Семинар 5. «Современные информационно-аналитические модели»

                                            Основные вопросы.

1 Количественная (математическая) модель как средство исследования хорошо структурированных проблем. Методы математического программирования. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении. Методы и модели исследования операций в задачах оптимизации организационного управления. Методы теории вероятностей и математической статистики в управлении.

2 Мысленное моделирование. Интуитивное моделирование (мысленное представление объекта). Разновидности образного моделирования. Вербальная модель (кодирование понятий словами). Иконическая модель (кодирование понятий рисунками). Образно-знаковое информационное моделирование: использование знаковых образов (знаков-копий). Знаковое (символьное) моделирование.   

3 Информационные модели: способ кодирования, носитель информации, форма существования информации. Модели инфологического типа (мысленные, логические, информационные). Модели организации информации (документы, массивы данных, базы данных, базы знаний). Иерархические, сетевые и реляционные структуры данных. Гипертекстовая технология представления информации.

4 Статические информационные модели. Модели представления знаний.  Семантические сети как ориентированные графы. Фреймы как формализованные модели образов, ситуаций или знаний. Динамические модели (функциональные, имитационные, алгоритмические, компьютерные модели). Алгоритмическая модель как способ описания динамики системы. Аналитические методы и модели в управлении.

5 Компьютерные исследования по методу - «объект – модель – алгоритм – компьютерная программа» как альтернатива  аналитической модели. Моделирование по принципу «черного» ящика. Стохастические модели и эксперименты с использованием метода Монте-Карло. Компьютер как экспериментальная установка. Компьютерная модель и ее параметры: способ кодирования, форма существования, материальный носитель.

6 Вычислительный эксперимент и компьютерное моделирование. Компьютер и программное обеспечение как компоненты большинства современных моделей. Имитационная модель как эффективный способ исследования слабо структурированных проблем,  как средство проводить контролируемые эксперименты в нестандартных ситуациях. Достоинства и недостатки имитационного моделирования.

7 Система моделирования (simulation system) как специальное программное обеспечение для создания имитационной модели. Структура имитационной модели: граф модели, транзакты (динамические единицы модели), узлы, события, ресурсы, пространство. Основные этапы разработки имитационной модели. Имитационная модель как направленный граф или «многослойный» иерархический граф.

8 Современные технологии и модели как основа предельной информатизации и интеллектуализации общества. Мульти-агентные системы. Агент-ориентированные модели. Модели «искусственного интеллекта». Технология искусственных нейронных сетей. Гео-информационные интеллектуальные системы. Экспертные, интеллектуальные системы.

                                         Основная литература

1. Вдовин В.М. Теория систем и системный анализ : учебник, рек. Мин. Обр. и науки РФ / В. М. Вдовин, Л. Е. Суркова, В. А. Валентинов. - 2-е изд. - М. : Дашков и К, 2012. - 638 c.

2. Волкова, В. Н. Теория систем и системный анализ : учебник для бакалавров, [обучающихся по направлению подготовки "Прикладная информатика"] / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Юрайт, 2013. - 616 c.

3. Журкин И. Г., Шайтура С. В. Геоинформационные системы. - Москва: КУДИЦ-ПРЕСС, 2009.

4. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Современные методы прогнозирования последствий управленческих решений / Управленческое консультирование, №7, 2015г., РАНХиГС, СЗИУ, СПб, с.12-24.

5. Матвеев М.Г. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: учеб. пособие / М.Г.Матвеев, А.С.Свиридов, Н.А. Алейников. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА – М, 2008. – 448 с.

6. Моделирование и прогнозирование глобального, регионального и национального развития / [В. А. Садовничий и др.] ; отв. ред. А. А. Акаев [и др.] ; РАН, Ин-т прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, МГУ им. М. В. Ломоносова.- М.:УРСС, 2012. - 486 c.

7. Попов, В. Н. Системный анализ в менеджменте : учеб. пособие / В. Н. Попов, В. С. Касьянов, И. П. Савченко ; под ред. В. Н. Попова. - 2-е изд., стер. - М.: КноРус, 2011.-298 c.

8. Саак А.Э., Пахомов Е.В., Тюшняков В.Н. Информационные технологии управления: Учебник для вузов. 2-е издание - СПб.: Питер, 2012. - 320 с.

9. Теория систем и системный анализ в управлении организациями : учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по спец."Прикладная информатика" / [В. А. Баринов и др.] ; под ред. В. Н. Волковой, А. А. Емельянова. - М. : Финансы и статистика, 2012. - 846 c.

10.Трофимов В.В., Ильина О.П., Трофимова Е.В. Информационные системы и технологии в экономике и управлении: учеб. для вузов / под ред. В. В. Трофимова; С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов.- 3-е изд., пераб. и доп. - М. : Юрайт, 2009. - 522 с.

11.Урубков А.Р., Федотов И.В. Методы и модели оптимизации управленческих решений: учеб. пособие. – М.: Издательство «Дело» АНХ, 2009. – 240с.

Дополнительная литература

1. Арсеньев Ю.Н. Принятие решений: Интегрированные интеллектуальные системы: Учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по спец. «Прикладная информатика», «Менеджмент», «Экономика» / Ю.Н. Арсеньев, проф., С.И. Шелобаев, Т.Ю. Давыдова. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2003. – 270 с.

2. Баллод Б.А. Методы и алгоритмы принятия решений в экономике: учеб пособие / Б.А.Баллод, Н.Н.Елизарова. - М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009. – 224 с.: ил.

3. Бродецкий, Г. Л. Системный анализ в логистике : выбор в условиях неопределенности : учебник / Г. Л. Бродецкий. - М. : Академия, 2010. - 334 c.

4. Дрогобыцкий, И.Н. Системный анализ в экономике : учебник для вузов / И. Н. Дрогобыцкий. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ, 2011. - 423 c.

5. Исследование операций в экономике: Учебн. пособие для вузов/ Под ред. H.Ш. Кремера. - М.: ЮHИТИ, 2007. - 402 с.

6. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. СПб.: Наука и техника, 2003.

7. Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач. – М.: Вузовский учебник. 2008. – 144 с.

8. Рапопорт Г.Н., Герц А.Г. Искусственный и биологический интеллекты. Общность структуры, эволюция и процессы познания. – М.: КомКнига, 2005.   – 312 с.

9. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. Изд. 3-е. – М.: КомКнига, 2005. – 224 с.

10. Фрейдина Е.В. Исследование систем управления: учеб. пособие / Е.В. Фрейдина; под ред. Ю.В. Гусева. – М.: Издательство «Омега – Л», 2008. – 367 с.

11. Цыганков В. Д. Виртуальный Нейрокомпьютер «Эмбрион». – М.: Синтег, 2005.

12. Шамис А.Л. Пути моделирования мышления: Активные синергетические нейронные сети, мышление и творчество, формальные модели поведения и «распознавания с пониманием». – М.: КомКнига, 2006. – 336 с.