THE PLACE AND ROLE OF METHODS BASED ON THE THEORY OF OPERATIONS RESEARCH IN THE SYSTEM OF METHODS FOR MAKING OPTIMAL MANAGEMENT DECISIONS
Abstract and keywords
Abstract (English):
An overview of general and specialized decision-making methods used in managing complex systems is presented. The role of decision-making methods based on the theory of operations research in the group of general scientific methods for managing complex systems, including technical, social and economic systems, is shown. The place of methods based on the theory of operations research in the system of methods for making optimal management decisions is determined. The scientific novelty of the presented study lies in the fact that, based on the analysis of the processes of development of methods of the theory of operations research, the process of their development is shown, which led to the design of these methods in the twentieth century into an integral system based on the following groups of methods: methods for solving the main problems of the theory of research operations, methods of probability theory, methods of statistical analysis, methods of correlation-regression analysis, methods of programming, methods of game theory, methods of queuing theory, methods of the theory of networks and graphs, methods of the theory of complexity of algorithms, heuristic methods, methods of artificial intelligence, methods of finding optimal solutions ... It is shown that the further development of methods of the theory of operations research, which took place at the end of the 20th - beginning of the 21st centuries, was mainly associated with the expansion of the analytical capabilities of operations research, due to the rapid development of information technologies. This is primarily due to the development of end-to-end digital technologies such as big data technologies, neurotechnology and artificial intelligence technologies, as well as virtual and augmented reality technologies.

Keywords:
place, role, methods, theory of operations research, making optimal management decisions
Text
Publication text (PDF): Read Download

Введение

При принятии управленческих решений в социальных и экономических системах наряду с многочисленными прикладными методами (рис.1) [31], призванными учесть специфику рода деятельности тех или иных социально-экономических систем или сфер управления в них, и имеющими достаточно ограниченные области применения, широкое распространение получили общеприменимые методы принятия управленческих решений (рис. 2) [67], благодаря их универсальности [53], среди которых одно из ведущих мест занимают методы принятия управленческих решений, базирующиеся на теории исследования операций, направленной на поиск оптимальных управленческих решений [75].

По мере развития технических, социальных и экономических систем при переходе общества от индустриальной к постиндустриальной эпохе произошло существенное усложнение условий функционирования управляемых систем и закономерное усложнение самих систем [57]. В этой связи представляет интерес рассмотрение роли и места методов принятия оптимальных управленческих решений в технических, социальных и экономических системах, базирующихся на основе теории исследования операций в динамике их развития, что и предопределило цель представленных исследований.

Цель исследований

Таким образом, целью представленных исследований является рассмотрение роли и места методов принятия оптимальных управленческих решений в технических, социальных и экономических системах, базирующихся на основе теории исследования операций в динамике их развития, связанной с переходом общества от индустриальной к постиндустриальной эпохе.

Методическая база исследований

Методическую базу исследований составили известные научные труды, посвященные методам принятия управленческих решений на основе теории исследования операций таких авторов, как Акоф Р., Сасиени М. [7],   Беллман Р., Калаба Р. [10], Бурда А.Г. [12], Бусленко Н.П. [13], Вентцель Е.С. [14], Гермейер Ю.Б. [18], Гнеденко Б.В. [20], Горелик В.А. [21], Горлач Б.А. [22], Грешилов А.А. [23], Данциг Дж. [25], Дегтярев [26], Канторович Л.В. [35], Кун Г. [2], Кутафин О.Е. [39], Михалевич В.С. [45], Моисеев Н.Н. [46], Саати Т. [5], Строгин Р.Г. [51], Таха Х. [92], Тжаскалик Т. [88], Токарев В.В. [89], Фрэнкс Б. [11], Ширяев В.И. [94], Шор Н.З. [6] и др., а также авторские наработки по теме исследования [9, 28-32, 34, 36, 42-44, 50, 52, 54-66, 68-72, 74-76, 80, 81, 83, 84, 86].  

Основное содержание исследований

Представленное исследование динамики развития методов принятия управленческих решений в социальных и экономических системах, базирующихся на основе теории исследования операций, является логическим продолжением авторских исследований общеприменимых (универсальных) методов принятия управленческих решений, используемых при управлении социальными и экономическими системами (рис. 2), включая: общенаучные методы [30, 67, 78, 79, 85], методы общего менеджмента [36, 42, 62, 70, 71, 86], методы принятия решений на основе традиционных способов обработки информации [73, 77], методы принятия решений на основе технологий детерминированного факторного анализа [82], методы принятия решений на основе технологий стохастического факторного анализа [8, 27].

Рассматривая динамику развития методов принятия управленческих решений в социальных и экономических системах, базирующихся на основе теории исследования операций, произошедшей при переходе общества от индустриальной к постиндустриальной эпохе, на первом этапе представляет интерес рассмотрение соотношения группы методов принятия управленческих решений, основанных на использовании аппарата теории исследования операций с другими группами общеприменимых (универсальных) методов принятия управленческих решений.

При этом следует отметить, что в этом вопросе продолжаются дискуссии относительно соотношения группы методов принятия управленческих решений, основанных на использовании аппарата теории исследования операций с другими группами общеприменимых (универсальных) методов принятия управленческих решений как общего и частного и наоборот.

Так, одни авторы считают, что, поскольку методы принятия управленческих решений, основанные на использовании аппарата теории исследования операций, направлены на нахождение оптимальных решений, типовые примеры задач которых приведены на рис. 3, и базируются на математическом, статистическом моделировании и эвристических подходах, то, следовательно, методы принятия управленческих решений на основе  теории исследования операций носят базовый, основополагающий характер, и включают, как общая группа, множество подгрупп методов принятия управленческих решений, т.е. соотносятся с ними как общее с частным.

При этом следует отметить, что в рамках рассмотрения методов принятия управленческих решений, базирующихся на теории исследования операций, как «равных среди равных» с другими методами поиска рациональных управленческих решений, обращает на себя существенное пересечение областей распространения групп методов, указанных на рис. 4. Например, существенную область пересечения методы теории исследования операций имеют с методами системного анализа и методами поиска оптимальных решений (рис. 5), базовая основа которых сформировалась в один и тот же исторический период [61] (рис. 4).

Третьи авторы считают, что методы принятия управленческих решений, базирующиеся на теории исследования операций, являются частью методов принятия управленческих решений, базирующихся на методах оптимизации. Такого подхода придерживались и авторы данной статьи (рис. 6) [44], поскольку класс методов, направленных на поиск наилучших (оптимальных) управленческих решений, несомненно, шире, чем класс методов принятия управленческих решений, базирующихся на теории исследования операций.

Однако, если исходить из того, что любой процесс функционирования  социальных и экономических систем (рабочие операции [70]), любой процесс управления социальными и экономическими системами как составляющая процесса функционирования последних (операции управления [70]), любой процесс принятия управленческих решений в социальных и экономических системах как составляющая процесса управления представляют собой операцию, то методы принятия управленческих решений, базирующиеся на теории исследования операций, можно рассматривать как основополагающие методы, объединяющие вокруг себя множество групп методов приятия оптимальных управленческих решений.

Анализируя динамику развития методов принятия оптимальных управленческих решений в социальных и экономических системах, базирующихся на основе теории исследования операций, необходимо отметить, что они получили достаточно мощные импульсы развития в ходе развития Первой мировой войны, когда была разработана математическая модель глобального вооруженного противостояния, известная как законы Осипова [47] − Ланчестера [16], отражающая процесс убыли сражающихся сторон с течением времени, и в период Второй мировой войны, в частности, исследовании факторов, влияющих на эффективность бомбометания бомбардировочной авиацией. Фактически речь шла о решении задач, связанных с поиском вариантов поражения целей с максимальной вероятностью при минимальном числе попыток.

Хотя, безусловно, практика решения задач, вошедших в сформировавшуюся в середине XX в. теорию исследования операций, существовала и гораздо раньше. Достаточно вспомнить труды по теории вероятностей, изучающей случайные события (по сути операции), случайные величины, характеризующие эти операции, их свойства и операции над этими случайными величинами таких авторов, как Дж. Кардано [24] (XVI в.), Б. Паскаль [48], П. Ферма [90], Х. Гюйгенс [91], Я. Бернулли [96] (XVII в.), Т. Байес [15], К. Гаусс [17], П. Лаплас [40] (XVIII в.), Буняковский В.Я. [33], Ляпунов А.М. [41], Марков А.А. [38], Остроградский М.В. [19], С. Пуассон [49], Чебышев П.Л. [93] (XIX в.), Колмогоров А.Н. [37] (XX в.) и др.

Также можно вспомнить примеры решения прикладных практических задач логистики, вошедших впоследствии в теорию исследования операций. Например, в области транспортной логистики методом линейного программирования (задача Монжа [4] − Канторовича [3] – см. рис. 3) или в области складской логистики (задача о рюкзаке Дж. Мэтьюса [3] – см. рис. 3), относящейся к классу NP-полных задач, и др.

Проведенные в рамках представленных исследований результаты систематизации процессов развития теории исследования операций по группам методов представлены в табл. 1.

Таблица 1

Результаты систематизации процессов развития теории исследования операций по группам методов

Группа методов

Характеристика состава методов

1

Методы решения основных задач теории исследования операций

Методы решения прямых и обратных задач исследования операций. Методы разрешения проблем выбора решения в условиях неопределенности. Методы решения многокритериальных задач исследования операций («Системный подход») и др.

2

Методы теории вероятностей

 

Определение вероятности случайного события. Сложения и умножения вероятностей. Определение полной вероятности. Определение числовых характеристик случайных величин (одномерных, двумерных, многомерных) и т.д.

3

Методы статистического анализа

 

Получение основных статистических характеристик. Определение законов распределения случайных величин. Оценка доверительных вероятностей и доверительных интервалов распределения случайных величин

4

Методы корреляционно-регрессионного анализа

 

Оценка тесноты связи между воздействующими факторами и результирующим показателем. Определение вида связи между воздействующими факторами и результирующим показателем

5

Методы программирования

Методы линейного, нелинейного и динамического программирования

6

Методы теории игр

 

Методы решения задач в кооперативных, некооперативных, гибридных играх и играх с природой; в симметричных и несимметричных играх; в играх с нулевым и ненулевым исходом; в параллельных и последовательных играх; в играх с полной и неполной информацией; в играх с конечным и бесконечным числом шагов; в дискретных и непрерывных играх; в метаиграх

7

Методы теории массового обслуживания

 

Методы решения задач: с регулярным и нерегулярным потоком заявок на обслуживание; со стационарным и нестационарным потоком заявок на обслуживание; с ординарным и неординарным потоком заявок на обслуживание; с последействием и без последействия потоком заявок на обслуживание; с однородным и неоднородным потоком требований на обслуживание; в одноканальных и многоканальных системах массового обслуживания; в системах массового обслуживания с различной пропускной способностью каналов; с различной очередностью обслуживания заявок (в порядке поступления, в порядке приоритета, в случайной последовательности); с ограниченным и неограниченным числом  заявок в очереди; с ограниченным и неограниченным временем ожидания обслуживания заявкой в очереди; с однофазным и многофазным обслуживанием заявок; в системах с отказами и без отказов; с дискретными и непрерывными процессами обслуживания заявок

8

Методы теории сетей и графов

Методы решения задач: о кратчайшем пути; о минимальном остове; о распределении ресурсов на сетевых графиках; о распределении ресурсов на транспортных сетях

9

Методы теории сложности алгоритмов

Методы решения: множество P (polynomial) -задач, для которых существуют «быстрые» алгоритмы решения; NP (non-deterministic polynomial) − полных задач, для которых не существует эффективных алгоритмов решения

10

Эвристические методы

Методы принятия управленческих решений, базирующиеся на эвристических рассуждениях с использованием приемов, обобщающих опыт и интуицию лиц, осуществляющих решение, которые подразделяются: по составу методов обучения (когнитивные, креативные и оргдеятельностные эвристические методы); по направленности процессов принятия решения (проблемные, поисковые и исследовательские эвристические методы); по содержанию и сути методов (метод аналогий, опытный метод, интуитивный метод, метод логического рассуждения, метод сценарных решений, метод ассоциативного мышления, метод визуального мышления, метод диаграммы связей, матричный метод и т.д.)

11

Методы искусственного интеллекта

Методы моделирования человеческого разума (интеллектуальной системы человека), включая: группу методов машинного обучения (на основе методов: регрессионного анализа, статистических ассамблей, дерева решений, понижения размерностей, кластеризации, нейронных сетей, глубокого машинного обучения и др.); группу методов обработки естественного языка (на основе методов: классификации, извлечения контента, машинного перевода, диалога, генерации текстов); группу методов экспертных систем (на основе методов: интерпретации данных, диагностики, мониторинга, проектирования, прогнозирования, сводного планирования, оптимизации, обучения, управления, отладки, ремонта и т.д.); группу методов технического зрения (на основе методов: распознавания изображений, компьютерного зрения); группы методов планирования (на основе методов: табуированного поиска, генетических алгоритмов, нейросетевого планирования и т.д.); группы методов роботизации (на основе методов: проектного, объяснительно-иллюстративного, эвристического, проблемного, программного, репродуктивного, поискового и т.д.)

12

Методы поиска оптимальных решений

Аналитические методы поиска оптимальных решений (метод дифференциального исчисления, метод множителей Ж. Лагранжа, методы вариационного исчисления, методы поиска максимума Л. Понтрягина и др.).

Численные методы поиска оптимальных решений (методы программирования, метод решения транспортной задачи Монжа-Канторовича, методы теории игр, методы сетевого планирования, методы теории массового обслуживания и т.д.).

           

Анализируя процессы развития методов теории исследования операций, обобщенные в табл. 1, представляется заключить, что эти методы, начав формироваться с периода Эпохи Возрождения в XVI в. [24], сформировались как цельная система в середине ХХ в. [61], базирующаяся на 12-ти группах методов, представленных в табл. 1. Дальнейшее развитие методов теории исследования операций, произошедшее в конце ХХ-го – начале XXI-го веков было связано преимущественно с расширением аналитических возможностей исследования операций, обусловленное бурным развитием информационных технологий. В первую очередь, это связано с развитием таких сквозных цифровых технологий, как технологии больших данных, нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта, а также технологии виртуальной и дополненной реальности (рис. 7) [87].

Обсуждение результатов и выводы

Таким образом, проведенные исследования роли и места методов принятия оптимальных управленческих решений в технических, социальных и экономических системах, базирующихся на основе теории исследования операций в динамике их развития, связанной с переходом общества от индустриальной к постиндустриальной эпохе позволили получить следующие результаты.

Во-первых, рассмотрение соотношения группы методов принятия управленческих решений, основанных на использовании аппарата теории исследования операций с другими группами общеприменимых (универсальных) методов принятия управленческих решений показало, что в этом вопросе продолжаются дискуссии относительно соотношения группы методов принятия управленческих решений, основанных на использовании аппарата теории исследования операций с другими группами общеприменимых (универсальных) методов принятия управленческих решений как общего и частного, и наоборот.

Одни авторы считают, что методы принятия управленческих решений, основанные на использовании аппарата теории исследования операций, направлены на нахождение оптимальных решений, носят базовый, основополагающий характер и включают как общая группа множество подгрупп методов принятия управленческих решений, т.е. соотносятся с ними как общее с частным.

Другие авторы считают, что методы принятия управленческих решений, базирующиеся на теории исследования операций, являются «равными среди равных» с другими методами поиска рациональных управленческих решений. При этом следует отметить, что в рамках рассмотрения методов принятия управленческих решений, базирующихся на теории исследования операций, как «равных среди равных» с другими методами поиска рациональных управленческих решений, обращает на себя существенное пересечение областей распространения методов теории исследования операций имеют с методами системного анализа и методами поиска оптимальных решений, базовая основа которых сформировалась в один и тот же исторический период.

Третьи авторы считают, что методы принятия управленческих решений, базирующиеся на теории исследования операций, являются частью методов принятия управленческих решений, базирующихся на методах оптимизации, поскольку класс методов, направленных на поиск наилучших (оптимальных) управленческих решений несомненно шире, чем класс методов принятия управленческих решений, базирующихся на теории исследования операций.

Однако, если исходить из того, что любой процесс функционирования  социальных и экономических систем (рабочие операции), любой процесс управления техническими,  социальными и экономическими системами как составляющая процесса функционирования последних (операции управления), любой процесс принятия управленческих решений в социальных и экономических системах как составляющая процесса управления представляют собой операцию, то методы принятия управленческих решений, базирующиеся на теории исследования операций можно рассматривать как основополагающие методы, объединяющие вокруг себя множество групп методов приятия оптимальных управленческих решений.

Анализ процессов развития методов теории исследования операций показал, что эти методы, начав формироваться с периода Эпохи Возрождения в XVI в., сформировались как цельная система в середине ХХ в., базирующаяся на следующих 12-ти группах методов: методы решения основных задач теории исследования операций, методы теории вероятностей, методы статистического анализа, методы корреляционно-регрессионного анализа, методы программирования, методы теории игр, методы теории массового обслуживания, методы теории сетей и графов, методы теории сложности алгоритмов, эвристические методы, методы искусственного интеллекта, методы поиска оптимальных решений.

Дальнейшее развитие методов теории исследования операций, произошедшее в конце ХХ-го – начале XXI-го веков было связано преимущественно с расширением аналитических возможностей исследования операций, обусловленное бурным развитием информационных технологий. В первую очередь, это связано с развитием таких сквозных цифровых технологий, как технологии больших данных, нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта, а также технологии виртуальной и дополненной реальности.

References

1. Kantorovich L. On the translocation of masses // C. R. (Doklady) Acad. Sci. URSS (N. S.), 37:199-201,

2. Kuhn, H. W. Classics in Game Theory. Princeton University Press, 1997. - 362 p.

3. Mathews, G. B. (1892). Theory of Numbers. Part 1. Cambridge, England: Deighton, Bell, & Co.

4. Monge G. Mémoire sur la théorie des déblais et de remblais. Histoire de l’Académie Royale des Sciences de Paris, avec les Mémoires de Mathématique et de Physique pour la même année, pages 666-704, 1781.

5. Saaty T. Mathematical Methods of Operations Research. New York: McGraw-Hill. - 421 p.

6. Shor N.Z. Nondifferentiable optimization and polynomial problems. - Boston; Dordrecht; London: Kluwer Academic Publishers, 1998. - 394 s.

7. Akof R., Sasieni M. Osnovy issledovaniya operaciy. − Moskva: Mir, 1971. − 533 s.

8. Anisimov V.G., Anisimov E.G., Tebekin A.V., Peschannikova E.N. Stohasticheskaya model' dinamiki chastnyh pokazateley tehnicheskih innovaciy // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2021. − T. 7. − № 1. − S. 36-43.

