Метою вивчення дисципліни є здобуття студентами теоретичних знань та розуміння сучасних методів управління і прогнозування складних систем, а також навичок їх застосування на прикладах реальних завдань.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати: ?

• теоретичні основи сучасних методів управління і прогнозування складних систем, сфери їх застосування та обмеження;
• методи пошуку та оброблення інформації, основні джерела даних про об’єкти управління;
• типові інструменти і механізми впливу на об’єкти управління; ?
• основні підходи та методи прийняття багатокритеріальних рішень в умовах визначеності та невизначеності;
• сучасні методи та інструменти коротко- середньо- і довгострокового прогнозування.

вміти:

• визначати проблематику, цілі управління, завдання і критерії на основі загальної методології системного аналізу;
• оцінювати стан об’єкта управління відповідно до цілей і завдань управління;
• обґрунтовувати і порівнювати альтернативні варіанти досягнення цілей;
• ідентифікувати АРПКС моделі динаміки систем за наявними спостереженнями;
• прогнозувати поведінку об’єктів управління на основі аналізу сценаріїв.

Викладач дисципліни: Бахрушин Володимир Євгенович, д.ф.-м.н., професор кафедри системного аналізу та обчислювальної математики.

 
Розподіл балів, які отримують студенти

Приклад для іспиту

Метою вивчення дисципліни є здобуття студентами теоретичних знань та розуміння базових методів системного аналізу, а також навичок їх застосування для вирішення типових завдань.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:

• класифікацію систем за різними ознаками;
• основні завданні і методи системного аналізу;
• методи формалізованого подання систем;
• основні типи моделей, що використовуються в системному аналізі, та інструменти їх побудови і дослідження;
• основні методи генерування та порівняння альтернатив; алгоритми декомпозиції і агрегування.

вміти:

• визначати тип системи за основними класифікаціями;
• здійснювати формалізацію типових систем;
• обирати найбільш придатні методи і засоби розв’язання типових завдань системного аналізу;
• будувати і аналізувати моделі чорного ящика, складу і структури системи, структурні схеми;
• визначати проблематику, цілі і критерії;
• генерувати альтернативи та порівнювати їх з використанням різних мов опису задач вибору.

Викладач дисципліни: Бахрушин Володимир Євгенович, д.ф.-м.н., професор кафедри системного аналізу та обчислювальної математики.

Метою викладання дисципліни є формування у студентів теоретичної бази та практичних навичок при застосуванні методів системного аналізу та сучасних інформаційних технологій до дослідження соціальних та економічних відносин в суспільстві, передбачення сценаріїв їх розвитку, попередження негативних наслідків процесів самоорганізації в соціально-економічних системах.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:

• сучасні тенденції розвитку математичного моделювання соціально-економічних процесів на основі системного підходу,
• наукові методи пізнання соціально-економічних процесів на основі системного підходу;
• математичні методи моделювання: когнітивне, системної динаміки, багатоагентних систем.

вміти:

• оформляти результати наукових досліджень з аналізу соціально-економічних процесів;
• проводити аналіз теоретико-експериментальних даних;
• формулювати висновки та пропозиції;
• працювати з джерелами інформації на інших мовах;
•  застосовувати математичні підходи, методи та моделі до аналізу соціально-економічних процесів.

Викладач дисципліни: Бакурова Анна Володимирівна, професор кафедри Системного аналізу та обчислювальної математики

 
Розподіл балів, які отримують студенти

Приклад для іспиту

Метою викладання дисципліни є

• підготовка фахівців у сфері аналізу систем, що складно формалізуються та вважаються прерогативою людини;
• формування у студентів уявлень про основні напрями застосування нечітких моделей для дослідження таких систем;
• отримання знань, що закладають основи для виконання дипломного дослідження.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:

• основні поняття та методи моделювання на основі нечіткої математики;
• методи побудови систем нечіткого виведення для прийняття рішень ;
• основні поняття нечітких часових рядів;
• основи побудови та застосування нечітких когнітивних карт.

вміти:

• будувати систему нечіткого логічного виведення для прийняття рішення;
• застосовувати нечіткий підхід до моделювання часових рядів;
• аналізувати нечіткі тенденції часових рядів;
• будувати нечіткі когнітивні карти та виконувати їх статичний і динамічний аналіз.

Викладач дисципліни: Бакурова Анна Володимирівна, професор кафедри Системного аналізу та обчислювальної математики