Основная образовательная программа 220400. 62 Управление в технических системах Уровень подготовки бакалавр

Вид материала

Содержание

Подобный материал:

1 ... 4 5 6 7 8 9 10 11 ... 32

Аннотация к рабочей программе дисциплины «Программирование и основы алгоритмизации»

1. Цели и задачи дисциплины

Целями освоения дисциплины «Программирование и основы алгоритмизации» приобретение студентами знаний и навыков в области разработки прикладных программ, технических средств обработки информации, системного применения средств информационной технологии для решения прикладных инженерных задач.

Задачами изучения дисциплины являются овладение основами теории алгоритмов, получение знаний о принципах программирования на языках высокого уровня, о современных системах программирования и тенденциях их развития, о программном обеспечении, овладение навыками решения инженерных задач с помощью прикладных программ, а также навыками алгоритмизации и написания программ для решения задач предметной области.

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

- способностью владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);

- способностью логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-2);

- способностью к кооперации с коллегами, работе в коллективе (ОК-3);

- способностью находить организационно-управленческие решения в нестандартных ситуациях и готовностью нести за них ответственность (ОК-4);

- способностью владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, иметь навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12);

- способностью представить адекватную современному уровню знаний научную картину мира на основе знания основных положений, законов и методов естественных наук и математики (ПК-1);

- способностью разрабатывать информационное обеспечение систем с использованием стандартных СУБД (ПК-11);

- готовностью производить инсталляцию и настройку системного, прикладного и инструментального программного обеспечения систем автоматизации и управления (ПК-31);

- способностью разрабатывать инструкции по эксплуатации используемого технического оборудования и программного обеспечения для обслуживающего персонала (ПК-32).

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

- знать: базовые понятия теории алгоритмов; технологию разработки профессиональных программ (алгоритмизацию); один – два рабочих языка объектно-ориентированного программирования; основные виды программного обеспечения современных ЭВМ для объектно-ориентированного программирования; методику объектно-ориентированного анализа и проектирования.

- уметь: пользоваться современными аппаратными средствами; согласованно решать задачи разработки эффективных моделей данных и алгоритмов их обработки при создании прикладного программного обеспечения, а также получать программные реализации на языках высокого уровня; Работать с инструментальной системой программирования Microsoft Visual Studio .NET;

- владеть: навыками разработки алгоритмов и программ решения прикладных задач на языке высокого уровня в среде объектно-ориентированного программирования.

3. Содержание дисциплины. Основные разделы.

Порядок решения инженерной задачи с помощью ЭВМ. Математическая модель. Методы решения задач. Спецификация алгоритма. Структуры алгоритмов. Способы описания алгоритмов. Структурный подход к разработке алгоритмов. Алгоритмы численных методов. Алгоритмизация простейших задач. Языки программирования, их свойства. Основы алгоритмизации и программирования задач на языке высокого уровня. Понятие файла; Статические и динамические данные; сложные структуры данных (списки, деревья, сети); потоки ввода-вывода; Основные принципы и подходы проектирования структурированных алгоритмов. Методы и средства объектно-ориентированного программирования; Рекурсия и итерация; сортировка и поиск. Стандарты на разработку прикладных программных средств. Документирование, сопровождение и эксплуатация программных средств.

Аннотация к рабочей программе дисциплины «Математические основы теории управления»

1. Цели и задачи дисциплины

Цель изучения данной дисциплины – научить методам построения и исследования систем автоматического управления.

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

- способностью владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);

- способностью логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-2);

- способностью находить организационно-управленческие решения в нестандартных ситуациях и готовностью нести за них ответственность (ОК-4);

- способностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);

- способностью представить адекватную современному уровню знаний научную картину мира на основе знания основных положений, законов и методов естественных наук и математики (ПК-1);

- способностью выявить естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлечь для их решения соответствующий физико-математический аппарат (ПК-2);

- способностью производить расчеты и проектирование отдельных блоков и устройств систем автоматизации и управления и выбирать стандартные средства автоматики, измерительной и вычислительной техники для проектирования систем автоматизации и управления в соответствии с техническим заданием (ПК-10);

- способностью осуществлять сбор и анализ научно-технической информации, обобщать отечественный и зарубежный опыт в области средств автоматизации и управления, проводить анализ патентной литературы (ПК-18);

- способностью проводить вычислительные эксперименты с использованием стандартных программных средств с целью получения математических моделей процессов и объектов автоматизации и управления (ПК-20).

