АКАДЕМИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ПРЕЗИДЕНТЕ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
УТВЕРЖДЕНО
Проректором по учебной работе
18.06.2010
Регистрационный № УД-15 Пп_/уч.
УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Ситуационный анализ и моделирование управленческих решений специальности переподготовки 1-26 03 71 Управление государственными информационными ресурсами квалификация специалист в области управления в соответствии с типовым учебным планом переподготовки, утвержденным 06.01.2011, регистрационный № 25-11/333.
Минск 2010 2 Разработчики программы:
А.С.Гринберг, профессор кафедры экономико-математических методов управления, доктор технических наук, профессор;
Б.В.Новыш, доцент кафедры экономико-математических методов управления, кандидат физико-математических наук, доцент;
В.К.Шешолко, доцент кафедры экономико-математических методов управления, кандидат физико-математических наук, доцент.
Рекомендована к утверждению:
Кафедрой экономико-математических методов управления (протокол № 10 от 12.05.2010);
Учебно-методической комиссией факультета переподготовки Института государственной службы (протокол № 6 от 31.05.2010);
Научно-методическим советом Академии управления при Президенте Республики Беларусь (протокол № 7 от 17.06.2010).
I. ВВЕДЕНИЕ Учебная программа по дисциплине «Ситуационный анализ и моделирование управленческих решений» разработана для слушателей Института государственной службы Академии управления при Президенте Республики Беларусь специальности переподготовки 1-26 03 71 «Управление государственными информационными ресурсами».
Основными целями изучения дисциплины являются:
ознакомление слушателей с современными концепциями, принципами и методами математического моделирования проблемных ситуаций, возникающих в процессе подготовки и принятия решений по планированию и управлению в организационных, производственных и социально-экономических системах;
приобретение слушателями знаний и практических навыков по организации процесса моделирования проблемных ситуаций с целью получения обоснованных рекомендаций для принятия управленческих решений;
изучение специфики и особенностей формирования моделей проблемных ситуаций, принципов и способов выбора и/или разработки методов поиска оптимальных управленческих решений на базе математических моделей, а также программных средств, реализующих эти методы.
В целях формирования современных социально-профессиональных компетенций слушателей при проведении практических занятий используются активные формы обучения: коммуникативные, игровые технологии и имитационное моделирование процесса разрешения управленческих ситуаций.
Основные задачи дисциплины:
ознакомление с современными методами ситуационного анализа проблемных ситуаций и особенностями процессов принятия управленческих решений в организационных, производственных и социально-экономических системах;
ознакомление с основными этапами ситуационного анализа;
ознакомление с классификацией, основными этапами и особенностями построения математических моделей проблемных ситуаций;
ознакомление с особенностями анализа проблемных ситуаций в условиях риска и неопределенности;
изучение основных методов принятия решений в условиях многокритериальности;
ознакомление с системами поддержки принятия решений и особенностями различных классов таких систем.
В результате освоения дисциплины «Ситуационный анализ и моделирование управленческих решений» слушатель должен знать:
ключевые понятия и основные положения ситуационного анализа и моделирования процессов принятия решений в сложных проблемных ситуациях;
методологию и основные этапы ситуационного анализа и моделирования управленческих решений в организационных, производственных и социальноэкономических системах;
основные этапы построения математических моделей проблемных ситуаций и классификацию моделей;
особенности информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений;
основные подходы к принятию решений в условиях определенности, риска, неопределенности и многокритериальности;
структуру и схемы функционирования систем поддержки принятия решений;
основные задачи, решаемые при разработке специализированных систем поддержки принятия решений;
уметь:
организовать ситуационный анализ проблемных ситуаций, возникающих при принятии управленческих решений в своей предметной области;
формировать концептуальные модели ситуаций;
анализировать и использовать результаты ситуационного анализа проблемных ситуаций при принятии и реализации управленческих решений;
приобрести навыки:
проведения ситуационного анализа проблемных ситуаций при выборе управленческих решений в организационных и производственных системах;
построения концептуальных и математических моделей;
поиска рациональных управленческих решений с использованием универсальных систем поддержки принятия решений.
понимания неразрывной связи безопасности с жизненно важными интересами, реальными и потенциальными угрозами этим интересам;
использования знаний о сущности и социальной роли безопасности для решения конкретных задач защиты личности, общества и государства;
оценки конкретных ситуаций, обоснования рациональных способов их разрешения и программирования собственных действий по обеспечению безопасности объектов.
