Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи»




Скачать 33,36 Kb.
НазваниеРоссийской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи»
страница1/3
Дата03.02.2016
Размер33,36 Kb.
ТипПрограмма
  1   2   3


Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО «уральский государственный технический университет – УПИ»


УТВЕРЖДАЮ

Проректор университета


______________ О.И. Ребрин

“____”___________ 2007 г.


РАБОЧая программа дисциплины


ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Индекс по учебному плану – СД .02


Рекомендована Методическим советом ГОУ ВПО УГТУ-УПИ

для направления 230100 – Информатика и вычислительная техника,
специальности 230102 – Автоматизированные системы обработки
информации и управления


Екатеринбург 2007


Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования направления 230100 «Информатика и вычислительная техника» (регистрационный №4 от 12 января
2005 г.) и учебным планом специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления».


Программу составила:

доцент, канд. техн. наук Черногородова Галина Матвеевна,


Рабочая программа одобрена на заседании кафедры автоматизированных систем управления
“___” ___________ 2007 г., протокол № ___.


Заведующий кафедрой проф., докт. техн. наук ____________ Л.Г. Доросинский


Рабочая программа одобрена на заседании методической комиссии РИ - РТФ
“___” ___________ 2007 г, протокол № ___.




Председатель методической комиссии __________________ Д.В. Астрецов

проф., канд. техн. наук




АННОТАЦИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


Дисциплина посвящена изучению основных принципов принятия решений в условиях определённости, риска и неопределённости. Рассматривается современный математический аппарат исследования операций: методы линейного, дискретного, нелинейного и динамического программирования. Изучаются проблемы принятия решений в задачах многокритериальной оптимизации и при нечёткой исходной информации.


  1. Цели и задачи дисциплины


Целью дисциплины является изучение основ теории принятия решений, а также конкретных моделей, встречающихся и используемых в разработках современных систем автоматизации.

  1. Требования к уровню освоения дисциплины


В результате изучения дисциплины студенты должны:

    1. Знать

состояние предмета, его методологию, значение для практики, перспективы развития.

    1. Уметь

  • поставить задачу исследования в виде оптимизационной модели, выбрать метод её решения и определить критерии выбора альтернатив.

  • применить математические методы и вычислительные средства для получения искомых результатов, проанализировать полученные результаты;

2.3 Владеть

  • методами принятия решений в условиях определенности, неопределенности и в конфликтных ситуациях;

  • методами принятия решений в задачах многокритериальной оптимизации;

  • прикладным и вычислительным аспектами принятия решений и оптимизации, связанными с разработкой компьютерных алгоритмов и вопросами их практического применения.


Дисциплина является базовой и обеспечивает комплексную подготовку студентов по различным разделам теории и практики поиска оптимальных системотехнических и управленческих решений. Дисциплина связана с предшествующими ей дисциплинами: об­щим курсом математики, “Информационные технологии”, “Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы”, а также с последующими дисциплинами “Методы оптимизации и нелинейное программирование”, “Моделирование систем”, “Теоретические основы автоматизированного управления” и др.


  1. Объем дисциплины и виды учебной работы

3.1 Система учета трудоемкости в академических часах

Виды учебной работы с разбивкой объема работы по часам и семестрам для существующих форм обучения приведены в табл. 3.1

Таблица 3.1 — Виды учебной работы для очной формы обучения


Виды учебной работы

Часы

Семестры

5

6

Общая трудоёмкость

170

136

34

Аудиторные занятия

85

85




Лекции (Л)

51

51




Практические занятия (ПЗ)

17

17




Лабораторные работы (ЛР)

17

17






Продолжение таблицы 3.1

Виды учебной работы

Часы

Семестры

5

6

Самостоятельная работа

студентов (СРС)

85

51

34

Курсовой проект

34




34

Домашние работы (2 работы)

12

12




Подготовка к лекциям

20

20




Подготовка к упражнениям

7

7




Подготовка к лабор. работам

5

5




Подготовка к контрольной работе

2

2




Подготовка к коллоквиуму

2

2




Другие виды работ

3

3




Вид итогового контроля




экзамен

Защита курс пр.


Таблица 3.1 — Виды учебной работы для дистанционной технологии очной формы обучения


Виды учебной работы

Часы

Семестры

6

7

Общая трудоёмкость

170

126

44

Аудиторные занятия

85

75

10

Лекции (Л)

8

8

-

Практические занятия (ПЗ)

18

8

10

Лабораторные работы (ЛР)

20

20

-

Дистанционная составляющая

39

39

-

Самостоятельная работа

студентов (СРС)


85


44


41

Курсовой проект

34

-

34

Домашние работы (2 работы)

12

12

-

Подготовка к коллоквиуму

2

2

-

Другие виды работ

37

30

7

Вид итогового контроля




экзамен

Защита курс пр.



