определения понятий нечетких

Подробнее

Educational Technology & Society 10(1) 2007 ISSN Методика тестирования знаний и устранение случайных ошибок.

Educational Technology & Society 10(1) 2007 ISSN Методика тестирования знаний и устранение случайных ошибок. Educational Technology & Society 0() 2007 ISSN 436-4522 Методика тестирования знаний и устранение случайных ошибок. Кузнецов А.В. кафедра прикладных информационных технологий Саратовский государственный

Подробнее