Предисловие
Следует сказать несколько слов об идее курса. Математические методы системного анализа и теория принятия решений являются средством для решения широкого круга разнообразных теоретических и практических задач. С одной стороны многие задачи решаются классическими методами математики, с другой стороны, как правило, в математике не рассматриваются вопросы связанные с процессом постановки задачи и ее адекватности тем процессам и явлениям из недр которых она возникла. Системный анализ предоставляет исследователю методы анализа проблемных ситуаций на основе которых порождаются задачи. Современные компьютерные технологии обеспечивают в настоящее время автоматизацию процессов методов системного анализа, постановки задач, конструирования способов решения, процесса решения, анализа результатов решения и интерпретации результатов. Эти три компоненты служат средством для изучения сложных природных, техногенных, социальных и др. явлений и процессов. Образно говоря, применение указанных компонент позволяет исследователю рассмотреть сложные многомерные объекты с высоты птичьего полета. Увидеть его целостные качества, усмотреть с этих высот его особенности и тем самым выбрать нужное направление в исследовании. Теория принятия решений связана с проблемами выбора, с которыми сталкивается человек как в повседневной жизни, так и в различных сферах деятельности. Средства и методы решения проблемы выбора не охватывают полностью круг жизненных вопросов, однако накопленный опыт позволяет на простых ситуациях осветить суть и содержание задач выбора и методов их решения. Именно с этих позиций построен методический материал.
Первый раздел посвящен элементам теории принятия решений с системных позиций. Даются общие представления о проблеме выбора и путях ее формализации.
Второй раздел посвящен ситуациям в которых проблема выбора сводится к задачам линейного программирования и методам их решения. В отличии от традиционных курсов по данному направлению, здесь прослеживается путь от проблемной ситуации до постановки задачи, способу ее решения и условий, при которых решение приемлемо.
Третий раздел посвящен проблеме выбора, которые при определенных условиях могут быть сведены к задачам нелинейного программирования. Рассматриваются методы и способы компьютерных технологий решения этих задач.
В четвертом разделе проблема выбора рассматривается с игровых позиций (игры двух лиц с противоположными интересами, игра с природой). Рассматриваются методы нахождения наилучших стратегий и условия при которых такие стратегии существуют.
Пятый раздел посвящен проблемы выбора, которая может быть сведена к задача распознавания. Методы распознавания являются центральными при решении таких проблем как предсказание (ретрогноз, диагноз, прогноз) и объяснение. При решении этих проблем как правило решаются проблемы выбора. В разделе даны основные методы компьютерного решения задач распознавания.
Следует отметить, что подготовленное методическое пособие не достаточно полно отражает идеи, изложенные выше. Тем не менее это итог двухлетнего преподавания данного курса.
Техническая работа по компоновке, набору и коррекции данного методического пособия была выполнена студентами второго курса Охотниковой Л.Н., Прохоровой Ю.В. и Тарасовой М.В. во время учебно-производственной практики на кафедре САУ под руководством ст. преподавателя Буляковой И. А. Основой методического пособия послужили: курс лекций, прочитанных Добрыниным В.Н. и Черемисиной Е.Н. и задачи, выполненные на практических занятиях студентами в компьютерных классах университета.
Доцент кафедры САУ Добрынин В.Н.
- Математические методы системного анализа и теория принятия решений Методическое пособие
- 1. Теория принятия решений 4
- 2. Линейное программирование 9
- 3. Нелинейное программирование 42
- 4. Игровые методы обоснования решений 51
- 5. Задачи распознавания образов 62
- Предисловие
- 1. Теория принятия решений
- 1.1. Задачи, связанные с принятием решений Проблема оптимальности.
- Основные понятия и принципы исследования операций.
- Примеры задач исследования операций.
- 1.2. Математические модели операций Искусство моделирования.
- 1.3. Разновидности задач исследования операций и подходов к их решению Прямые и обратные задачи исследования операций.
- Пример выбора решения при определенности: линейное программирование.
- Проблема выбора решений в условиях неопределенности.
- Выбор решения по многим критериям.
- «Системный подход».
- 2. Линейное программирование
- 2.1. Краткое представление о математическом программировании Предмет математического программирования.
- Краткая классификация методов математического программирования.
- 2.2. Примеры экономических задач линейного программирования Понятие линейного программирования.
- Задача о наилучшем использовании ресурсов.
- Задача о выборе оптимальных технологий.
- Задача о смесях.
- Задача о раскрое материалов.
- Транспортная задача.
- 2.3. Линейные векторные пространства Основные понятия линейного векторного пространства.
- Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- Реализация метода исключения неизвестных в среде Excel.
- Различные схемы реализации метода Гаусса.
- Опорные решения системы линейных уравнений.
- 2.4. Формы записи задачи линейного программирования Основные виды записи злп.
- Каноническая форма представления задачи линейного программирования.
- Переход к канонической форме.
- 2.5. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования Определение выпуклой области.
- Геометрическая интерпретация.
- 2.6. Свойства решений задачи линейного программирования Свойства основной задачи линейного программирования.
- Графический метод решения задачи линейного программирования.
- 2.7. Симплексный метод Идея симплекс-метода.
- Теоретические обоснования симплекс-метода.
- Переход к нехудшему опорному плану.
- Зацикливание.
- Алгоритм симплекс-метода.
- 2.8. Двойственность в линейном программировании Прямая и двойственная задача.
- Связь между решениями прямой и двойственной задач.
- Геометрическая интерпретация двойственных задач.
- 2.9. Метод искусственного базиса Идея и реализация метода искусственного базиса.
- 3. Нелинейное программирование
- 3.1. Общая задача нелинейного программирования Постановка задачи.
- Примеры задач нелинейного программирования (экономические).
- Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования.
- 3.2. Выпуклое программирование Постановка задачи выпуклого программирования.
- 3.3. Классические методы оптимизации Метод прямого перебора.
- Классический метод дифференциальных исчислений.
- 3.4. Метод множителей лагранжа
- 3.5. Градиентные методы решения задач нелинейного программирования Общая идея методов.
- Метод Франка-Вулфа.
- Метод штрафных функций.
- 4. Игровые методы обоснования решений
- 4.1. Предмет и задачи теории игр Основные понятия.
- Классификация выборов решений.
- Антагонистические матричные игры.
- Чистые и смешанные стратегии и их свойства.
- 4.2. Методы решения конечных игр Упрощение матричной игры.
- Решение матричной игры размерностью 22.
- Графическое решение матричной игры.
- Сведение задач теории игр к задачам линейного программирования.
- 4.3. Задачи теории статистических решений Игры с природой.
- Критерии принятия решений.
- 5. Задачи распознавания образов
- 5.1. Общая постановка задачи распознавания образов и их классификация Проблема распознавания.
- Обсуждение задачи опознавания.
- Язык распознавания образов.
- Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- Общая постановка задачи.
- Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- Классификация задач распознавания.
- 5.2. Подготовка и анализ исходных данных Общая схема решения задачи.
- Общая схема постановки и решения задачи Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения
- 5.3. Методы опознавания образов Основные этапы процесса опознавания образов.
- Методы создания системы признаков.
- Признаковое пространство.
- Сокращение размерности исходного описания.
- Методы построения решающего правила.
- 5.4. Меры и метрики Понятие о сходстве.
- Меры сходства и метрики.
- Примеры функций мер сходства.
- 5.5. Детерминированно-статистический подход к познаванию образов Основные этапы детерминированно-статистического подхода.
- Получение исходного описания.
- Создание системы признаков.
- Сокращение размерности исходного описания.
- Нахождение решающего правила (метод эталонов).
- Коррекция решающего правила.
- 5.6. Детерминированный метод построения решающего правила (метод эталонов) Идея метода эталонов.
- Минимизация числа эталонов.
- Габаритные эталоны.
- Применение метода эталонов к частично пересекающимся образам.
- Дополнительная минимизация числа признаков.
- Квадратичный дискриминантный анализ.
- Распознавание с отказами.
- 5.8. Алгоритм голотип-1 Назначение
- Постановка задачи
- Метод решения задачи.
- Условия применимости.
- Условия применимости.
- 5.10. Алгоритм направление опробования Назначение
- Постановка задачи.
- Метод решения задачи.
- Условия применимости.
- Транспортная задача Математическая постановка.
- Постановка задачи.
- Теоретическое введение.
- Методы нахождения опорного плана транспортной задачи.
- Определение оптимального плана транспортной задачи.
- Заключение.
- Целочисленное программирование Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности.
- Постановка задачи.
- Методы отсечения.
- Алгоритм Гомори.
- Первый алгоритм р. Гомори решения полностью целочисленных задач.
- Приближенные методы.
- Заключение.
- Параметрическое программирование Введение.
- Формулировка задачи.
- Теоретическая часть.
- Общая постановка задачи.
- Решение задачи.
- Геометрическая интерпретация задачи.
- Общая постановка задачи.
- Решение задачи.
- Геометрическая интерпретация задачи
- Постановка задачи.
- Решение.
- Геометрическое решение.
- Решение задачи симплекс-методом.
- Результат.
- Некооперативные игры n лиц с ненулевой суммой Введение.
- Теоретическая часть.
- Постановка и решение задачи.
- Заключение.
- Cписок литературы