Рабочая программа дисциплины теория принятия решений направление ооп
| 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 ^ 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 ^ Лекции 37.5 часа Лабораторные занятия 52.5 часа АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ 90 часа САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА 75 часов ИТОГО 165 часов ^ очная ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ зачёт ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ кафедра ИПС ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ ИПС _________________ ^ РУКОВОДИТЕЛЬ ООП _________________ Рейзлин В.И. ПРЕПОДАВАТЕЛИ _________________ Горбунов В.М. ________________ Шалаев Ю.Н. 2010г. ^ Целями преподавания дисциплины являются:
Поставленные цели полностью соответствуют целям (Ц1–Ц5) 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 ^ В результате освоения дисциплины студент должен: Знать:
уметь:
владеть:
В результате освоения дисциплины выпускник обладает следующими общекультурными и профессиональными компетенциями: ^
2. Профессиональные:
^ 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.) ^ 3.1. 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.) ^ 4.1. 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.) ^ Современные способы и средства принятия решений. Человеко-машинные способы принятия решений. Генетические алгоритмы. Марковские модели принятия решений(4 час.) ^ 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.). ^ приведена в таблице 1. Таблица 1 Структура дисциплины по разделам и формам организации обучения
^ В таблице 2 приведено описание образовательных технологий, используемых в данном модуле. Таблица 2 Методы и формы организации обучения (ФОО)
*– Тренинг, **– Мастер-класс ^ 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. ^ В процессе изучения дисциплины студенты должны самостоятельно овладеть следующими темами:
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). ^ 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. ^ 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. ^ 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. ^ 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. ^ - посещение лекций 9 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. ^ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
^ Лабораторные работы выполняются в компьютерных классах, оснащенных 8 ю компьютерами на базе процессоров Intel Core 2 Duo.
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 ^
«____» ________ 2010г. Зав. кафедрой ИПС Сонькин М.А. Преподаватель Горбунов В.М.
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка: 