Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Оптимизация управленческих решений в образовательном процессе учебных заведений системы МВД

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Это особенно наглядно проявляется на примере учебных заведений (УЗ) МВД. Побочным фактором ускорения научно-технического прогресса является не только применение его результатов в совершенствовании приемов и методов своей «деятельности» преступными элементами в традиционно сложившихся областях существования человека и общества, но и расширение поля «деятельности» в новых областях: банковская… Читать ещё >

Оптимизация управленческих решений в образовательном процессе учебных заведений системы МВД (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Анализ процесса управления качеством обучения в учебных заве- 11 дениях системы МВД
    • 1. 1. Структура процессов управления качеством обучения в учебных 11 заведениях системы МВД
    • 1. 2. Математическая постановка задачи повышения эффективности 24 функционирования системы УКО в УЗ МВД
    • 1. 3. Автоматизация процессов обработки информации в системе управ- 30 ления качеством обучения
    • 1. 4. Цели и задачи исследования
  • 2. Методология структурирования и обработки базовой информации
    • 2. 1. Методика группирования базовой информации
      • 2. 1. 1. Группирование объектов на заданное количество классов, в зави- 49 симости от значений характеристик
      • 2. 1. 2. Определение принадлежности объектов к заданному классу, в за- 54 висимости от значений характеристик
    • 2. 2. Оценка принятых управляющих воздействий
    • 2. 3. Разработка алгоритма учета динамики характеристик объектов 63 управления

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ. Современное состояние качества подготовки специалистов характеризуется несоответствием общественно необходимого и фактического уровня их подготовки. Снижению общего уровня качества обучения способствуют как объективные, так и субъективные факторы. К субъективным факторам следует отнести: изменение жизненных интересов, снижение престижности образования и т. п. К объективным факторам относится интенсификация процесса обучения, вызванная ускорением научно-технического прогресса и изменение политической и экономической ситуации в обществе.

Это особенно наглядно проявляется на примере учебных заведений (УЗ) МВД. Побочным фактором ускорения научно-технического прогресса является не только применение его результатов в совершенствовании приемов и методов своей «деятельности» преступными элементами в традиционно сложившихся областях существования человека и общества, но и расширение поля «деятельности» в новых областях: банковская деятельность, экономический шпионаж, рэкет, создание мафиозных структур и т. д. В связи с этим значительно возрастает объем знаний, который должен получить будущий сотрудник для успешной профессиональной деятельности, при сохранении сроков обучения. Положение усугубляется тем, что осуществляется региональный конкурсный отбор кандидатов на учебу в УЗ МВД, а общий уровень подготовки абитуриентов по регионам не равномерен. Возникает необходимость повышения общеобразовательной подготовки определенной категории учащихся.

В этих условиях значительно возрастает роль управления процессом обучения, совершенствование которого невозможно без коренного изменения существующей технологии управления качеством обучения (УКО). В настоящее время появилась возможность достижения поставленной цели в связи с прогрессом в области развития современных информационных технологий: компьютерная техникапрограммные инструментальные средства, банки и базы данныхматематический аппарат моделирования сложных систем в слабо формализуемых областях.

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения эффективности подготовки специалистов за счет автоматизации систем управления качеством образования.

Исследования выполнялись в соответствии с решением Коллегии МВД № 10КМ/1 от 30.08.89 г. «О перестройке системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров ОВД» с 1992 года по настоящее время в ВИ МВД РФ.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью работы является моделирование процесса управления качеством обучения, разработка методик и алгоритмов, необходимых для его автоматизации, и создание на этой основе автоматизированной системы оптимизации управления качеством обучения в УЗ МВД.

Объектом исследования являются процессы проектирования моделей и автоматизированных процедур поддержки принятия управленческих решений в системе УКО УЗ МВД, а предметная область включает процессы УКО в УЗ МВД.

