Федеральное агентство по рыболовству
| Вид материала | Основная образовательная программа |
- Федеральная целевая программа "Развитие электронной компонентной базы и радиоэлектроники", 3538.74kb.
- Федеральное агентство по рыболовству Федеральное государственное учреждение, 238.81kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 102.49kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 1217.46kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 1299.43kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 1721.64kb.
- Программа-минимум кандидатского экзамена по специальности 12. 00. 01 «Теория и история, 921.53kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 105.13kb.
- Федеральное агентство по рыболовству азово черноморское территориальное управление, 84.7kb.
- Английский язык методические указания и контрольные задания для студентов специальности, 646.48kb.
Аннотация к рабочей программе дисциплины «Моделирование систем»
1. Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины «Моделирование систем управления» является формирование у студентов знаний по основам моделирования систем, а также навыков и умения в применении знаний в конкретных условиях. Кроме того, целью дисциплины является развитие в процессе обучения системного мышления, необходимого для решения задач моделирования с учетом требований системного подхода.
Задачи дисциплины – дать знания по концепции моделирования систем, теоретическим основам процесса моделирования систем, оценке возможностей и результатов моделирования.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
- использует основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);
- имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12);
- осваивать методики использования программных средств для решения практических задач (ПК-2);
- обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и эффективности (ПК-6);
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
- знать: основы моделирования систем, уметь описывать и моделировать объекты и процессы обработки информации, управления информацией, формировать наиболее приемлемые модели систем, применять наиболее эффективные методы и средства моделирования систем;
- владеть: навыками работы с различными методами и системами моделирования, анализа результатов моделирования.
3. Содержание дисциплины. Основные разделы.
Основные понятия теории моделирования. Классификация видов моделирования. Средства моделирования и модели, применяемые в процессе проектирования теплоэнергетических систем на разных стадиях детализации проекта. Имитационные модели, математические методы моделирования. Формализация и алгоритмизация процессов обработки информации, концептуальные модели. Построение моделирующих алгоритмов. Статистическое моделирование систем на ЭВМ. Сетевые модели. Планирование эксперимента.
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:
- использует основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);
- имеет навыки работы с компьютером как средством управления информацией (ОК-12);
- осваивать методики использования программных средств для решения практических задач (ПК-2);
- обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и эффективности (ПК-6);
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).