Бакалавриат
2023/2024
Специальные главы теории принятия решений
Статус:
Курс по выбору (Бизнес-информатика)
Направление:
38.03.05. Бизнес-информатика
Кто читает:
Департамент математики
Где читается:
Высшая школа бизнеса
Когда читается:
3-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
30
Программа дисциплины
Аннотация
Предлагаемый курс призван познакомить студентов с некоторыми разделами теории принятия решений. Целью дисциплины «Специальные главы теории принятия решений» является ознакомление студентов с основными методами анализа данных, математического моделирования и принятия решений в условиях полной, частичной и глубокой неопределенности. Теоретические модели сопровождаются многочисленными практическими применениями. Курс предполагает индивидуальную и групповую работу над различными проектами, связанными с реальными прикладными задачами.
Цель освоения дисциплины
- Изучение теоретических основ современных моделей принятия индивидуальных, групповых и коллективных решений в экономике и бизнесе при наличии нескольких критериев
- Изучение принципов построения, анализа и оценки формализованных математических моделей, описывающих реальные ситуации
- Знакомство с некоторыми моделями принятия индивидуальных, групповых и коллективных решений (в условиях многокритериальности и неопределённости)
- Изучение моделей и методов принятия решений в условиях риска и неопределенности
- Изучение классификации неопределенностей
- Изучение методов принятия решений в условиях глубокой неопределенности и сценарных подходов
- Выявление и описание событий в поле глубокой неопределенности (“джокеры”)
- Изучение динамического адаптивного планирования
- Изучение методов сотрудничества с неопределённостью и их применение для решения прикладных задач
Планируемые результаты обучения
- Применяет процедуры справедливого дележа
- Рассчитывает индексы влияния
- Рассчитывает меры центральности в сетях
- Применяет классические методы принятия решений
- Применяет методы принятия решений в условиях глубокой неопределённости
- Применяет методы принятия решений в условиях риска и неопределенности
- Применяет методы принятия решений в условиях полной определенности
- Применяет методы принятия решений в условиях частичной неопределенности
- Сотрудничает с неопределённостью в ситуациях справедливого дележа и торговли на фондовом рынке
- Применяет методы принятия решений в условия глубокой неопределённости
- Применяет сценарные подходы принятия решений для решения задач в условиях глубокой неопределенности
- Выявляет и анализирует события в поле глубокой неопределенности (“джокеры”)
- Применяет динамическое адаптивное планирование
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 4th module0.2 * Активность на семинаре + 0.4 * Домашнее задание + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Бинарные отношения, графы и коллективные решения : учеб. пособие для вузов, Алескеров, Ф. Т., 2017
- Бинарные отношения, графы и коллективные решения, учебное пособие, 2-е изд., перераб. и доп., 341 с., Алескеров, Ф. Т., Хабина, Э. Л., Шварц, Д. А., 2017
- Введение в исследование операций. Кн.1: ., Таха, Х., 1985
- Введение в исследование операций. Кн.2: ., Таха, Х., 1985
- Системы пропорционального представительства и индексы представительности парламента : Препринт WP7/2003/05, Алескеров, Ф. Т., 2003
- Теория игр : учеб. пособие для университетов, Петросян, Л. А., 1998
- Теория игр : учебник, Петросян, Л. А., 2014
- Теория игр для экономистов : вводный курс : учеб. пособие, Печерский, С. Л., 2001
Рекомендуемая дополнительная литература
- Aizerman, M. A. (1985). New Problems in the General Choice Theory. Working Papers.
- Aleskerov, F., Meshcheryakova, N., & Shvydun, S. (2016). Centrality measures in networks based on nodes attributes, long-range interactions and group influence.
- Aleskerov, F., Meshcheryakova, N., Rezyapova, A., & Shvydun, S. (2018). Network analysis of international migration.
- Бинарные отношения, графы и коллективные решения. Примеры и задачи : учебное пособие для вузов / Ф. Т. Алескеров, Э. Л. Хабина, Д. А. Шварц, Л. Г. Егорова. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 458 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14489-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/477702 (дата обращения: 27.08.2024).