Для достижения указанной цели необходимо решение следующих задач: создание модели автоматизации процесса принятия решений в системе управления качеством обучения в УЗ МВДразработка математических методов получения обеспечивающей выработку управляющего воздействия информации для принятия решенияразработка алгоритма оптимизации процесса принятия решения в системе управления качеством обучения в УЗ МВДразработка алгоритма синтеза программных модулей проектируемой автоматизированной информационно-справочной системы поддержки принятия решений (АИСС ППР) — создание концептуальной модели разрабатываемой АИСС ППРсоздание АИСС ППР системы управления качеством обучения (УКО) для УЗ МВД и ее апробация в процессе выработки управляющих воздействий.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Для решения поставленных задач в работе использовались принципы системного анализа, общая теория управления, методы кластерного анализа, вероятностных рядов, ранжирования, линейного программирования, агрегативных систем.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: предложена модель автоматизированного процесса поддержки принятия решения в системе УКО УЗ МВД, обеспечивающая оптимизацию процесса выработки управляющих воздействий и позволяющая осуществить автоматизацию обратной связи в учебном процессеразработана математическая модель оптимизации принятия решения в системе УКО УЗ МВД, отличающаяся учетом времени получения элементов обеспечивающей принятия решения информации и количественными показателями оценки эффективности принятия решенияполучен алгоритм целевого группирования объектов управления, отличающийся возможностью учета значений характеристик объектов, реализованный на основе итеративного метода кластерного анализаразработан алгоритм определения параметров объектов управления, отличающийся возможностью учета изменения динамики характеристик объектов, реализованный на основе методов теории вероятностных рядовсоздана методика оптимизации выбора элементов обеспечивающей выработку управляющих воздействий информации, отличающаяся автоматизацией выбора необходимых элементов, основанной на использовании методов ранжирования и линейного программированияопределена методика синтеза АИСС ППР, обеспечивающая возможность распараллеливания процесса разработки, исключение дублирования и независимость отладки элементов, основанная на использовании методов агрегативных систем.

ТТТА Ту Т’Т ТТТ" !-1 / А ГТ Т ТТ7Т ТТТ/" «Т» >Т Г> А РГЧТГ т тг пт^о^ ?ТГТ Т1 А Т’Т т мгАк] к! Чпл^КАЛ ЦЬППО^ 1 ь глои 1Ы г1 гпзуЛг>1/ис>1 ВНЕДРЕНИЯ. Практическая ценность работы связана с использованием ее основных положений и результатов для оптимизации системы УКО в УЗ МВД. Созданы алгоритмы обработки информации и оптимизации ее выбора для выработки управляющих воздействий в системе УКО. Разработана и практически реализована методология создания АИСС ППР, оптимизирующая процесс принятия решения в системе УКО.

Результаты работы внедрены в учебный процесс Воронежского института МВД РФ, Воронежского юридического колледжа «Номос», Нововоронежского политехникума министерства России по атомной энергии.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ. В диссертационной работе на защиту выносятся следующие основные положения: модель автоматизированного процесса поддержки принятия решения в системе УКО УЗ МВД, отражающее использование АИСС ППРматематическая модель оптимизации принятия решения в системе УКО УЗ МВД, отражающая автоматизацию процесса поддержки принятия решенияалгоритм целевого группирования информации для принятия управленческих решений, использующий итеративный метод кластерного анализаалгоритм определения параметров объектов управления, учитывающий динамику изменения значений характеристик объектов управления, использующий теорию вероятностных рядовметодика оптимизации выбора обеспечивающей информации, основанная на методах ранжирования и решении задач линейного программирования специального видаметодика синтеза АИСС ППР из отдельных компонентов, использующая метод агрегативных систем.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: региональном совещании — семинаре для руководящих работников и преподавателей вузов ЦЧР «Компьютеризация управления качеством высшего образования» (Воронеж, 1992) — II Республиканской электронной научной конференции «Современные проблемы информатизации» (1997) — Всероссийской научно-практической конференции «Охрана-97» (Воронеж, 1997) — международной конференции «Информатизация правоохранительных систем» (Москва, 1998) — Воронежской зимней математической школе (Воронеж, 1999) — ежегодных научно-практических конференциях Воронежской высшей школы МВД России (1993 -1998).

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации опубликовано 16 печатных работ.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

В первой главе приведен анализ существующего процесса УКО в УЗ МВД. Подробно рассмотрен цикл принятия решения и выделен его элемент (шаг принятия решения), определяющий качество управления. Определено, что эффективность шага принятия решения в наибольшей степени может быть повышена за счет применения современных достижений в области информационных технологий и математического моделирования. Проанализированы информационные потоки, циркулирующие в системе УКО УЗ МВД. На основании анализа определен состав и структура информации, действия, выполняемые при получении необходимой для выработки управляющих воздействий информации, построена информационная модель системы УКО, определен состав и структура АИСС ППР и разработана информационная модель системы УКО с ее участием. Определена математическая постановка задачи оптимизации принятия решения в системе УКО, позволяющая получение за допустимое время выработки управляющих воздействий тех элементов обеспечивающей информации, которые максимально увеличивают обоснованность принимаемого решения, с учетом их коэффициентов важности Обоснована актуальность и цель работы.

Во второй главе формализованы действия, обеспечивающие структурирование и обработку базовой информации для получения необходимой для выработки управляющих воздействий информации, то есть применение методов математического моделирования. На основании итеративных методов кластерного анализа и теории вероятностных рядов разработаны алгоритмы получения следующей обеспечивающей информации: группирования базовой информациивыборочного группирования базовой информацииоценки принятых управляющих воздействийопределения динамики значений характеристик объектов управления. Это позволит значительно снизить количество параметров, используемых при выработке управляющих воздействий, повысить их качественный уровень и наглядность представления.

Третья глава посвящена вопросам разработки программных и информационных средств АИСС ППР. Детально рассмотрены структура и состав информационного потока базовой (исходной) информации системы УКО УЗ МВД. Сформирован максимально возможный перечень и подробный состав информации, обеспечивающей выработку управляющих воздействий. Используя структуру и состав базовой информации, разработана концептуальная модель базы данных проектируемой АИСС ППР. Используя метод получения оценок важности Саати, и метод решения задач линейного программирования специального вида Лаулера-Белла разработан алгоритм выбора необходимой и получаемой в заданном временном интервале информации, обеспечивающей выработку управляющего воздействия. Используя метод А-схем описания агрегативных систем, разработан алгоритм объединения программных модулей в единую систему, то есть создание пользовательского интерфейса.

В четвертой главе показана практическая возможность использования разработанных принципов и алгоритмов для создания АИСС ПИР. Рассмотрена стандартная технология управления и получен процесс разработки программной и информационной компонент, позволяющий создание автоматизированной технологии системы УКО. Выбраны инструментальные средства, определена физическую модель БД, разработана общая блок-схема программной компоненты. На примере получения информации об эффективности ранее принятых управленческих решений доказана работоспособность программных средств. Получена количественная оценка сокращения цикла управления {Кр), результат внедрения АИСС ППР. В результате повышается устойчивость системы управления качеством обучения в УЗ МВД и ее эффективность.

В заключении формулируются основные научные и практические результаты диссертационного исследования.

Прилагается список используемых литературных источников.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. В результате анализа учебного процесса в УЗ МВД выявлено несоответствие потребностей системы УКО и применяемых в ней информационных технологий, обоснована необходимость использования современных информационных технологий для оптимизации управляющих воздействий и повышения качества обучения и разработки АИСС ПИР для системы УКО.

2. Определены показатели эффективности, обоснованы требования к ним и на этой основе разработана математическая модель функционирования АИСС ПИР, позволяющая оптимизировать принятие управленческих решений с использованием АИСС ППР.

3. Разработаны методики переработки базовой информации к виду, обеспечивающему ее эффективное использование в системе УКО, в основу которых положены итеративный метод кластерного анализа и методы теории вероятностных рядов, осуществляющие высокоуровневую обработку информации, что позволяет оптимизировать выработку управляющих воздействий.

4. Разработана технология создания АИСС ППР, включающая методики оптимизации состава и структуры информационного и программного обеспечения на основе использования общей теории реляционных баз данных, методов ранжирования, решения задач линейного программирования специального вида и агрегативных систем.

5. С использованием указанной технологии создана первая очередь АИСС ППР, позволяющая проводить полный цикл обработки базовой информации и получения первоочередных элементов обеспечивающей оптимизацию процесса принятия управляющих воздействий в системе УКО.

6. Сформирована библиотека подпрограмм, отличающаяся иерархической модульной структурой и позволяющая минимизировать длительность разработки программных модулей, увеличивающих функциональные возможности АИСС ППР, что приводит к повышению обоснованности вырабатываемых управляющих воздействий в системе УК О.

7. Разработанная АИСС ППР зарегистрирована в государственном регистре баз данных «Автоматизированная информационно-справочная система организации и контроля учебного процесса», № 229 803 514 и получено регистрационное свидетельство № 3251 от 27.03.1998 г. Внедрена в учебный процесс Воронежского института МВД России, Нововоронежского политехникума министерства РФ по атомной энергии, Воронежского юридического колледжа «Номос».

Показать весь текст

Список литературы

  1. Т. Статистический анализ временных рядов. / Под редакцией Ю. К. Беляева. М.: Мир, 1976. 755 с.
  2. М. Введение в методы оптимизации. / Пер. с англ. М.: Наука, 1977. 344 с.
  3. Н.И. Новый подход к обнаружению кластеров. М.: ВЦ РАН, 1993. 63 с.
  4. . Методы оптимизации. М.: Радио и связь, 1988. 128 с.
  5. Бемер С. FoxPro 2.6 для Windows. Киев: Торгово-издательское бюро BHVJ995. 464 с.
  6. .А. и др. Многокритериальная оптимизация. Математические аспекты. М.: Наука, 1989. 128 с.
  7. В.П. Программированное обучение. Дидактические основы. М.: Высш. шк, 1980. 300 с.
  8. Ю.П. Вычислительная математика и программирование. М.: Высш. шк., 1990. 544 с,
  9. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов и прогноз управления: Выпуск 1. /Под редакцией Писаренко И. Ф., М: Мир, 1974. 406 с.
  10. Бриллинднар, Давид Р. Временные ряды ./ Под редакцией, А Н. Колмогорова, М.: Мир, 1980. 536 с.
  11. П.Валуев С. А., Волкова В. Н., Градов А. П. Системный анализ в экономике и организации производства. JI.: Политехник, 1991. 398 с.
  12. А.П. Оптимизация процесса обучения в ВУЗЕ. — К.: Вища школа, 1980.176 с.
  13. Н. Алгоритмы + структуры данных = программы: Пер. с англ. М.: Мир, 1985. 406 с.
  14. Н. Систематическое программирование. Введение: Пер. с англ. М.: Мир, 1977. 183 с.
  15. . С. Компьютеризация в сфере образования: Проблемы и перспективы. М.: Педагогика, 1987. 264 с.
  16. Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.
  17. Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976. 495с.
  18. .В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1988. 446 с.
  19. .В. Курс теории вероятности и математической статистики. М.: Физматгиз, 1961. 446 с.
  20. А., Ахаян Р., Макашарипов С. Эффективная работа с СУБД. СПб.: Питер, 1997. 704 с.
  21. Ю.И., Калинин Б. Н. Основы кибернетики: Учебное пособие. М.: Высш. шк., 1976. 408 с.
  22. К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980. 464 с.
  23. Д.Б., Меньших В. В., Ждамиров В. И., Максимов Н. И. Создание пользовательского интерфейса в среде СУБД FoxPro 2.x.: Учебное пособие. -Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России, 1999. 55 с.
  24. С.И., Мацуй М. В., Сбитнев А. И. Интерфейс современной программной системы. Киев: Информсистема-сервис, 1994. 416 с.
  25. А.Г., Сынгур С.С. FoxPro 2.x. Методы программирования. М.: Ре-дакционно-издательский дом «Филинъ», 1997. 216 с.
  26. ., Оделл П. Кластерный анализ, М.: Статистика, 1997. 128 с.
  27. Евтушенко Ю. Г, Мазурик В. П. Программное обеспечение систем оптимизации. — М.: Знание, 1989. 48с. (Новое в жизни, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика" — № 9).
  28. В.И., Чурюмов В. А. Методика оценок принятых управленческих решений // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1996. Часть 1. С. 47−54.
  29. В.И. Анализ динамики изменения посещаемости учащихся // Сборник научных трудов Воронежской высшей школы МВД России. Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России, 1995. С. 63−68.
  30. В.И. Анализ динамики изменения успеваемости учащихся // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1994.
  31. В.И. Анализ успеваемости учащихся методом множественных сравнений Шеффе // Науч- практич. конф. Воронежской высшей школы МВД России: Тез. докл. Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России, 1994.
  32. В.И. Вопросы создания АИСС „Контроль и управление качеством обучения в системе МВД“ // Международная конференция „Информатизация правоохранительных систем“: Тез. докл. Москва: Академия управления МВД России, 1998. Часть 1. С. 160−161.
  33. В.И. Методика выявления предметов, рекомендованных учащимся для углубленного изучения // Проблемы информации в распределенных системах управления и проектирования: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1994.
  34. В.И. Обоснование задачи оптимизации управления качеством обучения в УЗ МВД // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1999. Часть 1. С. 174−178.
  35. В.И., Жуков В. Ф., Камышников А. И., Сумин В. И. Регрессивный анализ динамики посещаемости в процессе обучения // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1996. Часть 2. С. 165−169.
  36. В.И., Камышников А. И. Автоматизированная информационно-справочная система организации и контроля учебного процесса // Воронежский межотраслевой ЦНТИ: ИЛ № 415 92. Воронеж, 1992.
  37. В.И., Меньших В. В. Математическая модель управления качеством обучения в УЗ МВД // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1999. Часть 1.С. 184−188.
  38. В.И., Чурюмов В. А. Методика прогнозирования успеваемости для принятия управленческих решений // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1996. Часть 2. С. 142−150.
  39. JI.A. Методы и средства интеграции неоднородных баз данных. М.: Наука, 1983. 424 с.
  40. В.Г. Математическое программирование. М.:Наука, 1980. 248 с.
  41. Ч., Хоув Ч. Количественные методы принятия решений в управлении и экономике: Пер. с англ. М.: Мир, 1966. 464 с.
  42. М., Морис Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды. /Под редакцией Колмогорова. М.: Наука, 1976. 736 с.
  43. Ким Дж. О, Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. /Под редакцией. Енюкова НС. М.: Финансы и статистика, 1989. 215с.
  44. Кини PJL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещений. /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.
  45. Классификация и кластер. Труды научного семинара г. Медисон, 3−5 мая 1976. /Под редакцией Ю. И. Журавлева. М.: Мир, 1980. 389 с.
  46. Компьютер и задачи выбора. Автор предисл. Ю. И. Журавлев. М.: Наука, 1989. 208 с,
  47. Н.В. и др. Основы вузовской педагогики. Л.: издательство госуниверситета, 1972. 474 с.
  48. А.Ф., Лапшин В. М. Параметрические методы анализа многомерных временных рядов. М.: ИФЗ, 1986. 291 с.
  49. Л.Н. Алгоритмизация в обучении. М.: Просвещение, 1966. 523 с.
  50. И.Я., Зорина Л. Я., Батурина Г. И. и др. Качество знаний учащихся и пути его совершенствования. М.: Педагогика, 1997. 208 с.
  51. В.В. Проектирование программных средств. М.: Высшая школа, 1990. 303 с.
  52. П.Н., Скорик А. П. Поведенческая типология студенческой группы. //Социал. исслед., 1995. С. 109−115.
  53. Lawler E.L., Bell M.D. A metod for solving discrete optimisation problems./ Operations Research, 1966, 14, N 6, p. 1098−1112
  54. Н.Д. Кластерный анализ. M.: Финансы и статистика, 1998. 176 с.
  55. Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М., Мир, 1980. 862 с
  56. В.В., Ждамиров В. И. Среда СУБД FoxPro 2.x. Основные элементы языка программирования: Методические указания для слушателей 5 курсов радиотехнического факультета. Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России, 1997. 20 с.
  57. В.В., Ждамиров В. И. Среда СУБД FoxPro 2.x. Реализация запросов к базе данных: Методические указания для слушателей 5 курсов радиотехнического факультета. Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России, 1998. 34 с.
  58. В.В., Ждамиров В. И. Среда СУБД FoxPro 2.x. Создание и заполнение таблиц данных: Методически» указания для слушателей 5 курсов радиотехнического факультета. Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России, 1998. 17 с.
  59. .Г. Проблемы группового выбора. М.: Наука, 1974. 156 с.
  60. B.C., Кукса А. И. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов. М.: Наука, 1983. 208 с.
  61. B.C., Сергиенко И. В., Шор Н.З. Исследование методов решения оптимизационных задач и их приложения. // Кибернетика, 1981. С. 89−113.
  62. Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. /Пер. с англ. М.: Мир, 1990 247 с.
  63. A.B., Позняк A.C. Адаптивный выбор вариантов: рекуррентные алгоритмы. М.: Наука, 1986. 288 с.
  64. Ю.И. Исследование и разработка принципов построения адаптивных обучающих систем. М.: НИЦЭВТ, 1992. 223 с.
  65. Отнес, Роберт К., Эноксон, Лорен. Прикладной анализ временных рядов. /Под редакцией И. Г. Журбенко. М.: Мир, 1982. 428 с.
  66. .Т. Введение в оптимизацию. М.:Наука, 1983. 384 с.
  67. A.A. Программирование в среде СУБД FoxPro 2.0. М.: Радио и связь, 1994. 350 с.
  68. Проблемы управления народным образованием и исследование его эффективности: Межвуз. сб. научн. тр. / Моск. гос. пед. ин т им. В.И. Ленина- редкол.: М. Л. Левицкий и др. М.: МГПИ, 1987. 172 с.
  69. Проблемы управления самостоятельной работой студентов в условиях перестройки высшего образования // Латышская респ. научно-практ. конф., тез. докл. Рига: ЛГУ, 1998. 189 с.
  70. Г. И., Самохвалов Э. М., Чистов В. В. Базы и банки данных и знаний. М.: Высшая школа, 1992. 367 с.
  71. Э., Нивергельт Ю., Део А. Комбинаторные алгоритмы. (Теория и практика). M.: Мир, 1980.
  72. Г., Рейвиндран А., Рэксдэл К. Оптимизация в технике: в 2-х кн. /Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 320 с.
  73. Д., Федоров А. Создание справочной системы для Windows-программ. // КомпьютерПресс. 1993,1 11. С. 47−50.
  74. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.
  75. Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. М.: Мир, 1973. 302 с.
  76. А.Я., Новиков В. А., Лобанов Ю. Н. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем // Методическое пособие для преподавателей и студентов вузов /Под редакцией А. Я. Савельева. М.: Высшая школа, 1986. 176 с.
  77. А.Я., Новиков В. А., Лобанов Ю. И. Подготовка информации для АОС. М.: Высш. шк., 1986. 176 с.
  78. Сборник научно методических материалов по организации непрерывной подготовки студентов в области применения вычислительной техники. /Сборник научно — методических статей под редакцией А. Я. Савельева. М: Издательство МПИ, 1989. 112 с.
  79. H.A. Автоматизация проектирования систем управления качеством высшего образования // Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. М.: Моск. инст. стали и сплавов, 1992.
  80. Системный анализ и структуры управления. (Книга 8). /Под редакцией проф. В. Г. Шорина. М.: Знания, 1975. 304 с.
  81. Системы управления базами данных и знаний. /Под ред. АЛ. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991. 352 с.
  82. Н.В. Дунин Барковский Курс теории вероятности и математической статистики. М.: Наука, 1969. 556 с.
  83. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 1998. 319 с.
  84. Т., Стерне Л. Изучи сам Visual FoxPro 3.0. сегодня. Минск: ООО «Попурри», 1997. 480 с.
  85. Э.Н. Доминирующие ценностные ориентации студентов // Вести Моск. ун-та сер. 18, социология и политология, № 4, 1995. С 96−102.
  86. Д.Ж. Автоматизированное проектирование баз данных. М.: Мир, 1983. 293 с.
  87. Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.
Заполнить форму текущей работой