Учебная программа дисциплины рассчитана на 100 часов, из них 50 аудиторных часов. Примерное распределение учебных часов по видам занятий: 26 часов – лекции, 10 часов – лабораторные занятия, 10 часов – ситуационное моделирование, 4 часа - конференция.
Программа предусматривает выполнение курсовой работы с целью приобретения навыков формализации и решения практических задач управления с привлечением методологии ситуационного анализа и использования экономикоматематических методов и моделей.
II. СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ
Тема 1. Ситуационный анализ и моделирование процессов принятия решений Предмет, назначение и роль ситуационного анализа. Основная база ситуационного анализа; математическое, программное и информационное обеспечение ситуационного анализа. Типовой состав ядра группы специалистов для ситуационного анализа; роль различных специалистов.Основные этапы ситуационного анализа и формализации процессов принятия решений. Концептуальная постановка проблемы, построение математической модели, разработка методов и средств анализа ситуаций по ее математической модели, информационное обеспечение моделей, проверка модели и методов на эффективность, внедрение разработанных методов ситуационного анализа при решении конкретных проблем.
Тема 2. Построение математических моделей проблемных ситуаций при их ситуационном анализе Основные компоненты математической модели проблемной ситуации. Основные способы представления функциональных зависимостей и целей управления. Роли различных специалистов на этапе построение математической модели.
Нечеткие множества, лингвистические переменные и их использование при математическом моделировании проблемных ситуаций.
Адекватность модели и факторы, влияющие на эффективность использования математической модели в конкретной проблемной ситуации. Способы упрощения математических моделей (редукция переменных и/или ограничений, упрощение функциональных зависимостей, агрегирование переменных, декомпозиция).
Информационное обеспечение математических моделей. Роль статистического анализа в информационном обеспечении моделей.
Тема 3. Классификация математических моделей проблемных ситуаций Классификация математических моделей проблемных ситуаций по формальным признакам: по масштабному фактору, числу управляемых переменных и наличию ограничений, информированности о параметрах ситуации, влиянию временного параметра, числу этапов принятия решений, числу количественных целей.
Предметная классификация математических моделей проблемных ситуаций: модели планирования и управления производством, календарного планирования, транспортных проблем, маршрутизации, распределения ресурсов, управления запасами, банковской деятельности, развития народного хозяйства. Примеры моделей проблемных ситуаций, возникающих при управлении различными производственными и организационными системами.
Тема 4. Принятие решений при различной информированности о проблемной ситуации Особенности математических моделей проблемных ситуаций в зависимости от степени информированности о параметрах этих ситуаций. Основные подходы к принятию решений в условиях определенности.
Основные подходы к принятию решений в условиях риска. Байесовский подход. Учет случайных параметров в целевой функции и ограничениях.
Тема 5. Принятие решений в условиях неопределенности Основные виды неопределенных факторов (отсутствие информации, “природная” неопределенность, “несовпадением интересов”, наличие нескольких целей). Подходы к принятию решений в этих ситуациях. Моделирование по схеме «игры с природой», методы качественного оценивания и интерпретации моделирования решений. Метод сценариев, метод экспертных оценок, методы попарного и последовательного сравнения вариантов (метод Черчмена-Акофа). Метод Дельфи, метод морфологического анализа.
Тема 6. Принятие решений в условиях многокритериальности Основные подходы к принятию решений в условиях многокритериальности.
Методы ведущего критерия. Методы построения обобщающего критерия типа свертки. Методы последовательных уступок, методы целевого, линейного и динамического программирования. Принцип гарантированного результата. Интерактивные методы. Многомерное шкалирование. Шкалы номинальные, порядковые, интервальные, разностей. Способы нормализации весов критериев.
Построение множества Парето и выбор неулучшаемого множества частных критериев.
Тема 7. Универсальные системы поддержки принятия решений Методы декомпозиции сложных систем. Агрегирование систем. Типизация основных задач систем поддержки принятия решений. Универсальные и специализированные системы. Основные компоненты систем поддержки принятия решений и общие схемы их функционирования. Методы типизации компонент сложных систем. Типизация баз данных, реляционная алгебра для описания данных. Нормальные формы данных (1НФ, 2НФ, 3НФ). Обобщенные универсальные критерии принятия решений. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица, крайнего пессимизма Вальда (W-критерий), максиминный критерий крайнего оптимизма (М-критерий). Сравнительный анализ критериев различного типа.
Тема 8. Специализированные системы поддержки принятия решений Назначение и основные задачи, решаемые с помощью специализированных систем поддержки принятия решений. Структурно-функциональная схема специализированных систем поддержки принятия решений. Основные задачи специализированных систем поддержки принятия решений (СППР). Ролевые принципы построения СППР. Основные роли лиц, принимающих решения. Специальные методы теории игр в СППР в чистых и смешанных стратегиях. Условия существования чистых и смешанных игровых стратегий, оптимальных относительно выигрышей. Антагонистические, коалиционные игры. Игры с непротивоположными интересами в условиях СППР.
III. МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ТЕКУЩЕЙ И ИТОГОВОЙ АТТЕСТАЦИИ
Предмет и роль ситуационного анализа.Основные принципы ситуационного анализа.
Математическое обеспечение ситуационного анализа.
Программное обеспечение ситуационного анализа.
Типовой состав ядра группы специалистов для ситуационного анализа в определенной социально-экономической или технической системе.
6. Основная роль ЛПР (лица принимающего решение) в ситуационном анализе конкретной социально-экономической или технической системы.
7. Основная роль специалистов различных областей в ситуационном анализе конкретной социально-экономической или технической системы.
8. Основные математические дисциплины, используемые в ситуационном анализе.
9. Основные этапы ситуационного анализа проблемы.
10.Основные задачи и результат этапа концептуальной постановки проблемы.
11.Роль специалистов различных областей при концептуальной постановке проблемы при ситуационном анализе социально-экономической или технической системы.
12.Основные этапы построения математической модели социальноэкономической или технической системы при ее ситуационном анализе.
13.Роль специалистов различных областей в построение математической модели социально-экономической или технической системы при ее ситуационном анализе.
14.Основные компоненты математической модели социально-экономической или технической системы при ее ситуационном анализе и их назначение.
15.Виды и способы представления целей в математических моделях социально-экономических или технических систем при их ситуационном анализе.
16.Аналитические и алгоритмические математические модели ситуационного анализа.
17.Адекватность математической модели социально-экономической или технической системы при ее ситуационном анализе.
18.Факторы, влияющие на эффективность использования той или иной математической модели в конкретной проблемной ситуации.
19.Основные способы упрощения математических моделей проблемных ситуаций (замена дискретных переменных непрерывными и наоборот, замена стохастических неуправляемых переменных их осреднеными значениями, агрегирование переменных, декомпозиция моделей, релаксация переменных и ограничений и др.).
20.Роль информационное обеспечение математических моделей проблемных ситуаций при их использовании в принятии решений.
21.Основные задачи этапа разработки информационного обеспечения математических моделей проблемных ситуаций.
22.Автоматизация информационного обеспечения математических моделей проблемных ситуаций.
23.Основные задачи этапа разработки методов и средств анализа проблемной ситуации по ее математической модели.
24.Основные этапы разработки методов и средств анализа проблемной ситуации по ее математической модели.
25.Основные методы анализа проблемной ситуации по ее математической модели.
26.Основные методы поиска значений управляемых переменных модели, оптимизирующих ее целевые функции при выполнении всех ограничений.
27.Основные классификационные признаки математических моделей проблемных ситуаций.
28.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по масштабному фактору, 29.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по числу и виду управляемых переменных, 30.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по наличию ограничений, 31.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по виду целевых функций и ограничений, 32.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по информированности о параметрах ситуации, 33.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по учету влияния временного параметра, 34.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по числу этапов принятия решений, 35.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по числу количественных целей, 36.Классификация математических моделей проблемных ситуаций по предметной области применения моделей.
37.Особенности математических моделей проблемных ситуаций в зависимости от степени информированности о параметрах этих ситуации.
38.Основные подходы к принятию решений в условиях риска.
39.Суть байесовского подхода к принятию решений в условиях риска.
40.Основные виды неопределенных факторов.
41.Основные подходы к принятию решений в условиях неопределенности.
42.Суть принципа 43.гарантированного результата (минимакса/максимина) Вальда, 44.минимаксного сожаления Севиджа, 45.пессимизма-оптимизма Гурвица.
46.Принятие решений в условиях противоречия интересов на базе теории игр.
47.Основные этапы решения многокритериальных задач.
48.Нормализация частных критериев.
49.Учет приоритетов частных критериев.
50.Выбор принципа оптимальности (схемы компромисса).
51.Парето оптимальные решения многокритериальных задач. Область компромиссов.
52.Основные подходы к принятию решений в условиях многокритериальности.
53.Основные способы сведение многокритериальной задачи к однокритериальной 54.Метод главного критерия.
55.Метод обобщенного критерия.
56.Метод последовательных уступок.
57.Метод целевого программирования.
58.Метод гарантированного результата.
59.Назначение и роль систем поддержки принятия решений (СППР) в информационных технологиях управления.
60.Основные задачи, решаемые СППР.
61.Классификация СППР.
62.Основные компоненты подсистем подготовки рекомендаций по оптимальным управленческим решениям в универсальных СППР.
63.Основные компоненты подсистем подготовки рекомендаций по оптимальным управленческим решениям в специализированных СППР.
64.Основные задачи, решаемые при создании специализированных СППР.
Экономико-математические модели управления запасами Экономико-математические модели систем снабжения Экономико-математические модели спроса и потребления Экономико-математические модели поведения потребителя.
Экономико-математические модели производственной деятельности предприятия.
6. Экономико-математические модели производства.
7. Экономико-математические модели различных видов рынка 8. Экономико-математические модели национального дохода, экономического роста, делового цикла.
9. Экономико-математические модели потребления на основе регрессионного анализа 10.Основы регрессионного анализа и его применение в экономикоматематическом моделировании потребления.
11.Эконометрические модели в макроэкономике (функция Кобба-Дугласа, производственные функции с постоянной эластичностью замещения, макромодель Клейна) 12.Экономико-математические модели равновесного производства 13.Экономико-математические модели межотраслевого баланса 14.Анализ ЭММ, построенных на основе линейного программирования 15.Динамические модели межотраслевых связей 16.Экономико-математические модели основных операций менеджмента 17.Экономико-математические модели линейного программирования в операциях менеджмента 18.Экономико-математические модели, использующие аппарат теории игр.
19.Теория игр и экономико-математическое моделирование 20.Экономико-математические методы сетевого планирования и управления 21.Экономико-математические модели оптимизации производственного плана предприятия 22.Экономико-математические модели и методы анализа инвестиционных 23.Экономико-математические модели в управлении финансовыми активами 24.Экономико-математическое моделирование оптимального управления финансовыми активами 25.ЭММ статической оптимизации в теории общего равновесия 26.ЭММ статической оптимизации экономических процессов (экономика благосостояния) 27.ЭММ задачи целевого программирования 28.Решение задач векторной оптимизации методом свертки системы показателей эффективности 29.ЭММ задачи оптимизации комплекса производственных операций по 30.ЭММ задачи оптимизации проекта по стоимости 31.ЭММ задач принятия решений в условиях неопределенности 32.ЭММ задач принятия решений в экономической сфере с учетом фактора 33.Решение задач векторной оптимизации методом последовательных уступок 34.ЭММ задач сетевого планирования в условиях неопределенности 35.ЭММ задачи инвестирования проектов 36.Игровые модели теории принятия решений 37.Имитационное моделирование инвестиционных проектов.
38.ЭММ в управлении финансовыми активами 39.ЭММ задачи оптимизации портфеля ценных бумаг 40.ЭММ предельной производительности. Изокванты.
41.ЭММ задач векторной оптимизации методом ведущего критерия IV. СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
2 Фрейдина, Е.В. Исследование систем управления: учеб. пособие / Е.В. Фрейдина; под ред. Ю.В. Гусева. – М.: ОМЕГА-Л, 2009. – 368 с.
3 Барсегян, А.А. Технологии анализа данных. Data Mining, Text Mining, Visual Mining, OLAP/ А.А. Барсегян [и др.]. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384 с.
Никифоров, В.Е. Проблемная ситуация и проблема: генезис, структура, функции / В.Е. Никифоров. – Рига: Балтийский русский институт, 2003. – 264 с.
5 Поспелов, Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика / Д.А. Поспелов.
– М.: Наука. 1986. – 288 с.
6 Анфилатов, В.С. Системный анализ в управлении учеб. пособие / В.С. Анфилатов [и др.]; под ред. А.А. Емельянова. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 7 Дрогобыцкий, И.Н. Системный анализ в экономике: учеб. пособие / И.Н. Дрогобыцкий. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 512 с.
8 Валдайцев, С.В. Оценка бизнеса: учебник / С.В. Валдайцев. – М.: Проспект, 2003. –352 с.
«