МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ГЕОДЕЗИИ И КАРТОГРАФИИ» (МИИГАиК)
Утвержден
Учебно-методической
комиссией МИИГАиК
от «____»__________2014__ г.
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС
ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Технология обработки информации
Направление подготовки
230400 Информационные системы и технологии
Профиль подготовки
1. Геоинформационные системы
2. Информационные телекоммуникационные системы
Квалификация (степень)
бакалавр
Форма обучения
очная
Москва
2014 год
1.
Пояснительная записка
Цели и задачи курса
Учебная дисциплина «Технологии обработки информации» входит в
раздел «Б3.Б. Базовая часть» ФГОС ВПО по направлению подготовки
«Информационные системы и технологии».
Целью
освоения
учебной
дисциплины
«Технологии
обработки
информации» является:

формирование
знаний
об
основных
методах
и
алгоритмах
обработки информации, средствах обработки информации для различных
приложений,

обучение принципам анализа и обработки информации,

формирование
использованию
компетенций,
теоретических
определяющих
знаний
и
способность
практических
навыков
к
в
профессиональной деятельности при анализе, разработке и применении
алгоритмов обработки информации.
Содержание
является
дисциплины
логическим
«Технологии
продолжением
обработки
дисциплин
информации»
«Математика»,
«Информатика», «Технология программирования», и служит основой освоения
дисциплин
«Управление
данными»,
«Информационные
технологии»,
«Интеллектуальные системы и технологии», «Инструментальные средства
информационных систем».
В
результате
освоения
дисциплины
«Технологии
обработки
информации» обучающиеся должны достигнуть следующих результатов:
Знать: основные виды информации, модели и методы решения задач
обработки информации (анализ данных, поддержка принятия решений,
генерация отчетов).
Уметь: осуществлять математическую постановку задач по обработке
информации, использовать алгоритмы обработки информации для различных
приложений.
2
Владеть: инструментальными средствами обработки информации.
Процесс освоения дисциплины «Технологии обработки информации»
направлен на формирование следующих компетенций:
Код
компетенции
ПК 5
ПК 22
ПК 23
ПК 24
ПК 25
ПК 26
ПК 27
Наименование компетенции
моделировать процессы и системы
осуществлять
организацию
контроля
качества
входной информации
проводить
сбор,
анализ
научно-технической
информации по тематике исследования
участвовать
в
постановке
и
проведении
экспериментальных исследований
обосновывать правильность выбранной модели,
сопоставляя результаты экспериментальных данных и
полученных решений
использовать математические методы обработки,
анализа
и
синтеза
результатов
профессиональных
исследований
оформлять полученные рабочие результаты в виде
презентаций, научно-технических отчетов, статей и докладов
Виды занятий и методики обучения
При реализации программы дисциплины «Технологии обработки
информации» в часы, отведенные для аудиторных занятий (126ч), занятия
проводятся:
 в виде лекций (54 ч) с использованием мультимедийных презентаций,
иллюстрирующих изучаемые технологические процессы;
 в виде лабораторных работ (72 ч) в компьютерном классе ( учебные
пособия «Технологии обработки информации. Технологии хранения, поиска и
сортировки
информации
средствами
системы
в
БД»,
«Технологии
компьютерной
обработки
математики
информации
MathCAD»,
учебно-
методическое пособие «Поиск оптимальных решений» );
 в виде самостоятельной работы (106 ч) студентов под руководством
преподавателя по выполнению индивидуальных расчетно-графических работ».
3
Формы контроля
Рубежный контроль (контроль выполнения лабораторных работ)
В
течение
курса
изучения
дисциплины
студенты
выполняют
лабораторные работ по трем разделам дисциплины. Задания к выполнению
индивидуальных
самостоятельных
работ
сформулированы
для
каждой
учебным
планом
лабораторной работы.
Итоговый контроль по курсу
Для
контроля
усвоения
данной
дисциплины
предусмотрен - экзамен. Теоретические экзаменационные вопросы к экзамену
сформулированы в 6-м разделе УМК. Практические задания выбираются из
лабораторных работ. Оценка за экзамен является итоговой по дисциплине и
проставляется в Приложении к диплому.
2.
