Современные проблемы статистического моделирования

Цели и задачи дисциплины

ЦЕЛИ 1. Целью преподавания дисциплины является формирование у студентов теоретических знаний по применению методов и моделей исследования операций в процессе подготовки и принятия управленческих решений в организационно-экономических, производственных и технических системах, т.е. тех инструментов, с помощью которых в современных условиях формируются и анализируются варианты принятия решений. Приобретение навыков в формализации практических проблем в виде задач линейного программирования. 2. Знакомство с современным состоянием и проблемами математического моделирования, в том числе с использованием статистических методов. 3. Знакомство с функционированием наиболее популярных программных средств, используемых для решения задач моделирования, планирования и управления и приобретение практических навыков работы с ними. ЗАДАЧИ 1. Привить студентам практические навыки в изучении и анализе современных достижений и проблем математического моделирования. 2. Ознакомление с основами процесса принятия решений; обучение теории и практике принятия решений в современных условиях. В ходе изучения дисциплины студент приобретает необходимые первоначальные знания для решения следующих ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАДАЧ: - разработка и совершенствование вероятностных статистических методов анализа массовых количественных данных в конкретных предметных областях; - статистическое моделирование и прогнозирование последствий выявленных статистических закономерностей в конкретных предметных областях; - организация эффективной системы распространения статистической информации, включая взаимодействие со средствами массовой информации.

Краткое содержание дисциплины

Современное состояние методов линейного программирования. Современное состояние методов выпуклой оптимизации. Современное состояние методов дискретной оптимизации. Исследование операций и круг решаемых задач. Постановка и классификация задач оптимизации. Условия существования глобального решения. Теория линейного программирования. Симплекс-метод. Нахождение базисного решения. Нелинейное программирование. Элементы выпуклого анализа. Условия первого и второго порядка оптимальности в задаче безусловной оптимизации и задаче с ограничениями-равенствами (принцип Лагранжа). Условия первого и второго порядка оптимальности в задаче безусловной оптимизации в задаче со смешанными ограничениями (условия Каруша-Куна-Таккера). Метод улучшения стационарной стратегии. Методы дискретной оптимизации. Многоэкстремальные задачи. Построение эконометрической модели

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать: