Математические методы управления в условиях неполной информации. Задачи и методы стохастического программирования

Давид Борисович Юдин

Настоящая книга посвящена одному из важных разделов современной теории сложных систем — изучению количественных методов управления, планирования и проектирования в условиях неполной информации. В книге с единых позиций обсуждаются три группы математических методов: методы прогнозирования поведения сложных систем, методы управления в условиях риска и неопределенности (стохастическое программирование), методы адаптации и обучения (стохастическая аппроксимация). В монографии рассмотрено большое количество практических задач, связанных с выбором решения в условиях неполной информации. Исследуемые методы иллюстрируются численными примерами.

Книга рассчитана на инженеров, математиков и экономистов — специалистов по автоматическому регулированию, вычислительной математике, математической экономике, исследованию операций и системотехнике.