7. После построения всех таблиц можно определить оптимальный план распределения ресурсов, начиная с последнего этапа. Из таблицы F определяем, что максимальная прибыль при распределении ресурсов между 4-мя предприятиями составляет 203.
По таблице S(400), находим, что максимальная прибыль за весь рассматриваемый период, равная 203, получается, если 4-му предприятию выделить 160 ресурсов, а остальным 3-м – 240 ресурсов.
Возвращаемся к таблице F и определяем, что оптимальное распределение 240 ресурсов между 3мя предприятиями приносит прибыль, равную 130.
Далее переходим к таблице S(240), которая отражает распределение 240 ресурсов между 3-им предприятием и группой из 2-х предприятий (т.е. нас интересует распределение внутри группы из 3-х предприятий – столбец Z3+F2), и определяем, что прибыль в 130 единиц может быть получена, если 240 ресурсов целиком отдать 3-му предприятию.
7. Таким образом, оптимальное распределение ресурсов между 4-мя предприятиями при заданных условиях следующее:
- предприятию 1 – 0 рес;
- предприятию 2 – 0 рес;
- предприятию 3 – 240 рес;
- предприятию 4 – 160 рес.
8. При другой постановке задачи может оказаться, что оптимальное распределение ресурсов подразумевает выделение ресурсов каждому предприятию. В этом случае процесс обратного анализа должен быть продолжен.
Защита расчетно-графической работы
Заключается в объяснении теоретических и алгоритмических моментов решения задачи, а также его экономического смысла.
Расчетно-графическая работа №6
Решение конечной матричной игры методом линейного программирования
Методические указания по выполнению работы в среде Microsoft Excel
Исходные данные
В качестве исходных данных взять таблицу перевозок из транспортной задачи в соответствии со своим вариантом. Пусть, например, дана следующая таблица.
|
B1
|
B2
|
B3
|
B4
|
Запас
|
A1
|
2
|
3
|
2
|
4
|
55
|
A2
|
5
|
3
|
4
|
2
|
35
|
A3
|
3
|
1
|
5
|
3
|
50
|
Потребность
|
25
|
30
|
70
|
10
|
|
Исключить из этой таблицы строку потребностей и столбец запасов и рассматривать оставшуюся часть таблицы как платежную матрицу конечной матричной игры. При этом Ai – чистая стратегия №i игрока А, Bj – чистая стратегия №j игрока В.
|
B1
|
B2
|
B3
|
B4
|
A1
|
2
|
3
|
2
|
4
|
A2
|
5
|
3
|
4
|
2
|
A3
|
3
|
1
|
5
|
3
|
Задача.
1. Определить цену игры.
2. Для каждого из игроков А и В определить оптимальные смешанные стратегии Sa = (p1,p2,...,pn) и Sb = (q1,q2,...,qn), где pi, qi – вероятности применения соответствующих чистых стратегий Ai и Bi.
Решить задачу средствами Excel. В качестве методического пособия по составлению математической модели, представляющей задачу теории игр в виде задачи линейного программирования, использовать прилагаемое пособие С.С. Саитгараева «Элементы теории игр» стр.35-39.
Из отчета должны быть ясно видны все шаги решения задачи.
Примечание
Если при правильно построенной математической модели решение, тем не менее, не будет сходиться, то можно поменять некоторые цифры платежной матрицы, оговорив при этом, что и как было изменено.
Защита расчетно-графической работы
Заключается в объяснении теоретических и алгоритмических моментов решения задачи, а также его экономического смысла.
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
Текущий контроль успеваемости для очной и заочной формы обучения
ВОПРОСЫ к зачету для очной и заочной формы обучения
Понятие «Интеллектуальная Информационная Система - ИИС». Истории и этапы развития исследований в области ИИ.
Современные направления разработки и сферы применения ИИС.
Основные понятия о технологии и методах решения задач в ИИС.
Характеристики наиболее известных инструментальных и программных средств построения ИИС.
Понятия «экспертная система» и «знания». Классификация, назначение и области применения ЭС.
Структура ЭС и функции, выполняемые ее компонентами.
Основные принципы построения программ ЭС, обеспечивающие технологию логического вывода в решения задач.
Основные этапы создания ЭС и инструментальные средства их разработки.
Понятие и значение категории знания в интеллектуальных информационных технологиях. Характеристики, определяющие классификацию знаний.
Формализованная модель знаний. Классификация и характеристики основных моделей знаний, используемых в современных ИИС.
Современные направления представления и формализации знаний в ИИС.
Логическая модель знаний и средствах ее построения (синтаксис и семантика языка логики).
Основные понятия и термины логического вывода в формальных системах: «формальная система», «исчисление», «аксиоматический метод», «правило вывода».
Методе резолюций в исчислении высказываний и исчислении предикатов.
Логические принципы построения и выполнения программы решения задачи на языке логического программирования Пролог.
Основы программирования на языке Visual Prolog.
Формализация недостоверных или неточных знаний: основные понятия, терминология, и характеристики.
Байесовский метод получения вывода решения задачи в системах ИИ
Основные положения аппарата нечеткой математики и виды функций принадлежности. Отличие операций выполняемых на базе правил нечеткой логики от операций для четких множеств.
Структура и принцип работы системы, построенной на базе нечеткой логики.
Основные положения аппарата нечеткой математики и виды функций принадлежности. Отличие операций выполняемых на базе правил нечеткой логики от операций для четких множеств.
Структура и принцип работы системы, Базы знаний и их классификация. Понятие адаптивной информационной системы.
Основные задачи, методы и стратегии получения и структурирования знаний при разработке ЭС.
Методы автоматизации разработки базы знаний.
Понятия «система управления знаниями» и «хранилище данных». Методы обработки данных в системах управления знаниями.
Принципы организации и функционировании мозга человека в сопоставлении их с принципами построения и функционирования современного компьютера.
Описание и схематическое изображение модели математических нейронов составляющих нейронную сеть.
Персептрон Ф. Розенблата и правила (алгоритмы) его обучения.
Направления практического использования нейросетевых технологий.
Основные алгоритмы поиска решения, используемые в искусственных нейронных сетях (обобщенное правило и правило обратного распространения ошибки).
Правило Хебба обучения нейронной сети.
Дельта-правило обучения нейронной сети.
Алгоритм обратного распространения ошибки.
Однослойные и многослойные нейронные сети.
Рекуррентные и самоорганизующиеся нейронные сети.
Вероятностные и обобщенно-регрессионные сети.
Этапы построения нейронной сети и методы ее обучения.
Направления практического использования нейросетевых технологий.
Основные алгоритмы поиска решения, используемые в искусственных нейронных сетях (обобщенное правило и правило обратного распространения ошибки).
Понятие «активационная функция». Виды активационных функций и их характеристики.
Модель нейронной сети Хопфильда.
Модель нейронной сети Кохонена. Правило обучения сети.
Саморганизующиеся карты Кохонена. Использование для мониторинга банковской системы.
Модель стохастического обучения нейронной сети. Последовательность шагов обучения.
Принципы организации нейронных сетей, имеющих сложные структуры. Их классификация и схемы.
Принципы проектирования и методы обучения нейронных сетей.
Понятие «активационная функция». Виды активационных функций и их характеристики.
Принципы организации нейронных сетей, имеющих сложные структуры. Их классификация и схемы.
Принципы проектирования и методы обучения нейронных сетей.
Искусственные нейронные сети. Области применения в экономике.
Эволюционное моделирование: история развития идей и эволюционных методов. Основные направления эволюционного моделирования.
Понятие генетического алгоритма: используемая терминология, основные отличия генетических алгоритмов от других алгоритмов оптимизации.
Генетический алгоритм отбора входных данных.
Мультиагентные системы (МАС): основные понятия и характеристики. Примеры применения МАС.
Мультиагентные системы поиска информации. Преимущества поисковых МАС перед традиционными средствами.
Понятие нейросетевой нечеткой системы и области ее преимущественного практического применения.
Функции принадлежности и логические операторы в нейросетевой нечеткой системе.
Особенности организации нечеткого вывода с использованием нейронных сетей.
Особенности алгоритма обучения нечеткого персептрона.
Аппаратная и программная реализация нейрокомпьютеров и нейронных сетей.
Назначение, основные характеристики и возможности моделирования прикладных задач с использованием программного пакета STATISTICA Neural Networks (STNN).
Решение задач анализа прогнозирования временного ряда в программном пакете STATISTICA.
Назначение, основные характеристики и возможности моделирования прикладных задач с использованием программного пакета MATLAB Neural Networks Toolbox.
Особенности и основные характеристики системы MATLAB и ее пользовательского интерфейса.
