Інтелектуальні системи ухвалення рішень
Тип: На вибір студента
Кафедра: економічної кібернетики
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 4 | 3.5 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 4 | 16 | доцент Дацко М. В. | ЕККМ-51с |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 4 | 16 | ЕККМ-51с | доцент Дацко М. В. |
Опис курсу
Завданням навчальної дисципліни «Інтелектуальні системи ухвалення рішень» є ознайомлення студентів із сучасним станом застосування інтелектуальних систем для прийняття рішень та сформувати у них необхідні знання, вміння, навички необхідні для прийняття раціональних рішень із використанням сучасного прикладного програмного забезпечення. Сформувати у студента цілісну, систематизовану картину типових підходів для подальшого використання у практичній діяльності.
Студент повинен знати:
- систему та інструментарій інтелектуальних систем прийняття рішень;
- інструментарій генетичних алгоритмів;
- інструментарій алгоритмів нейронних мереж;
- застосування експертних методів;
- інструментарій мурашиних та роєвих алгоритмів;
- підходи до багатокритеріальної оптимізації;
- основні засади машинного навчання.
Студент повинен вміти:
- застосовувати адекватні методи для прийняття рішень щодо функціонування та розвитку економічних систем;
- використовувати сучасні інформаційні технології в процесі прийняття рішень;
- здійснювати аналіз та обґрунтування пропонованих рішень та вибір найкращого варіанту з множини допустимих;
- поєднувати методи інтелектуальних систем прийняття рішень.
Рекомендована література
- Данчук В.Д. Оптимізації пошуку шляхів по графу в динамічній задачі комівояжера методом модифікованого мурашиного алгоритму / В.Д. Данчук, В.В. Сватко // Системні дослідження та інформаційні технології НТУУ «КПІ». – 2012. – №2. – С. 78-86.
- Данчук В.Д. Модифікований мурашиний метод оптимізації маршруту в динамічній задачі комівояжера / В. Д. Данчук, В. В. Сватко // Вісник [Національного транспортного університету]. – 2012. – № 25. – С. 378-382.
- Дранишников Л.В. Інтелектуальні методи в управлінні : навчальний посібник / Л.В. Дранишников; Міністерство освіти і науки України, Дніпровський державний технічний університет (ДДТУ). Кам’янське : ДДТУ, 2018. – 415 с.
- Інтелектуальний аналіз даних : навчальний посібник /А.О. Олійник, С.О. Субботін, О.О. Олійник.- Запоріжжя: ЗНТУ, 2012. – 277 с.
- Колесніков К. В. Генетичні алгоритми для задач багатокритеріальної оптимізації в мережах адаптивної маршрутизації даних/ Колесніков К. В., Карапетян А. Р., Царенко Т. А. // Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Нові рішення в сучасних технологіях. – Х: НТУ «ХПІ», – 2013. – № 56 (1029). – С.44-50.
- Литвин В.В., Пасічник В.В., Яцишин Ю.В. Інтелектуальні системи: Підручник – Львів «Новий світ – 2000», 2008. – 406 с.
- Петренко А. І. Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining /А. І. Петренко // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2008. – № 4. – С. 97-110.
- Рутковская Д., Пилинский М., Рутковская Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 с.
- Субботін С.О. Інтелектуальні системи : навчальний посібник / С.О. Субботін, А.О. Олійник; під загальною редакцією С.О. Субботіна ; Міністерство освіти і науки України, Запорізький національний технічний університет. – 2014.
- Черняк О.І., Захарченко П.В. Інтелектуальний аналіз даних: Підручник – Київ, 2010 . – 837 с.
- Dorigo M. The Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents / Dorigo M., Maniezzo V., Colorni A. // IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics. Part B. – 1996. — № 1. — Vol. 26. — P. 29-41