Кто читает:: Департамент логистики и управления цепями поставок

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 2-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватели

Барашков Александр Валерьевич

Майоров Николай Николаевич

Петровский Дмитрий Валерьевич

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Настоящая дисциплина относится к циклу обязательных дисциплин базовой профильной части программы, обеспечивающих профессиональную подготовку. Целью освоения дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» является формирование у бакалавров необходимых знаний, умений и навыков в области практического применения современных экономико-математических методов в управлении базовыми процессами в цепях поставок. В задачи дисциплины входит изучение методов и алгоритмов анализа, расчета, прогнозирования и оценки показателей логистических процессов по экономическим критериям эффективности в связной форме и закрепление знаний путём практических расчётов на ЭВМ. Ознакомление с инструментальными средствами и программным обеспечением математического класса для автоматизации расчетов. Уважаемые студенты, в связи с распространяем коронавирусной инфекции занятия переносятся в онлайн-режим. Занятия будут проводиться в синхронной форме (онлайн-трансляции на платформах Zoom, Webinar.ru, MSTeams, Discord) и асинхронной форме (аудио-, видеозаписи, материалы в LMS). Расписание синхронных занятий находится в системе РУЗ. Посещение синхронных занятий и выполнение требований и дедлайнов, установленных преподавателем, обязательно

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» является формирование у бакалавров необходимых знаний, умений и навыков в области практического применения современных экономико-математических методов в управлении базовыми процессами в цепях поставок. В задачи дисциплины входит изучение методов и алгоритмов анализа, расчета, прогнозирования и оценки показателей логистических процессов по экономическим критериям эффективности в связной форме и закрепление знаний путём практических расчётов на ЭВМ. Ознакомление с инструментальными средствами и программным обеспечением математического класса для автоматизации расчетов.

Планируемые результаты обучения

Студент понимает основные положения системного анализа. Понимает и знает основные структуры логистических систем и процессов. Умеет формализовывать постановки задач для логистических систем. Умеет пользоваться аппаратом «Черного ящика». Умеет применять на практике методики анализа и синтеза для логистических систем.
Студент понимает основные положения процесса неопределенности в логистике. Понимает и знает основные модели и методы описания неопределенности в логистике. Умеет пользоваться на практике критериями оценки. Умеет применять на практике методики исследования логистических систем при неопределенности.
Студент понимает классификацию моделей и методов исследования логистических систем. Понимает и знает основы жизненного цикла процессов. Умеет определять математические модели экономических задач. Получает навык определения целевых функции для логистических систем.
Студент понимает основные положения теории систем массового обслуживания (СМО). Понимает и знает виды СМО. Умеет пользоваться моделями и методами для исследования транспортных систем с помощью СМО. Знает и понимает Марковские случайные процессы.
Студент умеет ставить и решать задачи условного нелинейного программирования. Проводить анализ чувствительности полученных решений.
Студент знает, понимает и умеет решать задачу коммивояжера, задачу о рюкзаке. Знает сферы их применения.
Студент умеет проводить первичную обработку данных. Знает основы прогнозирования. Умеет строить аддитивные и мультипликативные модели прогнозирования. Умеет строить авторегрессионные модели прогнозирования и их модификации.

Содержание учебной дисциплины

Раздел 6. Основные положения системного анализа. Составные части системного анализа в логистике. Понятие системности. Понятие логистической системы. Целевая функция системы. Становление системного анализа. Структуры логистических систем. Типовые постановки задач системного анализа. Модель системы в форме «Черного ящика».
Тема 1. Основные положения системного анализа. Составные части системного анализа в логистике. Понятие системности. Понятие логистической системы. Целевая функция системы. Становление системного анализа. Структуры логистических систем. Особенности задач системного анализа в логистике. Типовые постановки задач системного анализа. Модель системы в форме «Черного ящика». Тема 2. Построение и проверка адекватности модели системы. Принцип диалектики систем. Классификация методов системного анализа. Методы формального представления. Жизненный цикл продукции в логистике. Математические модели экономических задач. Материальный поток в логистике, его измерители. Логистическая функция. Примеры детерминированных моделей в логистике.
Раздел 7. Классификация методов системного анализа. Методы формального представления. Жизненный цикл продукции в логистике. Математические модели экономических задач. Материальный поток в логистике, его измерители. Построение целевой функции логистической системы. Исследование целевых функций.
Построение и проверка адекватности модели системы. Принцип диалектики систем. Классификация методов системного анализа. Методы формального представления. Жизненный цикл продукции в логистике. Математические модели экономических задач. Материальный поток в логистике, его измерители. Логистическая функция. Примеры детерминированных моделей в логистике.
Раздел 8. Основные понятия теории неопределенности в логистике. Формальная постановка задачи принятия решений в условиях неопределённости. Алгоритм решения. Принцип последовательного уменьшения неопределенности. Критерий среднего выигрыша. Критерий Лапласа. Максиминный (минимаксный) критерий Вальда (осторожного наблюдателя). Критерий Гурвица. Критерий Сэвиджа. Примеры решения задач на выбор наилучшей стратегии при возникновении неопределенности для транспортных и логистических задач.
Тема 1. Основные понятия теории неопределенности в логистике. Формальная постановка задачи принятия решений в условиях неопределённости. Алгоритм решения. Принцип последовательного уменьшения неопределенности. Критерий среднего выигрыша. Критерий Лапласа. Тема 2. Максиминный (минимаксный) критерий Вальда (осторожного наблюдателя). Критерий Гурвица. Критерий Сэвиджа. Примеры решения задач на выбор наилучшей стратегии при возникновении неопределенности для транспортных и логистических задач.
Раздел 9. Компоненты и классификация моделей массового обслуживания. Приложения теории систем массового обслуживания. Элементы теории случайных процессов. Определение характеристик систем массового обслуживания. Одноканальная СМО с ожиданием. Дисциплина обслуживания. Многоканальная СМО. Моделирование систем массового обслуживания. Марковский случайный процесс. Примеры решения транспортных задач с использованием СМО.
Тема 1. Компоненты и классификация моделей массового обслуживания. Приложения теории систем массового обслуживания. Элементы теории случайных процессов. Определение характеристик систем массового обслуживания. Одноканальная СМО с ожиданием. Дисциплина обслуживания. Многоканальная СМО. Моделирование систем массового обслуживания. Марковский случайный процесс. Примеры решения транспортных задач с использованием СМО.
Раздел 10. Математическое программирование. Нелинейная оптимизация. Анализ устойчивости.
Тема 1. Постановка и способы решения задач нелинейного условного программирования. Тема 2. Понятие устойчивости решения. Понятие теневой цены. Алгоритм выполнения анализа чувствительности решения задачи математического программирования.
Раздел 11. Задача коммивояжера. Задача о рюкзаке. Транспортная задача.
Тема 1. Задача коммивояжера. Области применения. Особенности задачи коммивояжера. Вычислительная сложность задачи коммивояжера. Постановка и способы решения задачи коммивояжера. Тема 2. Задача о рюкзаке. Области применения задачи о рюкзаке. Особенности задачи о рюкзаке. Вычислительная сложность задачи о рюкзаке. Постановка и способы решения задачи о рюкзаке. Тема 3. Транспортная задача. Области применения транспортной задачи. Особенности транспортной задачи. Вычислительная сложность транспортной задачи. Постановка и способы решения транспортной задачи.
Раздел 12. Работа с данными. Подготовка данных. Введение в анализ временных рядов и прогнозирование. Расширенные модели прогнозирования.
Тема 1. Особенности работы с данными в численных методах. Понятие репрезентативных данных. Понятие очистки данных. Стандартизация данных. Нормировка данных. Масштабирование данных. Тема 2. Введение в анализ и прогнозирование временных рядов. Основные составляющие временных рядов: сезонность, тренд, шум. Задача прогнозирования временных рядов. Тема 3. Свойства временных рядов. Изменение ряда. Ускорение ряда. Прирост ряда. Виды и свойства трендов. Мультипликативная и аддитивная модели прогнозирования. Тема 4. Сглаживание данных. Типы сглаживания. Понятие регрессии. Понятие временного лага. Понятие авторегрессии. Понятие стационарности. Авторегрессионная модель прогнозирования. Тема 5. Модификации авторегрессионной модели прогнозирования. Модель авторегрессии скользящего среднего. Интегрированная модель авторегрессии скользящего среднего. Модель условной авторегрессионной гетероскедастичности.

Элементы контроля

Тесты
Итоговый экзамен
Экзамен проводится виде теста с использованием синхронного прокторинга. В тесте присутсвуют как впоросы с единственным выбором, так и такие типы вопросов как: множественный выбор, открытый вопрос. Экзамен проводится на платформе Moodle (https://et.hse.ru), прокторинг на платформе Экзамус (https://hse.student.examus.net). К экзамену необходимо подключиться за 15 минут. На платформе Экзамус доступно тестирование системы. Компьютер студента должен удовлетворять следующим требованиям: https://elearning.hse.ru/data/2020/05/07/1544135594/Технические%20требования%20к%20ПК%20студента.pdf) Для участия в экзамене студент обязан: заранее зайти на платформу прокторинга, провести тест системы, включить камеру и микрофон, подтвердить личность. Во время экзамена студентам запрещено: общаться (в социальных сетях, с людьми в комнате), списывать. Во время экзамена студентам разрешено: пользоваться калькулятором, microsoft excel для выполнения конкретных заданий. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи до 10 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи 10 минут и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
Расчет результирующей оценки по дисциплине производится следующим образом: О_резулт=0,6*О_(накопленная итоговая)+0,4*О_(итоговый экзамен) (1) Где: О_резулт – результирующая оценка по дисциплине за все этапы прохождения дисциплины; О_(накопленная итоговая) – итоговая накопленная оценка за все этапы, предусмотренные дисциплиной; О_(итоговый экзамен) - оценка за итоговый экзамен. Расчет итоговой оценки за все этапы производится по формуле (2): О_(накопленная итоговая)=(О_(промежуточная 1)+О_(промежуточная 2+О_(промежуточная 3) ))/3 (2) Где: О_(промежуточная 1) – промежуточная оценка первого этапа освоения дисциплины; О_(промежуточная 2) – промежуточная оценка второго этапа освоения дисциплины.О_(промежуточная 3) - промежуточная оценка третьего этапа освоения дисциплины В свою очередь, промежуточная оценка для каждого их этапов освоения дисциплины рассчитывается с использованием формул (3, 4). О_(промежуточная 1)=0,4*О_НИЗ1+0,6*О_(промеж экз) (3) Где: О_НИЗ1 – накопленная оценка за индивидуальные задания на первом этапе освоения дисциплины, О_(промеж экз) - оценка за промежуточный экзамен после первого этапа освоения дисциплины. О_(промежуточная 2)=О_НИЗ2 (4) Где: О_НИЗ2 – накопленная оценка за индивидуальные задания на втором этапе освоения дисциплины. О_(промежуточная 3)=О_НИЗ3 (5) Накопленные оценки за индивидуальные задания по каждому из этапов освоения дисциплины рассчитываются по формулам (5, 6) соответственно. О_НИЗ1= ∑(О_i )/n (6) Где: О_i – оценка за текущее задание на первом этапе освоения дисциплины, n – итоговое количество заданий, предусматриваемых для обязательного выполнения на первом этапе освоения дисциплины. О_НИЗ2=∑О_i)/n (7) Где: О_i – оценка за текущее задание на первом втором этапе освоения дисциплины. n – итоговое количество заданий, предусматриваемых для обязательного выполнения на втором этапе освоения дисциплины. О_НИЗ3=∑О_i /n (8) Где: О_i – оценка за текущее задание на первом втором этапе освоения дисциплины. n – итоговое количество заданий, предусматриваемых для обязательного выполнения на третьем этапе освоения дисциплины.

Бакалаврская программа «Логистика и управление цепями поставок»

Контакты

Экономико-математические методы и модели в логистике

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература