Уважаемые магистранты 2017 и 2018 гг. выпуска. К сожалению, по нормативам число магистрантов на одного преподавателя не рекомендуется более трех. На сегодня у меня уже трое магистрантов, которые будут защищаться в 2017 году, и семь, которые будут защищаться в 2018 году. Естественно, что я всегда готов дать консультацию, если у вас есть какие-то вопросы по написанию работы, но научным руководителем большего числа студентов я уже, увы, быть не могу.
RStudio — день первый
Как обещал, выкладываю протокол сегодняшних занятий. Результаты работы программы можно посмотреть по ссылке или ниже.
Задание на самопроверку усвоенного.
Установите генератор случайных чисел командой
set.seed(2016)
Сгенерируйте случайную нормально распределенную последовательность с математическим ожиданием 2 и стандартным отклонением 3 из 1000 элементов и сохраните её в векторе x. Сделайте случайную выборку из этого вектора из 100 элементов в вектор y. Определите основные статистики (квартили, среднее), постройте гистограмму.
Ответ для самопроверки
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-6.61200 -0.06354 2.42500 1.91500 4.01900 9.90900

Если не получилось, попробуйте еще раз. Если совсем запутались — код в конце статьи.
SWOT-анализ
Во многих ВКР я встречаюсь с применением такого инструмента, как SWOT-анализ. Он нравится студентам простотой исполнения, красиво смотрится и занимает много места при отсутствии смысловой нагрузки. Поскольку этот «анализ» в большинстве случаев делается студентом единолично на коленке в последнюю неделю перед сдачей работы, то ценность его оказывается совершенно никакой. Большинство этих «анализов» настолько тривиальны, что одинаково приемлемы как для шавермного ларька, так и машиностроительной корпорации. Действительно, денег нет, конкуренты — сволочи, но у нас есть Команда и Внутренние Резервы.
SWOT-анализу также активно учат на курсах MBA и даже предлагают своеобразное «гадание по SWOT». А некоторые даже пытаются на основании него потом строить стратегию предприятия.
Какой же из этого следует вывод, спросит пытливый читатель? Вывод простой: в 99.99% случаев SWOT анализ не нужен в ВКР.
Для закрытия темы приведу достаточно эмоциональную статью А. П. Репьева, с основными тезисами которого я согласен. Рекомендую ознакомиться.
Трансляция сайта в социальные сети
Запущена трансляция сайта в VK , в Twitter и в Telegram. Помимо этого на сайте имеется RSS.
Надеюсь, что это позволит оставаться в курсе обновлений сайта всем заинтересованным лицам.
Графический метод решения задач линейного программирования
Графическим методом можно решать задачи линейного программирования с двумя переменными. Рассмотрим решение ранее приведенной задачи.
\[Z = 2500 х_1 + 3500 х_2 \to \max \]
\[\left\{ {\begin{array}{}
{3{x_1} + 10{x_2} \le 330}\\
{16{x_1} + 4{x_2} \le 400}\\
{6{x_1} + 6{x_2} \le 240}\\
{{x_1} \ge 0}\\
{{x_2} \ge 12}
\end{array}} \right.\]
Решение задачи начинается с построения области допустимых решений. При этом возможны следующие случаи:
- Область допустимых решений — пустое множество. В этом случае решения нет из-за несовместимости ограничений.
- Область допустимых решений — единственная точка. Тогда она и является оптимальным решением.
- Область допустимых решений — выпуклая неограниченная область. В таком случае решение может не существовать, если нет ограничений сверху при задаче на максимум, или снизу при задаче на минимум, а может находится в одной из угловых точек.
- Область допустимых значений — выпуклый многоугольник. В этом случае можно найти координаты всех угловых точек, вычислить в них значение и выбрать оптимальное.
Читать далее «Графический метод решения задач линейного программирования»