9. Anisimov E.G., Anisimov V.G., Blau S.L., Novikov V.E., Tebekin A.V. Model' podderzhki prinyatiya resheniy pri formirovanii innovacionnoy strategii predpriyatiya. // Ekonomika sel'skogo hozyaystva Rossii. − 2016. − № 3. − S. 53-59.

10. Bellman R. Dinamicheskoe programmirovanie i sovremennaya teoriya upravleniya [Tekst]. − Moskva: Nauka, 1969. − 118 s.

11. Bill Frenks Revolyuciya v analitike: Kak v epohu Big Data uluchshit' vash biznes s pomosch'yu operacionnoy analitiki. − Moskva: Al'pina Pablisher, 2016. - 430 s.

12. Burda, A.G. Issledovanie operaciy v ekonomike: Uchebnoe posobie / A.G. Burda, G.P. Burda. - Sankt-Peterburg: Lan', 2018. − 564 c.

13. Buslenko N.P. Modelirovanie slozhnyh sistem. − Nauka, 1978. − 395 s.

14. Ventcel' E.S. Issledovanie operaciy: zadachi, principy, metodologiya / E. S. Ventcel'. - 5-e izd., ster. − Moskva: KnoRus, 2010. − 191 s.

15. Ventcel' E.S. Teoriya veroyatnostey: Uchebnik dlya studentov vuzov / E. S. Ventcel'. - 8. izd., ster. − Moskva: Vyssh. shk., 2002. − 575 s.

16. Ventcel' E.S., Lihterev Ya.M., Mil'gram Yu.G., Hudyakov I.V. Osnovy teorii boevoy effektivnosti i issledovaniya operaciy. − Moskva: VVIA, 1961. − 524 s.

17. Gauss K.F. Trudy po teorii chisel. Perevod B. B. Dem'yanova, obschaya redakciya I. M. Vinogradova, kommentarii B. N. Delone. − Moskva: Izd-vo AN SSSR, 1959.

18. Germeyer Yu.B. Vvedenie v teoriyu issledovaniya operaciy. − Moskva: Nauka, 1971. − 384 s.

19. Gnedenko B.V. Mihail Vasil'evich Ostrogradskiy. 1801-1862 [Tekst]: Zhizn' i rabota: Nauch. i ped. nasledie / B. V. Gnedenko, I. B. Pogrebysskiy. − Moskva: Izd-vo Akad. nauk SSSR, 1963. − 271 s.

20. Gnedenko B.V., Korolyuk V.S., Yuschenko E.L. Elementy programmirovaniya. 2-e izd. − Moskva: Fizmatgiz, 1963. − 348 s.

21. Gorelik, V.A. Issledovanie operaciy i metody optimizacii: Uchebnik / V.A. Gorelik. − Moskva: Academia, 2018. − 384 c.

22. Gorlach, B.A. Issledovanie operaciy / B.A. Gorlach. - Sankt-Peterburg: Lan', 2013. − 448 c.

23. Greshilov A.A. Matematicheskie metody prinyatiya resheniy. − Moskva: MGTU im. N.E. Baumana, 2006. − 584 s.

24. Guter R.S., Polunov Yu.L. Dzhirolamo Kardano. − Moskva: Znanie, 1980. − 192 s.

25. Dancig Dzh. Lineynoe programmirovanie, ego obobscheniya i primeneniya. − Moskva: Progress, 1966. − 602 s.

26. Degtyarev Yu.I. Issledovanie operaciy: uchebnik dlya vuzov po special'nosti ASU. − Moskva: Vysshaya shkola, 1986. - 319 s.

27. Denisova I.V., Tebekin A.V., Tebekin P.A. Ispol'zovanie metodov stohasticheskogo faktornogo analiza pri prinyatii upravlencheskih resheniy. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2017. − T. 3. − № 10. − S. 17-53.

28. Egorova A.A., Petrov V.S., Tebekin A.V., Tebekin P.A. Osnovy prinyatiya upravlencheskih resheniy. Uchebnik dlya bakalavrov / Moskva, 2020.

29. Egorova A.A., Tebekin A.V. Analiz tipologii upravlencheskih resheniy. // Transportnoe delo Rossii. − 2019. − № 3. − S. 99-104.

30. Egorova A.A., Tebekin A.V. Dialekticheskie osnovy obschenauchnyh metodov upravleniya v menedzhmente. // Zhurnal filosofskih issledovaniy. − 2019. − T. 5. − № 1. − S. 10-27.

31. Egorova A.A., Tebekin A.V., Tebekin P.A. Analiz sostava metodov prinyatiya upravlencheskih resheniy, vydelyaemyh po priznaku prikladnyh napravleniy menedzhmenta. // Zhurnal ekonomicheskih issledovaniy. − 2021. − T. 7. − № 1. − S. 3-21.

32. Egorova A.A., Tebekin A.V., Tebekin P.A. Osobennosti algoritma razrabotki i prinyatiya upravlencheskih resheniy v usloviyah nestabil'nosti vneshney sredy. // Zhurnal ekonomicheskih issledovaniy. − 2020. − T. 6. − № 5. − S. 29-39.

33. Zhdanov A.M. Bunyakovskiy, Viktor Yakovlevich // Enciklopedicheskiy slovar' Brokgauza i Efrona: v 86 t. (82 t. i 4 dop.). - Sankt-Peterburg, 1890−1907.

34. Zbirovskaya E.P., Tebekin A.V., Tebekin P.A. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove setevyh tehnologiy organizacionnogo upravleniya. // Vestnik Instituta druzhby narodov Kavkaza (Teoriya ekonomiki i upravleniya narodnym hozyaystvom). Ekonomicheskie nauki. − 2015. − № 4 (36). − S. 3.

35. Kantorovich L.V. Matematicheskie metody organizacii i planirovaniya proizvodstva», 1939. - 68 s.

36. Kasaev B.S., Tebekin A.V. Menedzhment organizacii. // Uchebnik / A.V. Tebekin, B.S. Kasaev. Moskva, 2014. (4-e izdanie) − 420 s.

37. Kolmogorov A.N. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika. − Moskva: Nauka, 1986. − 534 s.

38. Kreyn M.G., Nudel'man A.A. Problema momentov Markova i ekstremal'nye zadachi. − Moskva: Nauka, 1973.

39. Kutafin, O.E. Issledovanie operaciy. Zadachi, principy, metodologiya / O.E. Kutafin. − Moskva: KnoRus, 2013. − 192 c.

40. Laplas P.S. Opyt filosofii teorii veroyatnostey // Veroyatnost' i matematicheskaya statistika: Enciklopediya / Gl. red. Yu. V. Prohorov. − Moskva: Bol'shaya Rossiyskaya enciklopediya, 1999. − S. 834−869.

41. Lyapunov A.M. Sobranie sochineniy. − Moskva; L.: Izd-vo AN SSSR, 1954-1959.

42. Mantusov V.B., Tebekin A.V. Upravlenie organizaciey: teoretiko-metodologicheskie osnovy, funkcional'nye zadachi, tehnologii, prikladnye aspekty primeneniya. // Rossiyskaya tamozhennaya akademiya. − Moskva, 2016.

43. Mitropol'skaya-Rodionova N.V., Tebekin A.V., Horeva A.V. Analiz napravleniy sovershenstvovaniya sovremennyh tehnologiy upravleniya pri razvitii prikladnogo menedzhmenta. // Vestnik Moskovskogo finansovo-yuridicheskogo universiteta. − 2019. − № 4. − S. 147-159.

44. Mitropol'skaya-Rodionova N.V., Tebekin A.V., Horeva A.V. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove instrumentov teorii massovogo obsluzhivaniya. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2019. − T. 5. − № 6. − S. 34-54.

45. Mihalevich V.S. Metody posledovatel'noy optimizacii v diskretnyh setevyh zadachah optimal'nogo raspredeleniya resursov. − Moskva: Nauka, 1983. − 207 s.

46. Moiseev N.N., Ivanilov Yu.P., Stolyarova E.M. Metody optimizacii. − Moskva: Nauka, 1978. − 352 s.

47. Osipov M.P. Vliyanie chislennosti srazhayuschihsya storon na ih poteri. Voennyy sbornik, 1915. 6: 59-74; 7: 25-36; 8: 31-40; 9: 25-37; 10: 93-96.

48. Paskal' B. Mysli. per.s francuzskogo E.Lineckoy / Posleslovie i kommentariy I.E. Babanov. - Sankt-Peterburg: Pal'mira, 2017. − 431 s.

49. Puasson, Simeon-Deni // Enciklopedicheskiy slovar' Brokgauza i Efrona: v 86 t. (82 t. i 4 dop.). - Sankt-Peterburg, 1890-1907.

50. Rostova O.V., Shirokova S.V., Markov A.V., Tebekin A.V. Razrabotka algoritma kompleksnogo analiza dlya prinyatiya resheniya o reorganizacii kompanii. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2020. − T. 6. − № 6. − S. 3-16.

51. Strongin, R.G. Issledovanie operaciy. Modeli ekonomicheskogo povedeniya: Uchebnik / R.G. Strongin. − Moskva: Binom, 2014. − 207 c.

52. Surat I.L., Tebekin A.V. Osnovy prinyatiya upravlencheskih resheniy: principy, funkcii, tipologiya, usloviya i faktory obespecheniya kachestva, celevaya orientaciya, analiz al'ternativ / Moskva: Moskovskiy ekonomicheskiy institut, 2018. − 120 s.

53. Surat I.L., Tebekin A.V. Universal'nye tehnologii prinyatiya upravlencheskih resheniy pri upravlenii innovacionnoy deyatel'nost'yu // Transportnoe delo Rossii. − 2017. − № 6. − S. 32-38.

54. Tebekin A.V. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy: uchebnik dlya vuzov / A. V. Tebekin. − Moskva: Izdatel'stvo Yurayt, 2020. − 431 s.

55. Tebekin A.V. Klassifikaciya metodov prinyatiya upravlencheskih resheniy v menedzhmente po oblastyam primeneniya. // Vestnik Moskovskogo universiteta im. S.Yu. Vitte. Seriya 1: Ekonomika i upravlenie. − 2016. − № 4 (19). − S. 57-63.

56. Tebekin A.V. Analiz priznakov funkciy razrabotki upravlencheskih resheniy kak sostavlyayuschih funkciy upravleniya. // Akademicheskiy vestnik Rostovskogo filiala Rossiyskoy tamozhennoy akademii. − 2018. − № 4 (33). − S. 65-69.

57. Tebekin A.V. Analiz processov transformacii osnovnyh polozheniy effektivnogo menedzhmenta pri dvizhenii obschestva ot industrial'noy k postindustrial'noy ekonomike / A.V. Tebekin, V.S. Petrov // Strategii biznesa. − 2018. − №12 (56). − S. 3-12.

58. Tebekin A.V. Vliyanie tochnosti izmereniya priznakov ob'ektov na kachestvo ih raspoznavaniya // Ekonomika i proizvodstvo. − 1998. − № 7. − S. 11-13.

59. Tebekin A.V. Voprosy metodologii organizacii processa upravleniya social'no-ekonomicheskimi sistemami. // Transportnoe delo Rossii. − 2019. − № 4. − S. 56-60.

60. Tebekin A.V. Ispol'zovanie apparata markovskih processov v razreshenii konfliktnyh situaciy rynka. Nauchnaya sessiya Moskovskogo inzhenerno-fizicheskogo instituta (sm. v knigah). − 2005. − T. 13. − S. 2005.

61. Tebekin A.V. Koncepciya sistemnogo podhoda k upravleniyu kak bazovaya osnova dlya razvitiya sovremennogo menedzhmenta. // Strategii biznesa. − 2018. − №8. − S.12-16.

62. Tebekin A.V. Menedzhment. Uchebnik. − Moskva: INFRA-M, 2014. − 382 s.

63. Tebekin A.V. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove optimizacii pokazateley effektivnosti s ispol'zovaniem nekooperativnyh igr. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2019. − T. 5. − № 1. − S. 48-64.

64. Tebekin A.V. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove optimizacii pokazateley effektivnosti s ispol'zovaniem kooperativnyh igr. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2018. − T. 4. − № 11. − S. 39-53.

65. Tebekin A.V. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove optimizacii pokazateley effektivnosti s ispol'zovaniem gibridnyh igr. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. - 2019. − №2. − S. 34-47.

66. Tebekin A.V. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove teorii igr kak gruppa metodov klassa prinyatiya strategicheskih resheniy na osnove optimizacii pokazateley effektivnosti. // Strategii biznesa. − 2018. − № 10. − S. 3-12.

67. Tebekin A.V. Obschenauchnye metody prinyatiya upravlencheskih resheniy. (Bakalavriat). Monografiya. / Tebekin A.V. − Moskva: Rusayns, 2021. − 72 s.

68. Tebekin A.V. Prinyatie upravlencheskih resheniy v usloviyah riska. - Moskva: Knorus, 2018. - 110 s.

69. Tebekin A.V. Prinyatie upravlencheskih resheniy na osnove metodov programmirovaniya kak podgruppy metodov optimizacii pokazateley effektivnosti. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2018. − T. 4. − № 9. − S. 34-44.

70. Tebekin A.V. Teoriya menedzhmenta: uchebnik / Tebekin A.V. − Moskva: KnoRus, 2016. − 694 s.

71. Tebekin A.V. Teoriya upravleniya: uchebnik / Tebekin A.V. − Moskva: KnoRus, 2020. − 342 s.

72. Tebekin A.V. Trehmernaya matrichnaya model' upravleniya organizaciey // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2020. − T. 6. − № 3. − S. 64-76.

73. Tebekin A.V., Tebekin P.A. Vozmozhnosti i ogranicheniya ispol'zovaniya tradicionnoy metodologii upravleniya proektami v sovremennyh usloviyah. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2018. − T. 4. − № 1. − S. 1-21.

74. Tebekin A.V., Tebekin P.A. K voprosu o klassifikacii metodov prinyatiya upravlencheskih resheniy. // Transportnoe delo Rossii. − 2018. − № 5. − S. 110-115.

75. Tebekin A.V., Tebekin P.A. Klassifikaciya metodov prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove optimizacii pokazateley effektivnosti. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2018. − T. 4. − № 4. − S. 13-24.

76. Tebekin A.V., Tebekin P.A. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy, ispol'zuemye pri realizacii tehnologiy razvitiya sociotehnicheskoy sredy. V sbornike: Tendencii i perspektivy razvitiya sociotehnicheskoy sredy. Materialy IV mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii. Otvetstvennyy redaktor I.L. Surat. − 2018. − S. 143-150.

77. Tebekin A.V., Tebekin P.A. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove tradicionnyh sposobov analiza i obrabotki informacii. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2017. − T. 3. − № 2. − S. 1-25.

78. Tebekin A.V., Tebekin P.A. Obschenauchnye metody v sisteme klassifikacii metodov prinyatiya upravlencheskih resheniy v menedzhmente. // Marketing i logistika. − 2016. − № 6 (8). − S. 91-106.

79. Tebekin A.V., Tebekin P.A. Soderzhanie obschenauchnyh metodov prinyatiya upravlencheskih resheniy v menedzhmente. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2017. − T. 3. − № 1. − S. 28-51.

80. Tebekin A.V., Tebekin P.A. Tehnologii prinyatiya upravlencheskih resheniy na razlichnyh etapah zhiznennogo cikla innovacii. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2017. − T. 3. − № 12. − S. 1-26.

81. Tebekin A.V., Tebekin P.A., Tebekina A.A. Ispol'zovanie informacionno-tehnologicheskoy modeli upravleniya (ITMU) v prinyatii resheniy. // Vestnik Moskovskogo universiteta im. S.Yu. Vitte. Seriya 1: Ekonomika i upravlenie. − 2016. № 1 (16). − S. 128-135.

82. Tebekin A.V., Tebekin P.A., Tebekina A.A. Metody prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove determinirovannogo faktornogo analiza // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2017. − T. 3. − № 5. − S. 8-25.

83. Tebekin A.V., Tebekin P.A., Tebekina A.A. Razvitie metodov prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove matricy raspredeleniya administrativnyh zadach upravleniya. // Vestnik Moskovskogo universiteta im. S.Yu. Vitte. Seriya 1: Ekonomika i upravlenie. − 2015. − № 4 (15). − S. 68-74.

84. Tebekin A.V., Tebekina A.A. Klassifikaciya metodov prinyatiya upravlencheskih resheniy. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2016. − T. 2. − № 11. − S. 4.

85. Tebekin A.V., Tebekina O.I. Obschenauchnye metody upravleniya proektami. // Zhurnal issledovaniy po upravleniyu. − 2016. − T. 2. − № 12. − S. 3.

86. Tebekin A.V., Filatov A.A. Osnovy menedzhmenta organizacii. // A. V. Tebekin, A. A. Filatov; Assoc. veteranov podrazdeleniya antiterrora "Al'fa". − Moskva: VINITI, 2005 (PIK VINITI). − 208 s.

87. Tebekin A.V., Tebekin P.A., Egorova A.A. Analiz perspektiv razvitiya nacional'noy ekonomiki pri vnedrenii skvoznyh cifrovyh tehnologiy. // Zhurnal ekonomicheskih issledovaniy. − 2020. − T. 6. − № 4. − S. 3-18.

88. Tzhaskalik T. Vvedenie v issledovanie operaciy c primeneniem komp'yutera / T. Tzhaskalik. − Moskva: Goryachaya liniya -Telekom, 2009. − 436 c.

89. Tokarev V.V. Modeli i resheniya: Issledovanie operaciy dlya ekonomistov, politologov i menedzherov / V.V. Tokarev. − Moskva: Fizmatlit, 2014. − 408 c.

90. Ferma P. Issledovaniya po teorii chisel i diofantovu analizu. − Moskva: Nauka, 1992. − 318 s.

91. Frankfurt U.I., Frenk A.M. Hristian Gyuygens. − Moskva: Izd-vo AN SSSR, 1962. − 328 s.

92. Hemdi A. Taha. Vvedenie v issledovanie operaciy. − Moskva: Vil'yams, 2007. − 912 s.

93. Chebyshev P.L. Izbrannye matematicheskie trudy / Red.-sost. A.O. Gel'fond. − M.-L.: OGIZ Gostehizdat, 1946.

94. Shiryaev, V.I. Issledovanie operaciy i chislennye metody optimizacii / V.I. Shiryaev. − Moskva: Lenand, 2017. − 224 c.

95. Ya. Bernulli. O zakone bol'shih chisel. Perevod Ya. V. Uspenskogo. Predislovie A. A. Markova. − Moskva: Nauka, 1986. − 175 s.

Login or Create
* Forgot password?