Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/39157
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКвашук, Дмитро Михайлович-
dc.contributor.authorКрисак, Яків Васильович-
dc.contributor.authorПодскребко, Олександр Сергійович-
dc.date.accessioned2019-05-30T09:15:17Z-
dc.date.available2019-05-30T09:15:17Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://er.nau.edu.ua/handle/NAU/39157-
dc.descriptionУ результаті вивчення даної навчальної дисципліни студент повинен: Знати: -основні класи задач математичного моделювання, поняття обмеження і цільової функції, поняття допустимого і оптимального плану - суть та етапи оптимізації економічних процесів; - класифікацію та основні моделі математичного програмування; - основні принципи та прийоми математичного моделювання; - поняття двоїстої задачі, основні теореми двоїстості, співвідношення між елементами двоїстої пари задач. Вміти: - будувати математичну модель оптимізаційної задачі економічного змісту; - вибрати відповідний метод її розв’язання та застосувати його; - застосовувати для розв’язання задач математичного програмування відповідні методи; - отримати розв’язок та проаналізувати його; - знаходити нижню і верхню ціну гри, розв’язувати матричну гру в змішаних стратегіях, зводити матричну гру до задачі лінійного програмування.uk_UA
dc.description.abstractЗавданнями вивчення навчальної дисципліни є: - оволодіння методологією та методикою побудови, аналізу та застосування математичних моделей економічних процесів; - поглиблення знань студентів щодо найбільш типових оптимізаційних методів та моделей (математичного програмування) , що використовуються на практиці; - оволодіння навичками практичної роботи з такими моделями; - оволодіння поняттями про основні аналітичні та чисельні методи розв’язування різних класів задач математичного програмування.uk_UA
dc.description.abstractThe tasks of studying the discipline are: - mastering the methodology and methods of constructing, analyzing and applying mathematical models of economic processes; - deepening student knowledge of the most typical optimization methods and models (mathematical programming) used in practice; - mastering the practical skills of such models; - mastering the concepts of basic analytical and numerical methods for solving various classes of mathematical programming tasks.uk_UA
dc.description.abstractЗадачами изучения учебной дисциплины являются: - овладение методологией и методикой построения, анализа и применения математических моделей экономических процессов; - углубление знаний студентов по наиболее типичных оптимизационных методов и моделей (математического программирования), используемые на практике; - овладение навыками практической работы с такими моделями; - овладение понятиями об основных аналитические и численные методы решения различных классов задач математического программирования.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectоптимізаційні моделіuk_UA
dc.subjectаналізuk_UA
dc.subjectмоделюванняuk_UA
dc.subjectекономікаuk_UA
dc.subjectрозрахункиuk_UA
dc.titleНавчально-методичний комплекс дисципліни "Оптимізаційні методи та моделі"uk_UA
dc.title.alternativeEducational-methodical complex of discipline "Optimization methods and models"uk_UA
dc.title.alternativeУчебно-методический комплекс дисциплины "Оптимизационные методы и модели"uk_UA
dc.typeLearning Objectuk_UA
Appears in Collections:Навчально-методичні комплекси кафедри бізнес-аналітики та цифрової економіки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
НП_ОММ 2017_2_курс.pdfНавчальна програма257.95 kBpdfView/Open
РНП_ОММ 2017_2_курс_КБ.pdfРобоча навчальна програма562.88 kBpdfView/Open
КЛ_ОММ_2017.pdfКонспект лекцій1.82 MBpdfView/Open
Оптим_мет_Метод вказ до СРС1.pdfМетодичні вазівкаи для самостійної роботи378.95 kBpdfView/Open
Оптим_мет_ЗАВДАННЯ ДЛЯ РГГ ДЗ.pdfМетодичні вказівки для виконання домашніх завдань356.63 kBpdfView/Open
Оптим_мет_Метод Рек до практ завд1.pdfМетодичні рекомендації для виконання практичних завдань8.61 MBpdfView/Open
Оптим_мет_Питання до екзамену.pdfПитання до екзамену121.35 kBpdfView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.