1. Системное моделирование
Основные задачи, методы. Компоненты системного моделирования: математическое моделирование, компьютерное моделирование, информационное моделирование, моделирование процесса принятия решений, имитационное моделирование, оптимизационные модели, вероятностное (стохастическое) моделирование.
2. Сложные системы
Характерные особенности сложных систем:
1) Уникальность
2) Слабая структурированность теоретических и фактических знаний о системе
3) Составной характер (многоагентность)
4) Разнородность подсистем и элементов
5) Случайность и неопределенность факторов, действующих в системе
6) Многокритериальность оценок процессов (игры с непротивоположенными интересами)
7) Большая размерность
3. Предмодельный анализ: цели и задачи (универсальная модель и проблемно-ориентированная,), точность, временной горизонт, объекты, связи, вид описания (дифференциальные уравнения, конечно-разностные уравнения).
4. Проектирование модели, сбор информации (библиографии, качественная и количественная информация), отбор и фильтрация данных. Альтернативные модели (по альтернативным гипотезам, альтернативным данным).
Входящие, выходящие и управляющие переменные,
Задачи и методы агрегирования и дезагрегирования.
5. Построение модели.
Формализация моделей (подмоделей): временные ряды, список индикаторов и характеристик, фреймы, графы, сети Петри.
Однородные и неоднородные статические и динамические модели. Модели с постоянной и переменной структурой. Входная информация, обработка первичной информации.
Идентификация параметров.
Параллельные процессы (concurrent), транспьютеры,
Формы моделирования: синтез, сборка, настройка модели.
Макетирование (прототипирование, пилотные проекты).
6. Исследование и анализ модели
Контринтуитивность и ассимптотическое поведение.
Адекватность (минимальное расхождение в определенной метрике).
Чувствительность: а) к гипотезам, б) к начальным данным, в) к параметрам, г) к изменению условий (транспортные задачи), д) к управляющим переменным, е) к критериям оптимизации.
Трубки траекторий. Сценарные исследования. Оптимизация, уменьшение размерности. Интерпретация и представление результатов.
7. Технологии интеллектуального анализа данных: Извлечение данных (DATA MINING), поиск закономерностей в базах данных (Knowledge Discovery in Databases – KDD):
Информация (метаданные, данные о данных, описания данных)
8. Средства и технологии системного моделирования.
Реинжиниринг бизнес процессов (BPR): Gesym\G2\ReThink;
9. Интегрированные системы управления предприятием
MRP (Materials Resource Planning), MRP II (Manufacturing Resource Planning),
ERP (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия),
CRM (Customer Relationship Management) — управление взаимодействием с покупателями; SCM (Supply Chain Management) — управление цепочками поставок, логистика; BI (Business Intelligence) — поддержка принятия решений и KM (Knowledge Management — управление знаниями), CALS (Continuous Acquisition and Life Cycle Support - Компьютерное Сопровождение Процессов жизненного цикла Изделий), PLM - (Product Lifecycle Management - системы поддержки жизненного цикла изделия).
10. Методология структурного анализа и проектирования SADT
(Structured Analysis & Design Technique)
11. Информационная безопасность.
Криптография
12. Облачные вычисления и ГРИД – технологии
13. Принятие решений и Процессы принятия решений.
Системы поддержки принятия решений (DSS)
ЛИТЕРАТУРА
1. Геловани В.А, Юрченко В.В. Проблемы компьютерного моделирования. М.: МНИИПУ 1990 с.237.
2. Аврамчук Е.Ф., Вавилов А.А., Емельянов С.В., Калашников В.В., Немчинов Б.В., Ривес Н.Я., Фомин Б.Ф., М.Франк, А.Явор. Технология системного моделирования. Издательство «Машиностроение»,1988, VEB Verlag Technik, Berlin, 1988, с. 519
3. Дж. Форрестер. Мировая динамика М.:“Наука” 1978., с.164.
4. Г. Коллинз, Дж Блей. Структурные методы разработки систем: от стратегического планирования до тестирования. М.: Финансы и статистика 1986 с.264.
5. Дж. Форрестер. Динамика развития города. Издательство “Прогресс” М.: 1974 с.285.
6. В.В. Кульба, С.С. Ковалевский, С.А. Косяченко, В.О. Сиротюк. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных. Серия «Информатизация России на пороге ХХI века». – М.: СИНТЕГ, 1999, 660 с.
7. Е.Г.Ойхман, Э.В.Попов. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: ФиС, 1997. –336 с.
8. Геловани В.А., Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о природной среде. Москва, Эдиториал УРСС, 2001, 304 с.
9. В.Б.Бритков, Н.Д.Смольянинов. Анализ и тенденции развития современных систем управления предприятиями. Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 2002 /Под. Ред. Д.М.Гвишиани, В.Н.Садовского и др. М.: Эдиториал УРСС, 2004. С. 162-180.
10. Бритков В.Б., Булычев А. В., Бочнева А. Технологии интеллектуального анализа данных в исследованиях природной среды.// Труды XLVIII научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук». Часть VII. Москва, ноябрь, 2005г., с 229-231.
11. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Minimg, Text Mining, OLAP 2- издание. А.А. Барсегян. М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод. Санкт-Петербург «БХВ-Петербург» 2008 384с.
12. www.megaputer.ru
13. www.basegroup.ru