Методи та системи підтримки прийняття рішень

Анотація навчальної дисципліни

Мета дисципліни:

формування комплексу знань, вмінь в галузі методів та систем підтримки прийняття рішень, етапів прийняття рішень; альтернатив, критеріїв, шкал порівнянь.

Завдання дисципліни:

• отримати знання з основних понять систем підтримки прийняття рішень;
• здобути вміння порівнянні альтернатив;
• аналізувати сильні та слабкі кваліметричні шкали порівнянь;
• розвити навички застосування методів прийняття рішень;
• навчитись методам обробки інформації;
• сформувати навички пошуку оптимальних методів для вирішення різних класів задач в області прийняття рішень.

 Програмні компетентності

• Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
• Здатність використовувати сучасні технології проектування в розробці алгоритмічного та програмного забезпечення ІСТ.
• Здатність вчитися і оволодівати сучасними знаннями.
• Здатність  аналізувати     об’єкт проектування     або функціонування та його предметну область.
• Здатність проводити обчислювальні експерименти, порівнювати результати експериментальних даних і отриманих рішень.
• Здатність оволодіти сучасними технологіями програмування та тестування програмного забезпечення.
• Здатність до пошуку, оброблення та узагальнення інформації з різних джерел.
• Здатність сформулювати математичну постановку задачі, спираючись на постановку мовою предметної галузі та обирати метод її розв’язання, що забезпечує потрібні точність і надійність результату.
• Здатність до аналізу, синтезу і оптимізації інформаційних систем та технологій з використанням математичних моделей і методів.

Програмні результати навчання

Використовувати базові знання інформатики й сучасних ІСТ, навички програмування, технології безпечної роботи в комп'ютерних мережах, методи створення баз даних та інтернет-ресурсів, технології розроблення алгоритмів і комп’ютерних програм мовами високого рівня із застосуванням об’єктно-орієнтованого програмування для розв’язання задач проектування і використання ІСТ.

Демонструвати знання сучасного рівня технологій інформаційних систем, практичні навички програмування та використання прикладних і спеціалізованих комп’ютерних систем та середовищ з метою їх запровадження у професійній діяльності.

Проводити системний аналіз об’єктів проектування та обґрунтовувати вибір структури, алгоритмів та способів передачі інформації в ІСТ.

Проектувати та розробляти прикладні інформаційні продукти для видобутку корисних знань і вироблення оптимальних стратегій прийняття рішень.

Застосовувати знання фундаментальних і природничих наук, системного аналізу та технологій моделювання, стандартних алгоритмів та дискретного аналізу при розв’язанні задач проектування і використання ІСТ.

Кількість аудиторних занять

14 годин лекційних занять, 30 годин лабораторних занять.

Форми організації освітнього процесу та види навчальних занять

• Л – лекційні заняття;
• ЛЗ – лабораторні заняття;
• СРС – самостійна робота здобувача вищої освіти;
• РГР – розрахунково-графічна робота;
• ПКО – поточні контрольні опитування;
• МКР – модульна контрольна робота;
• К – консультації.

Тематика та види навчальних занять

• 1 тиждень
  • ЛЗ1. Вивчення етапів процесу прийняття рішень
  • ЛЗ2. Використання нормативних моделей прийняття рішень в умовах невизначеності
  • СРС. К.
• 2 тиждень
  • Л1. Основи теорії прийняття рішень [2.    с.7-15].
  • ЛЗ3. Система підтримки прийняття рішень PRIME Decisions.
  • ЛЗ4. Розвиток методів і систем підтримки прийняття рішень.
  • СРС. К.
• 3 тиждень 
  • Л2. Методи обробки інформації, яка отримана від експертів [2. с.15-23].
  • ЛЗ5. Знайомство з аналітичною платформою DEDUCTOR.
  • СРС. К.
• 4 тиждень
  • Л3. Класифікація інформаційних систем. Місце та функції СППР у наведеній класифікації [2. с.24-31].
  • ЛЗ6. Отримання багатовимірних і аналітичних звітів у пакеті Deductor Studio.
  • ЛЗ7. Створення сценаріїв обробки інформації в пакеті Deductor Studio.
  • СРС. К.
• 5 тиждень
  • Л4. Особливості побудови та використання СППР за даними моніторингу [2. с.32-40].
  • ЛЗ8. Побудова та навчання штучної нейромережі. Частина 1.
  • МКР1.СРС. К.
• 6 тиждень
  • Л5. Розбіжність між OLTP та OLAP технологіями обробки даних [2.    с.40-52].
  • ЛЗ9. Побудова та навчання штучної нейромережі. Частина 2.
  • ЛЗ10. Нейромережне прогнозування економічних показників. Частина 1.
  • СРС. К.
• 7 тиждень
  • Л6. Багатовимірна модель даних та багатовимірні СУБД [2. с.53-61].
  • ЛЗ11. Нейромережне прогнозування економічних показників. Частина 2.
  • ПКО2
  • СРС. К.
• 8 тиждень
  • Л7.  Інструменти організації сховища даних [2. с.62-75].
  • ЛЗ12. Інструменти вирішення задач прийняття рішень за методом МАІ.
  • ЛЗ13 Показники адекватності моделі, яка побудована за методом МАІ.
  • СРС. К.
• 9 тиждень
  • ЛЗ14. Задачі прийняття рішень в умовах невизначеності.
  • ЛЗ15. Методи теорії нечітких множин в вирішенні задач прийняття рішень в умовах невизначеності.
  • МКР2. СРС. К.

Індивідуальна робота

Виконується РГР. 

Мета РГР: набуття загальних та спеціальних компетентностей майбутніх бакалаврів, поглиблення теоретичних знань з теми "Методи та системи підтримки прийняття рішень". Основна ціль РГР: вирішення поставленої практичної навчальної задачі, а саме комп’ютерне моделювання біологічних систем, прийняття рішень з використанням вивченого на лекційних та практичних заняттях, а також самостійно вивченого теоретичного матеріалу з обов’язковим застосуванням сучасних систем для прийняття рішень.

• 1–7 тижні Отримання завдання. Вирішення поставленої практичної навчальної задачі.
• 8–14 тижні Провести комп’ютерне моделювання Оформити поученні результати.
• 15 тиждень Захист роботи.

Самостійна робота

Самостійна робота складає 46 годин. Розподіл самостійної роботи за видами навчальних робіт:

• підготовка до лекційних занять – 15 годин;
• підготовка до лабораторних занять – 16 годин;
• виконання РГР – 15 годин;

Процедура оцінювання

Система оцінювання рівня навчальних досягнень ґрунтується на принципах ЄКТС та є накопичувальною. Дисципліна поділяється на два семестрові модулі. Здобувачі протягом семестру готуються до лекційних та лабораторних занять, виконують 2 модульні контрольні роботи.

Модульні контрольні роботи № 1 виконується у письмовій формі. Модульна робота складається з теоретичної частини (2 запитання) та практичної частини (1 задача). Відповідь на кожне теоретичне питання оцінюється максимум 20 балами. Правильне розв’язання задачі оцінюється в 20 балів.

Модуль оцінюється у максимально можливі 100 балів.

Максимальна оцінка, яку може отримати здобувач за всі виконані види робіт – 100 балів. Залік оцінюється за системою: «зараховано», «не зараховано». Оцінка «зараховано» виставляється за умови отримання не менш, ніж 60 балів за всі види робіт. Складання/перескладання заліку відбувається за встановленим деканатом розкладом.

Семестровий модуль № 1

• ТКО1 і ТКО2 - на базі отриманих результатів по відповідних лабораторних роботах, оцінка за кожне 10 балів. Термін проведення 3 і 7 тижні.
• РГР. Оцінка за виконання - 20 балів. Термін надання - 9 тиждень.
• МК1. Модульна контрольна робота - 60 балів (9 тиждень).

Умови допуску до підсумкового контролю

Підсумковим контролем з дисципліни є залік, засвоєння студентом навчального матеріалу з дисципліни оцінюється на підставі результатів поточного та рубіжного модульного контролю. 

Залік отримують здобувачі вищої освіти, які виконали всі види навчальних елементів навчальної дисципліни не менш, ніж на 60 %.

Політика освітнього процесу

Здобувач зобов’язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання; за необхідністю з метою з’ясування всіх не зрозумілих під час самостійної та індивідуальної роботи питань, відвідувати консультації викладача. Дотримуватись принципів академічної доброчесності. 

Виконаний не свій варіант завдання здобувачем не оцінюється.

Робота, яка виконана після встановлених викладачем термінів, не приймається.

Відсутність здобувача на екзамені або на контрольній роботі відповідає оцінці «0».

Під час лекції здійснювати телефонні дзвінки забороняється.

Рекомендована література

1. Авінаш Д. Мистецтво стратегії. Путівник до успіху в житті та бізнесі від експертів теорії гри / Д. Авінаш, Б. Нейлбафф. -Л.: Видавництво Старого Лева, 2012. – 608 с.
2. Файнзільберг Л.С. Теорія прийняття рішень / Л.С. Файнзільберг, Ο.Α. Жукοвська, Β.С. Якимчук.  – Київ: Οсвіта України, 2018. – 246 с.
3. Aalast W. M. Process mining. Discovery, performance and enhancement of business process / W.M. Aalast. Springer, 2011. − 370 р.
4. Description theory and choices: a complexity approach / M. Faggini,C. P. Vinci (eds.). Springer, 2010. − 267 р.
5. Авінаш Д. Стратегічні ігри / Д. Авінаш, С. Скит. - W. W. Norton & Company, Inc., 2015.-70 с.