Выдержка из текста работы
|
Министерство образования и науки Российской Федерации Саратовский государственный технический университет Кафедра “ Электроснабжение промышленных предприятий ” РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине М1.1.Х2 «Методы оптимизации» очного обучения по направлению: 230100.62 «Информатика и вычислительная техника» Квалификация (степень) — магистр
Форма обучения – дневная Лекций- 14 ч Коллоквиумы- 4 ч Практические занятия – 18 ч СРС – 72 ч Зачет 1 семестр Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры СТ 30 августа 2011 года, протокол № 1 Зав. кафедрой проф. Большаков А.А.
Рабочая программа утверждена на заседании УМКН направления «Информатика и вычислительная техника» 30 августа 2011 года, протокол № 1
Допущено к образовательной деятельности
Председатель УМКС/УМКН _______/ Большаков А.А./
Саратов, 2011 |
1. Цели и задачи дисциплины, ее место в учебном процессе:
2.1 Цель преподавания дисциплины
Целью преподавания дисциплины является подготовка специалиста высокой квалификации, способного выполнять все задачи, связанные решением задач управления и планирования в больших и сложных системах, типичными математическими моделями оптимизации и методами их решения, приобретение ими навыков постановки и решения конкретных задач, встречающихся в практике анализа и синтеза систем.
2.2. Задачи изучения дисциплины
В результате изучения дисциплины студент должен владеть основными методами оптимизации систем, уметь переходить от постановки задачи к ее математической модели, определять класс, к которому относится данная задача и находить эффективные методы ее решения. Освоение дисциплины должно способствовать развитию у студента следующих общекультурных (ОК) и профессиональных компетенций (ПК):
способности совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК- 1);
способности к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК- 2);
способности применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);
способности выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5).
2.3. Перечень дисциплин, усвоение которых студентами
необходимо для изучения данной дисциплины
Предполагается, что студент освоил классические разделы математического анализа, такие как дифференциальное и интегральное исчисления, решение линейных дифференциальных уравнений, функции комплексного переменного. Студент должен быть знаком с элементами теории матриц, теории множеств, векторного исчисления, рядов и интегралов Фурье, численных методов решения систем линейных и нелинейных уравнений и реализацией этих методов на ЭВМ.
Студент должен также хорошо владеть технологией создания программного обеспечения на языке высокого уровня.
Содержание лекционного курса (14 часов)
|
Всего часов |
№ лекции |
Тема лекции. Вопросы, отрабатываемые на лекции |
|
2 |
1 |
Введение. Понятие о шкалах. Виды оптимизации |
|
2 |
2 |
Понятие критерия. Методы прямого поиска оптимума при отсутствии ограничений. Градиентные методы. |
|
2 |
3 |
Оптимизация при наличии ограничений. Модифици- рованный метод Хука-Дживса, метод штрафных функций. |
|
2 |
4 |
Многокритериальная оптимизация. Множество Парето. Методы компромисса. |
|
2 |
5 |
Понятие об оптимальном управлении. Методы вариацион- ного исчисления. Принцип максимума Понтрягина. Принцип оптимальности. Синтез регуляторов. |
|
2 |
6 |
Оптимизация в слабых шкалах. Бинарные отношения. Метод функции выбора. Индикаторы. |
|
2 |
7 |
Оптимизация в условиях неопределенности. Игры с «природой». Методы теории нечеткости. |
Темы коллоквиумов
|
1 |
Методы одномерной однокритериальной оптимизация при отсутствии ограничений |
|
2 |
Методы прямого поиска оптимума для функций многих переменных |
|
3 |
Градиентные методы поиска оптимума для функций многих переменных
|
|
4 |
Оптимизация при наличии ограничений. Непрерывные и дискретные задачи |
|
5 |
Методы компромисса при многокритериальной оптимизации |
|
6 |
Эволюционные методы поиска оптимума |
|
7 |
Методы нечеткого математического программирования |
|
8 |
Методы, основанные на теории нечетких бинарных отношений |
|
9 |
Динамическое программирование при нечетко заданных критериях и ограничениях |
|
10 |
Нечеткая мера ценностей критериев. Интеграл Сугено |
Темы практических занятий
|
№ |
Всего часов |
Вопросы, отрабатываемые на занятии |
|
1 |
2 |
Классические методы определения условного экстремума. Метод множителей Лагранжа |
|
2 |
2 |
Принцип оптимальности. Функциональное уравнение Беллмана. |
|
3 |
2 |
Схемы компромисса при решении многокритериальных задач |
|
4 |
2 |
Метод ветвей и границ решения дискретных задач |
|
5 |
2 |
Изучение методов оптимизации в условиях стохастической неопределенности |
|
6 |
2 |
Методы решения задач нечеткого математического программирования |
|
7 |
2 |
Методы нечеткой арифметики в теории оптимизации |
|
8 |
2 |
Методы оптимизации на основе теории нечетких отношений |
|
9 |
2 |
Динамические модели нечеткого математического программирования |
Распределение времени на самостоятельную работу учащихся
|
Всего часов- 72 |
Вопросы, отрабатываемые при самостоятельной работе |
|
3 |
Введение. Понятие о шкалах. Виды оптимизации |
|
7 |
Понятие критерия. Методы прямого поиска оптимума при отсутствии ограничений. Градиентные методы. |
|
10 |
Оптимизация при наличии ограничений. Модифици- рованный метод Хука-Дживса, метод штрафных функций. |
|
10 |
Многокритериальная оптимизация. Множество Парето. Методы компромисса. |
|
12 |
Понятие об оптимальном управлении. Методы вариацион- ного исчисления. Принцип максимума Понтрягина. Принцип оптимальности. Синтез регуляторов. |
|
10 |
Оптимизация в слабых шкалах. Бинарные отношения. Метод функции выбора. Индикаторы. |
|
20 |
Оптимизация в условиях неопределенности. Игры с «природой». Методы теории нечеткости. |
Основная литература
- Ларин Р.М., Плясунов А.В., Пяткин А.В. Методы оптимизации. Примеры и задачи: Учебное пособие. — Новосибирск: Новосибирский государственный университет, 2003. — 120 с.
- Аттетков А. В., Галкин С. В., Зарубин В. С. Методы оптимизации. МГТУ им. Н. Э. Баумана.- 2003. 441с
- Методы оптимизации. Учебное пособие / Н. И. Глебов, Ю. А. Кочетов, А., В. Плясунов. Новосибирск: Новосибирский государственный университет, 2000. 105 с.
- Костин В.Н. Оптимизационные задачи электроэнергетики: Учеб. пособие. — СПб.: СЗТУ, 2006 — 120 с.
Дополнительная литература
- Кузин Л.Т. Основы кибернетики.- Т.1. М.: Энергия, 1973.
- Вентцель Е.С. Исследование операций. -М.: Советское радио,
1972, 552 с.
3. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /Под ред. Д.А. Поспелова.- М.: Наука, 1986.- 312 с
4. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высш. шк.,
1989.-263 с.
5. Вагнер Г. Исследование операций. -М.: Мир, 1972-1973. Т.1-3.
6. Теория прогнозирования и принятия решений. Под ред. С.А. Саркисяна.
М.: Высш. шк.,1977.
7. Зайченко Ю.П. Исследование операций. — К.: Выща шк., 1988.-
552 стр.
Программу составил профессор каф. СТ Митяшин Н.П.