4 Содержание дисциплины

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий

Перечень разделов дисциплины с указанием трудоемкости их освоения, в академических часах, по видам учебной работы с учетом существующих форм освоения приведен в табл. 4.1.


Таблица 4.1 - Перечень разделов дисциплины




№ п/п



Наименование

раздела дисциплины

Лекции,

час

ПЗ

час

ЛР

час


Вид КМ

Всего часов на раздел

Очная форма

Дистанц. форма

Очная форма

Дистанц. форма

Очная форма

Дистанц. форма

Очная форма

Дистанц. форма

1

1. Введение

2






















2

2

2. Общая методология теории принятия решений

4

2

2

2













9

3


3. Линейное программирование (ЛП).

3.1. Общая задача ЛП


4


2


7


2


4


4








20

4

3.2. Двойственность в линейном программировании

4

2

4

2







ДР1

ДР1

16

5


4. Специальные задачи и методы линейного программирования.

4.1. Транспортная задача ЛП


4





2





4


4








12

6

4.2. Задача о назначениях

2




2

2







КР




8

7


5. Дискретное программирование.

5.1. Метод отсекающих плоскостей. Алгоритмы Гомори


4








2








ДР2


ДР2


13

8

5.2. Метод ветвей и границ

4










4

4







11

9


6. Элементы нелинейного программирования.

6.1. Общие вопросы нелинейного программирования


4


2




















7

10

6.2. Метод множителей Лагранжа для задачи условной оптимизации

4







2




4







6

11

6.3. Задача нелинейного программирования при ограничениях-неравенствах

2







2













5

12

6.4. Квадратичное программирование

2







2

3

4







7

13

6.5. Динамическое программирование

2







2

2




Кол

Кол

8

14

7. Принятие решений в задачах многокритериальной оптимизации

4






















6

15

8. Принятие решений при нечёткой исходной информации

4






















5




Заключение

1






















1




Всего часов

51

8

17

18

17

20







136*


* - указано число часов без учёта курсового проекта.

4.2 Содержание разделов дисциплины

4.2.1 Введение


Ускорение научно-технического прогресса – важнейшее условие развития общества. Роль системного анализа и теории принятия решений для за­дач автоматизации планирования, проектирования, управления организационными системами. Изучаемая дисциплина как связующее звено между дисциплинами фундаментальной и специальной подготовки студентов. История развития и современные достижения теории принятия решений и исследования операций.

4.2.2 Общая методология теории принятия решений


Основные понятия исследования операций и системного анализа. Методологические основы теории принятия решений. Задачи выбора решений, отношения, функции выбора, функции полезности, критерии. Классификация операционных моделей: линейные и нелинейные, непрерывные и дискретные, детерминированные и вероятностные, игровые модели, модели с полной и неполной информацией, одно- и многокритериальные модели. Этапы операционного исследования. Принципы принятия решений в задачах ИСО. Многокритериальные задачи. Детерминированные и стохастические задачи. Принятие решений в условиях неопределенности и в конфликтных ситуациях. Анализ поведения систем. Прикладные аспекты исследования операций. Типичные классы задач.

4.2.3 Линейное программирование


Постановка задачи линейного программирования (ЛП) и исследование её структуры. Примеры задач ЛП. Общая задача линейного программирования

Различные эквивалентные формы записи и свойства ЗЛП. Геометрическая интерпретация ЗЛП. Симплекс-метод. Опорное решение и базис опорного решения. Основные формулы для симплекс-метода. Критерий оптимальности опорного решения, признак неограниченности целевой функции. Теорема о возможности улучшения опорного решения. Алгоритм симплекс-метода (метод последовательного улучшения плана). Симплекс-таблицы. Методы отыскания исходного базиса. Метод искусственного базиса. М-метод. Модифицированный симплекс-алгоритм.

Двойственность в линейном программировании. Определение двойственности, сопряжённого базиса и псевдоплана. Основные теоремы двойственности. Функция Лагранжа для задачи ЛП. Связь между переменными двойственной задачи и функцией Лагранжа. Двойственный симплекс-метод (метод последовательного уточнения оценок). Критерий оптимальности псевдоплана. Теорема об улучшении псевдоплана. Теорема о недопустимости ЗЛП. Алгоритм двойственного симплекс-метода. Анализ модели на чувствительность.

4.2.4 Специальные задачи и методы линейного программирования


Транспортная задача ЛП. Постановка и свойства транспортной задачи. Способы нахождения исходного опорного решения задачи: метод северо-западного угла и метод минимального элемента. Метод потенциалов решения транспортной задачи. Модифицированный симплекс-алгоритм. Алгоритм метода потенциалов. Пример.

Задача о назначениях. Постановка и особенности задачи о назначениях. Венгерский алгоритм решения за­дачи. Пример.

4.2.5 Дискретное программирование


Линейные целочисленные задачи. Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности. Метод отсекающих плоскостей. Теоретические основы методов отсечения. Алгоритм Р. Гомори для решения полностью целочисленных задач. Построение правильного отсечения. Алгоритм Р. Гомори для решения частично целочисленных задач.

Метод ветвей и границ применительно к задаче линейного целочисленного программирования. Метод ветвей и границ применительно к задаче “коммивояжёра”.

4.2.6 Элементы нелинейного программирования


Общие вопросы нелинейного программирования. Постановка задач оптимизации. Понятия локального и глобального минимума. Задачи условной и безусловной оптимизации. Геометрическая интерпретация задач нелинейного программирования (ЗНП). Линии (поверх­нос­ти) равного уровня. Классический метод определения условного экстремума. Определение множества стационарных точек функции f(x), xD. Теорема о достижении в точке x0D локального минимума (максимума) функции f(x). Необходимые и достаточные условия существования относительного минимума (максимума) функции f(x) во внутренней точке x0D. Примеры.

Метод множителей Лагранжа для задачи условной оптимизации. Функция Лагранжа для задачи с ограничениями типа равенств. Введение неопределённых множителей Лагранжа. Необходимые и достаточные условия существования локального экстремума.

Теорема Куна - Таккера для ЗНП в общем случае ограничений – неравенств. Условие дополняющей нежёсткости. Примеры.

Задача нелинейного программирования при ограничениях-неравенствах.

Седловая точка и задача НП. Применение теоремы Куна-Таккера для задачи вогнутого программирования.

Квадратичное программирование

Динамическое программирование. Теория Р. Беллмана для многошаговых процессов. Принцип оптимальности Беллмана. Общая схема метода. Задача о золотых приисках (модель управления ресурсами с выпуклой функцией затрат).

4.2.7 Принятие решений в задачах многокритериальной
оптимизации


Постановка и свойства многокритериальной задачи принятия решений. Принятие решений при векторном критерии оптимизации. Парето-оптимальность. Поиск компромиссных решений. Многокритериальные задачи линейного программирования.

4.2.8 Принятие решений при нечёткой исходной информации


Нечёткие множества и операции над ними. Нечёткие отношения и их свойства. Принятие решений при нечётком отношении предпочтения на множестве альтернатив.

4.2.9 Заключение


Тенденции и перспективы развития теории принятия решений. Возрастающая роль вычислительной техники в задачах исследования операций. Новые области автоматизированного управления, робототехники, охраны окружающей среды.


5 Лабораторный практикум

Наименования лабораторных работ с указанием разделов дисциплины, к которым они относятся, приведены в табл. 5.1.

Таблица 5.1. Распределение лабораторных работ по разделам дисциплины


Номер

раздела

Наименование лабораторной работы

4.2.3

Анализ ЗЛП на чувствительность

4.2.4

Транспортная задача. Метод потенциалов.

4.2.5

Метод ветвей и границ применительно к задаче “коммивояжёра”

4.2.6

Динамическое программирование. Задача загрузки самолёта.

4.2.6

Задача квадратичного программирования


6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины


6.1. Рекомендуемая литература

6.1.1. Основная литература

  1. Аттетков А.В. Методы оптимизации: учеб. для вузов / А.В. Аттетков, С.В. Галкин, В.С. Зарубин. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. 440 с.

  2. Волков И.К. Исследование операций: учеб. для вузов / И.К. Волков, Е.А. Загоруйко. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 440 с.

  3. Катулев А.Н. Математические методы в системах поддержки принятия решений / А.Н. Катулев, Н.А. Северцев. М: Высшая школа. 2005. 311 с.

  4. Черногородова Г.М. Методы оптимизации. Нелинейное программирование: учебное пособие / Г.М. Черногородова. Екатеринбург: Изд-во УГТУ - УПИ, 2007. 113 с.

  5. Черногородова Г.М. Теория принятия решений: учеб. пособие / Г.М. Черногородова. Екатерин­бург: Изд-во УГТУ-УПИ, 2006. 183 с.

  6. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений/ И.Г. Черноруцкий. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 416 с


6.1.2. Дополнительная литература

  1. Еремин И.И. Теория линейной оптимизации / И.И. Еремин. РАН. Урал. отд-ние. Ин-т математики и механики: Екатеринбург, 1999. 312 с.

  2. Зайченко Ю.П. Исследование операций: сборник задач / Ю.П. Зайченко, С.А. Шумилова. Киев: Высш. шк., 1990. 239 с.

  3. Кононенко А.Ф. Принятие решений в условиях неопределённости / А.Ф. Кононенко. М.: Наука, 1991. 196 с.

  4. Таха Х.А. Введение в исследование операций / Хемди А. Таха. М.: Вильямс, 2005. 901 с.

  5. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997. 590 с.

6.1.3. Методические разработки кафедры

  1. Теория принятия решений. Линейное и целочисленное программирование: методические указания к домашним заданиям / сост. Г.М. Черногородова. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005. 41 с.

  2. Специальные задачи линейного программирования. Динамическое программирование: методические указания к домашним заданиям по курсу “Теория принятия решений” /сост. Г.М. Черногородова. Екатеринбург: Изд-во УГТУ-УПИ, 2000. 19 с.

  3. Теория принятия решений: методические указания к лабораторному практикуму /сост. Г.М. Черногородова. Екатерин­бург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005.
    49 с.

  4. Теория принятия решений: методические указания к курсовому проекту / сост. Г.М. Черногородова. Екатерин­бург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005. 50 с.


6.2 Средства обеспечения освоения дисциплины

6.2.1 Перечень средств обеспечения

  • раздаточный материал для изучения лекционного материала;

  • учебный материал в электронном виде (конспекты лекций, методические указания по лабораторному практикуму, по курсовому проектированию, по выполнению домашних заданий);

  • презентации лекционного курса;

  • тестовые задания для контроля знаний.

6.2.2 Программно-информационное обеспечение дисциплины

  • ОС Windows NT, XP и др;

  • пакет Ms. Office 2003;

  • комплекс программ по линейному и целочисленному программированию и файлы заданий;

  • пакет MATLAB 7.0.


7 Материально-техническое обеспечение дисциплины

7.1 Общие требования


Лекционный материал должен изучаться в специализированной аудитории, оснащенной:

  • современным компьютером, подключенным к серверу кафедры;

  • проектором с видеотерминала персонального компьютера на настенный экран.


7.2. Сведения об оснащенности дисциплины специализированным и лабораторным оборудованием

Лабораторные работы должны выполняться в специализированных классах, оснащенных современными персональными компьютерами и программным обеспечением в соответствии с тематикой изучаемого материала; число рабочих мест в компьютерных классах должно быть таким, чтобы обеспечивалась индивидуальная работа студента на отдельном персональном компьютере.


  1. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
  1   2   3

Похожие:

Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconОбразовательная программа федеральное агентство по образованию
Гоу впо «Уральский государственный технический университет – упи имени первого президента России Б. Н. Ельцина»
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconРоссийской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «Уральский государственный технический университет упи» утверждаю
Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования 230000 «информатика и вычислительная техника» и...
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconРоссийской Федерации Федеральное агентство по образованию Саратовский государственный технический университет
«Физические и химические методы исследования поверхности металлов и твердых тел»
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconРоссийской Федерации Федеральное агентство по образованию Саратовский государственный технический университет
Определение геометрических параметров шарнирного многозвенника. Построение плана положений механизма
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconРоссийской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «Тобольский государственный педагогический институт Имени Д. И. Менделеева»
Проектирование социально-педагогической деятельности в образовательных учреждениях
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconГоу впо «Уральский государственный технический университет упи имени первого Президента России Б. Н. Ельцина» утверждаю
Гоу впо «Уральский государственный технический университет – упи имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconМинистерство образования и науки РФ федеральное агентство по образованию РФ гоу впо «Московский физико-технический институт (Государственный университет)»
Последовательное теоретическое описание построено на основе общей теории относительности и квантовой теории поля и доведено до сравнения...
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconРоссийской Федерации Федеральное агентство по образованию Саратовский государственный технический университет
Цель работы: практическое ознакомление с основными типами сверл и приобретение навыков контроля их геометрических и конструк­тивных...
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconФедеральное агентство по образованию гоу впо «алтайский государственный университет»
...
Российской Федерации Федеральное агентство по образованию гоу впо «у ральский государственный технический университет упи» iconБ. Н. Ельцина Кафедра «Технология машиностроения»
Гоу впо «Уральский государственный технический университет – упи» имени первого Президента России
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib2.znate.ru 2012
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница