Введение. 
Методы моделирования и оптимизации задач маркетинговых решений на предприятии

Работа посвящена исследованию методов прогнозирования в задачах обоснования маркетинговых решений. Для решения задач прогнозирования используются адаптивные модели, позволяющие оценивать степень влияния факторов на моделируемый показатель в динамике.

В настоящее время для решения задач подобного рода используются различные подходы: адаптивный регрессионный анализ, эволюционные алгоритмы самоорганизации, искусственные нейронные сети.

Адаптивные алгоритмы регрессионного анализа базируются на модифицированном методе наименьших квадратов и позволяют определить параметры и структуру регрессионного уравнения, которая обеспечивает наилучшие аппроксимационные свойства. Эти алгоритмы успешно используются для задач малой и средней размерности.

В случае большой размерности применяются эволюционные алгоритмы самоорганизации, которые базируются на методе группового учета аргументов.

Отличительная особенность алгоритмов на основе моделирования искусственных нейронных сетей заключается в возможности аппроксимировать моделируемый показатель с высокой точностью, обеспечивая хорошие экстраполяционные свойства. Использование рассматриваемых алгоритмов позволяет также решать задачу оптимизации моделируемого показателя, в том числе и при наличии неопределенности исходной информации.

Целью данной курсовой работы является закрепление теоретических знаний по курсу «ЭММ».

В данной курсовой работе выполнено использование методов моделирования и оптимизации.

Объектом исследования является малое предприятие, специализирующееся на туристических путевках.

Основная часть состоит из двух глав. В первой главе дается теоретическое обоснование темы.

Во второй главе рассчитываются методы прогнозирования.

При написании работы использовалась учебная и научная литература в области «ЭММ».