Рабочая программа дисциплины теория принятия решений направление ооп

Загрузка...

скачать

УТВЕРЖДАЮ

Зам. директора Института кибернетики

по учебной работе

________________ С.А. Гайворонский

«___»_____________2010 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

НАПРАВЛЕНИЕ ООП 230100 Информатика и вычислительная техники

ПРОФИЛИ ПОДГОТОВКИ Вычислительные машины, комплексы, системы и сети, Системы автоматизированного проектирования, Технологии разработки программного обеспечения, Программное обеспечение средств вычислительной техники и автоматизированных систем

^ КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ) бакалавр

БАЗОВЫЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН ПРИЕМА 2010 г.

КУРС 4 СЕМЕСТР 8

КОЛИЧЕСТВО КРЕДИТОВ 5 кредитов ECTS

ПРЕРЕКВИЗИТЫ Б2.Б.1, Б2.Б.2, Б2.В.4, Б3.В.12.1,

Б3.В.6

КОРЕКВИЗИТЫ

^ ВИДЫ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ВРЕМЕННОЙ РЕСУРС:

Лекции 37.5 часа

Лабораторные занятия 52.5 часа

АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ 90 часа

САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА 75 часов

ИТОГО 165 часов

^ ФОРМА ОБУЧЕНИЯ очная

ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ зачёт

ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ кафедра ИПС

ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ ИПС _________________ ^ Сонькин М.А

РУКОВОДИТЕЛЬ ООП _________________ Рейзлин В.И.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ _________________ Горбунов В.М.

________________ Шалаев Ю.Н.

2010г.

^ 1. ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целями преподавания дисциплины являются:

формирование фундаментальных знаний у студентов о принципах применения математических моделей, методов и алгоритмов для выбора эффективных решений при решении различных организационно-технических задач с применением современных средств информатики и вычислительной техники.
приобретение навыков самостоятельного изучения отдельных тем дисциплины и решения типовых задач;
приобретение навыков работы в современных интегрированных системах принятия решений;
усвоение полученных знаний студентами, а также формирование у них мотивации к самообразованию за счет активизации самостоятельной познавательной деятельности.
сформировать интерес к математическим дисциплинам;
показать историческую преемственность математических знаний.

Поставленные цели полностью соответствуют целям (Ц1–Ц5) ООП.

^ 2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП

Дисциплина «Теория принятия решений» (Б3.В.12.2) является базовой профессионального цикла (Б3).

Для её успешного усвоения необходимы знания базовых понятий информатики и вычислительной техники, теории вероятностей и математической статистики, методов оптимизации, роли и значения теории принятия решений в современном обществе, форм представления и преобразования информации в компьютере; умения применять вычислительную технику и прикладные программы для решения практических задач. Владеть навыками работы на персональном компьютере.

Пререквизитами данной дисциплины являются дисциплины математического и естественнонаучного цикла (Б2): «Информатика» (Б2.Б1), Математика (Б2.Б2), «Теория вероятностей и математическая статистика» (Б2.В4), Базы знаний и экспертные системы (Б3.В.12.1), «Методы оптимизации» (Б3.В.6).

Кореквизиты: нет

^ 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения дисциплины студент должен:

Знать:

основные понятия теории принятия решений;
основные методы принятия решений; условия их применения и практические ограничения;
базовые понятия, связанные с принятием решений и системным анализом;
классификацию и суть математических моделей и методов, применяемых при формализации и оптимизации задач принятия решений.
этапы процесса принятия решений;
методы принятия решений в условиях определенности, неопределенности, в условиях риска или конфликта.
основные особенности математических моделей и методов современной теории систем и теории принятия решений;

уметь:

строить формальные модели прикладных задач принятия решений;
решать задачи принятия решений и оптимизировать их результаты;
выбирать эффективные модели и методы для решения прикладных задач.
использовать изученные методы для принятия экономических и технических решений; оценки степени риска и эффективности принятого решения;
строить математические модели задач принятия решений;
выбирать методы решения задачи;

владеть:

методами и моделями теории принятия решений;
проводить анализ альтернатив при решении многокритериальных задач оптимизации.
навыками разработки и отладки программ;
методами и средствами разработки и оформления технической документации (В.4.2).

В результате освоения дисциплины выпускник обладает следующими общекультурными и профессиональными компетенциями:

^ 1. Универсальные (общекультурные):

владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения (ОК-1);
умеет логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-2);
готов к кооперации с коллегами, работе в коллективе (ОК-3);
стремится к саморазвитию, повышению своей квалификации и мастерства (ОК-6);
умеет критически оценивать свои достоинства и недостатки, наметить пути и выбрать средства развития достоинств и устранения недостатков (ОК-7);
осознает социальную значимость своей будущей профессии, обладает высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности (ОК-8);
владеет основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации (ОК-11 ФГОС);
владение навыками работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12 ФГОС);
способность работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-13 ФГОС).

2. Профессиональные:

способностью разрабатывать технические задания на оснащение отделов, лабораторий, офисов компьютерным оборудованием (ПК-1 ФГОС);
способен инсталлировать программное обеспечение и подключать аппаратные средства информационных и автоматизированных систем (ПК-11 ФГОС).

^ 4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Аннотированное содержание разделов дисциплины:

1. Введение.

1.1. Введение. История развития теории принятия решений. Задачи теории принятия решений. Элементы процесса принятия решений и классификация задач. Классификация моделей и методов принятия решений. (4 час.)

2. Многокритериальные задачи оптимизации.

2.1. Общие сведения о многокритериальных задачах оптимизации. Математическая модель объекта проектирования. Внутренние, выходные и внешние параметры объекта проектирования. Ограничения. Область работоспособности. Локальные (частные) критерии. Локальные оценки. Критериальное пространство. Постановка задачи многокритериальной оптимизации. Проблемы решения задач многокритериальной оптимизации. Несравнимость решений. Нормализация критериев. Выбор принципа оптимальности. Учёт приоритета критериев. Вычисление оптимума задачи векторной оптимизации. Основные направления методов решения задач векторной оптимизации.(4 час.)

^ 3. Методы решения задач векторной оптимизации.

3.1. Оптимальность по Парето. Отношение доминирования по Парето. Парето-оптимальность. Аналитические методы построения множества Парето. Компромиссная кривая (фронт Парето). Расчёт компромиссных кривых (4 час.).

Методы сужения парето-оптимальных решений (4 час.).

3.2. Методы замены векторного критерия скалярным критерием. Аддитивный критерий оптимальности. Мультипликативный критерий оптимальности. Метод "идеальной" точки. Проблемы построения обобщённого критерия для векторных задач оптимизации. Сложности в построении обобщённого критерия. Формальное определение обобщённого критерия (4 час.).

Ранжирование частных критериев. Методы определения весовых коэффициентов.

3.3. Методы последовательной оптимизации. Метод главного критерия. Метод последовательных уступок. Лексикографический критерий. Метод равенства частных критериев. (4 час.)

^ 4. Принятие решений в условиях неопределенности

4.1. Принятие решений в условиях неопределенности. Критерий Лапласа, критерий Сэвиджа, критерий Гурвица, минимаксный критерий. (3 час.)

4.2. Принятие решений в условиях риска. Критерий ожидаемого значения (прибыли или расходов); комбинация ожидаемого значения и дисперсии, критерий предельного уровня; критерий наиболее вероятного исхода. Экспериментальные данные при принятии решений в условиях риска. Деревья решений. (6 час.)

4.3. Теория игр. Основные понятия и определения. Антагонистические игры. Платёжная матрица. Цена игры. Седловая точка. Смешанные стратегии. Приведение матричной игры к задаче линейного программирования.(6 час.)

^ 5. Современные способы и средства принятия решений

Современные способы и средства принятия решений. Человеко-машинные способы принятия решений. Генетические алгоритмы. Марковские модели принятия решений(4 час.)

^ Лабораторные занятия

1. Построение области работоспособности. Внутренние, выходные и внешние параметры. Ограничения. Построение критериального пространства и допустимой области (4 час.).

2. Определение весовых коэффициентов частных критериев оптимальности по матрице экспертных оценок (2 час.).

3. Построение парето-оптимальных решений. В области D заданы два критерия, которые нужно минимизировать. Построить область РÌD и компромиссную кривую (КК): а) аналитически и б) численно (8 часов).

4. Методы свёртывания частных критериев. Определение весовых коэффициентов формальным способом (способ 1). Аддитивный критерий. Мультипликативный критерий. (4 час.)

5. Методы последовательной оптимизации. Метод главного критерия. Метод последовательных уступок (2 час.).

6. Методы решения в условиях риска и неопределенности. Критерий Вальда. Критерий Гурвица. Критерий Сэвиджа. Критерий Байеса-Лапласа (2 час.).

7. Деревья решений. Принятие решений в условиях риска с проведением эксперимента (2 час.).

8. Определение смешанных стратегий. (2 час.).

^ 4.2 Структура дисциплины по разделам и формам организации обучения приведена в таблице 1.

Таблица 1

Структура дисциплины по разделам и формам организации обучения

Название раздела/темы	Аудиторная работа (час)		СРС (час)	Контр. р.	Итого
Название раздела/темы	Лекции	Лаб. зан.	СРС (час)	Контр. р.	Итого
1. Введение	4	0	2		6
2. Многокритериальные задачи оптимизации	3	6	4		13
3. Методы решения задач векторной оптимизации	12	18	26	13	67
4. Принятие решений в условиях неопределённости	12	16	24	12	60
5. Современные методы принятия решений	6	12	19		29
Итого	37	52	75	25	175

^ 5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В таблице 2 приведено описание образовательных технологий, используемых в данном модуле.

Таблица 2

Методы и формы организации обучения (ФОО)

ФОО Методы	Лекция	Лаб. раб.	Пр. зан./ Сем.,	Тр., Мк*	СРС	К. пр.
IT-методы		+			+	+
Работа в команде						+
Case-study		+			+
Игра
Методы проблемного обучения.	+					+
Обучение на основе опыта		+
Опережающая самостоятельная работа					+	+
Проектный метод						+
Поисковый метод					+	+
Исследовательский метод		+				+
Другие методы

*– Тренинг, **– Мастер-класс

^ 6. ОРГАНИЗАЦИЯ И УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ

6.1. Самостоятельную работу студентов (СРС) можно разделить на текущую и творческую.

Текущая СРС – работа с лекционным материалом, подготовка к лабораторным работам с использованием сетевого образовательного ресурса (портал ТПУ, сайт кафедры ИПС); опережающая самостоятельная работа; выполнение домашних заданий; изучение тем, вынесенных на самостоятельную проработку; подготовка к контрольной работе и зачету.

^ 6.2. Содержание самостоятельной работы студентов по дисциплине

В процессе изучения дисциплины студенты должны самостоятельно овладеть следующими темами:

Двумерные дискретные случайные величины. Законы распределения.
Вычисления и графика в MathCad;
Условная оптимизация (повтор);
Экспертные системы.
Графы. Деревья решений.

Промежуточный контроль знаний – теоретических и практических – производится в процессе защиты студентами лабораторных работ и по результатам двух контрольных работ. Контроль и оценка знаний производится в соответствии с рейтинг – планом. Окончательный контроль знаний производится в форме зачета, (с учетом набранных баллов).

^ 6.3. Контроль самостоятельной работы

Рубежный контроль в виде контрольных работ по теоретической и практической части.

По результатам текущего и рубежного контроля формируется допуск студента к зачету. Зачет проводится в письменной форме и оценивается преподавателем.

^ 6.4.Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов

Для самостоятельной работы студентов используются сетевые образовательные ресурсы, представленные в портале ТПУ, на сайте каф. ИПС, сеть Internet для работы с Web-серверами ведущих компьютерных фирм-производителей и другими научно-образовательными ресурсами.

^ 7. СРЕДСТВА (ФОС) ТЕКУЩЕЙ И ИТОГОВОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Для организации текущего контроля полученных студентами знаний по данной дисциплине используются тесты, размещенные в среде WebCT и и на сайте каф. ИПС. Каждый тест имеет 2 или 3 варианта и содержит несколько вопросов. Текущий контроль освоения дисциплины осуществляется при сдаче студентом лабораторных работ. Для контрольных работ предлагается перечень из теоретических вопросов и практических задач. Зачетные билеты также содержат теоретическую и практическую части.

^ 8. РЕЙТИНГ КАЧЕСТВА ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Распределение учебного времени:

Лекции 37.5часа

Лабораторные работы 52.5 часов

Самостоятельная работа студентов 90 часов

Основные положения по рейтинг-плану дисциплины

На дисциплину выделено 100 баллов и 5 кредитов, которые распределяются следующим образом:

1. В семестре: 5 кредитов, 100 баллов – лекции, лабораторные работы, контрольная работа, зачет.

-текущий контроль 90 баллов;

-промежуточная аттестация (зачет) 10 баллов.

^ Текущий контроль в семестре предполагает следующее распределение баллов:

- посещение лекций 9 баллов;

сдача тестов для допуска к лабораторным работа и защита отчетов по лабораторным работам 56 баллов;

- контрольные работы 25 баллов;

Допуск к сдаче зачета осуществляется при наличии более 60 баллов, обязательным является выполнение всех лабораторных и контрольных работ.

Итоговый рейтинг определяется суммированием баллов, набранных в течение семестра и на зачете.

Рейтинг-план освоения дисциплины в течение семестра приведен в ПРИЛОЖЕНИИ.

^ 9. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

основная литература:

В.М. Горбунов. Электронный учебник по теории принятия решений
Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике. Учебное пособие. – М.: Книжный дом "Университет", Высшая школа, 2002. – 288 с
Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. – М.:Мир,1990. –208 с., ил.

дополнительная литература:

Теория выбора и принятия решений: /И.М. Макаров и др. Учеб. пособие. - М.: Наука, 1982
Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач - М.: Наука, 1982
Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде. Количественный подход. -- М.: Физматлит, 2002. -- 176 с.

программное обеспечение и Internet-ресурсы:

Операционная система Windows Vista, Windows 7 Corporative.
MathCad
Deductor Lite
Электронный учебник: В.М. Горбунов. Теория принятия решений. Томск, ТПУ
Рабочие материалы комитета по стандартизации за 2009-й год: http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2009/

^ 10. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Лабораторные работы выполняются в компьютерных классах, оснащенных 8 ю компьютерами на базе процессоров Intel Core 2 Duo.

Компьютерный класс
(Ул. Советская, 84/3, Ауд. 411-ИК)

Компьютеры Pentium Core2 1,6GHz (8 шт.), мониторы LCD 17" Acer (8 шт.)

Сетевой коммутатор CNet 16 ports

Программа составлена на основе Стандарта ООП ТПУ в соответствии с требованиями ФГОС по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Программа одобрена на заседании кафедры информатики и проектирования систем

протокол № 1 от «31» 08 2010 г.

Автор – доцент каф. Информатики и проектирования систем

Горбунов Владимир Михайлович

Рецензент – доцент каф. Информатики и проектирования систем

Рейзлин Валерий Израилевич.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Дисциплина «Теория принятия решений» Число недель – 15

Институт кибернетики Кол-во кредитов – 5

Кафедра информатики и проектирования систем

Лекции, час – 37.5

Семестр 8 Лаб. работы, час. – 52.5

Группы 8В01, 8В02, 8В03, 8В04 Всего аудит. работы, час. – 90

Преподаватель Горбунов Владимир Михайлович, доцент

Самост. работа, час. – 75

ВСЕГО, час. – 165

^ Рейтинг-план освоения дисциплины «Теория принятия решений»

Недели	Текущий контроль
Недели	Теоретический материал				Практическая деятельность
	Название раздела	Темы лекций	Контрол. материал	Баллы	Название лаб. работ	Баллы	Индивид. задание	Баллы	Итого
1	1. Введение.	1.1. Введение. История развития теории принятия решений. Задачи теории принятия решений.		0.5	1. Введение	2			2.5
2	1. Введение.	1.2. Классификация задач принятия решений. Основные направления развития теории принятия решений.	Тест 1. (Входной контроль)	0.5	2.1..Допустимая область	3			3.5

Недели	Текущий контроль
Недели	Теоретический материал				Практическая деятельность
	Название раздела	Темы лекций	Контрол. материал	Баллы	Название лаб. работ	Баллы	Индивид. задание	Баллы	Итого
3	2. Многокритериальные задачи оптимизации.	2.1..Постановка задачи. Основные понятия и определения векторной оптимизации.		0.5	2.2. Допустимая область		Поиск информации в литературе и сети Интернет	3	3
4		2.2.. Проблемы решения задач многокритериальной оптимизации. Основные направления методов решения задач векторной оптимизации.(4 час.)		0.5	3. Определение весовых коэффициентов	5			5
5		2.3.1..		0.5	4.1.. Оптимальность по Парето. Аналитический способ				0.5
6	3. Методы решения задач векторной оптимизации	3.1. Парето-оптимальность	Тест 3.	0.5	4.2. Оптимальность по Парето. Аналитический способ	5			5.5
7		3.2. Аналитические и численные способы определения множества Парето.		0.5	4.3. Оптимальность по Парето. Числовой способ		Поиск информации в литературе и сети Интернет	3	3.5
8		3.3. Построение обобщенных критериев оптимальности. Постановка задачи.	Тест 4.	0.5	4.4. Оптимальность по Парето. Числовой способ	7.5			8
Всего по контрольной точке (аттестации) № 1									31.5
9	4. Принятие решений в условиях неопределённости	3.3. Аддитивный критерий. Мультипликативный критерий. Примеры. Метод "идеальной" точки.		0.5	4.5. Оптимальность по Парето. Числовой способ.	5			5.5
10	4. Принятие решений в условиях неопределённости	3.4.Ранжирование критериев. Методы определения весовых коэффициентов 3.5.Формальные методы определения весовых коэффициентов	Контр. раб.	1	4.6. Оптимальность по Парето. Числовой способ 5.1. Аддитивный критерий. Мультипликативный критерий. Формальные методы определения весовых коэффициентов	10	Поиск информации в литературе и сети Интернет	2	13
11		3.6.Методы последовательной оптимизации		0.5	5.2.	5			5.5
12		4.1.Методы последовательной оптимизации. Примеры 4.2.Принятие решений в условиях проведения эксперимента		1	6.1. Методы последовательной оптимизации. 6.2.	5			6
13		5.1.Обзор современных средств принятия решений. Деревья решений.		1	7. 1. Методы сужения паретовских множеств	5	Поиск информации в литературе и сети Интернет	2	8
Всего по контрольной точке (аттестации) № 2									68

Недели	Текущий контроль
Недели	Теоретический материал				Практическая деятельность
14	Название раздела Современные методы теории принятия решений	Темы лекций	Контролир. материал	Баллы	Название лаб. работ	Баллы	Индивид. задание	Баллы	Итого
15		5.2Нейронные сети. Экспертные системы.		1	8.1. Методы сужения паретовских множеств 9.1. Критерий Вальда. Критерий Сэвиджа. Байеса-Лапласа.	10			11
		5.3.Нечёткие множества. Перспективы развития теории принятия решений.		0.5	Деревья решений	5.5			6
					Итоговое занятие	2			2
Итоговая									90
Зачет									10
Итого баллов по дисциплине									100

«____» ________ 2010г.

Зав. кафедрой ИПС Сонькин М.А.

Преподаватель Горбунов В.М.

Скачать 231,56 Kb.

оставить комментарий

Дата	30.09.2011
Размер	231,56 Kb.
Тип	Рабочая программа, Образовательные материалы

Добавить документ в свой блог или на сайт

плохо

не очень плохо

средне

хорошо

отлично

Ваша оценка этого документа будет первой.

Ваша оценка:

Разместите кнопку на своём сайте или блоге:

Загрузка...

База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации