Примерная программа дисциплины системный анализ и принятие решений Рекомендуется Министерством образования России для направления подготовки дипломированных специалистов 658200 Инноватика icon

Примерная программа дисциплины системный анализ и принятие решений Рекомендуется Министерством образования России для направления подготовки дипломированных специалистов 658200 Инноватика


Смотрите также:
Примерная программа дисциплины "Маркетинг в инновационной сфере" Рекомендуется Министерством...
Примерная программа дисциплины "Концепция современного естествознания" Рекомендуется...
Примерная программа дисциплины "Экономическая теория" Рекомендуется Министерством образования...
Примерная программа дисциплины "Метрология...
Примерная программа дисциплины "Менеджмент в инновационной сфере" Рекомендуется Министерством...
Примерная программа дисциплины "Теория инноваций" Рекомендуется Министерством образования России...
Примерная программа дисциплины "Промышленные технологии и инновации" Рекомендуется Министерством...
Примерная программа дисциплины "Правовое обеспечение инновационной деятельности" Рекомендуется...
Примерная программа дисциплины «Экономика и финансовое обеспечение инновационной деятельности»...
Примерная программа дисциплины «Современные проблемы инноватики» Рекомендуется Министерством...
Примерная программа дисциплины “ Компьютерные технологии в инновационной и педагогической...
Дипломированных специалистов по направлению «Инноватика»...



Загрузка...
скачать
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ






УТВЕРЖДАЮ


Руководитель Департамента

содержания высшего профессионального

образования

________________Л.В. Попов


«____»________________2004 г.




ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ


Системный анализ и принятие решений


Рекомендуется Министерством образования России

для направления подготовки дипломированных специалистов

658200 – Инноватика


^ Программа дисциплины

Системный анализ и принятие решений”


1. Цели и задачи дисциплины


Целью изучения дисциплины является овладение материалами системного анализа в объеме и на уровне, позволяющими применить методы этой науки для управления инновационными проектами и процессами.

Дисциплина изучается в 5-ом и 6-ом семестрах. К предшествующим дисциплинам, обеспечивающим данную, относятся: математика, информатика, экономическая теория, а также дисциплины регионального компонента учебного плана, например, программирова­ние, теория инноваций, менеджмент в инновационной сфере, управление инновационными проектами и др.


^ 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины


ЗНАНИЯ основных принципов и подходов системного анализа для построения оп­тимизационных моделей ситуаций принятия решений, исследования моделей и определения оптимального плана решений;

^ УМЕНИЯ И НАВЫКИ:

  • построения операционных моделей систем массового обслуживания (СМО) на базе теорий случайных потоков, марковских процессов, сетей и имитационного модели­рования;

  • составления оптимизационных моделей, их исследования в среде пакета Матлаб 6,5, включая применение при поиске оптимальных решений для различных моделей набора оптимизаторов из Оптимизационного инструментария Матлаба;

  • применения аппарата случайных процессов и теории массового обслуживания при построении операционных моделей СМО и расчета их характеристик.



^

З. Объем дисциплины и виды учебной работы





Вид учебной работы

Всего часов

Семестры

Общая трудоемкость дисциплины

170

5

6







Аудиторные занятия

102

5

6







Лекции

51

5

6







Практические занятия (ПЗ)

34

5










Семинары (С)
















Лабораторные работы (ЛР)

51




6







и(или) другие виды аудиторных занятий
















Самостоятельная работа

68

5

6







Курсовой проект (работа)
















Расчетно-графические работы
















Реферат
















И (или) другие виды самостоятельной работы
















Вид итогового контроля (зачет, экзамен)




зачет

экзамен









^ 4. Содержание дисциплины


4.1. Разделы дисциплин и виды занятий

Разделы дисциплины

ЛК


ПЗ


ЛБ


Сам


Введение 1 .Классификация задач системного ана­лиза


2







2

2.Принятие ре­шений по многим критериям


2

2

2

1

3.Линейное про­граммирование


6

6

4

2

4. Нелинейное программирование


10

8

10

4

5 .Динамическое программирование


4

2

2

1

6. Дискретное программирование


6

2

2

2

7.Неформальные методы принятия решений


4

2




2

8. Экстремальные задачи на графах и теория расписаний


6

2

2

2

9. Использова­ние пакета Матлаб 6,5 для решения оптими­зационных задач





12

15

6

10.Задачи массо­вого обслуживания(СМО)


10

6

6

2

11 .Задачи ими­тации СМО


6

2

2

1

Итого:

56

44

45

25


^ 4.2 .Содержание разделов дисциплины


Введение. Место Системного анализа и категория Принятие решения в человеческой деятельности. Основные направления курса.


^ 4.2.1. Классификация задач системного анализа

Классификация задач с учетом вида модели, наличия информации о случайных фак­торах, состава критериев оптимизации.


^ 4.2.2. Принятие решения по многим критериям

Проблема многокритериальное™ и анализ основных подходов к ее разрешению: ли­нейная свертка, контрольные показатели, главный показатель, метрика в пространстве целе­вых функций, метод последовательных уступок, компромиссы Парето.


^ 4.2.3. Линейное программирование

Каноническая форма задачи оптимизации линейной целевой функции, алгоритм сим­плекс-метода в табличной и матричной форме, его геометрическая интерпретация. Двой­ственность в задачах линейного программирования. Методы решения целочисленных за­дач.


^ 4.2.4. Нелинейное программирование

Необходимые условия оптимальности для нелинейных целевых функций при отсутст­вии ограничений (безусловные задачи оптимизации). Методы решения безусловных за­дач: градиентные, ньютоновские, сопряженных направлений и сопряженных градиентов, переменной метрики и алгоритмы случайного поиска. Выбор длины шага. Сравнение мето­дов.

Задачи условной оптимизации. Необходимые условия оптимальности; теорема Куна-Таккера. Методы решения условных задач: методы, основанные на использовании теоре­мы Куна- Таккера (неопределенных множителей Лагранжа, Билла); методы проекции на­правлений, возможных направлений Зойтендейка, методы, использующие штрафные и барь­ерные функции.


^ 4.2.5. Динамическое программирование

Общая структура алгоритма и использование его для решения экстремальных .за­дач на графах и оптимизации сепарабельных функций


^ 4.2.6. Дискретное программирование

Метод ветвей и границ и его применение для решения задач: о рюкзаке, о назначении, о коммивояжере, о размещении, о покрытии, а также целочисленных задач линейного про­граммирования.


^ 4.2.7. Неформальные методы принятия решений

Классификация и краткое содержание основных подходов: мозговая атака, метод сценариев, методы структуризации и построения дерева целей, метод экспертных оце­нок, методы проведения сложных экспертиз.


^ 4.2.8. Экстремальные задачи на графах и теория расписаний

Задачи сетевого планирования, определение критических путей и резервов времени. Частные и общие задачи теории расписаний. Алгоритмы построения расписаний.


^ 4.2.9. Использование пакета Матлаб 6,5 для решения оптимизационных задач

Рабочая среда пакета: окна, настройка среды, правила вычислений в Командном окне, включая вычисления с векторами, матрицами, отрезками арифметических прогрессий; пра­вила формирования и регистрации в пакете М-файлов вычисляемых функций и процедур;

использование окна справки.

Применение оптимизаторов Оптимизационного инструментария Матлаба - поиск оп­тимальных значений решающих скалярной переменной, вектора и целевой функции и их за­висимости от параметров в задачах линейной, нелинейных безусловной, условной и много­целевой оптимизации с применением оптимизаторов: linprog, fminbnd, fminsearch, quadprog, fmincon, fminimax. Формулы конечно-разностного вычисления в пакете Матлаб первой и второй производных от целевой функции скалярного аргумента, градиента, гессиана и опти­мизационной оболочки от скалярной и векторной целевых функций векторного аргумента, и применение этих объектов в оптимизаторах.

Программирование методов оптимизации в среде Матлаба: циклы for и while, оператор условия if, переключатель switch для обработки цикло-индексированных скаляра, вектора и многомерной матрицы; устранение зацикливания в районе оптимума; приемы отладки М-файлов программ.


^ 4.2.10. Задачи массового обслуживания

Классификация задач и моделей систем массового обслуживания (СМО).

Классификация потоков. Простейший поток и его свойства. Марковские процессы и их применение для анализа СМО. Процесс гибели и размножения и модели простейших СМО. Приоритетные СМО. Немарковские СМО и методы их анализа.


^ 4.2.11. Задачи имитации СМО

Содержание процесса имитации и его основные этапы Построение алгоритмов модели­рования событий, принцип событийного моделирования и примеры его использования. Генераторы случайных чисел и их проверка.

Имитация случайных факторов на ЭВМ: событий, дискретных и непрерывных случайных величин, процессов и потоков.


^ 5. Лабораторный практикум



№ п/п

№ раздела дисциплины

Наименование лабораторных работ

1.

1 тема

Классификация задач системного анализа


2.

2 тема

Принятие решения по многим критериям


3.

3 тема

Линейное программирование


4.

4. тема

Нелинейное программирование


5.

5. тема

Динамическое программирование


6.

6 тема

Дискретное программирование




7.

7 тема

Неформальные методы принятия решений

8.

8 тема

Экстремальные задачи на графах и теория расписаний

9.

9 тема

Использование пакета Матлаб 6,5 для решения оптимизационных задач

10.

10 тема

Задачи массового обслуживания

11.

11 тема

Задачи имитации СМО


^ 6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины


6.1. Рекомендуемая литература

а) основная литература:

  1. Ашманов С.А., Тимохов А.В. Теория оптимизации в задачах и упражнениях. М.: Наука, 1991.448 с.

  2. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.

  3. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1987.336 с.

  4. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа.1998.- 319 с.

  5. Бендерская Е.Н., Колесников Д.Н., Пахомова В И. и др. Системный анализ и принятие решений. Учебное пособие. Под ред. Д.Н. Колесникова СПб: СПбГТУ, 2001.206с.

  6. Бендерская Е.Н., Колесников Д.Н., Пахомова В.И. и др. Моделирование систем с использованием теории массового обслуживания. Под ред. Д.Н. Колесникова СПб: СПбГТУ, 2003. 180с.

б) дополнительная литература:

  1. Козлов В.Н., Колесников Д.Н., Сиднев А.Г. Решение задач математического программирования. Учебное пособие. СПб.: СПбГТУ, 1992,104с.

  2. Денисов А. А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления. Л.: Энергоиздат, 1982. 346с.

  3. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации. Учебное пособие. СПб.: СП6ГТУ, 1998, 96с.

  4. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1977. 204 с.

  5. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. 191 с.

  6. Технические средства освоения дисциплины Персональный компьютер с установленным пакетом Матлаб 6,5.


^ 6.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

Раздаваемые материалы (до 2 стр. на 1 час лекционных занятий). Слайды – иллюстрации лекционного материала и материалов практических занятий. Средства иллюстрации материала с использованием программного приложения Power Point.


^ 7. Материально-техническое обеспечение дисциплины


Учебный класс, оснащенный оргтехникой и мультимедиа средствами (проектор, видеомагнитофон и др). Компьютерный класс.


^ 8. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины


По основным разделам программы следует сформировать индивидуальные аналитико-конструктивные или расчетные задания. В 6-м семестре проводится экзамен по материа­лам 5-го и 6-го семестров.


Программа составлена в соответствии с Временными требованиями к минимуму содержания и уровню подготовки дипломированных специалистов по направлению 658200 –Инноватика.


^ Программу составили:

Д.Н. Колесников, д.т.н., профессор кафедры автоматики и вычислительной тех­ники (СПбГПУ),

О. Р. Рыкин, к.т.н., доцент кафедры теоретических основ инноватики (Санкт-Петербургский Государственный политехнический университет),

В.Н. Козлов, д.т.н. профессор (СПбГПУ).


Программа одобрена на заседании учебно-методического совета по направлению 658200 – Инноватика. Протокол № 1 от 01.03.2003 г.


Сопредседатель Совета УМО по университетскому

политехническому образованию Ю.С. Васильев


Председатель УМС по направлению 658200 – Инноватика И.Л. Туккель


Ученый секретарь С.П. Некрасов




Скачать 97,65 Kb.
оставить комментарий
Дата26.11.2011
Размер97,65 Kb.
ТипПримерная программа, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

отлично
  1
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх