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.
Nastojaschaja kniga posvjaschena odnomu iz vazhnykh razdelov sovremennoj teorii slozhnykh sistem - izucheniju kolichestvennykh metodov upravlenija, planirovanija i proektirovanija v uslovijakh nepolnoj informatsii. V knige s edinykh pozitsij obsuzhdajutsja tri gruppy matematicheskikh metodov: metody prognozirovanija povedenija slozhnykh sistem, metody upravlenija v uslovijakh riska i neopredelennosti (stokhasticheskoe programmirovanie), metody adaptatsii i obuchenija (stokhasticheskaja approksimatsija). V monografii rassmotreno bolshoe kolichestvo prakticheskikh zadach, svjazannykh s vyborom reshenija v uslovijakh nepolnoj informatsii. Issleduemye metody illjustrirujutsja chislennymi primerami. Kniga rasschitana na inzhenerov, matematikov i ekonomistov - spetsialistov po avtomaticheskomu regulirovaniju, vychislitelnoj matematike, matematicheskoj ekonomike, issledovaniju operatsij i sistemotekhnike.