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

- знать: об истории развития автоматики и теории автоматического управления; о состоянии и тенденциях развития методов синтеза и исследования систем автоматического управления, основные методы и подходы к решению задач построения систем автоматического управления;

- уметь: использовать стандартные пакеты программ для исследования систем управления; проводить экспериментальные исследования систем управления или их элементов, владеть методами идентификации; проводить анализ и синтез систем автоматического управления различной структуры и степени сложности; реализовывать и исследовать модели систем автоматического управления.

- владеть: основными навыками по использованию стандартных пакетов программ, реализующих основные методы синтеза систем управления.

3. Содержание дисциплины. Основные разделы.

Применение элементов матричного исчисления и линейной алгебры для исследования устойчивости систем автоматического управления и решения задач статической оптимизации. Действия над матрицами. Методы перемножения матриц. Степени матриц. Многочлен от матрицы. Прямая сумма квадратных матриц. Кронекерово произведение прямоугольных матриц. Произведение векторов. Методы вычисления определителей. Методы определения ранга матрицы. Методы обращения матриц. Функциональные матрицы. Дифференцирование, интегрирование функциональных матриц. Специальные матрицы. Применение матричного исчисления для решения задач автоматического управления: исследование устойчивости АСР при помощи алгебраических критериев; методы решения задач статической оптимизации. Методы решения систем дифференциальных уравнений в матричном виде при исследовании АСР. Представление системы дифференциальных уравнений в матричной форме. Задача Коши. Теорема существования и единственности решения. Составление и линеаризация уравнений элементов АСР. Пример составления дифференциального уравнения объекта регулирования. Вывод общего решения однородной системы уравнений методом Эйлера в матричном виде. Решение линейной системы дифференциальных уравнений в случае различных вещественных корней характеристического уравнения. Представление полученного решения в матричной форме. Пример решения линейной системы дифференциальных уравнений. Вывод решения линейной системы дифференциальных уравнений в случае кратных вещественных корней характеристического уравнения. Пример решения линейной системы дифференциальных уравнений. Решение линейной системы дифференциальных уравнений в случае комплексных корней характеристического уравнения. Пример решения линейной системы дифференциальных уравнений. вывод решения неоднородной линейной системы дифференциальных уравнений методом вариации произвольных постоянных (метод Лагранжа). Пример расчета неоднородной линейной системы дифференциальных уравнений. Метод неопределенных коэффициентов для нахождения частного решения системы дифференциальных уравнений. Пример расчета неоднородной линейной системы дифференциальных уравнений. Основы идентификации систем управления. Цели использования моделей. Математические модели. Описание объектов идентификации и моделей. Пространство переменных состояний объекта. Задачи исследования и проектирования систем. Математическое описание непрерывных детерминированных систем. Системы дифференциальных уравнений состояния и выхода. Вывод решения выходной системы дифференциальных уравнений для случая линейной непрерывный детерминированной АСР. Математическое описание входных сигналов, используемых при идентификации систем: ступенчатая единичная функция, дельта- функция Дирака, полиномиальный сигнал. гармонический сигнал. Математическое описание переходных процессов в линейных автоматических системах. Математические основы управляемости и наблюдаемости систем. Критерий Гильберта для управляемости и наблюдаемости систем. Критерий Калмана для определения управляемости и наблюдаемости систем.

Аннотация к рабочей программе дисциплины «Методы оптимизации»

1. Цели и задачи дисциплины

Целями освоения дисциплины «Методы оптимизации» является изучение и освоение методов математического программирования, наиболее часто используемых при решении оптимизационных задач в области управления, формирование практических навыков применения методов и алгоритмов оптимизации в инженерной деятельности.

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

- способностью владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);

- способностью логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-2);

- способностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);

- способностью владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, иметь навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12);

- способностью представить адекватную современному уровню знаний научную картину мира на основе знания основных положений, законов и методов естественных наук и математики (ПК-1);

- способностью выявить естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлечь для их решения соответствующий физико-математический аппарат (ПК-2);

- способностью владеть основными приемами обработки и представления экспериментальных данных (ПК-5);

- способностью собирать, обрабатывать, анализировать и систематизировать научно-техническую информацию по тематике исследования, использовать достижения отечественной и зарубежной науки, техники и технологии (ПК-6);

- способностью производить расчеты и проектирование отдельных блоков и устройств систем автоматизации и управления и выбирать стандартные средства автоматики, измерительной и вычислительной техники для проектирования систем автоматизации и управления в соответствии с техническим заданием (ПК-10);

- способностью проводить вычислительные эксперименты с использованием стандартных программных средств с целью получения математических моделей процессов и объектов автоматизации и управления (ПК-20).

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

- знать: правила построения математических моделей задач оптимизации; классификацию задач оптимизации, методы решения задач линейной оптимизации, методы решения задач нелинейной оптимизации, методы динамического программирования, методы многокритериальной оптимизации.

- уметь: создавать математические модели для оптимизационных задач разных классов, использовать методы математического программирования при решении оптимизационных задач.

- владеть: навыками решения оптимизационных задач разных классов, с использованием вычислительных возможностей Microsoft Excel, навыками применения методов оптимизации при решении прикладных задач и моделировании.

3. Содержание дисциплины. Основные разделы.

Введение в методы оптимизации. Основные понятия и определения. Классификация задач оптимизации. Постановка задачи оптимизации. Отличие многовариантного и оптимального расчета. Содержательная и математическая постановка задачи оптимизации. Понятие функции цели, ограничений, граничных условий области допустимых значений. Классификация задач оптимизации. Построение математических моделей Основные компоненты математической модели. Примеры построения моделей. Выделение искомых параметров и зависимостей между ними. Критерий оптимизации. Основные компоненты математической модели: функции цели, ограничений, граничных условий. Примеры построения математических моделей по содержательному описанию задачи. Зависимость выбора метода решения от вида математической модели. Задача многокритериальной оптимизации. Оптимальность по Парето. Векторный критерий оптимизации. Методы свертки векторного критерия. Множество оптимальных решений в задаче многокритериальной оптимизации. Область согласия и область компромиссов. Эффективная точка. Оптимальность по Парето. Свертывание количественно соизмеримых критериев, несоизмеримых критериев, критериев, для которых указано отношение предпочтения по важности. Методы линейной оптимизации. Постановка задачи линейной оптимизации. Основные утверждения теории выпуклых множеств. Стандартная, каноническая и общая постановка задачи линейной оптимизации в векторной и аналитической форме. Определения компактного, ограниченного, замкнутого и выпуклого множества, угловой и граничной точки. Основные утверждения теории выпуклых множеств. Геометрический симплекс-метод. Структура допустимого множества задачи линейной оптимизации. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования. Аналитический симплекс-метод. Теоретические основы Симплекс-метода, алгоритм Симплекс-метода. Двойственная задача линейного программирования. Правила построения двойственной задачи. Решение двойственной задачи. Анализ решения прямой и двойственной задачи с помощью отчетов в Microsoft Excel. Постановка и алгоритмы решения задачи назначения. Математическая модель задачи назначения, приближенные (минимального элемента, минимального риска, максимина ) и точные ( венгерский алгоритм) методы решения задачи назначения. Постановка и алгоритмы решения транспортной задачи. Математическая модель транспортной задачи, методы нахождение опорного и оптимального плана транспортной задачи. Решение транспортной задачи с усложненными условиями. Методы нелинейной оптимизации. Постановка и основные утверждения нелинейной оптимизации. Теорема Куна-Таккера. Основные понятия. Классический анализ задач нелинейной оптимизации. Задачи условной и безусловной оптимизации. Обзор методов решения задач безусловной оптимизации. Метод множителей Лагранжа. Решение задачи условной оптимизации методом множителей Лагранжа. Оптимизация унимодальных функций. Понятие унимодальной функции. Методы половинного деления, золотого сечения, чисел Фибоначчи. Динамическое программирование. Основные понятия и утверждения. Постановка задачи динамического программирования. Приложение метода динамического программирования к решению задачи маршрутизации. Приложение метода динамического программирования к решению задачи маршрутизации при фиксированном и произвольном размере шага.

Аннотация к рабочей программе дисциплины «Теория принятия решений»

1. Цели и задачи дисциплины

Целью дисциплины является 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.

Задачами дисциплины является изучение основных понятий и положений теории принятии решений и системного анализа, общих принципов моделирования и оптимизации различных задач, приобретение практических навыков анализа и синтеза сложных информационных систем, а также навыков построения моделей задач и применения к ним методов и алгоритмов оптимизации.

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

- способностью владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);

- способностью логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-2);

- способностью использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);

- способностью владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, иметь навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12);

- способностью представить адекватную современному уровню знаний научную картину мира на основе знания основных положений, законов и методов естественных наук и математики (ПК-1);

- способностью выявить естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлечь для их решения соответствующий физико-математический аппарат (ПК-2);

- готовностью учитывать современные тенденции развития электроники, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в своей профессиональной деятельности (ПК-3);

- способностью владеть основными приемами обработки и представления экспериментальных данных (ПК-5);

- способностью производить расчеты и проектирование отдельных блоков и устройств систем автоматизации и управления и выбирать стандартные средства автоматики, измерительной и вычислительной техники для проектирования систем автоматизации и управления в соответствии с техническим заданием (ПК-10);

- способностью проводить вычислительные эксперименты с использованием стандартных программных средств с целью получения математических моделей процессов и объектов автоматизации и управления (ПК-20);

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

- знать: базовые понятия, связанные с принятием решений и системным анализом; классификацию и суть математических моделей и методов, применяемых при формализации и оптимизации задач принятия решений.

- уметь: использовать методики системного анализа при решении проблем; строить формальные модели прикладных задач принятия решений; решать задачи принятия решений и оптимизировать их результаты; выбирать эффективные модели и методы для решения прикладных задач.

- владеть: навыками математического моделирования и методов современной теории систем и теории принятия решений; навыками использования математических моделей и методов системного анализа и теории принятия решений в различных областях практической деятельности.

3. Содержание дисциплины. Основные разделы.

Основные задачи принятия решений (ПР) в науке, технике и экономике. Проблема выбора эффективных решений. Автоматизация процессов ПР. Значение сложных систем в современной жизни. Основные исторические вехи развития идей теории систем, системного анализа и системного подхода. Основные задачи современной теории принятия решений и системного анализа. Понятие системы. Основные подходы к понятию системы. Свойства системы. Внешняя среда, элемент, связь, подсистема, характеристики. Понятие цели и закономерности целеобразования. Процесс, состояние, поведение, равновесие, устойчивость. Структура системы. Понятие структуры, основные виды и формы. Понятие иерархических структур. Многоуровневые иерархические системы. Виды и формы представления структур целей. Классификация систем. Основные подходы к классификации систем: абстрактность, искусственность, открытость, целенаправленность и другие категории. Классификация систем: «простые», «большие» и «сложные» системы; основные подходы к определению сложности. Классификация систем по степени организованности; понятие и признаки самоорганизующихся систем. Методологические основы принятия эффективных решений. Основные понятия исследования операций и системного анализа. Цель и средства её достижения. Понятие решения. Роль лица, принимающего решения. Критерии достижения цели. Понятие допустимых и оптимальных решений. Однокритериальные и многокритериальные оптимальные решения. Задачи выбора решений. Подходы к формированию альтернатив и выбору эффективного решения. Понятие отношения. Функции выбора и функции полезности. Достоинства и недостатки существующих подходов. Информационные технологии ПР на основе формального подхода. Обобщённая структура современных систем автоматизации ПР. Перспективы развития современной теории ПР. Введение в системный анализ. Информационный подход к анализу систем. Основные принципы системного анализа. Системность и комплексность. Анализ и синтез систем. Решение проблем методами системного анализа. Основные принципы моделирования. Моделирование систем: понятие, цели и виды. Полнота моделирования. Реальное, натурное и физическое моделирование: понятие и методы. Понятие и методы мысленного моделирования. Методы формализованного представления систем. Наглядное и символическое моделирование. Математическое моделирование сложных систем. Математическое моделирование: понятие, виды и методы. Основные этапы построения математических моделей сложных систем. Модели и методы принятия решений. Классификация моделей и методов принятия решений. Математические модели принятия решений: Классификация математических моделей задач ПР. Общая характеристика и особенности рассматриваемых классов моделей. Математические методы оптимизации решений: Классификация математических методов оптимизации задач ПР. Общая характеристика и особенности рассматриваемых классов методов. Принятие решений в детерминированном случае. Линейные модели оптимизации. Линейное программирование (ЛП). Постановка и основные свойства задачи ЛП. Общая характеристика методов решения задач ЛП. Анализ чувствительности оптимального решения задачи ЛП. Особенности представления данных и решения задач ЛП на ЭВМ. Примеры задач ЛП. Распределительные задачи ЛП.

Постановка задачи оптимизации перевозок. Модель классической транспортной задачи (ТЗ). Закрытая и открытая ТЗ. Метод минимальной стоимости. Методы улучшения допустимых решений. Различные постановки и модели ТЗ. Задачи ПР, сводимые к ТЗ. Задача оптимальной загрузки сети ЭВМ. Задача о назначениях. Нелинейные модели оптимизации. Нелинейное программирование. Примеры моделей и общая характеристика численных методов решения задач нелинейного программирования. Дискретные модели оптимизации. Дискретное (целочисленное) программирование. Общая постановка и особенности методов решения задачи дискретного программирования. Задачи оптимального выбора. Постановка и методы решения задачи о рюкзаке (ранце). Задача выбора проектов. Сетевые задачи ПР. Оптимальный синтез сетей. Поиск оптимального маршрута в сети. Оптимизация потоков в сетях с ограниченными пропускными способностями коммуникаций. Примеры решения сетевых задач ПР. Моделирование асинхронных систем. Понятие сети Петри. Модифицированные сети Петри. Основные задачи анализа сетей Петри. Динамические модели оптимизации. Основные идеи метода динамического программирования. Принцип оптимальности Беллмана. Алгоритм решения динамических задач ПР. Задача поиска. Принятие решений в недетерминированном случае. Модели конфликтных ситуаций. Основные типы конфликтных ситуаций. Предмет и методы теории игр. Классификация задач теории игр. Антагонистические игры двух лиц с нулевой суммой. Платёжная матрица игры. Редукция игры. Примеры постановок игровых задач ПР. Принцип минимакса. Чистые и смешанные стратегии. Решение игр методами линейного программирования. Методы практической реализации смешанных стратегий ПР. Недетерминированные задачи. Задачи принятия статистических решений. Игры с природой. Критерии выбора оптимального решения в условиях неопределённости: максиминный критерий Вальда, критерий минимаксного риска Сэвиджа, критерий пессимизма – оптимизма Гурвица.

Специфические задачи ПР и методы их решения. Адаптивные алгоритмы ПР. Байесовская модель ПР. Марковские процессы ПР. Системы массового обслуживания (СМО): понятие, типовая структура, эффективность обслуживания. Система информационного взаимодействия как пример СМО. Многокритериальные задачи оптимизации. Примеры многокритериальных задач оптимизации. Методы сведения задачи к единственному критерию. Оптимизация решений по Парето. Графическое представление множества Парето. Методы и примеры построения оптимальных по Парето решений. Методы оценивания при принятии решений. Этапы оценивания сложных систем. Показатели и критерии оценки систем. Виды критериев качества и эффективности. Методы экспертного оценивания. Методы типа «мозговой атаки». Синтезирующий метод. Методы типа сценариев. Методы экспертных оценок. Методы типа Дельфи. Методы типа дерева целей. Морфологические методы: метод морфологического ящика. Автоматизированные системы принятия решений. Экспертные системы. Понятие и структура экспертной системы. Разработка и применение экспертных систем. Инженерия знаний. Основные понятия инженерии знаний. Программные системы поддержки принятий решений. Хранилища данных и OLAP-системы. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining).

Blog

Основная образовательная программа 220400. 62 Управление в технических системах Уровень подготовки бакалавр

Содержание