МРОСРС (Ч1) МОР (Экономика) бак 2011

Формулировка

тестового

Варианты тестовых ответов

№

вопроса

п/п

выбрать в любой момент между ранним

и поздним временем начального для

нее события

3.

увеличение

сроков

ее реализации

приведет

к

увеличению

сроков

реализации всего комплекса работ

4.

выполнением данной работы можно

пренебречь

при

выполнении

всего

комплекса работ

4

По

определению,

полный

1.

проходящий

через

все события

путь сетевого графика – это

сетевого графика

путь:

2. от начального до конечного события

сетевого

графика,

имеющий

наибольшую продолжительность

3.

от данного до конечного события

4.

от начального события до конечного

события

5

Критическая

работа

– это

1. отсутствует начальное событие

работа, у которой:

2. отсутствует конечное событие

3.

отсутствует резерв времени

4.

наибольшая продолжительность

6

Информация о резервах работ

1. критического времени

важна при определении:

2. стоимости всего комплекса работ

3.

фиктивных работ

4.

оптимального

перераспределения

ограниченных ресурсов

7

Критический

срок

1.

суммарная продолжительность всех

выполнения комплекса работ

работ

может быть определен как:

2. раннее время наступления конечного

события

3.

сумма резервов всех работ

4.

суммарная продолжительность всех

критических работ

1.3.

Список

библиографических источников

для

подготовки к

практическим (семинарским) занятиям по разделам учебной дисциплины

1.3.1. Учебные издания

1. Коробов Павел Николаевич. Математическое программирование и

моделирование экономических процессов : учеб. для лесотехн. вузов / П. Н.

21

Коробов ; С.-Петерб. гос. лесотенх. акад .- 3-е изд., перераб. и доп .- СПб. : Изд-

во ДНК, 2006 .- 375 с. (znanium.com).

2. Орлова, Ирина Владленовна. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование : учеб. пособие / И. В. Орлова, В. А.

Половников .- 2-е изд., испр. и доп .- М. : Вузовский учебник, 2010 .- 364, [1] с.:

ил. (УМО) (znanium.com).

3. Афанасьев, М. Ю. Прикладные задачи исследования операций учеб.

пособие М. Ю. Афанасьев, К. А. Багриновский, В. М. Матюшок ; Рос. ун-т

дружбы народов. М.: ИНФРА-М, 2011352 с.: ил.(УМО) (znanium.com).

4. Ильченко, Ангелина Николаевна. Практикум по экономико-

математическим методам : практикум для вузов по специальностям 080601 "Статистика", 080116 "Мат. методы в экономике" и др. междисциплинар.

специальностям / А. Н. Ильченко, О. Л. Ксенофонтова, Г. В. Канакина .- М. :

Финансы и статистика, 2009 .- 286, [1] с. (УМО) (znanium.com).

5.Экономико-математические методы и модели : учеб. пособие по специальностям "Финансы и кредит", "Бухгалтерский учет, анализ и аудит", "Мировая экономика" / [Р. И. Горбунова и др.] ; под ред. С. И. Макарова .- 2-е

изд., перераб. и доп .- М. : КноРус, 2009 .- 238, [1] с. (УМО) (znanium.com).

6.Аттетков, Александр Владимирович. Введение в методы оптимизации

:[учеб. пособие] / А. В. Аттетков, В. С. Зарубин, А. Н. Канатников .- М. :

Финансы и статистика, 2008 .- 269 с.

7. Барабаш, Сергей Борисович. Экономико-математические методы :

учеб. пособие для дневной формы обучения / С. Б. Барабаш, Н. В. Воронович ;

НГУЭУ .- Новосибирск : [Изд-во НГУЭУ], 2008 .- 280 с.: ил.

8. Просветов, Георгий Иванович. Математические методы и модели в экономике: задачи и решения : учеб.-практ. пособие / Г. И. Просветов .- М. :

Альфа-Пресс, 2008 .- 342, [1] с.: ил.

9. Грызина, Надежда Юрьевна. Математические методы исследования операций в экономике учеб.-метод. комплекс / Н. Ю. Грызина, И. Н. Мастяева,

О. Н. Семенихина ; Междунар. консорциум "Электронный ун-т" ; Моск. гос. ун-

22

т экономики, статистики и информатики ; Евраз. открытый ин-т. М.: 2009195

с.

10. Исследование операций в экономике : учеб. пособие / [Кремер Н. Ш. и

др.] ; под ред. Н. Ш. Кремера..- 2-е изд., перераб. и доп .- М.: ЮРАЙТ, 2010 .

- 430 с.

РАЗДЕЛ 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

Студенты заочной формы, обучающиеся по направлению 080100 «Экономика» профилям «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Налоги и налогообложение» и «Финансы и кредит» на базе среднего профессионального образования (3,5 и 4 года) согласно Рабочим учебным планам и Рабочей программы должны самостоятельно освоить содержание одного раздела дисциплины в объеме 36 часов.

Студенты заочной формы, обучающиеся по направлению 080100 «Экономика» профилям «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», «Налоги и налогообложение» и «Финансы и кредит» на базе среднего профессионального образования (5 лет) согласно Рабочим учебным планам и Рабочей программы должны самостоятельно освоить содержание этого же раздела дисциплины в объеме 41 час.

2.1. Темы, подлежащие самостоятельному изучению студентами

Раздел 3. Создание и анализ компьютерного аналога математической

модели средствами Excel.

1.Общие принципы решения оптимизационных моделей табличным процессором EXCEL.

2.Методика создания компьютерного аналога математической модели в среде EXCEL

3.Анализ результатов расчетов по компьютерной модели, созданной в

EXCEL.

23

4. Расчет функций предельной эффективности ресурсов, поступающих на

данное предприятие в среде EXCEL.

Подготовить ответы на контрольные вопросы по разделу:

1.Для чего используется надстройка Excel «Поиск решения»?

2.Какие задачи могут решаться «Поиском решения» наиболее эффективно?

3.В виде каких отчетов оформляются результаты оптимизации при использовании средства «Поиск решения»?

4.Из скольких зон состоит таблица для надстройки Excel «Поиск решения»?

5.Как ввести векторное ограничение при использовании поиска решения?

6.Каковы различия в параметрах модели при решении линейной и нелинейной задач?

7.Как выбирать начальные значения переменных при решении модели

спомощью средства «Поиск решения»?

8.Каково назначение программы-надстройки "Поиск решения"?

9.Как оформить в виде таблицы, отражающей основные зависимости,

математическую формулировку задачи линейного программирования?

10.Каков смысл ячеек таблицы, подготовленной для поиска решения?

11.Как загрузить программу поиска решения задачи линейного программирования?

12.Какие параметры следует установить в окне "Поиск решения"?

13.Как интерпретировать полученные результаты решения задачи линейного программирования?

14.Для каких задач предназначена программа «Поиск решения», кто является ее разработчиком?

15.Какими свойствами должны обладать задачи, решаемые программой «Поиск решения»?

16.Размер задачи, которую можно решить с помощью базовой версии

24

этой программы.

17.Виды математических моделей, которые решаются с помощью программы «Поиск решения».

18.Алгоритм установки программы «Поиск решения».

19.Какие модели содержит типовой комплект поставки Excel?

20.Как использовать отчеты о решении двойственной задачи в Excel

для нахождения функций предельной эффективности ресурсов и функций выпуска продуктов в зависимости от их цен?

2.2. Основные понятия и определения, необходимые студенту для усвоения тем, подлежащих самостоятельному изучению

Адаптивность решения - способность решения сохранять свою значимость в изменившихся условиях (исходных данных модели).

Адекватность модели — соответствие модели моделируемому процессу или объекту в рамках целей и задач их исследования.

Алгоритм - последовательность и содержание действий, которые необходимо осуществить над исходными данными для получения конечного результата.

Альтернативные оптимумы. Оптимизируемая модель имеет несколько

оптимальных решений.

Анализ "Что-если". Подстановка значений входных переменных и/или параметров в модель, чтобы определить их воздействие на показатель эффективности или результирующие переменные.

Анализ компромиссов. Показывает, на сколько нужно снизить один показатель эффективности, чтобы добиться улучшения другого показателя.

Анализ чувствительности. Исследование воздействия на оптимальное решение (значения переменных решения и значение целевой функции)

изменений различных параметров модели.

Аналитическая модель - зависимость между входными и выходными данными модели, выраженная в виде одного или нескольких математических

25

выражений.

Аналитические методы решения задачи - получение конечного результата путем математических преобразований исходных данных с

помощью аналитической модели.

Аналоговая модель. Модель, использующая различные средства для представления значений действительных величин (например, положение стрелок часов на циферблате для представления времени).

Базисное решение - одно из допустимых решений, находящихся на границе области допустимых решений в одной из ее вершин.

Верификация модели - проверка адекватности модели выбранным целям и задачам исследования, исходным данным и ограничениям.

Вероятностная модель. Модель, в которой некоторые данные не являются достоверно известными, их неопределенность описывается посредством вероятностных распределений.

Внешние переменные. Количественные переменные, значения которых определяются вне символической модели, входы символической модели.

Внутренние переменные. Количественные переменные, значения которых определяются внутри символической модели, выходы символической модели.

Восходящее моделирование. Построение количественной модели, при котором переменные, параметры и математические связи между ними оцениваются на основании анализа имеющихся данных.

Вырожденное базисное решение. Допустимое решение задачи ЛП, в

котором число имеющих положительные значения переменных меньше числа лимитирующих ограничений. На вырожденное базисное решение обычно указывают теневые цены с нулевым значением допустимого увеличения или уменьшения.

Градиент - вектор, направленный в сторону наискорейшего возрастания

функции.

Градиентные методы - методы поиска экстремума функции путем

26

последовательного перехода к нему с помощью ее градиента.

Графический метод решения. Двухмерный геометрический анализ моделей ЛП с двумя переменными решения.

Данные. Числовые данные, которые количественно отражают взаимосвязи факторов управленческой ситуации.

Двойственная задача - инструмент определения оптимальности допустимого решения задачи линейного программирования, не требующий его сравнения со всеми другими допустимыми решениями.

Двойственность в линейном программировании - возможность определения любой задаче линейного программирования двойственной к ней задачи линейного программирования.

Детерминированная модель. Модель, в которой все данные достоверно

известны.

Дефицитный ресурс - полностью использованный ресурс при

реализации оптимального решения (плана).

Диаграмма влияния. Иерархическая блок-схема; начинается с показателя эффективности, с помощью стрелок показаны его связи с

переменными и параметрами модели.

Диапазоны целевых коэффициентов. Задают диапазоны изменений коэффициентов целевой функции, при которых оптимальное решение не изменяется.

Динамическое программирование - математический аппарат оптимального планирования многошаговых управляемых процессов.

Допустимая область. Множество значений переменных решения,

удовлетворяющих всем ограничениям и условиям неотрицательности одновременно, т.е. множество допустимых решений.

Допустимое решение. Решение, которое удовлетворяет всем ограничениям. Графически между допустимыми решениями и точками допустимой области существует взаимно однозначное соответствие.

Допустимый диапазон изменения правой части. Диапазон значений

27

правой части, для которых теневая цена остается постоянной.

Значения решения. Набор числовых значений переменных решения.

Идентификация модели - выбор модели объекта из множества известных моделей в соответствии с целями и задачами исследований.

Избыточное ограничение. Ограничение, удаление которого не влияет на допустимую область.

Излишек. Показывает, насколько вычисленная при оптимальных значениях переменных левая часть ограничения вида превышает правую часть. Излишек всегда неотрицателен.

Имитационная модель - компьютерная программа, позволяющая моделировать объект (процесс) на вычислительной машине в соответствии с целями и задачами его исследования.

Крайняя точка. Угловая точка допустимого множества решений. Если задача ЛП имеет решение, всегда существует как минимум одно решение в

крайней точке.

Критерий оптимальности - признак, по которому выбирается наилучшее (оптимальное) решение.

Критический путь - наибольшая по продолжительности последовательность работ, которые нужно выполнить при переходе от исходного к конечному состоянию сетевого графика.

Лимитирующее ограничение. Ограничение, в котором при оптимальных значениях переменных левая часть равна правой.

Линейная модель. Модель, взаимосвязи между входными и выходными данными которой выражены в виде одного или нескольких линейных уравнений.

Линейная функция. Функция, в которую все переменные входят в виде отдельных членов. В такой функции нет степеней, отличных от первой,

логарифмических, экспоненциальных, тригонометрических или подобных выражений.

Линейное ограничение. Ограничение модели, определенное в виде

28

линейного уравнения или неравенства.

Линейное программирование - теория и методы оптимизации детерминированных моделей, состоящих из линейных уравнений и неравенств и одного показателя эффективности (линейной целевой функции).

Линейное уравнение - уравнение, в котором неизвестные величины входят линейно, т.е. в первой степени, и отсутствуют слагаемые, содержащие произведение неизвестных или экспоненты.

Максимизация целевой функции - определение максимального значения целевой функции на допустимом множестве решений. Умножение целевой функции на отрицательный множитель преобразует задачу максимизации в задачу минимизации.

Методы управления. Систематическое применение процесса моделирования в управленческих ситуациях.

Множественные оптимумы. То же, что и альтернативные оптимумы.

Моделирование - процесс познания объекта исследования с помощью

его модели.

Модель - условный образ объекта (процесса), специально созданный человеком для упрощения его исследования с определенной целью.

Модель "черного ящика". Неполная символическая модель, в которой определены только переменные входа и выхода, а математические связи не выявлены.

Модель производства. Модель принятия решения, в которой переменные решения указывают, какое количество одного или нескольких товаров следует производить.

Модель решения. Символическая (математическая) модель, в которой существуют переменные решения и хотя бы один показатель эффективности.

Модель условной оптимизации. Модель, цель которой состоит в том,

чтобы найти значения переменных решения, оптимизирующие целевую функцию при условии соблюдения ограничений.

Невозвратные издержки. Затраты, значения которых уже определены, и

29

поэтому на них не могут повлиять будущие решения.

Невырожденное решение. Решение задачи ЛП, в котором число имеющих положительные значения переменных равно числу лимитирующих ограничений. Как правило, все теневые иены невырожденного решения имеют ненулевые значения допустимого увеличения и допустимого уменьшения.

Недопустимая модель. Задача ЛП, область допустимых решений которой является пустым множеством. Такая задача не имеет решений.

Неограниченная допустимая область. Допустимая область, в которой по крайней мере одна переменная решения может принимать произвольно большие значения.

Неограниченная модель. Модель ЛП, в которой значение целевой функции может неограниченно увеличиваться (уменьшаться). Такая модель не имеет решения.

Неограниченная целевая функция. Целевая функция, которая на допустимом множестве может принимать в модели максимизации сколь угодно большие положительные, а в модели минимизации — сколь угодно большие отрицательные значения.

Нисходящее моделирование. Построение символической модели, при котором переменные, параметры и математические связи между ними определяются на основании ранее полученных знаний.

Область допустимых решений - область, в пределах которой

выполняются все ограничения модели.

Ограничение в форме неравенства. Ограничение, требующее, чтобы некая функция переменных решения была больше или равна ( ) или меньше или равна ( ) определенной константы.

Ограничение в форме равенства. Ограничение, требующее, чтобы некая функция переменных решения была в точности равна некоторой константе.

Ограничение. Математическое выражение в форме неравенства или равенства, которому должны удовлетворять переменные модели.

30