Системы принятия решений

Бакалавриат 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Информационная безопасность)

Направление: 10.03.01. Информационная безопасность

Кто читает: Кафедра информационной безопасности киберфизических систем

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Алескеров Фуад Тагиевич, Вольский Владимир Иванович, Ткачев Даниил Сергеевич

Язык: русский

Кредиты: 6

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Предлагаемый курс призван познакомить студентов с некоторыми разделами теории принятия решений, методов оптимизации и теории игр. Студенты будут ознакомлены с основными методами математического моделирования и принятия решений применительно к решению задач в экономической, финансовой и банковской сферах, включая принятие решений в условиях риска и неопределенности. Будут рассмотрены различные процедуры справедливого дележа. Теоретические модели сопровождаются многочисленными практическими примерами в самых разных отраслях: принятия индивидуальных и коллективных решений, задачах найма персонала, распределении влияния между акционерами компании и т.п. Курс предполагает индивидуальную и групповую работу над различными проектами, связанными с реальными прикладными задачами.

Цель освоения дисциплины

familiarizing students with the basic methods of data analysis, mathematical modeling and decision making in relation to solving problems in the socio-economic, financial and political spheres.

Планируемые результаты обучения

acquire skills of analyzing and solving economic and mathematic problems
gain experience in economic and mathematic modeling
know main notions of the networks, multicriterial models, optimization problems and inventory management, matchings and financial models
ability to identify the criterion type (quantitative or qualitative)
be able to choose rational options in practical decision-making problems
know centrality measures in networks
know choice functions and their rationalization by utility functions and binary relations
know principles of models construction in decision analysis
know properties and special classes of binary relations
know properties of social choice rules
know the concept of expected utility and its axiomatization
know the concept of manipulation in collective decision making
know the concept of ordinal utility
know the deferred acceptance algorithm and be able to use it in order to find a stable matching
Knows the main centrality measures in networks
Knows the main voting procedures and voting properties