Методические рекомендации по изучению дисциплины
• На изучение дисциплины отводится 128 часов аудиторных занятий, из
них лекций - 54 часа, лабораторных занятий – 72 часа, самостоятельной работы
студентов - 106 часов. На выполнение индивидуальных заданий по
лабораторным работам рекомендуется отвести 70 часов СРС, на работу с
лекционным материалом – 36 часов.
• «Сценарий изучения дисциплины» предполагает последовательную
проработку лекционного материала и выполнение лабораторных работ.
• Материалы учебно-методического комплекса содержат методические
пособия, представленные в приложении. Методические пособия содержат
задания и контрольные вопросы. Доступ к печатным пособиям имеется в
библиотеке института и их электронным версиям на сайте кафедры.
• Ссылки на дополнительную литературу и иные информационные
источники содержатся в вышеуказанных методических пособиях;
• Все теоретические вопросы и практические задания к экзамену
содержатся в вышеуказанных методических пособиях.
4
6
7
8
18
18
26
4
18
18
27
5
18
54
36
72
53
106
27
261
3
4
5
4
Аттестация (экзамен)
ИТОГО:
3.
СРС (час)
Лаборатор
ные
3
2
Технологии обработки
информации в ЭТ. Технологии
хранения, поиска и сортировки
информации в БД
Математическое
программирование
Поиск оптимальных решений
Практические
2
ДИСЦИПЛИНЫ
Семинары
1
Раздел
Лекции
1
Семестр
№ п/п
Учебно-тематический план курса
ВИДЫ АУДИТОРНОЙ
РАБОТЫ (ЗАНЯТИЙ) (ЧАС)
Программа дисциплины (содержание курса)
Раздел 1. Технологии обработки информации в электронных
таблицах. Технологии хранения, поиска и сортировки информации в
базах данных
Работа с электронными таблицами, создание баз данных. Обработка
вторичных
документов:
поиск
записей,
сортировка
данных,
фильтры.
Консолидация данных. Анализ данных с помощью сводной таблицы. Работа с
диаграммами.
Этапы проектирования и создания БД. Определение структуры БД.
Создание таблицы БД. Ввод, редактирование и поиск данных в таблице БД.
Схема данных. Связывание таблиц. Фильтрация. Запросы. Проектирование
запроса. Сортировка записей таблицы. Запросы с критериями поиска. Запросы с
параметрами. Создание отчета.
5
Раздел 2. Математическое программирование
Исследованием детерминированных и одноцелевых задач. Нахождение
экстремального значения линейной функции многих переменных при наличии
линейных
ограничений,
связывающих
эти
переменные.
Нахождение
экстремального значения для целевой функции и ограничений, которые могут
быть нелинейными функциями. Наложение условий целочисленности искомых
параметров.
Раздел 3. Поиск оптимальных решений
Понятие
модели.
Классификация
моделей.
Цели
моделирования.
Математическая модель. Оптимизационная модель. Отличительные признаки
оптимизационных моделей. Критерии оптимальности. Система ограничений.
Условный локальный максимум (минимум).
Примеры
содержательных
постановок
задач
линейного
программирования. Задачи об оптимальном использовании ресурсов. Задачи о
составе смеси. Транспортные задачи. Задачи о назначении.
Графические методы решения задач линейного программирования.
Построение области допустимых решений задачи. Решение оптимизационных
задач средствами EXCEL.
4.
Планы практических (лабораторных) занятий
№
№
Тема
Первый раздел дисциплины
6
1
Сортировка и обработка списков связанных данных в ЭТ MS Excel
2
Фильтрация данных, работа с функциями БД в списках ЭТ MS Excel
3
Создание таблиц, применение сортировки и фильтра в СУБД MS Access
4
Работа с формой
5
Реализация запросов СУБД
6
Создание отчета
Второй раздел дисциплины
1
Простейшие операции MathCAD
2
Вектора и матрицы
3
Функции, оперирующие с матрицами
4
Построение графиков функций
5
Анализ функций по их графическому представлению
6
Решение системы линейных алгебраических уравнений
7
Решение нелинейных уравнений
8
Дифференцирование и интегрирование
9
Статистическая обработка данных в системе MathCAD
Третий раздел дисциплины
1
Решение оптимизационных задач с помощью ЭТ Excel
2
Составление производственного плана
3
Раскрой листовых материалов
4
Учет стоимости материалов
5
Формирование портфеля инвестиций
6-12 Решение оптимизационных задач
13
Оптимизация планов доставки грузов
14
Назначение бригад на работы
15
Составление расписания занятий
16
Задача коммивояжера
5.
Контрольные теоретические вопросы по курсу к экзамену
Раздел 1
«Сортировка и обработка списков связанных данных в электронной таблице»
1.
Дать понятие списков связанных данных (ССД).
2.
Дать понятие записи.
3.
Дать понятия поля.
4.
Добавление данных к существующему списку.
5.
Сортировка списка по строкам.
7
6.
Сортировка списка по столбцам.
7.
Сортировка данных по заданному условию.
8.
Обработка списков с помощью формы.
«Фильтрация данных и работа с функциями базы данных в организованных списках
электронной таблицы»
1.
Дать понятие фильтра.
2.
Функция автофильтра.
3.
Функция расширенного фильтра.
4.
Понятие поля.
5.
Понятие критерия.
6.
Понятие базы данных.
7.
Работа с функциями базы данных.
«Работа с СУБД MS Access»
1.
Какие основные объекты базы данных Microsoft Access Вы знаете?
2.
Назначение объекта таблица в Microsoft Access.
3.
Назначение объекта запроса в Microsoft Access.
4.
Назначение объекта форма в Microsoft Access.
5.
Назначение объекта отчет в Microsoft Access.
6.
Способы создания таблиц, запросов, форм.
7.
Виды запросов к БД MS Access.
8.
Назначение отчетов.
9.
Виды отчетов в БД MS Access.
«Создание таблиц, применение сортировки и фильтра в СУБД Microsoft Access»
1.
Дать понятие БД.
2.
Модели базы данных, охарактеризуйте их.
3.
Понятие простого, составного и внешнего ключей.
4.
Обеспечение целостности данных в БД.
5.
Назначение межтабличных связей в СУБД Access.
8
6.
Основные этапы работы с БД.
7.
Способы ввода и редактирования и обработки данных в таблицах БД.
8.
Сортировка данных по заданным критериям.
9.
Работа с фильтром.
10.
Фильтр по выделенному.
«Работа с формой»
1.
Создание формы.
2.
Понятие простого, составного и внешнего ключей.
3.
Охарактеризовать и привести примеры связей 1:1, 1:М, М:М.
4.
Способы ввода и редактирования и обработки данных в формах БД.
5.
Способы создания форм.
6.
Типы форм.
«Реализация запросов СУБД»
1.
Создание запросов.
2.
Простые запросы.
3.
Сложные запросы.
4.
Применение операторов "or", "and", between".
5.
Запрос на удаление.
6.
Использование групповых операций.
7.
Использование вычисляемых полей.
Раздел 2
1.
Что такое СКМ? Когда стало возможно их создание?
2.
Что вы знаете о создании отечественной СКМ?
3.
Назовите особенности выполнения численных и символьных вычислений
в СКМ.
4.
Какие СКМ вам известны? Дайте им сравнительную оценку.
5.
Какая СКМ наиболее приспособлена для использования в сфере
образования?
6.
Назовите основные составные части СКМ MathCad и их назначение.
9
7.
Какое расширение имеют файлы документов MathCad?
8.
Создается ли в СКМ MathCad исполняемый .exe файл и какие
особенности работы с документами MathCad из этого возникают?
9.
Назовите основные панели инструментов СКМ MathCad и их назначение.
10.
Какие действия с математическими выражениями можно выполнять при
помощи основных операторов математических преобразований панели
Symbolic СКМ MathCad?
11.
Что такое e-Books в СКМ MathCad и как их вызывать?
12.
Что такое быстрые шпаргалки Quick Sheets в СКМ MathCad и как ими
пользоваться?
Раздел 3
1.
Сформулируйте в общем виде задачу линейного программирования.
2.
Что называется областью допустимых решений?
3.
Какие решения называются оптимальными?
4.
Как определить, по какую сторону от ограничительной прямой линии
находится область допустимых решений?
5.
Что такое прямая уровня?
6.
Является ли оптимальное решение единственным?
7.
Как провести анализ решения?
8.
Может ли целевая функция быть фиксированной?
9.
Как формируются ограничения в задачах?
10.
Что такое сценарий?
11.
По какой команде выдается отчет сценария?
12.
Как поступить, если программа выдала отрицательный результат?
13.
Какова общая структура транспортных моделей?
14.
Как именуются пункты отправления?
15.
Как именуются пункты назначения?
16.
Можно ли именовать отправляемые грузы в пунктах отправления как
предложение?
10
17.
Можно ли именовать ожидаемые грузы в пунктах назначения как спрос?
18.
Чем характеризуется закрытая модель?
19.
Как формируется целевая функция в транспортных задачах?
6.
Список основной и дополнительной литературы
а) основная литература:
1.
Гаврилова
В.В.,
Кудлаев
А.А.,
Семов
А.М.
Информатика.
Информационные технологии. Офисные приложения. Учеб. Пособие. М.
МИИГАиК, 2012.-60с
2.
Гаврилова В.В., Кудлаев А.А., Семов А.М. Технологии обработки
информации. Технологии хранения, поиска и сортировки информации в
БД. Учеб. Пособие. М. МИИГАиК, 2014.-31с.
3.
Зайцев
А.А.,
Кудлаев
А.А.
Технологии
обработки
информации
средствами системы компьютерной математики MathCAD. Лабораторный
практикум. М. МИИГАиК, 2014.-43с.
4.
Кудлаев А.А. Поиск оптимальных решений. Учебно-методическое
пособие
по
курсу
«Экономико-математические
методы
и
моделирование». М., МИИГАиК, 2007, 56 стр.
б) дополнительная литература:
1.
Булычев Е.В., Кудлаев А.А. Проектирование баз данных. Учебнометодическое пособие по курсу «Проектирование структур и баз
данных».- М., МИИГАиК, 2003, 75 стр.
2.
Булычев Е.В., Кудлаев А.А. Обработка данных с помощью табличного
редактора EXCEL. Методические указания.- М., МИИГАиК, 2000, 34 стр.
3.
Зайцев А.А., Мишин И.В. Реализация вычислительных алгоритмов
средствами MathCAD. Учебное пособие по курсу «Информатика». М.:
МИИГАиК, 2003, 84 с.
4.
Мишин И.В. Лабораторные работы на MathCAD. Методическое пособие
по курсу «Информатика». М.: МИИГАиК, 2002, 46 с.
11
5.
Штыков В.В. MathCAD. Руководство по решению задач для начинающих.
М.: Книжный дом «Либриком», 2013. – 168 с.
6.
Б. Банди Основы линейного программирования.- М.: «Радио и связь»
1989 г., 176 с.
7.
А. Гарнаев Использование MS Excel и VBA в экономике и финансах. СПб: «BHV» 1999г., 336 с.
8.
В.
Гельман
Решение
математических
задач
средствами
EXCEL:
Практикум. СПб.: Питер, 2003. – 240 с.
9.
Б. Курицкий Поиск оптимальных решений средствами EXCEL.- СПб.:
БХВ-Санкт-Петербург, 1999.
10.
М. Пинегина Математические методы и модели в экономике. – М.:
Издательство «Экзамен», 2002. – 128.
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
1.
Грошев
А.С.
Основы
работы
с
базами
данных
http://www.intuit.ru/department/database/basedbw/
2.
Коваленко
Т.,
Сирант
О.
Работа
с
базами
данных
http://www.intuit.ru/studies/courses/3439/681/lecture/8477
3.
Белоусова С., Бессонова И. и др. Введение в программные системы и их
разработку.- http://www.intuit.ru/
4.
Работа
в
Microsoft
Access
XP.
http://www.intuit.ru/department/office/workaccessxp/
5.
Швецов
В.И.
Базы
данных
http://www.intuit.ru/department/database/databases/
6.
Коваленко Т. Обработка экспериментальных данных. http://www.intuit.ru
7.
Кирьянов Д. Высшая математика на Mathcad. - http://www.intuit.ru
8.
Назаров Д. MATHCAD 14: Основные сервисы и технологии. http://www.intuit.ru
9.
Губарь
Ю.
Введение
http://www.intuit.ru
12
в
математическое
моделирование
–
10.
Губарь
Ю.
Введение
в
математическое
программирование
–
http://www.intuit.ru
11.
Пакулин В. Решение задач оптимизации управления с помощью MS Excel
2010 - http://www.intuit.ru
12.
Кудлаев
А.А.
Обучающе-аттестующее
программное
средство
«Организация офиса» информационно-образовательного пространства в
области
геодезии,
картографии,
кадастра
и
наук
о
Земле.
Регистрационное свидетельство НТЦ «Информрегистр» Министерства
РФ по связи и информатизации №8416 2003 г.
7.
Выписка из федерального государственного образовательного
стандарта (ФГОСТа)
В результате изучения курса «Технологии обработки информации»
студент должен:

знать: основные виды и процедуры обработки информации, модели
и методы решения задач обработки информации (генерация отчетов, поддержка
принятия решений, анализ данных, искусственный интеллект, обработка
изображений);

уметь:
осуществлять
математическую
и
информационную
постановку задач по обработке информации; использовать алгоритмы
обработки информации для различных приложений;

владеть: инструментальными средствами обработки информации;
8.
Словарь терминов и персоналий (глоссарий)
База
данных
(БД,
database)
-
поименованная
совокупность
структурированных данных, относящихся к определенной предметной области.
Предметная область - некоторая часть реально существующей
системы, функционирующая как самостоятельная единица. Полная предметная
область может представлять собой экономику страны, однако на практике для
информационных систем наибольшее значение имеет предметная область
масштаба отдельного предприятия или корпорации.
13
Система управления базами данных (СУБД) - комплекс программных
и языковых средств, необходимых для создания и модификации базы данных,
добавления,
модификации,
удаления,
поиска
и
отбора
информации,
представления информации на экране и в печатном виде, разграничения прав
доступа к информации, выполнения других операций с базой.
Реляционная БД - основной тип современных баз данных. Состоит из
таблиц, между которыми могут существовать связи по ключевым значениям.
Таблица базы данных (table) - регулярная структура, которая состоит
из однотипных строк (записей, records), разбитых на столбцы (поля, fields).
В теории реляционных баз данных синоним таблицы - отношение
(relation), в котором строка называется кортежем, а столбец называется
атрибутом.
В концептуальной модели реляционной БД аналогом таблицы является
сущность (entity), с определенным набором свойств - атрибутов, способных
принимать определенные значения (набор допустимых значений - домен).
Ключевой элемент таблицы (ключ, regular key) - такое ее поле
(простой ключ) или строковое выражение, образованное из значений
нескольких полей (составной ключ), по которому можно определить значения
других полей для одной или нескольких записей таблицы. На практике для
использования
ключей
создаются
индексы
-
служебная
информация,
содержащая упорядоченные сведения о ключевых значениях. В реляционной
теории и концептуальной модели понятие "ключ" применяется для атрибутов
отношения или сущности.
Первичный ключ (primary key) - главный ключевой элемент,
однозначно идентифицирующий строку в таблице. Могут также существовать
альтернативный (candidate key) и уникальный (unique key) ключи, служащие
также для идентификации строк в таблице.
Связь (relation) - функциональная зависимость между объектами. В
реляционных базах данных между таблицами устанавливаются связи по
ключам, один из которых в главной (parent, родительской) таблице -
14
первичный, второй - внешний ключ - во внешней (child, дочерней) таблице, как
правило, первичным не является и образует связь "один ко многим" (1:N). В
случае первичного внешнего ключа связь между таблицами имеет тип "один к
одному" (1:1). Информация о связях сохраняется в базе данных.
Внешний ключ (foreign key) - ключевой элемент подчиненной
(внешней, дочерней) таблицы, значение которого совпадает со значением
первичного ключа главной (родительской) таблицы.
Объект (object) - элемент информационной системы, обладающий
определенными свойствами (properties) и определенным образом реагирующий
на внешние события (events).
Система - совокупность взаимодействующих между собой и с внешним
окружением объектов.
Null - значение поля таблицы, показывающее, что информация в данном
поле отсутствует. Разрешение на возможность существования значения Null
может задаваться для отдельных полей таблицы.
Math (Математика ) - панель, содержащая девять панелей инструментов
для ввода математических символов, операторов преобразования и графики.
Boolean - панель логических операций
Format Result (Формат результата ) – окно задания формата
представления чисел.
Worksheet Options (Опции листа) – окно установки системных
переменных .
Insert Function (Вставить функцию) – окно вставки функций.
Matrix (Матрицы) - панель операций с матрицами.
Calculator
(Калькулятор)
-
панель
для
вставки
основных
арифметических операций, простейших функций, знаков присваивания.
Evaluating – панель, содержащая знаки операций.
Calculus – панель операций математического анализа.
15
Graph - панель графики.
Formatting Currently Selected X-Y Plot – окно форматирования
двумерного графика.
trace - опция форматирования, позволяющая ет точно определить
значение функции в любой точки графика.
if(cond, x, y) - условная функция.
Параметрическое задание функции - устанавливается зависимость
(x,y) точки плоскости от значения параметра t.
Полярный график - график функции r(q), заданной в полярных
координатах, где полярный радиус r зависит от полярного угла q.
3-D Plot Format - окно форматирования трехмерного графика.
CreateMesh () - встроенная функция в MathCAD, создающая массив,
представляющего х-, у- и z-координаты поверхности, заданной функцией F(); и
сетку на поверхности определенной функции F() с параметрами , заданными
аргументами.
CreateSpace ()- встроенная функция в MathCAD создающая массив
представляющий х-, у- и z-координаты параметрической пространственной
кривой, заданной функцией R() ; и сетку точек на кривой, определенной
функцией R() с параметрами , заданными аргументами .
Surface Plot - опция панели Graph для построения графика поверхности
3D Scatter Plot - опция панели Graph для построения 3-D точечного
графика.
root() – функция для численного решения нелинейного уравнения с
одним неизвестным. Возвращает с заданной точностью значение переменной,
при котором функция равна нулю.
polyroot() - функция для численного поиска корней полинома.
Возвращает вектор длиной n+1 всех корней полинома степени n.
Given Find() – вычислительный блок для численного решения
нелинейных уравнений и систем уравнений.
16
Given Minerr() вычислительный блок для приближенного численного
решения нелинейных уравнений и систем уравнений.
Maximize () – функция для поиска значений переменных функции, при
которых функция имеет максимаольное значение.
Minimaze() - , функция для поиска значений переменных функции, при
которых функция имеет минимальное значение.
lsolve(A,B) - функция аналитического решения системы линейных
уравнений, представленной в виде AX=B.
Случайная величина - величина, которая в результате опыта может
принять только одно из множества значений, до опыта, неизвестно, какое
именно.
Функция распределения – вероятность P для случайной величины X
выполнения неравенства X < х, где х – одно их возможных значений СВ, F(x) =
P( X < x ), F(x) - функция аргумента х.
Плотность распределения вероятности – для непрерывной случайной
величины
первая
X
производная
от
функции
распределения
F(x):
.
Random
number
–
()
категория
функций
для
генерации
последовательности случайных величин.
Statistics () - категория функций для расчёта числовых характеристик
случайных величин.
Probaility
distribution
-
категория
функций
для
построения
распределения вероятности случайных величин.
Probability density - категория функций для построения распределения
плотности вероятности случайных величин.
hist () – функция вычисления частотного распределения случайной
величины
для
построения
гистограммы
с
произвольными
сегментами
разбиения.
histogram() – функция вычисления частотного распределения случайной
величины для построения гистограммы с разбиением на равные сегменты.
17
Линейное
программирование
—
математическая
дисциплина,
посвящённая теории и методам решения экстремальных задач на множествах nмерного векторного пространства, задаваемых системами линейных уравнений
и неравенств.
Математическая
выраженное
с
модель
помощью
—
приближенное
математической
описание
символики,
объекта,
отражающее
количественные соотношения между его элементами.
Симплекс-метод
—
вычислительная
процедура,
основанная
на
принципе последовательного улучшения решений.
Целевая функция — функция, связывающая цель (оптимизируемую
переменную) с управляемыми переменными в задаче оптимизации.
Матрица нормированных коэффициентов — постоянные параметры
объекта моделирования.
Ресурс— количественная мера возможности выполнения какой-либо
деятельности;
условия,
позволяющие
с
помощью
определённых
преобразований получить желаемый результат.
Область
допустимых
решений
—
все
решения,
которые
удовлетворяют заданным ограничениям задачи.
Оптимальное решение — допустимое решение, для которого значение
целевой функции максимально.
Анализ
решения
—
заключительный
моделирования экономических процессов.
18
этап
математического