Рабочая программа по дисциплине теория принятия решений для специальности 23 01 02 Автоматизированные системы обработки информации и управления

Скачать 184.4 Kb.

Название	Рабочая программа по дисциплине теория принятия решений для специальности 23 01 02 Автоматизированные системы обработки информации и управления
Дата публикации	27.12.2013
Размер	184.4 Kb.
Тип	Рабочая программа

referatdb.ru > Информатика > Рабочая программа

Министерство образования Республики Беларусь

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Государственное учреждение высшего профессионального образования

«Белорусско-Российский университет»

«Утверждаю»

Проректор по учебной работе

__________А.А. Катькало

«___»_______ 2007 г.

^ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по дисциплине ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
для специальности 23 01 02 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления
Факультет Электротехнический

Кафедра АСУ

	^ По дневной форме обучения
Курс	3
Семестр	5
Лекции	34
Лабораторные занятия	50
Контрольная работа
Курсовая работа	5
Экзамен	5
Самостоятельная работа	86
Всего	170

Могилев 2007

Рабочая программа составлена в соответствии с государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования для подготовки дипломированных специалистов по направлению 65 46 00 «Информатика и вычислительная техника» для специальности 22 02 00 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления», рег. номер 224-тех / дс от 27.03.2000 и рабочим учебным планом от 30.08.2004 г.

Рабочая программа составлена канд. техн. наук, заведующим кафедры «Автоматизированные системы управления» С.К.Крутолевичем.

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры «АСУ»

«21» мая 2007г., протокол № 9.

Зав. кафедрой «АСУ» ________________ С.К.Крутолевич

Рабочая программа утверждена на Совете

электротехнического факультета «____»___________200__г., протокол № ____.

Председатель Совета

электротехнического факультета _________________ А.С. Коваль

Рабочая программа согласована:

Зав. кафедрой «АСУ» ___________________ С.К. Крутолевич

Зав. научно-библиографическим

отделом ___________________ Л.А. Астекалова

Начальник учебно-методического

отдела ___________________ А.Ю. Скриган

^ 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ЕЕ МЕСТО В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ

1.1. Цель преподавания дисциплины
Целью преподавания дисциплины «Теория принятия решений » является изучение современной методологии, постановки и решения сложных системных задач как оптимизационных.

^ 1.2. Задачи изучения дисциплины
Студент, изучивший дисциплину, должен знать:

-принципы организации компьютерных систем поддержки принятия решений;

- математические основы компьютерных технологий принятия решений;

- методы, алгоритмы и программные средства поддержки процессов принятия решений;

- современные информационные технологиях принятия решений в технике, бизнесе, экономике и управленческой деятельности

Студент, изучивший дисциплину, должен уметь:

- проектировать компьютерные системы поддержки принятия решений;

- владеть программными средствами поддержки процессов принятия решений.

^ 1.3. Перечень дисциплин с указанием разделов (тем), усвоение которых студентами необходимо для изучения данной дисциплины

Программирование на языке высокого уровня—все разделы
Теория вероятности и математическая статистика—законы распределения случайных величин
Математическая логика и теория алгоритмов.— математическая логика .
Системный анализ и исследование операций —методы оптимизации.

^ 2. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
2.1. График учебного процесса, распределение рейтинг-баллов по учебным модулям и видам занятий

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21
Модуль	1								ПРК 18/30	2							ПРК 18/30		ИРК 15/40
Блок	1			2		3				3		4
Лекции, баллы min/max								КР 3/5								КР 3/5
Лаб.зан., баллы min/max		ЗЛР 3/5	ЗЛР 3/5		ЗЛР 3/5	ЗЛР 3/5	ЗЛР 3/5				ЗЛР 3/5	ЗЛР 3/5	ЗЛР 3/5	ЗЛР 3/5	ЗЛР 3/5
Практ.зан., баллы min/max
Курсовая работа, баллы min/max	Выполнение курсовой работы 36/60 Защита курсовой работы (в соответствии с графиком кафедры/деканата) 15/40

Итоговая оценка определяется как сумма текущего и рубежного (итогового) рейтинг-контроля и соответствует баллам:

Оценка	Отлично	Хорошо	Удовлетворительно	Неудовлетворительно
Баллы	85-100	68-84	51-67	0-50

^ 2.2. Наименование тем лекционных и лабораторных занятий, объем в часах.

