Программа дисциплины " Системный анализ и принятие решений" Цели и задачи дисциплины

Вид материала

Программа дисциплины

Содержание Программа дисциплины 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины Умения и навыки З. Объем дисциплины и виды учебной работы 4. Содержание дисциплины 4.2 .Содержание разделов дисциплины 4.2.1. Классификация задач системного анализа 4.2.2. Принятие решения по многим критериям 4.2.3. Линейное программирование 4.2.4. Нелинейное программирование 4.2.5. Динамическое программирование 4.2.6. Дискретное программирование 4.2.7. Неформальные методы принятия решений 4.2.8. Экстремальные задачи на графах и теория расписаний 4.2.9. Использование пакета Матлаб 6,5 для решения оптимизационных задач 4.2.10. Задачи массового обслуживания 4.2.11. Задачи имитации СМО 5. Лабораторный практикум 6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины 6.2. Средства обеспечения освоения дисциплины ... Полное содержание

Подобный материал:

• Программа учебной дисциплины "системный анализ и моделирование в техносфере" для специальности, 294.34kb.
• Рабочая программа дисциплины Системный анализ и принятие решений Направление подготовки, 138.22kb.
• Программа дисциплины ен. В. 01 Методы оптимизации Цели и задачи дисциплины: Цели преподавания, 118.8kb.
• Аннотация программы учебной дисциплины «Инвестиционный анализ» Цели и задачи дисциплины, 18.27kb.
• Отделение Прикладной Математики и Информатики программа дисциплины, 225.44kb.
• Программа дисциплины " Системный анализ и моделирование" Направление, 165.02kb.
• Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Маркетинговый анализ» Цели и задачи, 141.79kb.
• Рабочая программа дисциплины (модуля) «принятие и исполнение государственных решений», 543.17kb.
• Программа дисциплины "Системный анализ" Индекс дисциплины, 192.98kb.
• Рабочая программа дисциплины (модуля) нечеткая математика и принятие решений, 131.73kb.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

УТВЕРЖДАЮ Руководитель Департамента содержания высшего профессионального образования ________________Л.В. Попов «____»________________2004 г.

ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ


Системный анализ и принятие решений


Рекомендуется Министерством образования России

для направления подготовки дипломированных специалистов

658200 – Инноватика


^ Программа дисциплины

“Системный анализ и принятие решений”


1. Цели и задачи дисциплины


Целью изучения дисциплины является овладение материалами системного анализа в объеме и на уровне, позволяющими применить методы этой науки для управления инновационными проектами и процессами.

Дисциплина изучается в 5-ом и 6-ом семестрах. К предшествующим дисциплинам, обеспечивающим данную, относятся: математика, информатика, экономическая теория, а также дисциплины регионального компонента учебного плана, например, программирова­ние, теория инноваций, менеджмент в инновационной сфере, управление инновационными проектами и др.


^ 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины


ЗНАНИЯ основных принципов и подходов системного анализа для построения оп­тимизационных моделей ситуаций принятия решений, исследования моделей и определения оптимального плана решений;

^ УМЕНИЯ И НАВЫКИ:

• построения операционных моделей систем массового обслуживания (СМО) на базе теорий случайных потоков, марковских процессов, сетей и имитационного модели­рования;
  
• составления оптимизационных моделей, их исследования в среде пакета Матлаб 6,5, включая применение при поиске оптимальных решений для различных моделей набора оптимизаторов из Оптимизационного инструментария Матлаба;
  
• применения аппарата случайных процессов и теории массового обслуживания при построении операционных моделей СМО и расчета их характеристик.
  

^

З. Объем дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы	Всего часов	Семестры
Общая трудоемкость дисциплины	170	5	6
Аудиторные занятия	102	5	6
Лекции	51	5	6
Практические занятия (ПЗ)	34	5
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР)	51		6
и(или) другие виды аудиторных занятий
Самостоятельная работа	68	5	6
Курсовой проект (работа)
Расчетно-графические работы
Реферат
И (или) другие виды самостоятельной работы
Вид итогового контроля (зачет, экзамен)		зачет	экзамен

^ 4. Содержание дисциплины


4.1. Разделы дисциплин и виды занятий

Разделы дисциплины	ЛК	ПЗ	ЛБ	Сам
Введение 1 .Классификация задач системного ана­лиза	2			2
2.Принятие ре­шений по многим критериям	2	2	2	1
3.Линейное про­граммирование	6	6	4	2
4. Нелинейное программирование	10	8	10	4
5 .Динамическое программирование	4	2	2	1
6. Дискретное программирование	6	2	2	2
7.Неформальные методы принятия решений	4	2		2
8. Экстремальные задачи на графах и теория расписаний	6	2	2	2
9. Использова­ние пакета Матлаб 6,5 для решения оптими­зационных задач		12	15	6
10.Задачи массо­вого обслуживания(СМО)	10	6	6	2
11 .Задачи ими­тации СМО	6	2	2	1
Итого:	56	44	45	25

^ 4.2 .Содержание разделов дисциплины


Введение. Место Системного анализа и категория Принятие решения в человеческой деятельности. Основные направления курса.


^ 4.2.1. Классификация задач системного анализа

Классификация задач с учетом вида модели, наличия информации о случайных фак­торах, состава критериев оптимизации.


^ 4.2.2. Принятие решения по многим критериям

Проблема многокритериальное™ и анализ основных подходов к ее разрешению: ли­нейная свертка, контрольные показатели, главный показатель, метрика в пространстве целе­вых функций, метод последовательных уступок, компромиссы Парето.


^ 4.2.3. Линейное программирование

Каноническая форма задачи оптимизации линейной целевой функции, алгоритм сим­плекс-метода в табличной и матричной форме, его геометрическая интерпретация. Двой­ственность в задачах линейного программирования. Методы решения целочисленных за­дач.


^ 4.2.4. Нелинейное программирование

Необходимые условия оптимальности для нелинейных целевых функций при отсутст­вии ограничений (безусловные задачи оптимизации). Методы решения безусловных за­дач: градиентные, ньютоновские, сопряженных направлений и сопряженных градиентов, переменной метрики и алгоритмы случайного поиска. Выбор длины шага. Сравнение мето­дов.

Задачи условной оптимизации. Необходимые условия оптимальности; теорема Куна-Таккера. Методы решения условных задач: методы, основанные на использовании теоре­мы Куна- Таккера (неопределенных множителей Лагранжа, Билла); методы проекции на­правлений, возможных направлений Зойтендейка, методы, использующие штрафные и барь­ерные функции.


^ 4.2.5. Динамическое программирование

Общая структура алгоритма и использование его для решения экстремальных .за­дач на графах и оптимизации сепарабельных функций


^ 4.2.6. Дискретное программирование

Метод ветвей и границ и его применение для решения задач: о рюкзаке, о назначении, о коммивояжере, о размещении, о покрытии, а также целочисленных задач линейного про­граммирования.


^ 4.2.7. Неформальные методы принятия решений

Классификация и краткое содержание основных подходов: мозговая атака, метод сценариев, методы структуризации и построения дерева целей, метод экспертных оце­нок, методы проведения сложных экспертиз.


^ 4.2.8. Экстремальные задачи на графах и теория расписаний

Задачи сетевого планирования, определение критических путей и резервов времени. Частные и общие задачи теории расписаний. Алгоритмы построения расписаний.


^ 4.2.9. Использование пакета Матлаб 6,5 для решения оптимизационных задач

Рабочая среда пакета: окна, настройка среды, правила вычислений в Командном окне, включая вычисления с векторами, матрицами, отрезками арифметических прогрессий; пра­вила формирования и регистрации в пакете М-файлов вычисляемых функций и процедур;

использование окна справки.

Применение оптимизаторов Оптимизационного инструментария Матлаба - поиск оп­тимальных значений решающих скалярной переменной, вектора и целевой функции и их за­висимости от параметров в задачах линейной, нелинейных безусловной, условной и много­целевой оптимизации с применением оптимизаторов: linprog, fminbnd, fminsearch, quadprog, fmincon, fminimax. Формулы конечно-разностного вычисления в пакете Матлаб первой и второй производных от целевой функции скалярного аргумента, градиента, гессиана и опти­мизационной оболочки от скалярной и векторной целевых функций векторного аргумента, и применение этих объектов в оптимизаторах.

Программирование методов оптимизации в среде Матлаба: циклы for и while, оператор условия if, переключатель switch для обработки цикло-индексированных скаляра, вектора и многомерной матрицы; устранение зацикливания в районе оптимума; приемы отладки М-файлов программ.


^ 4.2.10. Задачи массового обслуживания

Классификация задач и моделей систем массового обслуживания (СМО).

Классификация потоков. Простейший поток и его свойства. Марковские процессы и их применение для анализа СМО. Процесс гибели и размножения и модели простейших СМО. Приоритетные СМО. Немарковские СМО и методы их анализа.


^ 4.2.11. Задачи имитации СМО

Содержание процесса имитации и его основные этапы Построение алгоритмов модели­рования событий, принцип событийного моделирования и примеры его использования. Генераторы случайных чисел и их проверка.

Имитация случайных факторов на ЭВМ: событий, дискретных и непрерывных случайных величин, процессов и потоков.


^ 5. Лабораторный практикум

№ п/п	№ раздела дисциплины	Наименование лабораторных работ
1.	1 тема	Классификация задач системного анализа
2.	2 тема	Принятие решения по многим критериям
3.	3 тема	Линейное программирование
4.	4. тема	Нелинейное программирование
5.	5. тема	Динамическое программирование
6.	6 тема	Дискретное программирование

7.	7 тема	Неформальные методы принятия решений
8.	8 тема	Экстремальные задачи на графах и теория расписаний
9.	9 тема	Использование пакета Матлаб 6,5 для решения оптимизационных задач
10.	10 тема	Задачи массового обслуживания
11.	11 тема	Задачи имитации СМО

^ 6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины


6.1. Рекомендуемая литература

а) основная литература:

1. Ашманов С.А., Тимохов А.В. Теория оптимизации в задачах и упражнениях. М.: Наука, 1991.448 с.
   
2. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. 487 с.
   
3. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1987.336 с.
   
4. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа.1998.- 319 с.
   
5. Бендерская Е.Н., Колесников Д.Н., Пахомова В И. и др. Системный анализ и принятие решений. Учебное пособие. Под ред. Д.Н. Колесникова СПб: СПбГТУ, 2001.206с.
   
6. Бендерская Е.Н., Колесников Д.Н., Пахомова В.И. и др. Моделирование систем с использованием теории массового обслуживания. Под ред. Д.Н. Колесникова СПб: СПбГТУ, 2003. 180с.
   

б) дополнительная литература:

7. Козлов В.Н., Колесников Д.Н., Сиднев А.Г. Решение задач математического программирования. Учебное пособие. СПб.: СПбГТУ, 1992,104с.
   
8. Денисов А. А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления. Л.: Энергоиздат, 1982. 346с.
   
9. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации. Учебное пособие. СПб.: СП6ГТУ, 1998, 96с.
   
10. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1977. 204 с.
    
11. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. 191 с.
    
12. Технические средства освоения дисциплины Персональный компьютер с установленным пакетом Матлаб 6,5.
    

^ 6.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

Раздаваемые материалы (до 2 стр. на 1 час лекционных занятий). Слайды – иллюстрации лекционного материала и материалов практических занятий. Средства иллюстрации материала с использованием программного приложения Power Point.


^ 7. Материально-техническое обеспечение дисциплины


Учебный класс, оснащенный оргтехникой и мультимедиа средствами (проектор, видеомагнитофон и др). Компьютерный класс.


^ 8. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины


По основным разделам программы следует сформировать индивидуальные аналитико-конструктивные или расчетные задания. В 6-м семестре проводится экзамен по материа­лам 5-го и 6-го семестров.


Программа составлена в соответствии с Временными требованиями к минимуму содержания и уровню подготовки дипломированных специалистов по направлению 658200 –Инноватика.


^ Программу составили:

Д.Н. Колесников, д.т.н., профессор кафедры автоматики и вычислительной тех­ники (СПбГПУ),

О. Р. Рыкин, к.т.н., доцент кафедры теоретических основ инноватики (Санкт-Петербургский Государственный политехнический университет),

В.Н. Козлов, д.т.н. профессор (СПбГПУ).


Программа одобрена на заседании учебно-методического совета по направлению 658200 – Инноватика. Протокол № 1 от 01.03.2003 г.


Сопредседатель Совета УМО по университетскому

политехническому образованию Ю.С. Васильев


Председатель УМС по направлению 658200 – Инноватика И.Л. Туккель


Ученый секретарь С.П. Некрасов