Григорків В.С., Григорків М.В. Моделі прийняття рішень в економіці: навч. посібник / В.С. Григорків, М.В. Григорків. – Чернівці : Чернівец. нац. ун-т, 2021. – 256 с.
Навчальний посібник містить базові елементи теорії математичних моделей прийняття рішень в економіці, зокрема моделей прийняття рішень в умовах визначеності, повної невизначеності та ризику, конфлікту та
нечіткої інформації. Практичне застосування теоретичного матеріалу продемонстровано численними прикладами.
Для студентів економічних спеціальностей та спеціалізацій, а також усіх, хто прагне оволодіти базовими знаннями із теорії прийняття рішень та її інструментарію
Зміст книги
ПЕРЕДМОВА
ВСТУП: Деякі загальні поняття прийняття рішень в економіці
Розділ I. Прийняття рішень в умовах визначеності
1.1. Характеристика етапів дослідження задач прийняття рішень в умовах визначеності та класів моделей однокритеріальної оптимізації
1.1.1. Деякі базові поняття та факти з теорії однокритеріальних оптимізаційних задач
1.1.2. Загальні відомості про методи розв’язування однокритеріальних оптимізаційних задач
1.2. Приклади однокритеріальних оптимізаційних моделей задач прийняття рішень в умовах визначеності
1.3. Задачі прийняття рішень в умовах визначеності із векторною цільовою функцією
1.3.1. Основні підходи до прийняття рішень у випадку багатьох критеріїв і методи їх реалізації
1.3.2. Математична формалізація задачі векторної оптимізації
1.3.3. Деякі методи розв’язування задач багатокритеріальної оптимізації
1.3.4. Формалізація векторних задач лінійного програмування
1.3.5. Принципи оптимальності розв’язку векторної задачі математичного програмування із рівнозначними критеріями
Розділ II. Прийняття рішень в умовах повної невизначеності та ризику
2.1. Типи невизначеностей
2.2. Прийняття рішень в умовах повної невизначеності
2.2.1. Випадок неперервних множин допустимих альтернатив і станів середовища
2.2.2. Випадок скінченних множин допустимих альтернатив і станів середовища
2.3. Прийняття рішення в умовах ризику та скінченних множин альтернатив і станів середовища
2.3.1. Прийняття рішень на основі критеріїв максимального очікуваного виграшу та мінімального середньоквадратичного відхилення від нього
2.3.2. Прийняття рішень на основі узагальненого критерію
2.3.3. Прийняття рішень на основі відношення домінування за Парето
Розділ ІІІ. Прийняття рішень в умовах конфлікту
3.1. Деякі факти та поняття з теорії ігор
3.2. Моделі матричних ігор
3.2.1. Умови існування розв’язку матричної гри у чистих стратегіях
3.2.2. Розв’язування матричної гри у змішаних стратегіях: метод лінійного програмування
3.2.3. Дублювання та домінування стратегій
3.2.4. Аналітичний метод розв’язування гри у змішаних стратегіях із платіжною матрицею другого порядку
3.2.5. Графічний метод розв’язування матричних ігор
3.2.6. Приклади застосування моделей матричних ігор для формування управлінських рішень
3.3. Моделі біматричних безкоаліційних ігор
3.3.1. Рівноважні ситуації у біматричній грі. Знаходження точок рівноваги
3.3.2. Приклади застосування моделей біматричних безкоаліційних ігор для формування управлінських рішень
3.4. Моделі біматричних коаліційних ігор
3.4.1. Обґрунтування сутності та алгоритм знаходження оптимального розв’язку у біматричних коаліційних іграх
3.4.2. Приклади застосування моделей біматричних коаліційних ігор для формування управлінських рішень
3.5. Прийняття рішень на основі позиційних ігор
3.6. Дуополія на однотоварному ринку як приклад нескінченної гри двох фірм-конкурентів
Розділ IV. Прийняття рішень в умовах нечіткої інформації
4.1. Елементи теорії нечітких множин
4.1.1. Визначення нечіткої множини
4.1.2. Операції над нечіткими множинами
4.1.3. Поняття нечітких числа та інтервала
4.2. Моделі нечіткого лінійного програмування
4.2.1. Класифікація задач нечіткого математичного програмування
4.2.2. Задачі лінійного програмування із нечіткими (гнучкими) граничними обмеженнями
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