Перечень вопросов кандидатского экзамена по специальности

Перечень
вопросов кандидатского экзамена по специальности
05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка
информации
РАЗДЕЛ 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ЗАДАЧИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
Понятия о системном подходе, системном анализе.
Системы и закономерности их функционирования и развития.
Управляемость, достижимость, устойчивость.
Свойства системы: целостность и членимость, связность, структура,
организация, интегрированные качества.
5. Модели систем: статические, динамические, концептуальные, топологические,
формализованные
(процедуры
формализации
моделей
систем),
информационные,
логико-лингвистические,
семантические,
теоретикомножественные и др.
6. Классификация систем. Естественные, концептуальные и искусственные,
простые и сложные, целенаправленные, целеполагающие, активные и
пассивные, стабильные и развивающиеся системы.
7. Основные методологические принципы анализа систем.
1.
2.
3.
4.
РАЗДЕЛ 2. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
1. Постановка задач принятия решений. Классификация задач принятия решений.
2. Методы получения экспертной информации.
3. Методы обработки экспертной информации, оценка компетентности экспертов,
оценка согласованности мнений экспертов.
4. Морфологический анализ.
5. Методы многокритериальной оценки альтернатив.
6. Качественные методы принятия решений (вербальный анализ).
7. Принятие решений в условиях неопределенности.
8. Критерии Байеса-Лапласа, Гермейера, Бернулли-Лапласа.
9. Критерии максиминный (Вальда), минимаксного риска Сэвиджа, Гурвица.
10. Критерии Ходжеса-Лемана.
11. Статистические модели принятия решений.
12. Модели и методы принятия решений при нечеткой информации.
13. Нечеткие множества. Основные определения и операции над нечеткими
множествами.
14. Нечеткие отношения, операции над отношениями, свойства отношений.
15. Принятие решений при нечетком отношении предпочтений на множестве
альтернатив.
16. Классификация игр. Матричные, кооперативные и дифференциальные игры.
17. Сведение игры к задаче линейного программирования.
РАЗДЕЛ 3. ОПТИМИЗАЦИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
1.
2.
3.
4.
Оптимизационный подход к проблемам управления и принятия решений.
Постановка задачи линейного программирования.
Выпуклые множества. Крайние точки и крайние лучи выпуклых множеств.
Опорные решения системы линейных уравнений и крайние точки множества
допустимых решений.
5. Условия существования и свойства оптимальных решений задачи линейного
программирования.
6. Симплекс-метод.
7. Многокритериальные задачи линейного программирования.
8. Сведение задачи линейного программирования к дискретной оптимизации.
9. Локальный и глобальный экстремум.
10. Необходимые условия безусловного экстремума дифференцируемых функций.
11. Выпуклые функции и их свойства.
12. Теорема о седловой точке.
13. Задание выпуклого множества с помощью выпуклых функций.
14. Постановка задачи выпуклого программирования и формы их записи.
15. Линейное программирование как частный случай выпуклого.
16. Классификация методов безусловной оптимизации.
17. Методы и задачи дискретного программирования. Задачи целочисленного
линейного программирования.
18. Метод ветвей и границ.
19. Задачи оптимизации на сетях и графах.
20. Метод динамического программирования для многошаговых задач принятия
решений.
РАЗДЕЛ 4. ОСНОВЫ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ
1. Основные понятия теории управления: цели и принципы управления,
динамические системы.
2. Математическое описание объектов управления: пространство состояний,
передаточные функции, структурные схемы.
3. Структуры систем управления: разомкнутые системы, системы с обратной
связью, комбинированные системы.
4. Понятие об устойчивости систем управления.
5. Методы синтеза обратной связи. Элементы теории стабилизации.
Управляемость, наблюдаемость, стабилизируемость.
6. Качество процессов управления в линейных динамических системах.
7. Управление в условиях неопределенности.
8. Классификация дискретных систем автоматического управления.
9. Устойчивость дискретных систем.
10. Элементы теории реализации динамических систем.
11. Гладкие нелинейные динамические системы на плоскости: анализ
управляемости, наблюдаемости, стабилизируемости и синтез обратной связи.
12. Классификация оптимальных систем.
13. Задачи оптимизации. Принцип максимума Понтрягина.
14. Эвристические методы стабилизации: нейросети, размытые множества,
интеллектуальное управление.
РАЗДЕЛ 5. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
1. Определение и общая классификация видов информационных технологий.
2. Программно-технические средства реализации современных офисных
технологий.
3. Программные средства создания графических объектов, графические
процессоры (векторная и растровая графика).
4. Понятие информационной системы, банки и базы данных.
5. Распределенные БД.
6. Реляционный подход к организации БД.
7. Перспективные
концепции
построения
СУБД
(ненормализованные
реляционные БД, объектно-ориентированные базы данных и др.).
8. Основные сетевые концепции. Проблемы стандартизации.
9. Сетевая модель OSI.
10. Локальные сети. Протоколы, базовые схемы пакетов сообщений и топологии
локальных сетей.
11. Принципы межсетевого взаимодействия и организации пользовательского
доступа.
12. Методы и средства защиты информации в сетях. Базовые технологии
безопасности.
13. Сетевые операционные системы.
14. Языки и средства программирования Internet приложений.
15. Язык гипертекстовой разметки HTML, основные конструкции, средства
подготовки гипертекста (редакторы и конверторы).
16. Устройства ввода, обработки и вывода мультимедиа информации.
17. Основные разделы теории и приложений искусственного интеллекта.
18. Виды и уровни знаний. Знания и данные. Принципы организации знаний.
19. Семантические сети и графы.
20. Обобщение и классификация знаний.
21. Назначение и принципы построения экспертных систем.