Алгоритми і структури даних.

Методи порівняння алгоритмів. Ідея двійкового пошуку елементів в упорядкованому масиві. Призначення і дія алгоритму Бойєра-Мура. Ідея алгоритму швидкого сортування.

Технологія програмування

Основні поняття і визначення, загальна структура С++ програми, алфавіт мови, константи, змінні, базові та похідні типи даних, оголошення змінних і області їх видимості, класи пам’яті, основні операції С++, перетворення типів, одновимірні масиви, двовимірні масиви, загальні конструкції мови програмування C++ для обробки рядків, структури, списки, робота з класами в C++.

Системи штучного інтелекту

Предмет вивчення. Основні поняття і визначення. Наукова проблематика. Типові задачі штучного інтелекту. Загальні засади. Способи опису та представлення знань. Основи представлення знань правилами. Логічний висновок. Дедукція на основі правил. Парадигми програмування. Формалізований апарат штучного інтелекту. Інструментальні засоби для створення систем штучного інтелекту. Мова штучного інтелекту Prolog. Синтаксис і семантика. Прологівські бази даних і робота з ними. Експертні системи. Системи навчання. Функції. Структури. Бази даних. Оболонки.

Теорія прийняття рішень в задачах управління і контролю

Процес управління і управлінські рішення. Взаємозв’язок управлінського рішення з функціями управління та контролю. Системний підхід до розроблення, прийняття й реалізації управлінських рішень. Формалізація та загальна постановка задачі прийняття рішення. Організація процесу прийняття рішень. Категорії учасників прийняття рішень. Режими прийняття рішень. Аналіз та класифікація задач і моделей прийняття рішень.

Критерійна мова опису вибору. Оціночна функція. Умови невизначеності й ризику при розробленні варіантів рішень. Формування вихідної матриці альтернатив та використання її в критеріях вибору. Класичні критерії вибору, аналіз умов їх застосування. Урахування вихідної позиції ОПР при прийнятті рішень. Оцінка ступеню ризику. Похідні критерії вибору. Урахування ризику та ступеню довіри до вихідної інформації. Теорія корисності і її використання для пошуку рішень в умовах невизначеності і ризику. Методи шкалювання.

Використання схеми “дерева” рішень для розрахунку та порівняння альтернатив при невизначеності наслідків. Оцінка та чутливість результатів вибору. Вплив зміни імовірнісних показників на чутливість рішення.

Класифікація прогнозів. Види і типи прогнозування. Екстраполяційні методи прогнозування, основані на аналізі часових рядів. Поняття та елементи часового ряду. Побудова й аналіз часових рядів. Методи згладжування вихідних кривих. Обґрунтування вигляду аналітичних функцій. Розроблення та аналіз прогнозних моделей з адитивними та мультиплікативними компонентами. Розрахунок сезонних компонентів в прогнозних моделях. Розрахунок параметрів аналітичних функцій за допомогою методу найменших квадратів. Розрахунок помилок та визначення адекватності моделей. Прогнозування за адитивними та мультиплікативними моделями.

Дата добавления: 2015-12-07