Методы оптимизации и принятия решений

Цели и задачи дисциплины

Цель курса: сформировать у обучающихся системное понимание и практические навыки применения современных математических методов оптимизации и качественных подходов для анализа сложных ситуаций, обоснования и принятия эффективных управленческих решений в условиях различных сред (определенности, риска, неопределенности, конфликта). Задачи курса: освоить теоретические основы и математический аппарат ключевых классов задач оптимизации: линейного, нелинейного, целочисленного и динамического программирования; сформировать умение строить формальные модели (экономико-математические, сетевые, модели управления запасами, СМО, игровые) для анализа типовых управленческих проблем; изучить эвристические методы и технологию процесса принятия решений (ПР): от диагностики проблем и генерации альтернатив до их оценки и выбора в условиях риска и неопределенности; развить навык выбора адекватного метода решения (количественного или качественного) в зависимости от специфики управленческой ситуации, доступности информации и типа решаемой задачи; научиться интерпретировать результаты математических расчетов и моделей в контексте практических управленческих рекомендаций.

Краткое содержание дисциплины

Курс состоит из двух разделов. Первый раздел посвящен математическим методам оптимизации. В нем изучаются основы математического программирования: постановка задач, линейное программирование (симплекс-метод, транспортная задача), целочисленное программирование, нелинейная оптимизация (методы множителей Лагранжа, Куна-Таккера), вариационное исчисление и численные методы поиска экстремума. Этот блок дает аппарат для поиска количественно наилучшего решения при четко заданных критериях и ограничениях. Второй раздел фокусируется на теории и практике принятия управленческих решений (ПУР). Рассматривается полный цикл принятия управленческих решений: от классификации решений и диагностики проблем с помощью методов «Дельфи» и «мозгового штурма» до выбора альтернатив в условиях неопределенности (критерии Вальда, Сэвиджа). Акцент делается на понимании среды принятия управленческих решений и выборе адекватного инструментария для ее условий. Изучаются специальные модели для поддержки решений: сетевое планирование, управление запасами, теория массового обслуживания (СМО), теория игр для анализа конфликтов, динамическое и многокритериальное программирование.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-13 Способен использовать методы и инструменты анализа данных