АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

ГЛОССАРИЙ. Автономная модель – часть системы моделей, которую можно анализировать независимо от других частей

Читайте также:
  1. V. глоссарий
  2. Глоссарий
  3. ГЛОССАРИЙ
  4. ГЛОССАРИЙ
  5. Глоссарий
  6. Глоссарий
  7. Глоссарий
  8. Глоссарий
  9. Глоссарий
  10. Глоссарий
  11. ГЛОССАРИЙ

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 игрзанимается 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.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.009 сек.)