Основные направления и сферы применения нейрокомпьютеров.
Понятие, задачи и возможности консалтинга в управлении предприятием.
Особенности ЭС, используемой аналитиком в процессе управления предприятием.
Характеристика информационной структуры ЭС, предназначенной для решения задач управления предприятием.
Основные виды моделей и инструментальных средств, используемых в технологиях системного анализа.
Характеристики наиболее известных инструментальных и программных средств построения ИИС.
Дайте определения и поясните смысл понятий системного анализа: системы, элементы, связи, критерии, структуры, виды структур, классификация систем.
Приведите пример постановки задачи оптимизации. Укажите критерий оптимальности.
Дайте определения и поясните смысл понятий субъект управления, лицо принимающее решение (ЛПР), объект управления, альтернативы, критерии
Приведите постановку обобщенной транспортной задачи и укажите основные методы ее решения.
Приведите постановку задачи о назначениях и укажите основные методы ее решения.
Приведите примеры линейной, нелинейной и дискретной задач принятия решений
Назовите критерии сравнивания альтернатив при неопределенности исходов.
Укажите формулировку критерия принятия решений Байеса.
Укажите формулировку критерия принятия решений Лапласа.
Укажите формулировку критерия принятия решений Вальда.
Укажите формулировку критерия принятия решений Сэвиджа.
Укажите формулировку критерия принятия решений Гурвица.
Назовите достоинства и недостатки графического метода решения задачи линейного программирования.
Назовите достоинства и недостатки симплексного метода решения задачи линейного программирования.
Назовите достоинства и недостатки метода ветвей и границ решения задачи целочисленного программирования.
Назовите достоинства и недостатки метода оценки и проверки планов (PERT) решения задачи оптимизации сетевого графика.
Назовите достоинства и недостатки метода критического пути (CPM) решения задачи оптимизации сетевого графика.
Назовите подходы к решению задач в рамках множества Парето-оптимальных исходов
Назовите достоинства и недостатки метода аналитической иерархии решения многокритериальной задачи принятия решений.
Назовите достоинства и недостатки метода парных сравнений для многокритериальной оценки альтернатив.
Назовите достоинства и недостатки метода обработки мнений экспертов «Делфи».
ВОПРОСЫ к экзамену для очной и заочной формы обучения
Экономическая информационная система: определение, свойства, основные компоненты. Структура экономической информации.
Свойства и характеристики экономической информации.
Понятие, назначение и виды интеллектуальных систем.
Интеллектуальные информационные системы, их место и роль в экономике.
Архитектура и классификация ИИС экономического назначения
Состав обеспечивающих подсистем интеллектуальной ЭИС, их взаимосвязь между собой и с функциональными подсистемами.
Жизненный цикл интеллектуальной ЭИС
Интеллектуальные информационные технологии: понятие, виды и тенденции их развития
Внемашинное и внутримашинное информационное обеспечение интеллектуальных ЭИС
Классификация и кодирование экономической информации
Информационное обеспечение (ИО) интеллектуальных ЭИС: определение, назначение, основные составляющие и требования, предъявляемые к ИО.
Система классификации объектов: понятие, цели, требования.
Дайте сравнительную характеристику двух систем классификации объектов.
Назовите основные способы организации внутримашинного информационного обеспечения.
Приведите признаки классификации баз данных, баз знаний и баз целей.
Модель «Сущность-связь»: компоненты, достоинства.
Этапы проектирования интеллектуальных информационных систем.
Логические модели при проектировании баз данных и знаний: сущность, достоинства, недостатки.
Реляционная модель данных и знаний: сущность, достоинства, недостатки.
Прикладное программное обеспечение: понятие, назначение.
Технологическая операция: понятие, основные виды.
Технологический процесс: понятие, классификация.
Архитектура и требования, предъявляемые к корпоративной сети банка. Корпоративная сеть банка: понятие и назначение.
Электронная цифровая подпись: понятие и назначение, компоненты.
Опишите основные типы нейронных сетей.
Нейросетевые технологии: понятие, назначение, особенности.
Экспертные системы: понятие, назначение, особенности, классификация.
Структура экспертных систем.
«Хранилище данных» и его использование в корпоративных информационных системах.
В чем особенности технологии «хранилище данных»?
Опишите концептуальную модель хранилища данных.
Дайте определение «хранилища данных» и «витрины данных». В чем их отличие?
Электронный документооборот: понятие, основные принципы и технология применения.
Управляющие информационные системы и перспективы их развития.
Системы поддержки принятия решений.
Экспертные системы и направления их развития.
Нейросетевые технологии в финансо-экономической деятельности.
Системы оперативного анализа данных (OLAP-системы): концепции и технологии.
Принципы оперативной аналитической обработки данных OLAP.
Автоматизированное проектирование экономических информационных систем (CASE-технологии).
CASE-технологии: сущность, достоинства, недостатки.
Основные режимы обработки информации в локальных и глобальных сетях.
Технологический процесс обработки информации в ЭИС: понятие, классификация и виды.
Способы обработки данных и знаний.
Централизованная, децентрализованная и распределенная обработка данных и знаний.
Клиент-серверная архитектура: основные варианты.
Технология «клиент-сервер»: основные понятия и модели ее реализации.
Программные средства интеллектуальной информационной системы, их характеристика и классификация.
Пакеты прикладных программ общего назначения с элементами искусственного интеллекта: их виды и назначение.
Специализированные пакеты прикладных программ и особенности их использования в различных предметных областях.
Информационный аспект бизнес-процессов корпоративной интеллектуальной ЭИС.
Основные предпосылки интеллектуализации банков.
Основные направления интеллектуализации в банках.
Этапы интеллектуализации банков.
Особенности построения АБС.
Предпосылки и цели автоматизации аналитических работ банка.
Внешний и внутренний анализ в банках.
Программные средства технического анализа и прогнозирования финансово-экономических показателей.
Технология автоматизированных межбанковских расчетов через РКЦ и через систему прямых расчетов между участниками.
Технология системы электронных платежей.
Электронная система межбанковских расчетов.
Использование системы SWIFT в российских банках, преимущества системы SWIFT.
История развития пластиковых карт и платежных систем.
Классификация пластиковых карт. Особенности российского рынка технологий для пластиковых карт.
Основные задачи, которые реализуются при создании удаленного банковского обслуживания.
Характеристика системы «Клиент – Банк».
Характеристика системы «Домашний банк».
Характеристика системы «Телебанк».
Основные меры защиты банковской информации.
Классификация угроз безопасности и наиболее известные угрозы безопасности в банках.
Угрозы безопасности: понятие, виды, классификация.
Назовите наиболее распространенные угрозы безопасности АБС, в чем их основная сущность?
Особенности организации защиты информации в системах электронных платежей.
Основные подходы к обеспечению безопасности банковских электронных систем.
Технология построения систем защиты.
Укажите основные механизмы защиты АБС, в чем их сущность?
Перечислите основные факторы защиты АБС.
Требования, предъявляемые к системе защиты АБС, характеристики, обеспечивающие безопасность АБС.
Понятие WorkFlow технологий.
Решение задачи «Операционный день банка (ОДБ)».
Способы контроля входной информации при решении задачи «ОДБ».
Какие операции в ОДБ выполняются автоматически?
Алгоритм получения лицевого счета клиента.
Автоматическая сверка данных аналитического и синтетического учета при решении задачи «ОДБ».
Результатные документы, получаемые при решении задачи ОДБ.
Принципы построения «RS-Bank».
Архитектура «RS-Bank».
Основные отличия «RS-Bank» и «Diasoft».
Технология взаимодействия головной конторы коммерческого банка и филиалов.
Алгоритм получения жестких отчетов.
Алгоритм получения гибких отчетов.
Алгоритм получения баланса банка.
Структура языка аналитических формул для составления гибких отчетов.
Система электронных расчетов.
Виды межбанковских расчетов.
Технология межбанковских расчетов через РКЦ.
Технология кредитования по «овердрафту».
Особенности системы «Российские финансовые коммуникации».
Особенности технологий обслуживания физических лиц.
Технология обслуживания вкладов/депозитов физических лиц.
Виды технологий оказания розничных услуг банка.
ППП «Анализ финансового состояния банка» и «Общая финансовая отчетность КБ».
Программные продукты, используемые для анализа финансовой деятельности клиента.
Цели и задачи применения ППП «Audit Expert».
Цели и задачи применения ППП «ИНЭК-Холдинг».
Цели и задачи применения ППП «Project Expert»
Программные продукты, используемые для анализа проектов.
Сформулируйте особенности и задачи аналитического модуля ИБС.
Особенности аналитической системы «Нострадамус».
Особенности аналитической системы R-style.
|
