Рабочая программа учебной дисциплины ен. Р. 01 Оптимизация в сапр для специальности (направления)
| Вид материала | Рабочая программа |
- Рабочая программа учебной дисциплины сд. 05 Интеллектуальные подсистемы сапр для специальности, 198.1kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины сд. 08 Промышленная логистика Для специальности, 113.31kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины сд. 07 Проектирование ис для специальности (направления), 172.73kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины дс. 01 Банковские ис для специальности (направления), 184.59kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины сд. 02 Корпоративные ис для специальности (направления), 158.22kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины дс. 01 Моделирование систем Для специальности, 157.98kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины ен. Р. 01 Вычислительная математика Для специальности, 174.55kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины сд. 05 Мультимедиа технологии Для специальности, 150.82kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины статистика (название дисциплины), 182.5kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины опд. Ф. 12 Сети ЭВМ и телекоммуникации Для специальности, 198.41kb.
ГОУ ВПО
«Воронежский государственный технический университет»
«Утверждаю»
Декан ЕГФ
_____________С.М.Пасмурнов
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
ЕН.Р.01 Оптимизация в САПР
Для специальности (направления) _230104 «Системы автоматизированного проектирования»
форма обучения очная
срок обучения нормативный
Воронеж 2007
Дисциплина преподается на основании решения учебно-методического совета факультета.
Составитель программы___________________ д.т.н., проф. Я.Е Львович
(подпись)(уч.степень, звание, ФИО)
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры САПРИС
Протокол № ___ от “___”_____________200 г.
Зав. Кафедрой САПРИС _______________________
(подпись)
Рабочая программа рассмотрена и одобрена методической комиссией
Естественно-гуманитарного факультета
(наименование факультета обучающего студентов)
Председатель МК________________________О.Г. Яскевич
Содержание
рабочей программы преподавания дисциплины
1. Цель и задачи дисциплины
Целью преподавания дисциплины является обучение студентов теоретическим знаниям и практическим навыкам и умениям, позволяющим выполнять задачи деятельности специальности в области САПР по разработке и адаптации математического и программного обеспечения для оптимального проектирования. Задачи изучения дисциплины ориентированы на получение информации о постановках, методах и алгоритмах решения оптимизационных задач в САПР с применением прикладных программ в автоматическом и диалоговом режимах.
Перечень дисциплин, знание которых необходимо при изучении данной дисциплины:
математика, дискретная математика, физика, теоретическая механика,
алгоритмические языки и программирование,
операционные системы, информационное обеспечение САПР,
технология разработки программного обеспечения,
ЭВМ и периферийные устройства,
машинная графика и геометрическое моделирование.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
В результате изучения дисциплины студенты должны:
- получить знания об основных классах задач оптимизации, их особенностях и взаимосвязях;
- овладеть приемами построения и типизации математических моделей для различных классов задач оптимального выбора;
- знать основные методы оптимизации, уметь определять области их применения и проводить их сравнительный анализ;
- уметь идентифицировать оптимизационные задачи и выбирать наиболее приемлемые алгоритмы их решения;
- знать принципы построения и особенности организации программных комплексов оптимизации;
- приобрести навыки разработки алгоритмических процедур и программных средств для решения экстремальных задач различных типов;
- иметь опыт использования стандартного программного обеспечения для решения прикладных задач оптимизации в автоматическом и интерактивном режимах;
- уметь оценивать эффективность оптимизационного процесса и качество полученных решений.
3. Объем дисциплины и виды учебной работы
Форма обучения_очная
Срок обучения нормативный
Курс 3
| Вид занятий | Всего часов | Семестры и колич часов | |
| Общая трудоемкость | 170 | 6 | 170 |
| Аудиторные занятия | 85 | 6 | 85 |
| Лекции | 34 | 6 | 34 |
| Лабораторные работы | 34 | 6 | 34 |
| Практические занятия | 17 | 6 | 17 |
| Самостоятельная работа | 85 | 6 | 85 |
| Курсовая работа | 20 | 6 | 20 |
| Работа над темами для самостоятельного изучения | 49 | 6 | 49 |
| Подготовка к практическим, и лаб.занятиям | 16 | 6 | 16 |
| Рубежи контроля знаний | экзамен | 6 | Зач. |
4. Содержание дисциплины
4.1.Разделы дисциплины и виды занятий(тематический план)
| N n/ n | Разделы дисциплины | Лекции (час) | Лабор. занят..(час) |
| 1 | Формализация процесса принятия решений. | 4 | |
| 2 | Методы безусловной оптимизации | 4 | |
| 3 | Решение задач линейного программирования (ЗЛП). | 6 | 4 |
| 4 | Задачи и методы дискретной оптимизации. Основные сведения из теории сложности задач выбора. | 4 | 4 |
| 5 | Методы решения задач нелинейного программирования (условная оптимизация). | 4 | 16 |
| 6 | Метод динамического программирования для многошаговых задач принятия решений. | 4 | 4 |
| 7 | Программная реализация человеко-машинных методов оптимизации в САПР. | 4 | 6 |
4.2..Содержание разделов дисциплины.
Р
АЗДЕЛ 1. Оптимизация в САПР, этапы проектирования и инженерные задачи принятия решений..(4часа)
Лекция 1. Характер оптимизационных задач на различных этапах проектирования.
Самостоятельное изучение. Оптимизационные модели. Структурная и параметрическая оптимизация. Особенности постановки задач при внешнем и внутреннем проектировании.
Лекция 2. Инженерные задачи оптимизации: совмещение, центрирование и вписывание гиперфигур в область работоспособности, назначение допусков, опреде
ление параметров, идентификация.
Самостоятельное изучение Примеры оптимизационных задач в САПР микроэлектроники, машиностроения и разработки технологических процессов.
Р
.
АЗДЕЛ 2.Формализация процесса принятия решений(..(4часа)
. Лекция 3. Характеристика экстремальных задач в проектировании: многокритериальность, многопараметричность. Алгоритмическая форма моделей.
Классификация экстремальных задач. Понятие оптимального решения.
Лекция 4. Многокритериальная оптимизация. Понятие эффективной точки, множества Парето, области компромиссов.
Способы свёртывания в задачах многокритериальной оптимизации. Частный, аддитивный, мультипликативный критерии оптимальности. Расчёт весовых коэффициентов.
Самостоятельное изучение Многошаговые процессы принятия решений.
Неопределённость и стохастичность. Статистическая теория решений.
Вероятностный критерий оптимальности. Принципы гарантированного результата. Байесовский принцип.
РАЗДЕЛ 3
.
. Методы безусловной оптимизации. ..(6часа)
Лекция 5. Классификация методов безусловной оптимизации.
Одномерная оптимизация. Обобщённый метод Фибоначчи для одномерного поиска.
Самостоятельное изучение Градиентные методы оптимизации (наискорейшего спуска, сопряжённых градиентов, переменной метрики). Метод Ньютона.
Лекция 6. Методы многомерного поиска без вычисления производных (методы нулевого порядка): покоординатного спуска, Нелдера – Мида, Хука – Дживса, Розенброка.
Самостоятельное изучение Направленные методы поиска глобального минимума одномерных и многопараметрических функций.
Лекция 7. Методы случайного поиска.
П
акеты программ поисковой оптимизации.
РАЗДЕЛ 4. Решение задач линейного программирования (ЗЛП). (4часа)
Лекция 8. Постановка и классификация задач линейного программирования.
Прямая и двойственная ЗЛП. Свойство решений.
Лекция 9. Симплекс-метод решения ЗЛП.
Многокритериальные ЗЛП.
Пакеты прикладных программ для решения ЗЛП
РАЗДЕЛ 5. Задачи и методы дискретной оптимизации. Основные сведения из теории сложности задач выбора.( 4час)
Лекция 10. Основные задачи дискретной оптимизации в САПР: о назначении, о ранце, коммивояжера. Задачи полного перебора.
Классификация методов решения. Методы ветвей и границ, локальной оптимизации, Гомори. Вычислительная трудоёмкость решения.
Лекция 11. Стохастический подход к решению задач дискретной оптимизации.
Пакеты прикладных программ для решения задач дискретной оптимизации.
Р
.
АЗДЕЛ 6. Методы решения задач нелинейного программирования (условная оптимизация). ..(4часа)
Лекция 12. Сведение задач нелинейного программирования к ЗЛП.
Методы штрафов. Условия Куна-Таккера.
Лекция 13. Штрафная функция Лагранжа. Градиентные процедуры поиска седловой точки (поиск максимина).
. Лекция 14. Методы проекции градиента.
Пакеты прикладных программ для решения задач НП.
Р
.
АЗДЕЛ 7. Метод динамического программирования для многошаговых задач принятия решений. ..(4часа)
Лекция 15. Общая схема. Построение функциональных уравнений.
Примеры поиска оптимальных решений.
Лекция 16. Вычислительная схема.
Учёт дискретности и стохастичности.
РАЗДЕЛ 8. Программная реализация человеко-машинных методов оптимизации в САПР. (2часа)
Лекция 17. К
лассификация методов реализации и использования программных средств оптимизации.
Методология организации диалоговой оптимизации в задачах автоматизированного проектирования.
Обзор диалоговых систем и пакетов программ оптимизации.
5.Лабораторный практикум.
| N n/n | N раздела дисциплины | Наименование лабораторной работы | Кол-во часов |
| 1 | 3 | Конструирование алгоритмов и программных средств поисковой оптимизации. | 4 |
| 2 | 4 | И сследование возможностей пакета приклад ных программ для решения задач линейного программирования. | 4 |
| 3 | 5 | Инженерные задачи оптимизации. Методы их решения | 8 |
| 4 | 5 | О птимизация многоэкстремальных нелинейных систем. | 8 |
| 5 | 6 | Оценка и выбор метода оптимизации для проектной процедуры | 4 |
| 6 | 7 | Конструирование алгоритмов многокритериальной оптимизации | 6 |
6.Учебно-методическое обеспечение дисциплины.
6.1. Рекомендуемая литература
а) основная литература
1. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач: Учеб. пособие- Воронеж: ВГТУ, 1995. - 69с
2. Батищев Д.И. Оптимизация в САПР: Учебник. - Воронеж: ВГТУ, 1997. - 416с
3. Банди Б. Основы линейного программирования. - М., 1989. - 174с
б) дополнительная литература
1. Батищев Д. И., Львович Я. Е., Фролов В. Н. Оптимизация в САПР: Учебник. – Воронеж: издательство Воронежского государственного университета, 1997. – 416с.
2. Батищев Д. И. Методы оптимального проектирования: Учебное пособие для вузов. – М.: Радио и связь, 1984
3. Львович Я. Е., Фролов В. Н. Теоретические основы конструирования, технологии и надёжности РЭА: Учебное пособие для вузов. - М.: Радио и связь, 1986.
4. Системы автоматизированного проектирования: Учебное пособие для вузов. кн.1. Принципы построения и структура. М. –: Высшая школа, 1986.
5. Львович Я. Е. Методы поиска экстремума в задачах разработки конструкции и технологии РЭА: Учебное пособие. - Воронеж: ВПИ, 1982.
6.Каплинский А. И., Кейзман В. Б., Львович Я. Е. Структурно – параметрическое моделирование в задачах оценивания параметров РЭА: Учебное пособие. – Воронеж: ВПИ, 1989.
в) методическая литература
1. Методические указания к курсовой работе по курсу “Оптимизация в САПР” для студентов специальности 220300 “Системы автоматизированного проектирования” дневной формы обучения /Воронеж. политехнический институт; Сост. Львович Я. Е., Медведь Н. А. Воронеж.1991. 10с. (№5-91).
2. Каплинский А. И., Львович Я. Е., Чернышова Г. Д., Черных О. И. Методические указания к построению программных средств дискретной оптимизации в САПР. – Воронеж: ВПИ, 1989. (№42-89).
3. Методические указания к лабораторным работам по курсам “Оптимизация в САПР” и “Конструирование алгоритмов в САПР” для студентов специальности 220300 ” Системы автоматизированного проектирования” дневной формы обучения / Воронеж. политехнический институт; Сост. Каплинский А. И., Львович Я. Е., Белецкая С. Ю. Воронеж, 1992. 25с. (№129-92).
4. Методические указания к лабораторным работам по курсу “ТОКТ и Н РЭА”, “Оптимизация в САПР” для студентов специальности 220300 “САПР” дневной формы обучения / Воронеж. политехнический институт; Сост. Каплинский А. И., Львович Я. Е., Черных О. И. Воронеж, 1993. 38с. (№42-93).
5. Методические указания к самостоятельному решению задач из раздела “Линейное программирование” курса “Оптимизация в САПР” для студентов специальности 220300 “САПР” дневной формы обучения / Воронеж. политехнический институт; Сост. Каплинский А. И., Львович Я. Е., Черных О. И. Воронеж, 1993. 27с. (№118-93).
. 6. Методы многокритериальной оптимизации. Методическое руководство к лабораторным работам по курсу “Оптимизация в САПР” для студентов специальности 220300 “САПР” дневной формы обучения / Воронеж. государственный технический университет; Сост. Медведь Н. А., Андреищев С. Н, Калмыков А. А., Мугалев А. И. 2,2 п.л. на магнитном носителе.
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины.
Компьютеры: ХТ, АТ 286-485, Pentium, StarkStation.
Принтеры : Epson, Star, Microline, Lexmark, LaserJet.
Мультимедийные устройства: CD-ROM, платы ввода-вывода звуковых сигналов, устройства ввода статических и динамических изображений.
8. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
8.1. Методические рекомендации для преподавателя
Работа преподавателя по организации изучению дисциплины заключается в чтении лекций в соответствии с рабочей программой, проведении лабораторных занятий и их прием у студентов, проведение промежуточных мероприятий по проверке знаний, проведение итогового контроля в виде экзамена и проведение контроля остаточных знаний. Самостоятельное изучение отдельных разделов дисциплины преподаватель должен организовать в соответствии с планом-графиком самостоятельной работы студентов. Основной учебный материал занесён в систему дистанционного обучения Афина.
8.2. Методические рекомендации для студентов
Студенты очной формы обучения нормативного срока обучения изучают дисциплину "Оптимизация в САПР" в течение 6 семестра. Виды и объем учебных занятий, формы контроля знаний приведены в табл. 1. Темы и разделы рабочей программы, количество лекционных часов и количество часов самостоятельной работы студентов на каждую из тем приведены в табл. 2. В первой колонке этой таблицы указаны номера тем согласно разделу 4. Организация лабораторного практикума, порядок подготовки к лабораторным занятиям и методические указания к самостоятельной работе студентов, а также порядок допуска к лабораторным занятиям и отчетности по проделанным работам определены в методических указаниях по выполнению лабораторных работ.
Самостоятельная работа студентов в ходе изучения лекционного материала заключается в проработке каждой темы в соответствии с методическими указаниями , а также в выполнении домашних заданий, которые выдаются преподавателем на лекционных занятиях. Необходимым условием успешного освоения дисциплины является строгое соблюдение графика учебного процесса по учебным группам в соответствии с расписанием.
9. Практические занятия
Ф
.
ормализованная постановка задач оптимизации. Примеры оптимизационных задач.
М
етоды решения инженерных задач оптимизации на основе модели чувствительности.
Задачи линейного программирования (ЗЛП). Методика их решения.
Двойственные ЗЛП. Алгоритм перехода к двойственной ЗЛП.
Графический способ решения ЗЛП.
Симплексный способ решения ЗЛП.
М
.
етодика задач нелинейного программирования (ЗНП). Условная и безусловная оптимизация.
Градиентные методы первого и второго порядка. Метод наискорейшего спуска. Алгоритм Ньютона.
Методы штрафов. Штрафная функция Лангранжа.
Условия Куна-Таккера.
Градиентные процедуры поиска максимина.
Р
ешения задач дискретной оптимизации. Метод ветвей и границ.
10. Содержание курсовой работы
Курсовая работа содержит введение (1-2 стр.); теоретическую часть, представляющую собой содержательное описание и теоретическое обоснование алгоритмической структуры проектной процедуры (15-20 стр.); расчётную часть, содержащую описание алгоритма решения и программы, реализующей алгоритм, и руководство пользователя (10-15 стр.); анализ полученных результатов, выводы и рекомендации; перечень использованных литературных источников. В приложениях приводятся листинги программ и контрольные примеры
Приложение 1
Календарный план чтения лекций.
| Номер и краткое название темы (лекции) | Дата NN недель |
| Лекция 1. Характер оптимизационных задач на различных этапах проектирования. | 1 |
| Лекция 2. Инженерные задачи оптимизации: совмещение, центрирование и вписывание гиперфигур в область работоспособности, назначение допусков, определение параметров, идентификация. | 2 |
| . Лекция 3. Характеристика экстремальных задач в проектировании: многокритериальность, многопараметричность. Алгоритмическая форма моделей. | 3 |
| Лекция 4. Многокритериальная оптимизация. Понятие эффективной точки, множества Парето, области компромиссов. | 4 |
| Лекция 5. Классификация методов безусловной оптимизации. | 5 |
| Лекция 6. Методы многомерного поиска без вычисления производных (методы нулевого порядка): покоординатного спуска, Нелдера – Мида, Хука – Дживса, Розенброка. | 6 |
| Лекция 7. Методы случайного поиска. П акеты программ поисковой оптимизации. | 7 |
| Лекция 8. Постановка и классификация задач линейного программирования. Прямая и двойственная ЗЛП. Свойство решений | 8 |
| Лекция 9. Симплекс-метод решения ЗЛП | 9 |
| Лекция 10. Основные задачи дискретной оптимизации в САПР: о назначении, о ранце, коммивояжера. Задачи полного перебора. | 10 |
| Лекция 11. Стохастический подход к решению задач дискретной оптимизации. | 11 |
| Лекция 12. Сведение задач нелинейного программирования к ЗЛП. Методы штрафов. Условия Куна-Таккера | 12 |
| Лекция 13. Штрафная функция Лагранжа. Градиентные процедуры поиска седловой точки (поиск максимина). | 13 |
| Лекция 14. Методы проекции градиента. Пакеты прикладных программ для решения задач НП. | 14 |
| Лекция 15. Общая схема. Построение функциональных уравнений. Примеры поиска оптимальных решений. | 15 |
| Лекция 16. Вычислительная схема. Учёт дискретности и стохастичности | 16 |
| Лекция 17. К лассификация методов реализации и использования программных средств оптимизации. | 17 |
Приложение 2.
План-график самостоятельной работы
| N не-дели | Вид работы | Нормотив час/задание | Объем (кол- заданий) | Трудоем-кость за неделю (час) |
| 1 | Оптимизационные модели. Структурная и параметрическая оптимизация. Особенности постановки задач при внешнем и внутреннем проектировании | 5 | 2 | 10 |
| 2 | . Примеры оптимизационных задач в САПР микроэлектроники, машиностроения и разработки технологических процессов. | 3 | 2 | 6 |
| 4 | Многошаговые процессы принятия решений. Неопределённость и стохастичность. Статистическая теория решений. | 4 | 1 | 4 |
| 5 | Градиентные методы оптимизации (наискорейшего спуска, сопряжённых градиентов, переменной метрики). Метод Ньютона. | 4 | 1 | 4 |
| 6 | Направленные методы поиска глобального минимума одномерных и многопараметрических функций. | 4 | 1 | 4 |