	№ недели	Лекции			Лабораторные занятия		Самостоятельная работа
№ блокаи	№ недели	Тема. Основные вопросы		Часы	Тема	Часы	Самостоятельная работа
Модуль 1
1	1	Введение. Теория принятия решений как научная дисциплина Цель и задачи дисциплины, её роль и место в современном обществе; учебная литература. ^ Тема 1 Концептуальные и математические основы компьютерных технологий принятия решений. Инженерные знания и программные средства искусственного интеллекта. Общие сведения о моделях представления знаний. Декларативные и процедурные формы представления знаний. Логические модели представления знаний, вероятностные и статистические модели, регрессионные модели, модели на основе имитационного моделирования, представление лингвистических знаний. Нейронные сети.		2	Л.р.№1 Выявление факторов влияющих на принятие решения. Составление объектной модели поля знаний Разработка структуры базы фактов.	4	5
	2	^ Тема 2 Методы, алгоритмы и процедуры экспертного анализа при решении структурированных задач. Логические модели представления знаний. Исчисление высказываний. Исчисление высказываний. Логические операции в исчислении высказываний. Пропозициональная форма исчисления высказываний		2		2	5
	3	Основные свойства логических операций в исчислении высказываний. Правила образования тавтологий и противоречий. Классификация и общая характеристика методов экспертного анализа. Предикаты и логические функции. Кванторы и связанные переменные. Терм и элементарная формула. Интерпретации формул. Общезначимость, равносильность и невыполнимость формул Семантические сети Лингвистические отношения в семантических сетях. Квантифицированные отношения. Фреймы для представления знаний		2	Л.р. № 2 СППР на основе алгебры логики.	4	5
2	4	^ Тема 3 Методы, алгоритмы и процедуры экспертного анализа при решении неструктурированных задач. Выбор рационального варианта на основе процедур экспертного анализа. Продукционная модель представления знаний. Продукция—сопоставление фактов. Представление лингвистических знаний		2	Л.р. № 3 Разработка СППР на основе имитационного моделирования.	2	5
2	5	Основы теории грамматик Хомского.Основные типы грамматик. Грамматика типа 0, грамматика типа 1, грамматика типа 2, грамматика типа 3. Неукорачивающие грамматики, грамматика непосредственно-составляющих. Трансформационная грамматика.		2		4	5
3	6	^ Тема 4 Методы, алгоритмы и процедуры оптимизации при решении задач. Поиск решений в пространстве состояний. Алгоритм полного перебора. Алгоритм равных цен. Алгоритм перебора в глубину. Алгоритм упорядоченного перебора		2	Л.р. № 7 Формирование базы знаний на основе законов распределения случайных величин.	2	5
	7	Поиск решений при сведении задач к подзадачам. Алгоритм полного перебора. Эвристические методы поиска (перебора).		2		2	5
	8	Метод решения задач, основанный на доказательстве теорем. Тождественные преобразования. Функция Сколема. Универсум Эрбрана. Принцип резолюции Применение методов доказательства теоремы к решению задачи.		2	Л.р. № 5 Разработка СППР по оценке работоспособности оборудования.	4	5
	9	Методологические основы систем принятия решений. Оптимальное управление. Необходимые условия для применения оптимизационных методов. Структура оптимизационных задач. Функции выбора. Функции полезности.		2		2	5
	Модуль 2
	10	^ Тема 4 Методы анализа и принятия решений в сложных системах с неполной информацией. Принятие решений в стохастических задачах. Случайные события. Классическое, геометрическое и статистическое определение вероятности. Элементы теории множеств. Операции, которые производят над множествами. Множества и события. Теоремы сложения и умножения вероятностей. формула Байеса. Формула полной вероятности. Принцип практической уверенности.	2		Л.р. № 6 Разработка СППР по диагностике оборудования.	2	5
	11	Принятие решений на основе анализа статистических моделей Случайные величины. Способы задания случайных величин. Функции распределения. Плотность распределения. Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал. Моменты, числовые характеристики и квантили случайной величины.	2		Л.р. № 6 Разработка СППР по диагностике оборудования.	2	5
4	12	Нормальный закон распределения. Обработка и анализ статистических данных. Оценки математического ожидания. Оценки дисперсии и среднего квадратичного отклонения. Оценки медианы. Оценки коэффициента вариации. Способы математического описания характеристик надежности. Анализ и оптимизация решений на основе регрессионных моделей	2		Л.р. № 7 Оценка адекватности математических моделей	4	5
	13	Общая характеристика и классификация регрессионных моделей. Классификация регрессионных моделей. Выбор вида регрессионной модели. Коэффициент корреляции. Критерий Стьюдента. Построение и проверка линейных регрессионных моделей с одной входной переменной. Критерий Фишера. Построение и проверка модели с использованием табличного процессора Excel.	2		Л.р. № 8 Формирование базы знаний на основе линейной регрессионной моделию	4	5
	14	Применение линейной регрессионной модели с одной входной переменной. Интерпретация модели. Прогнозирование значения выходной переменной при заданном значении входной переменной. Определение значения входной переменной для получения заданного значения выходной переменной. Линейные регрессионные модели с несколькими входными переменными. Нелинейные регрессионные модели. Алгоритм построения нелинейной регрессионной функции	2		Л.р. №9 Разработка СППР на основе уравнения регрессии.	2	5
	15	^ Тема 5 Компьютерные технологии принятия решений в системах обработки информации и управления. Классификация подходов к управлению и технологии принятия управленческих решений. Системы поддержки принятия решений на основе: исчисления предикатов, статистических закономерностей, имитационного моделирования, нейронных сетей. Имитационная модель, как основа системы поддержки принятия решений.	2		Л.р. №9 Разработка СППР на основе уравнения регрессии.	4	5
	16	Нейронные сети, основные понятия. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Холфилда, с обратным распространением. Способы реализации нейронных сетей.	2		Л.р. №10 Разработка СППР на основе нейронных сетей	2	5
	17	Прогнозирование на основе нейронных сетей. Заключение Перспективы развития систем принятия решений	2		Л.р. №10 Разработка СППР на основе нейронных сетей	4	6
Итого за семестр			34			50	86

^ 2.3. Курсовой проект (работа), его характеристика

В ходе выполнения курсового проекта студентом должна быть спроектирована и реализована система принятия решений в заданной предметной области. Курсовой проект состоит из пояснительной записки и графического материала в объёме двух листов формата А1. В процессе выполнения курсового проекта студенты закрепляют знания, полученные в ходе изучения дисциплины. Язык программирования—VisualProlog.
Содержание курсовой работы включает три части:

1) теоретическая – обзор по теме проектирования, разработка информационной модели базы знаний, формирование механизма отклика, постановка задач, обоснование принятого решения;

2) практическая - исследование и оптимизация параметров по теме курсовой работы, формирование базы фактов и базы знаний;

3) проектная – разработка программного обеспечения для СППР, выполнение чертежей, оформление курсовой работы.

Примерная тематика курсовых работ представлена в приложении 1
Разбивка этапов курсовой работы, определение количества минимальных и максимальных баллов за каждый из них производится преподавателем. Примерный перечень этапов выполнения курсовой работы и количества баллов за каждый из них представлен в таблице.

№	Этап выполнения	Минимум	Максимум
1	Теоретические исследования проблемы, постановка задачи	9	15
2	Практические исследования	9	15
3	Разработка программного обеспечения	9	15
4	Проектирование, разработка эскизов, чертежей	6	10
5	Оформление пояснительной записки	3	5
	^ Итого за выполнение курсовой работы	36	60
	Защита курсовой работы	15	40

Итоговая оценка курсовой работы представляет собой сумму баллов за выполнение и защиту курсовой работы и выставляется в соответствии с приведенной шкалой:

по пятибалльной системе:

Оценка	Отлично	Хорошо	Удовлетворительно	Неудовлетворительно
Баллы	85-100	68-84	51-67	0-50

^ 4 УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
4.1 Основная литература:
1. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения.: Учебник. –М.:Дело.2002 (5 экз.)

2. Информационные технологии управления: Учеб. пособие /Под. ред. Титоренко Г.А.- М.:ЮНИТИ, 2003 (5 экз.)
^ 4.2 Дополнительная литература:
1 Э. Мушик, П.Мюллер Методы принятия технических решений. М. Мир.1990 (4 экз.)

2. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: Управленческие решения: Учебник.-М. ИНФРА-М, 2002 (2 экз.)

3. Евгеньев Г.Б. Систематология инженерных знаний: Учебн. пособие для вузов М.: МГТУ им. Баумана, 2001 (2 экз.)
4.3 Перечень наглядных и других пособий, методических указаний по проведению конкретных видов учебных занятий, а также методических материалов к используемым в учебном процессе техническим средствам
^ 4.3.1 Методические указания
1. Крутолевич С.К. , Щербо Н.М. Теория принятия решений. Конспект лекций. Могилев: 2005 г.-76с.(электронный вариант.)

2. . Крутолевич С.К. , Щербо Н.М Теория принятия решений. Лабораторный практикум Могилев: 2005 г.-54с.(электронный вариант.)

2. . Крутолевич С.К. , Щербо Н.М Теория принятия решений. Методические указания к выполнению курсовой работы. Могилев: 2005 г.-14с.(электронный вариант.)
Приложение 1

Примерная тематика курсового проектирования
1.Разработка системы поддержки принятия решений на основе алгебры-логики.

2. Разработка системы поддержки принятия решений на основе исчисления предикатов.

3. Разработка системы поддержки принятия решений на основе семантических сетей

4. Разработка системы поддержки принятия решений на основе определения вероятностей.

5. Разработка системы поддержки принятия решений на основе законов распределения случайных величин.

6. Разработка системы поддержки принятия решений на основе регрессионных моделей.

7. Разработка системы поддержки принятия решений на основе классических критериев.

8. Разработка системы поддержки принятия решений на основе нейронных сетей.

9. Разработка системы поддержки принятия решений на основе имитационного моделирования

Рабочая программа по дисциплине базы и банки данных для специальности... Рабочая программа составлена в соответствии с типовой учебной программой по дисциплине «Базы и банки данных» по специальности 1-53 01 02...	Рабочая программа по дисциплине «Экспертные системы» для специальности... «Экспертные системы» для специальности 1-53 01 02 Автоматизированные системы обработки информации
Программа по дисциплине обязательного компонента для специальности... Учебная программа дисциплины обязательного компонента составлена в соответствии с требованиями образовательного стандарта Республики...	Рабочая программа по дисциплине Компьютерная графика для специальности... Компьютерная графика для специальности 1-53 01 02 Автоматизированные системы обработки информации
«Автоматизированные системы обработки информации» (асои) «Автоматизированные системы обработки и отображения информации», «Системный анализ, принятие решений и управление» и «Интернет технологии»....	Программа дисциплины обязательного компонента для специальности 1-53... Учебная программа составлена на основе типовой учебной программы «Физика» для специальности 1-53 01 02 «Автоматизированные системы...
Программа дисциплины обязательного компонента для специальности 1-53... Учебная программа составлена на основе типовой учебной программы «Начертательная геометрия и инженерная графика» для специальности...	Программа дисциплины обязательного компонента для специальности 1-53... Учебная программа составлена на основе типовой учебной программы «Начертательная геометрия и инженерная графика» для специальности...
Программа дисциплины обязательного компонента для специальности 1-53... Учебная программа дисциплины обязательного компонента составлена на основе требований образовательного стандарта Республики Беларусь....	Методические указания к выполнению курсового проекта для студентов... В методическом указании изложены этапы проектирования систем поддержки принятия решений с использованием языка программирования Visual...

Рабочая программа по дисциплине теория принятия решений для специальности 23 01 02 Автоматизированные системы обработки информации и управления

Похожие рефераты: