Аи орлов теория принятия решений учебное пособие

Для того, чтобы оценить ресурс, необходимо авторизоваться.

В учебном пособии дана структура современной теории принятия решений. Исходя из принципа: «Принятие решений — работа менеджера», в первой части рассмотрены основы технологии и процедур разработки и принятия управленческих решений. Вторая часть посвящена описанию вероятностно-статистических, интервальных, нечетких, а также связанных со шкалами измерения неопределенностей в теории принятия решений. Методам принятия решений, в том числе оптимизационным, вероятностно-статистическим, экспертным, посвящена третья часть. Моделирование как метод теории принятия решений и анализ ряда конкретных моделей — предмет четвертой части. Приводятся методы принятия решений как традиционные, так и недавно разработанные, даются примеры их применения для решения практических задач. Каждая глава учебного пособия — это введение в большую область теории принятия решений. Приведенные литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в учебное пособие. Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА, менеджеров, экономистов, инженеров.

Аи орлов теория принятия решений учебное пособие

А.И. Орлов
Теория принятия решений

Учебное пособие. — М.: Издательство «Март», 2004.

В учебном пособии дана структура современной теории принятия решений. Исходя из принципа: «Принятие решений — работа менеджера», в первой части рассмотрены основы технологии и процедур разработки и принятия управленческих решений. Вторая часть посвящена описанию вероятностно-статистических, интервальных, нечетких, а также связанных со шкалами измерения неопределенностей в теории принятия решений. Методам принятия решений, в том числе оптимизационным, вероятностно-статистическим, экспертным, посвящена третья часть. Моделирование как метод теории принятия решений и анализ ряда конкретных моделей — предмет четвертой части. Приводятся методы принятия решений как традиционные, так и недавно разработанные, даются примеры их применения для решения практических задач.
Каждая глава учебного пособия — это введение в большую область теории принятия решений. Приведенные литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в учебное пособие.
Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА («Мастер делового администрирования»), менеджеров, экономистов, инженеров.

Данное пособие является электронной версией работы:
Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. — М.: Издательство «Март», 2004. — 656 с.

Содержание

1. ТЕХНОЛОГИЯ И ПРОЦЕДУРЫ РАЗРАБОТКИ
И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

1.1. Введение в теорию принятия решений
1.1.1. Пример задачи принятия решения
1.1.2. Голосование — один из методов экспертных оценок
1.1.3. Основные понятия теории принятия решений
1.1.4. Современный этап развития теории принятия решений.
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов и рефератов

1.2. Принятие решений — работа менеджера
1.2.2. Роль прогнозирования при принятии решений
1.2.3. Принятие решений при планировании
1.2.4. Управление людьми и принятие решений
1.2.5. Принятие решений при контроле
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов и рефератов

1.3. Последствия принятия решений для научно-технического и экономического развития
1.3.1. Ретроспективный анализ развития фундаментальных и
прикладных исследований по ядерной физике
1.3.2. О развитии науки и техники во второй половине ХХ века
1.3.3. О некоторых направлениях фундаментальной
и прикладной науки
1.3.4. Развитие математических методов исследования
и информационных технологий
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов и рефератов

1.4. Принятие решений в стратегическом менеджменте
1.4.1. Пирамида планирования в стратегическом менеджменте:
миссия фирмы, стратегические цели, задачи и конкретные задания
1.4.2. Проблема горизонта планирования
в стратегическом менеджменте
1.4.3. Некоторые методы принятия решений
в стратегическом менеджменте
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов и рефератов

1.5. Принятие решений при управлении инновационными и
инвестиционными проектами
1.5.1. Подготовка и проведение нововведений
— часть работы менеджера
1.5.2. Инструменты инновационного менеджмента
1.5.3. Инвестиционный менеджмент
1.5.4. Дисконт-функция
1.5.5. Характеристики финансовых потоков
1.5.6. Оценки погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов и проблема горизонта планирования
1.5.7. Практические вопросы реализации
инновационных и инвестиционных проектов
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

1.6. Принятие решений на основе информационных систем
и контроллинга
1.6.1. Роль информации при принятии решений
в стратегическом менеджменте
1.6.2. Сущность контроллинга
1.6.3. Реинжиниринг бизнеса
1.6.4. Информационные системы управления
предприятием (ИСУП)
1.6.5.Задачи ИСУП
1.6.6. Место ИСУП в системе контроллинга
1.6.7. Перспективы совместного развития ИСУП
и контроллинга
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

2. ОПИСАНИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

2.1. Шкалы измерения и инвариантные алгоритмы
2.1.1. Основные шкалы измерения
2.1.2. Инвариантные алгоритмы и средние величины
2.1.3. Средние величины в порядковой шкале
2.1.4. Средние по Колмогорову
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

2.4. Описание неопределенностей с помощью теории нечеткости
2.4.1. Нечеткие множества
2.4.2. Пример описания неопределенности с помощью
нечеткого множества
2.4.3. О разработке методики ценообразования
на основе теории нечетких множеств
2.4.4. О статистике нечетких множеств
2.4.5. Нечеткие множества как проекции случайных множеств
2.4.6. Пересечения и произведения нечетких
и случайных множеств
24.7. Сведение последовательности операций
над нечеткими множествами к последовательности операций
над случайными множествами
Литература
Контрольные вопросы и задачи
Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Другие публикации:  Сколько стоит доверенность у нотариуса челябинск

3. МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

3.1. Простые методы принятия решений
3.1.1. Оперативные приемы принятия решений
3.1.2. Пример подготовки решения на основе
макроэкономических данных
3.1.3. Декомпозиция задач принятия решения
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов и рефератов

3.2. Задачи оптимизации при принятии решений
3.2.1. Линейное программирование
3.2.2. Целочисленное программирование
3.2.3. Теория графов и оптимизация
Литература
Задачи по методам принятия решений
Темы докладов и рефератов

4. МОДЕЛИРОВАНИЕ В ТЕОРИИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ

4.2. Макроэкономические модели в теории принятия решений
4.2.1. Примеры типовых макроэкономических моделей
4.2.2. Модели экономики отдельных стран и мирового хозяйства
4.2.3. Моделирование процессов налогообложения
4.2.4. Моделированию процессов налогообложения в России
Контрольные вопросы
Темы докладов и рефератов

4.4. Принятие решений на основе моделей обеспечения качества
4.4.1. Основы принятия решений о качестве продукции
4.4.2. Основы теории статистического контроля
4.4.3. Некоторые практические вопросы принятия решений при статистическом контроле качества продукции и услуг
4.4.4. Всегда ли нужен контроль качества продукции?
4.4.5. Принятие решений, качество и сертификация
Литература
Контрольные вопросы
Темы докладов и рефератов

3 КУРС (5 И 6 СЕМЕСТРЫ) / 6 СЕМЕСТР / Основы теории принятия решений / Теория принятия решений Орлов

ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Рекомендовано Советом Учебнометодического объединения ВУЗов России по образованию в области менеджмента в качестве учебного пособия по направлению «Менеджмент»

Теория принятия решений. Учебное пособие / А.И.Орлов.- М.: Издательство «Экзамен», 2005. — 656 с.

Рецензенты: В.Н.Федосеев, доктор технических наук, профессор (Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана); Д.А.Новиков, доктор технических наук, профессор

(Институт проблем управления Российской академии наук).

В учебном пособии дана структура современной теории принятия решений. Исходя из принципа: «Принятие решений – работа менеджера», в первой части рассмотрены основы технологии и процедур разработки и принятия управленческих решений. Вторая часть посвящена описанию вероятностно-статистических, интервальных, нечетких, а также связанных со шкалами измерения неопределенностей в теории принятия решений. Методам принятия решений, в том числе оптимизационным, вероятностностатистическим, экспертным, посвящена третья часть. Моделирование как метод теории принятия решений и анализ ряда конкретных моделей – предмет четвертой части. Приводятся методы принятия решений как традиционные, так и недавно разработанные, даются примеры их применения для решения практических задач.

Каждая глава учебного пособия – это введение в большую область теории принятия решений. Приведенные литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в учебное пособие.

Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА («Мастер делового администрирования»), менеджеров,

Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие

Учебное пособие, 2004. — 1070 с.

Данный файл, в отличие от выложенных [doc], полный и с корректным отображением последней главы.

В учебном пособии дана структура современной теории принятия решений. Исходя из принципа: «Принятие решений – работа менеджера», в первой части рассмотрены основы технологии и процедур разработки и принятия управленческих решений. Вторая часть посвящена описанию вероятностно-статистических, интервальных, нечетких, а также связанных со шкалами измерения неопределенностей в теории принятия решений. Методам принятия решений, в том числе оптимизационным, вероятностно-статистическим, экспертным, посвящена третья часть. Моделирование как метод теории принятия решений и анализ ряда конкретных моделей – предмет четвертой части. Приводятся методы принятия решений как традиционные, так и недавно разработанные, даются примеры их применения для решения практических задач.
Каждая глава учебного пособия – это введение в большую область теории принятия решений. Приведенные литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в учебное пособие.
Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА («Мастер делового администрирования»), менеджеров, экономистов, инженеров.

Абдулов П.В. Введение в теорию принятия решений

Черноморов Г.А. Теория принятия решений

Учебное пособие/Юж. -Рос. гос. техн. ун-т. Новочеркасск, 2002, 276 с.

Оглавление:
Методологические основы процессов принятия решений.
Применение метода ветвей и границ для решения детерминированных задач теории принятия решений.
Методы и модели теории расписаний.
Применение метода динамического программи.

Орлов А.И. Теория принятия решений

Горюнов Ю.Ю. Теория и методы принятия решений

Учебное пособие. — Пенза: РГУИТП, 2010. — 50 с.

Теория и методы принятия решений (ТиМПР) – это наука, которая математическими методами обосновывает выбор одного из нескольких решений задачи (проблемы). Следует подчеркнуть, что окончательное решение принимает лицо ответственное за принятие решений, причём его выбор не вс.

Брук В.М., Николаев В.И. Методы принятия решений в сложных системах

Орлов А.И. Теория принятия решений

М.: Издательство «Экзамен», 2005. — 656 с.
Рецензенты: В. Н. Федосеев, доктор технических наук, профессор
(Московский государственный технический
университет им. Н. Э. Баумана);
Д. А. Новиков, доктор технических наук, профессор
(Институт проблем управления Российской академии
наук).

Аи орлов теория принятия решений учебное пособие

Доп.точки доступа:
Федосеев, Вячеслав Николаевич
Экземпляры всего (): 1
кх4 (1)
Свободны: кх4 (1)

Доп.точки доступа:
Кошелева, Надежда Викторовна; Орлов , Андрей Иванович
Экземпляры всего (): 1
кх4 (1)
Свободны: кх4 (1)

Аи орлов теория принятия решений учебное пособие

Алекса́ндр Ива́нович Орло́в (14 мая 1949 г.) — профессор (1995 г. — по кафедре математической экономики), доктор экономических наук (2010 г. — по математическим и инструментальным методам экономики), доктор технических наук (1993 г. — по применению математических методов), кандидат физико-математических наук (1976 г. — по теории вероятностей и математической статистике). Основные направления исследований — статистические методы, организационно-экономическое моделирование. Разработал новую область прикладной статистики — статистику объектов нечисловой природы.

Другие публикации:  Какие есть льготы по потери кормильца

Один из самых цитируемых ученых России. Вклад в науку в 1,6 раза больше, чем у президента РАН. По данным РИНЦ самый цитируемый математик среди живущих.Самый цитируемый исследователь МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Только двух из 50 членов секции экономики РАН цитируют чаще, чем А.И. Орлова.

А. Основные направления научной и педагогической деятельности в настоящее время
Б. Профессиональный путь
В. Основные научные результаты
Г. Основные книги А.И. Орлова
Д. Ссылки на Интернет-ресурсы

А. Основные направления научной и педагогической деятельности в настоящее время

Профессор кафедры «Экономика и организация производства» (ИБМ-2) научно-учебного комплекса «Инженерный бизнес и менеджмент» Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана, руководитель секции «Организационно-экономическое моделирование, эконометрика и статистика», директор Института высоких статистических технологий и эконометрики, заведующий Лабораторией экономико-математических методов в контроллинге Научно-образовательного центра «Контроллинг и управленческие инновации» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Член диссертационных советов, в том числе по экономике и управлению в народном хозяйстве (08.00.05 — экономические науки) и математическим и инструментальным методам экономики (08.00.13 — экономические науки)

Профессор кафедры ФН-11 «Вычислительная математика и математическая физика».

Заведующий кафедрой теории классификации Международного университета междисциплинарных знаний.

Преподаватель бизнес-школы МГТУ им. Н.Э. Баумана (МВА).

Член редакционных коллегий научных журналов «Заводская лаборатория», «Контроллинг», «Социология: методология, методы, математическое моделирование», периодического сборника научных трудов «Управление большими системами» (все четыре издания входят в список ВАК), научного журнала «IDO science (Innovation, Development, Outsourcing)», член редакционного совета журнала BIOCOSMOLOGY – NEO-ARISTOTELISM, зам. главного редактора журнала «Инновации в менеджменте» (входит в список ВАК).

Главный редактор электронного еженедельника «Эконометрика» (выпускается с июня 2000 г.).

Академик Российской академии статистических методов, Международной академии исследований будущего, член-корреспондент МО «СовАсК» (Международной организации «Советская Ассоциация Качества»). Вице-президент Всесоюзной статистической ассоциации, президент Российской ассоциации статистических методов.
Член Московского общества испытателей природы (с 1985 г.). Действительный член Экспертного сообщества «Российский сетевой интеллект», координируемого Центром проблемного анализа и государственно-управленческого проектирования».

Автор более 1100 научных и методических трудов, публикаций в России и за рубежом, в том числе более 50 книг.
Награжден Европейским дипломом за заслуги в профессиональной деятельности (Diploma di Merito for exceptional professional achievements, 2015, награда Европейской научно-промышленной палаты ЕС). Победитель всероссийского конкурса «Золотые имена высшей школы» (2018).

Б. Профессиональный путь

В 1966 г. окончил физико-математическую школу № 2 г. Москвы (поток Е. Б. Дынкина) с золотой медалью, в 1971 г. — механико-математический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова (диплом с отличием).

В 1971—1978 гг. работал в Центральном экономико-математическом институте АН СССР, в 1978—1981 г. — в «кремлёвской больнице» (в Центральной научно-исследовательской лаборатории 4 Главного управления при Минздраве СССР), в 1981—1989 г. — во ВНИИ стандартизации Госстандарта СССР.

Создал (1979) и руководил комиссией «Статистика объектов нечисловой природы» Научного Совета АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика».

Создал и руководил Всесоюзным центром статистических методов и информатики Центрального правления Всесоюзного экономического общества (1989—1992). В те годы единственное место работы А.И. Орлова – директор указанной организации. К настоящему времени она преобразована в Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Один из основных организаторов Всесоюзной статистической ассоциации, на ее Учредительном съезде (октябрь 1990) избран вице-президентом, руководителем секции статистических методов. После развала СССР на базе этой секции была создана Российская ассоциация статистических методов (1992), а затем — Российская академия статистических методов (1996).

С 1993 г. — на преподавательской работе, профессор ряда московских вузов. С 1997 г. основное место работы А.И. Орлова – Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана.

Профессор кафедр «Математическая экономика» (1993-1995) и «Экология и право» (1996—2007) Московского государственного института электроники и математики.

Профессор кафедры «Анализ стохастических процессов в экономике» Российской экономической академии им. Г. В. Плеханова (2003—2008).

Профессор (в 2002—2010) Академии народного хозяйства при Правительстве Российской Федерации (программа «Топ-Менеджер»), Международного университета (в Москве), Всероссийского государственного института кинематографии, Московского государственного университета прикладной биотехнологии, Международного юридического института при Министерстве юстиции Российской Федерации.

Советник президента Группы авиакомпаний «Волга-Днепр», главный научный консультант разработки Автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий АСППАП (2010 — 2013).

Главный специалист ЦНИИ машиностроения (космический научный центр), г. Королёв (2013 — 2015).

Основные направления научной деятельности:
* прикладная и математическая статистика, другие статистические методы, эконометрика;
* организационно-экономическое моделирование, теория принятия решений, экспертные оценки, экономико-математические методы, прогностика;
* контроллинг, менеджмент высоких технологий, маркетинговые исследования, управление инновациями, инженерная экономика, экономика предприятия,
* макроэкономика;
* социология;
* экология;
* организация образования, математические школы.

Сверхзадача профессорской деятельности А.И. Орлова — внедрение современных научных подходов и результатов в преподавание. Разработал новаторские курсы эконометрики, прикладной статистики, теории принятия решений и др. Соответствующие учебники составлены из его недавних научных статей.

Под руководством А. И. Орлова защитили кандидатские диссертации Г. В. Рыданова (физ.-мат. науки), Я. Э. Камень (техн. науки), Г. Г. Кравченко (техн. науки), Е. Г. Нечаева (экон. науки), Д. Н. Алешин (экон. науки), С. В. Светлов (экон. науки), Е. А. Гуськова (экон. науки), В. С. Муравьева (экон. науки), Е. М. Крюкова (экон. науки), В. А. Волков (экон. науки), О.В. Потоцкий (экон. науки), З.С. Агаларов (экон. науки).

В начале профессионального пути — активный участник движения математического просвещения, занимающегося пропагандой математики среди школьников. Преподавал с 1965 г. В 1970—1977 гг. — директор Вечерней математической школы при Московском математическом обществе (назначен Правлением Московского математического общества под председательством И. Р. Шафаревича), созданной в 1963 г. Е. Б. Дынкиным. Напечатал более 70 статей в журналах «Пионер» (раздел «Встречи с тремя неизвестными») и «Квант». Общий тираж итоговой книги «Внеклассная работа по математике в 6-8 классах» — более 500 тыс. экз.

Другие публикации:  Пленум суда осаго

В. Основные научные результаты

1. Создано новое направление в области статистических методов — статистика объектов нечисловой природы, в котором подходы прикладной математической статистики применяются к нечисловым данным различной природы. Впервые сформулированы основные постановки задач статистики объектов нечисловой природы как самостоятельного направления в прикладной математической статистике, решены базовые задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез. Разработан математический аппарат статистики объектов нечисловой природы, основанный на использовании расстояний (показателей различия, мер близости) и задач оптимизации (а не сумм, как в классических областях статистики).

2. Установлены связи между различными видами объектов нечисловой природы, построены соответствующие вероятностные модели порождения нечисловых данных. В частности, дана характеризация средних величин с помощью шкал измерения и указан способ сведения нечетких множеств к случайным.

3. Развита статистическая теория в пространствах общей природы. В частности, предложен способ введения эмпирических и теоретических средних, сформулированы и доказаны законы больших чисел, установлено асимптотическое поведение решений экстремальных статистических задач, предложены и изучены непараметрические оценки плотности распределения вероятности, найдено асимптотическое распределение статистик интегрального типа. Статистика в пространствах произвольной природы основывается на систематическом использовании расстояний или мер близости (мер различия) между объектами нечисловой природы.

4. Развиты статистические методы моделирования и анализа конкретных типов объектов нечисловой природы. В частности, аксиоматически введены расстояния в конкретных пространствах (толерантностей, множеств, суммируемых функций), развиты методы проверки гипотез (согласованности, однородности, независимости) для бинарных данных (люсианов) в асимптотике растущей размерности.

5. Создана асимптотическая статистика интервальных данных. Введены основные понятия — нотна и рациональный объем выборки. Систематически разработаны интервальные аналоги основных областей прикладной математической статистики. Развиты вероятностные методы статистики интервальных данных, установлены принципиальные отличия ее результатов от классических, предложены методы расчета нотны и рационального объема выборки. На основе статистики интервальных данных решен ряд прикладных задач управления инвестициями и экономики предприятия.

6. Подходы и результаты статистики объектов нечисловой природы позволили изучить в новых постановках ряд проблем классических областей статистики и предложить новые методы — в регрессионном анализе (выбор информативного подмножества регрессоров), кластерном и дискриминантном анализах, при проверке гипотез и оценивании параметров и характеристик распределений вероятностей.

7. Разработан ряд новых методов в классических областях теоретической и прикладной математической статистики, в том числе в непараметрической (оценивание скорости сходимости, проверка гипотез однородности и симметрии, метод наименьших квадратов и др.) и параметрической (оценивание параметров гамма-распределения, одношаговые оценки и др.) статистике, в многомерном статистическом анализе (регрессионный анализ, теория классификации, снижение размерности), в теории временных рядов (оценивание периода и тренда, метод ЖОК).

8. В области математического и организационно-экономического моделирования получен ряд принципиально важных результатов, в частности, разработаны модели изучения и использования устойчивости выводов (общая схема, метод уравнивания погрешностей), экономического развития (характеризация моделей с дисконтированием), управления запасами, налогообложения, в области статистических методов управления качеством, оценки, анализа и управления рисками, экспертных оценок (парные сравнения, анализ и согласование кластеризованных ранжировок), контроллинга, моделей обучения и др.

9. Как экономист А. И. Орлов выполнил ряд важных исследований в экономике, менеджменте, экологии, в частности, по изучению инфляции (на основе независимо собранной информации), в области маркетинговых исследований (метод оценивания функции спроса), организационно-экономического прогнозирования, инвестиционного, инновационного и риск-менеджмента.

10. Полученные результаты нашли применения в научных и прикладных исследованиях в технических науках и промышленности (в частности, в стандартизации и управлении качеством), в экономике, менеджменте, экологии, социологии, педагогике, медицине и т. д. На основе результатов А. И. Орлова подготовлен ряд нормативно-технических документов (отечественных и международных стандартов), методических материалов, программных продуктов, получен технический и экономический эффект, а также иной эффект в прикладных научных исследованиях.

11. Разработано содержание современных учебных курсов прикладной статистики, эконометрики, теории принятия решений, внеклассной математики, подготовлены и изданы учебники, адекватные научным исследованиям XXI века.

12. Разработана новая организационно-экономическая теория — неформальная информационная экономика будущего (солидарная информационная экономика).

Leave a Reply

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *