Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Двухуровневое моделирование дискретных эволюционных процессов в условиях неопределенности

Работа №7475

Тип работы

Диссертации (РГБ)

Предмет

математика

Объем работы151
Год сдачи2004
Стоимость470 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
985
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1. СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ФОРМУЛИРОВКА ИССЛЕДУЕМЫХ ЗАДАЧ ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ В КОНТЕКСТЕ 2-УРОВНЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 25
1.1. Актуальность 2-уровневого моделирования 25
1.1.1. Фундаментальная научная проблема 25
1.1.2. Предлагаемые методы и подходы 26
1.1.3. Современное состояние науки в данной области исследования 28
1.2. Содержательное описание проблемы моделирования задач землепользования 29
1.3. Необходимость многокритериального подхода 32
ГЛАВА 2. КЛЕТОЧНО-АВТОМАТНАЯ ПРОГНОЗНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ НИЖНЕГО УРОВНЯ 38
2.1. Необходимость разработки новых методов прогнозирования 38
2.2. Алгоритм R/S- анализа 40
2.3. Содержательная и качественная интерпретация результатов работы алгоритма R/S- анализа 41
2.4. Фрактальный анализ временного ряда озимой пшеницы по КБР
за период с 1952 по 2002 г 45
2.5. Инструментарий фазовых портретов для выявления циклов временного ряда и уточнения прогноза 49
2.6. Математический инструментарий линейных клеточных автоматов 55
2.7. Прогнозная модель урожайности на базе клеточных автоматов и нечетких множеств, на примере анализа и прогнозирования урожайности озимой пшеницы по КБР на 2003 год 57
2.7.1. Преобразование числового временного ряда в лингвистический временной ряд 57
2.7.2. Частотный анализ памяти лингвистического временного ряда 61
2.7.3. Получение лингвистических прогнозных значений урожайности, верификация и валидация прогнозной модели 72
2.7.4. Получение числового прогноза, и оценка его точности 76
ГЛАВА 3. ТЕОРЕТИКО-ГРАФОВЫЕ МОДЕЛИ ЗАДАЧ ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ С НЕЧЕТКИМИ ДАННЫМИ 79
3.1. Общая постановка дискретной многокритериальной задачи в условиях неопределенности 79
3.2. Математическая постановка векторной задачи покрытия графа 4-циклами (паросочетаниями, звездами) 81
3.3. Анализ арифметических операций и отношения предпочтения
83
для задач с нечеткими данными
3.4. Новые определения операции суммирования и сравнения, адекватные математической модели задачи землепользования с нечеткими данными 87
3.4.1. Математическая постановка задачи 87
3.4.2. Новая операция суммирования Ф нечетких весов 89
3.4.3. Операция сравнения нечетких весов 95
ГЛАВА 4. ЗАДАЧИ ВЕРХНЕГО УРОВНЯ. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЫЧИСИТЕЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ, РАЗРЕШИМОСТИ С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМОВ ЛИНЕЙ¬НОЙ СВЕРТКИ И АЛГОРТИМЫ ЛИНЕЙНОЙ СВЕРТКИ ДЛЯ ЗАДАЧ ПОКРЫТИЯ ГРАФА 4- 100 ЦИКЛАМИ
4.1. Формулировка интервальной экстремальной задачи 101
4.2. Аппроксимация интервальной задачи покрытия графа 4-циклами векторной задачей 103
4.3. Исследование разрешимости с помощью алгоритмов линейной свертки критериев задачи с интервальными данными и критериями вида MAXSUM 105
4.4. Обоснование свойства полноты задачи покрытия графа 4¬циклами
4.5. Исследование вычислительной сложности 119
4.6. Оценки точности приближенных алгоритмов 126
4.7. Приближенный алгоритм покрытия графа 4-циклами 127
4.8. Обоснование достаточных условий статистической эффективности алгоритма а
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 134
ЛИТЕРАТУРА 136
ПРИЛОЖЕНИЯ



Актуальность проблемы. Диссертационная работа посвящена разработке методов математического моделирования дискретных слабо структурированных процессов, для которых характерны множественность критериев, стохастичность, интервальность или нечеткость значений исходных данных. Дальнейшее развитие каждого такого процесса существенным образом зависит от его состояния на предыдущих этапах эволюционирования.
Как часть этой проблемы в настоящей работе рассматриваются различные постановки задачи землепользования и предлагается двухуровневый подход к их моделированию. Классический подход к моделированию таких задач оказывается недостаточным по той причине, что представление пара¬метров этих задач четкими числовыми значениями оказывается в принципе неадекватным в силу их слабой структурированности, изменчивости во времени и неопределенности. Например, для выращиваемой в зоне рискового земледелия конкретной культуры можно отнести к неадекватному такое представление ее урожайности, как усреднение ее значения за определенный отрезок времени.
Авторская концепция двухуровневого моделирования задач землепользования состоит в том, что исходные данные для многокритериальных задач верхнего уровня должны базироваться на прогнозных данных, получаемых на нижнем уровне моделирования. В свою очередь исходными данными для нижнего уровня служат временные ряды, отражающие эволюцию основных показателей рассматриваемых процессов. Однако к настоящему времени математическое моделирование на нижнем уровне исходных данных (т.е. численных значений параметров, коэффициентов и т.п.) для классических оптимизационных моделей верхнего уровня находится еще в зачаточном состоянии. Вместе с тем уже появилась ясность того, что наиболее подходящим математическим аппаратом для моделирования задач верхнего уровня является инструментарий теории графов. При этом заслуживает внимания тот факт, что к настоящему времени отсутствуют достаточно эффективные, имеющие полиномиальную трудоемкость, алгоритмы практически для всех дискретных экстремальных задач. Поэтому актуальной является разработка малотрудоемких приближенных алгоритмов, которые всегда или почти всегда гарантируют нахождение приемлемых решений.
Цель и задачи диссертационного исследования. Основной целью на¬стоящей работы является разработка (на содержательном примере задач землепользования) двухуровневого подхода к математическому моделированию дискретных эволюционных процессов, числовые параметры которых являются слабо структурированными. Поставленная цель требует решения следующих задач:
- разработка общей структурной схемы двухуровневого моделирования и численных методов его реализации;
- разработка в качестве основной составляющей модели нижнего уровня новых методов прогнозирования эволюционных процессов на базе линейных клеточных автоматов, математического аппарата теории нечетких множеств и инструментария теории детерминированного хаоса;
- осуществление анализа известных теоретико-множественных определений операции суммирования нечетких множеств и вместе с тем представление нового обоснованного определения операций суммирования и сравнения нечетких весов для исследуемой задачи землепользования;
- исследование вычислительной сложности рассматриваемых задач на графах с нечеткими или интервально заданными весами ребер, представляющими урожайность;
- исследование разрешимости с помощью классических подходов (в частности, алгоритмов линейной свертки критериев) рассматриваемых экстремальных задач на графах с интервальными весами;
- разработка малотрудоемких алгоритмов для экстремальных задач покрытия графа типовыми подграфами (паросочетаниями, звездами, 4- циклами) и обоснование достаточных условий статистической эффективности предлагаемых алгоритмов.
Методы исследования. Для решения поставленных в работе научных задач использованы методы теории алгоритмов с оценками, теории графов, многокритериальной оптимизации, теории вероятностей и математической статистики, теории нечетких множеств и интервального исчисления, методы прогнозирования временных рядов.
Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной работе теоретических результатов и формулировок обеспечивается корректным применением аппарата теории графов, математического программирования и теории вычислительной сложности алгоритмов, математической статистики,
математического аппарата нечеткой и интервальной математики, методов теории детерминированного хаоса. Информационную базу исследования составили аналитические и статистические материалы Госкомстата России, в частности по Ставропольскому краю и Кабардино-Балкарской республике (КБР). Эффективность предложенных методов подтверждается верификацией и валидацией результатов, полученных путем проведения численных расчетов.
На защиту выносятся следующие основные положения:
1. Концепция двухуровневого моделирования эволюционных дискретных процессов в условиях многокритериальности и неопределенности данных.
2. Конкретный алгоритм реализации фрактального анализа временных рядов урожайности с целью выявления в них наличия долговременной памяти как предпосылки для построения прогнозной модели.
3. Построенная для нижнего уровня на базе инструментария клеточных автоматов и теории нечетких множеств математическая модель и метод прогнозирования урожайности основных культур, выращиваемых в зонах рискового земледелия.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


1. Сформулирована автоматическая концепция 2-уровневого моделирования задач землепользования: математическая модель верхнего уровня - это модель теории оптимизации, на базе которой строится и обосновывается наиболее целесообразное управление рассматриваемой системой или процессом; на нижнем уровне осуществляется моделирование исходных данных для модели верхнего уровня; исходными данными для нижнего уровня служат временные ряды, отражающие эволюцию основных показателей рассматриваемых эволюционных процессов и систем; изложена необходимость многокритериального подхода и суть его реализации.
2. На базе инструментария фрактального анализа выявлены такие свойства временных рядов, как долговременная память с оценкой ее глубины, трендоустойчивость, квазицикличность; для обновления этих свойств разработан метод фазового анализа временных рядов; на базе инструментария линейных клеточных автоматов и нечетких множеств разработана новая прогнозная модель, включая ее верификацию, а также алгоритмы валидации и вычисления оценок точности прогнозирования.
3. В качестве конкретной реализации 2-уровневого моделирования представлена математическая постановка экстремальных задач покрытия графа 4-циклами (паросочетаниями, звездами); показана непригодность известных в научной литературе определений операции сложения и сравнения нечетких весов; разработано новое определение операции суммирования и сравнения нечетких весов, которые адекватны рассматриваемым задачам землепользования.
4. Исследована на разрешимость с помощью алгоритмов линейной свертки критериев (АЛСК) векторная задача покрытия графа 4-циклами с интервальными весами; осуществлено ее сведение к 2-критериальной задаче и установлена ее неразрешимость.
5. Разработан малотрудоемкий алгоритм покрытия графа 4-циклами и доказано достаточное условие, при которых он является статистически эффективным.



1. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. - M.: Мир, 1987. - 360 с.
2. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. - Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2000. - 352 с.
3. Ахо А., Хопкрофт Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов.
- М.: Мир, 1979. - 536 с.
4. Баккет М. Фермерское производство: организация, управление, анализ.- М.: Агропромиздат, 1989. - 464 с.
5. Батищев А.Ф., Перепелица В. А. Об одном алгоритме нахождения опти¬мального севооборота //Оптимизация планирования. 1970 16. C. 16-20.
6. Беляева И.П. Практические приложения интервального анализа // ВЦ СО АН СССР. - Переславль - Залесский, 1988.- 156 с.
7. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика,
2001. - 368 с.
8. Береснев В.Л., Гимади Э.Х., Дементьев В.Т. Экстремальные задачи стан-дартизации. - Новосибирск: Наука, 1978.-333 с.
9. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. Обработка нечеткой ин¬формации в системах принятия решений. - М.: Радио и связь, 1989.- 304 с.
10. Буров Д.И., Чуданов И.А. Некоторые вопросы плодородия черноземных почв в связи с освоением пропашных севооборотов. В сб. Гидрофизика и структура почвы. Вып. 11. - Л.: Гидрометеорологическое изд-во, 1965. - С.196-204.
11. Векленко В.И. Экономическая проблема устойчивости и повышения эф-фективности земледелия.- Курск: Изд-во Курской сельскохозяйственной академии, 1999.- 216 с.
12. Винтизенко И.Г. Детерминированное прогнозирование в экономических

136
системах // Труды III международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве», Невинномысск: Издательство ИУБП, 2003.
- С.163-167
13. Возбуцкая А.Е. Химия почвы.- 3-е изд., исправленное и дополненное. Под ред.проф. Д. Л. Аскинази.- М.: Высшая школа, 1968.- 427 с.
14. Вощинин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. М., 1989.
15. Гимади Э.Х., Глебов Н.И., Перепелица В. А. Об одном приближенном ал-горитме с апосториорной оценкой точности решения для задачи размеще¬ния. В сб. Оптимальное планирование в отраслях промышленного произ- водства.-Ч.1.-Новосибирск: ИЭОПП СО АН СССР, 1974.- С.102-110.
16. Гирлих Э., Ковалев М.М., Кравцов М.К., Янушкевич О.А. Условия разре-шимости векторных задач с помощью линейной свертки критериев //Кибернетика и системный анализ. 1999. № 1. C. 81 -95.
17. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые зада¬чи.- М.: Мир, 1982.- 416 с.
18. Дементьев В.Т., Ерзин А.И., Ларин Р.М., Шамардин Ю.В. Задачи оптими¬зации иерархических структур. - Новосибирск: Изд-во Новосиб. ун-та, 1996. - 167 с.
19. Долятовский В.А. Переход от хаоса к порядку в экономике: роль хаотиче¬ских процессов в формировании организации. - В сб. российский ме¬неджмент на пороге 21 в. - Краснодар: ЮРИМ, 1997. - 33-46.
20. Долятовский В. А., Касаков А.И., Коханенко И.К. Методы эволюционной и синергетической экономики в управлении. - Отрадная: Изд-во РГЭУ - ИУБиП - ОГИ, 2001. - 577 с.
21. Емеличев В.А. , Мельников О.И., Сарванов В.И., Тышкевич Р.И. Лекции по теории графов. - М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 384 с.
22. Емеличев В.А., Перепелица В.А. О некоторых алгоритмических пробле¬мах многокритериальной оптимизации на графах//Журн. Выч. Математики и мат. физики.-1989.-Т.29, №2.- С.171-183.

137
23. Емеличев В.А., Перепелица В.А. Сложность дискретных многокритери¬альных задач//Дискретная математика.- 1994.- Т.6, №1.- С.3-33.
24. Жирабок А.Н. Нечеткие множества и их использование для принятия ре¬шений // Соровский образовательный журнал. - 2001.- Том 7, №2. - С. 109-115.
25. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к при¬нятию приближенных решений. М: Мир, 1976, 165 с.
26. Занг В.-Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории. М.: Мир, 1999.-335 с.
27. Калмыков С.А., Шокин Ю.А., Юлдашев З.Х. Методы интервального ана¬лиза. Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 1986.-224 с.
28. Ким-Гю-Пхир. Оптимальное распределение ресурсов в условиях интер-вальной неопределенности. - М.: Наука, 1992. - 256 с.
29. Козина Г.Л., Рябовол Л.Д., Захарова А.В. основы интервального исчисле- ния.-Запорожье: Изд-во ЗГУ, 1996. - 47 с.
30. Коршунов А.Д. Об одном алгоритме нахождения паросочетаний в конеч¬ных графах // Кибернетика. - 1975. - №1. - С. 1-8.
31. Коршунов А.Д. Основные свойства случайных графов с большим числом вершин и ребер // Успехи матем. наук. - 1985. - Т.40, №1 (241).- С.107-173.
32. Кравцов М.К. Неразрешимость задач векторной дискретной оптимизации в классе алгоритмов линейной свертки критериев //Дискретная математи¬ка. - 1996. - 8, № 2. - C. 89-96.
33. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000. - 543 с.
34. Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Нестационарные структу¬ры, динамический хаос, клеточные автоматы. В сб. Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур. - М.: Наука, 1996. - С. 95-164.
35. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решения.- М.: Наука, 1979.- 200 с.
36. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. - М.: Наука, 1987. -

138
510 с.
37. Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С. Введение в синергетику: Учебное руково¬дство. - М.: Наука, 1990. - 240 с.
38. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Нелинейность. Новые проблемы, новые возможности. В кн. Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур. - М.: Наука, 1996. -С. 165-190.
39. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория Иерархических многоуровне¬вых систем. - М.: Мир, 1973. - 344 с.
40. Михалевич В.С., Трубин В.А., Шор Н.З. Оптимизационные задачи произ-водственно транспортного планирования.- М.: Наука, 1986.- 264 с.
41. Назаренко Т.И., Марченко Л.В. Введение в интервальные методы вычис-лительной математики. - Иркутск: Изд-во Иркутского университета, 1987.
- 107 с.
42. Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. - М.: Мир, 1971. - 378 с.
43. Оре О. Графы и их применение.- М.: Мир, 1965.- 173 с.
44. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной ин-формации. - М.: Наука, 1981. - 203 с.
45. Пападимитриу Х., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность.- М.: Мир, 1985.- 512 с.
46. Пасов В.М. Синоптико-статистический метод прогнозирования зерновых культур// Методология и гидрология. - 1992. - №10. - С.77-84.
47. Перепелица В.А., Сергиенко И.В, Исследование одного класса целочис¬ленных многокритериальных задач //Журнал вычисл. матем. и матем. фи¬зики. - 1988. - 28, № 3. - С. 400-419.
48. Перепелица В.А., Касаева М.Д, Темирова Л .Г. Прогнозная модель урожай-ности на базе линейного клеточного автомата // Современные аспекты экономики - 2003. - №4(32). - С.190-206.
49. Перепелица В.А., Мамедов А.А. Исследование сложности и разрешимости векторных задач на графах: Уч. пособие. Черкесск, 1995.- 68 с.

139
50. Перепелица В.А., Попова Е.В. Математическое моделирование экономи¬ческих и социально- экологических рисков. - Ростов н/Д .: Изд-во Рост. ун-та, 2001. - 126 с.
51. Перепелица В.А., Салпагаров С.И., Тебуева Ф.Б. Точные алгоритмы для задач покрытия графов звездами и цепями //Известия вузов. Северо¬Кавказский регион.- Ростов: №1, 2002.- С.63-74.
52. Перепелица В.А., Сергеева Л.Н. Исследование неразрешимости с помо¬щью алгоритма линейной свертки 3-невырожденных дискретных много-критериальных задач //Кибернетика и системный анализ. - 1996. - № 2. - C. 71-77.
53. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б. Агроэкономическая задача покрытия графа звездами // Тезисы докладов Седьмой международной конференции «Ма-тематика. Компьютер. Образование». - Дубна, 2002. -163 с.
54. Перепелица В. А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г, Касаева М.. Д. Построение прогнозной модели урожайности на базе клеточных автоматов и нечетких множеств / «Менеджмент, экономика и финансы, региональное управле¬ние». Труды III Международной научно-практической конференции «Про¬блемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании», г. Таганрог, 10-13 сентября 2003 г. - Таганрог: Изд-во Таганрогского института управления и экономики, 2003. - С.182- 185.
55. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г. Дискретное программиро¬вание с нечеткими данными. Сб.науч.трудов V Всероссийского симпозиу¬ма. «Математическое моделирование экономических и экологических сис¬тем», г. Кисловодск, 17-19 октября 2002г. - Кисловодск: Изд.центр КИЭП,
2002. - С.7-10.
56. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г. Математическая модель землепользования на базе нечетких множеств и клеточных автоматов Электронный журнал «Исследовано в России»- 207- 2003.- С. 2429-2438 http:// zhurnal.ape.relarn.ru/articles/003/207.pdf

140
57. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г. Моделирование экстре¬мальных задач на графах с нечеткими данными // Труды участников Меж¬дународной школы-семинара по геометрии и анализу памяти Н.В. Ефимо¬ва, Абрау -Дюрсо, 5-11 сентября 2002 г. /МГУ, РГУ - Ростов-на-Дону, 2002.
- С. 267.
58. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г. Фрактальный анализ устой-чивости развивающихся агросистем. Материалы III Международной науч¬но-практической конференции «Математическое моделирование в образо¬вании, науке и производстве». - Тирасполь, 17-20 сентября, 2003 г. - Ти¬располь: РИО ПГУ, 2003. - С.56-59.
59. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г., Касаева М.Д. Использова¬ние инструментария клеточных автоматов для формирования прогнозных нечетких значений урожайностей на базе временного ряда //Известия ву¬зов - Ростов-на-Дону.- 2003.- №4.- С.67-76.
60. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г., Касаева М..Д. Об одном подходе к оценке глубины фрактальной памяти временных рядов урожай¬ностей.- Нальчик (Международный Российско-Узбекский симпозиум) «Уравнения смешанного типа и родственные проблемы анализа и инфор¬матики», п.Эльбрус, 21-25 мая 2003 г./ КБГУ- Нальчик.- 2003.
61. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г., Касаева М.Д. Прогнозная модель урожайности на базе клеточных автоматов и нечетких множеств //Труды III международной конференции «Новые технологии в управле¬нии, бизнесе и праве». НФ ИУБиП г.Невинномыск, 30 мая 2003. - С. 163¬167.
62. Перепелица В.А., Ф.Б.Тебуева, Темирова Л.Г. Новый метод прогнозирова¬ния на базе клеточных автоматов и нечетких множеств. / Тезисы докладов VIII Международной конференции серии «Нелинейный мир», г. Астра¬хань, 15-20 сентября 2003г. - Астрахань: ГУП «Издательско- полиграфический комплекс» «Волга», 2003.-С.240.
63. Перепелица В. А., Ф.Б.Тебуева, Темирова Л.Г. Об одной задаче землеполь¬

141
зования в условиях неопределенности. Математические методы и инфор-мационные технологии в экономике, социологии и образовании: Сборник статей X Международной научно-технической конференции.- 24-25 декаб¬ря 2002 г. - Пенза, 2002 - С. 69-71.
64. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. - М.: Мир, 2000. - 333 с.
65. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокрите-риальных задач. М.Наука, 1982.- 256 с.
66. Пригожин И., Стингерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. - М.: Прогресс, 1986.
67. Прикладные нечеткие системы. Под редакцией Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 368 с.
68. Рощин В.А., Семенова Н.В., Сергиенко Н.В. Декомпозиционный подход к решению некоторых задач целочисленного программирования с неточ¬ными данными //Журнал вычисл. матем. и матем. физики. - 1990. - 29, №
5. - С. 789-791.
69. Рюэль Д., Такенс Ф. О природе турбулентности// Странные аттракторы. - М.; 1991, С.117-151.
70. Сакович В.А. Исследование операций: Справочное пособие.- Минск, 1985.- 256 с.
71. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы: Пер. с англ. - М.: Мир, 1984. - 455 с.
72. Сергеева Л.Н. Моделирование поведения экономических систем методами нелинейной динамики (теории хаоса). - Запорожье: ЗГУ, 2002. - 227 с.
73. Сигел, Эндрю. практическая бизнес-статистика.: Пер. с англ. - М.: Изда¬тельский дом «Вильямс», 2002. - 1056 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