|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
ГЛОССАРИЙ. Автономная модель – часть системы моделей, которую можно анализировать независимо от других частей
Автономная модель – часть системы моделей, которую можно анализировать независимо от других частей. Этот подход применим всюду, где отдельные хозяйственные звенья обладают самостоятельностью в своих действиях. Однако в экономике все связано, поэтому автономность частичных моделей всегда относительна. Агрегирование – объединение, укрупнение показателей по какому-либо признаку. С математической точки зрения агрегирование рассматривается как преобразование модели в модель с меньшим числом переменных и ограничений (агрегированную модель), дающую приближенное (по сравнению с исходным) описание изучаемого процесса или объекта. Адаптация – приспособление системы к реальным условиям. Различают адаптацию пассивную – реагирование системы на изменение среды и активную – воздействие системы на среду. Адекватность модели – соответствие модели моделируемому объекту или процессу. Алгоритм – формализованная последовательность действий по решению задачи. Антагонистические игры – игры, в которых интересы игроков строго противоположны, т. е. выигрыш одного игрока – проигрыш другого. Базисное решение – допустимое решение задачи линейного программирования, находящееся в вершине области допустимых решений. Вероятность – численная мера возможности события. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования – интерпретация зависимостей, имеющих место в задаче линейного программирования в виде геометрических фигур (точек, прямых, полуплоскостей, многоугольников) в декартовой системе координат. Двойственные оценки определяют дефицитность используемых ресурсов и показывают, насколько возрастает максимальное значение целевой функции прямой задачи при увеличении количества соответствующего ресурса на единицу. Детерминированные величины – исходные данные, заданные определенными величинами. Динамические модели экономики – модели, описывающие экономику в развитии (в отличие от статических, характеризующих ее состояние в определенный момент). Динамическое программирование – методы решения задач, в которых процесс нахождения решения является многоэтапным. Дисперсия характеризует разброс значений случайной величины. Допустимый план – решение, удовлетворяющее системе ограничений, но не обязательно оптимальное. Достоверное событие – событие, которое непременно должно произойти. Задача оптимизации – задача, решение которой сводится к нахождению максимума или минимума целевой функции. Игра – формализованная модель конфликтной ситуации. Игра n лиц с постоянной суммой – игры, в которых принимает участие n игроков, существует n множеств стратегий и n действительных платежных функций от n переменных, каждая из которых является элементом соответствующего множества стратегий. Каждый игрок знает всю структуру игры и в своем поведении неизменно руководствуется желанием получить максимальный средний выигрыш. Игра двух лиц с ненулевой суммой – игры, в которых сумма выирышей двух игроков после каждой партии не равна нулю. Игра двух лиц с нулевой суммой – игры, в которых интересы двух игроков строго противоположны, т.е. выигрыш одного есть проигрыш другого. Игра против природы – игры, где одним из определяющих факторов является внешняя среда или природа, которая может находиться в одном из состояний, которые неизвестны лицу, принимающему решение. Игра с нулевой суммой – игры, в которых сумма выигрыша игроков после каждой партии составляет ноль. Игрок – участник игровой модели. Коалиции игроков – объединение m игроков в игре n лиц (m меньше n) с целью получения максимального выигрыша и выработке соответствующих стратегий. Коэффициенты линейных ограничений – нормы расхода ресурсов. Линейное программирование – методы решения задач математического программирования, в которых ограничения и целевая функция линейны. Линейно-независимые уравнения – уравнения, которые не могут быть получены умножением, делением, сложением, вычитанием исходных уравнений. Линейные зависимости – зависимости, в которые переменные входят в первой степени, и в которых нет их произведения. Математическое ожидание характеризует среднее значение случайной величины. Модель – математическое или логическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса (обычно рассматриваемых как системы или элементы системы). Ограничение – неравенства, устанавливающие зависимости для ресурсов. Оптимальное решение – вариант, для которого принятый критерий принимает наилучшее решение. Парная игра – игровая модель с двумя участниками. Переменная – величина, принимающая различные значения. Платежная матрица – прямоугольная таблица размерности m на n, i=1,...,n j=1,...,m (i,j)-ый элемент которой есть значение выигрыша (пригрыша) игроков в случае i-го хода первого игрока и j-го хода второго игрока. Равновесие (экономической системы) – 1) состояние, которое характеризуется равенством спроса и предложения всех ресурсов; 2) состояние, когда ни один из многих взаимосвязанных участников системы не заинтересован в изменении этого состояния, так как при этом он не может ничего выиграть, но может проиграть. Симплекс-метод – метод решения задач линейного программирования, заключающийся в последовательном улучшении плана и позволяющий осуществлять переход от одного допустимого базисного решения к другому таким образом, что значение целевой функции непрерывно возрастают и за конечное число шагов находится оптимальное решение. Случайная величина – данные, которые зависят от ряда случайных факторов. Случайный ход – результат, получаемый не решением игрока, а каким-либо механизмом случайного выбора (покупательский спрос, задержка с поставкой материалов и т.п.). Событие – всякий факт, который в результате опыта может произойти или не произойти. Сознательный ход – выбор игроком одного из возможных вариантов действия (стратегия) и принятие решения о его осуществлении. Среднеквадратическое отклонение характеризует разброс значений случайной величины от ее среднего значения. Стационарность – постоянство во времени характеристик некоторого процесса. Стратегия – правило действий в каждой ситуации процесса принятия решения. Теория игр занимается методами обоснования решений в условиях неопределенности и риска,вырабатывает рекомендации дляразличного поведения игроков в конфликтной ситуации. Целевая функция – критерий оптимизации, признак, характеризующий качество принимаемого решения (максимум прибыли, минимум затрат). СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Основная 1. Колемаев В.А. Математические методы и модели исследования операций. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2009 2. Красс М.С., Чупрынов Б.П. Математические методы и модели для магистрантов экономики: Учеб. пособие. СПб.: Питер, 2006. – 496с. 3. Кремер Н.Ш., Путко Б.А., Тришин И.М., Фридман М.Н. Исследование операций в экономике. М.: ЮРАЙТ, 2010. Дополнительная литература 4. Мак Кинси. Введение в теорию игр. М., 1960. 5. Берж К. Общая теория игр нескольких лиц. М., 1961. 6. Матричные игры. М., 1963. 7. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М., 1970. 8. Воробьев Н.Н. Основы теории игр. Бескоалиционные игры. М., 1984. 9. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учебное пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 368с. 10. Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. –М.: Высшая школа, 2008. – 208 с. 11. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учебное пособие для студентов вузов / А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев, Т. П. Барановская; Под ред. Б. А. Лагоши. – 2-е изд. М.: Финансы и статистика, 2003. –222 с. 12. Моделирование экономических процессов: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления (060000) / Под ред. М.В. Грачёвой, Л.Н. Фадеевой, Ю.И. Черемных. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. –351 с. 13. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности: Учебник. –2‑е изд. М.: Финансы и статистика, 2005. –616 с. 14. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для вузов. –2‑е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. –287 с. 15. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева. –2‑е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. –304 с. 16. Экономико-математические методы и модели: Учеб. пособие для студ. экон. спец. вузов. / Под общ. ред. А.В. Кузнецова; БГЭУ. Минск, 2010. 412 с. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.005 сек.) |