Оптимизация технологических процессов и принятие решений - polpoz.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Вопросы к экзамену по курсу «Проектирование технологических процессов... 1 29.3kb.
Экзаменационные вопросы. Цели моделирования и оптимизации технологических... 1 24.76kb.
Справка по результатам изучения вопроса о влиянии позиции Европейского... 1 252.24kb.
Программа дисциплины «Принятие политических решений» 4 491.84kb.
I. Принятие решений в условиях неопределенности. Вариант 15. 1 123.98kb.
Учебной дисциплины «Анализ, оптимизация и реинжиниринг бизнес-процессов»... 1 41.64kb.
Лекции 17 практические занятия не предусмотрены лабораторные занятия... 1 46.96kb.
Вопросы к экзамену: Сущность понятия «технологический процесс». 1 62.33kb.
Принятие решений руководством в условиях неопределенности из-за отсутствия... 1 171.23kb.
Принятие решений в задачах о загрузке рюкзака 1 84.21kb.
Инструкционно технологическая карта занятия по дисциплине «Менеджмент» 1 38.27kb.
Учебник для вузов / В. П. Коняхин, Л. А. Прохоров, А. В. Грошев, А. 1 90.54kb.
1. На доске выписаны n последовательных натуральных чисел 1 46.11kb.

Оптимизация технологических процессов и принятие решений - страница №1/1

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по УР_________

«____»___________2011


Рабочая программа дисциплины

ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
Направление подготовки 110800 Агроинженерия

Профиль подготовки 110801 – Технические системы в агробизнесе

Квалификация (степень) магистр

Форма обучения – очная


Орел 2011


Составитель: Булавинцев Р.А. , к.т.н., доцент

«__» __________20__г.

Рецензент: Коломейченко А.В. к.т.н., доцент

«__» __________20__г.

Программа разработана в соответствии с ФГОС ВПО по

направлению подготовки 110800 Агроинженерия и примерной учебной программы

Программа обсуждена на заседании кафедры

Зав. кафедрой Коношин И.В. к.т.н., доцент

«__» __________20__г.
Лист согласования рабочей программы

Декан факультета агротехники и энергообеспечения

Коношин И.В. к.т.н., доцент

«__» __________20__г.

Программа принята учебно-методической комиссией по направлению подготовки 110800 Агроинженерия, протокол №_____ от __________2011г.

Председатель учебно-методической комиссии по направлению подготовки 110800 Агроинженерия Дегтярев. д.т.н., профессор

«__» __________20__г.
Заведующий выпускающей кафедрой Коношин И.В. к.т.н., доцент
«__» __________20__г.
Отдел комплектования ЦНБ Ишханова Е.В.

«__» __________20__г.



Содержание

Введение 4

1. Цели освоения дисциплины. 5

2. Место дисциплины в структуре ООП магистратуры. 5

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины. 6

4. Объем дисциплины и виды учебной работы 7

5.Содержание дисциплины 8

5.1. Содержание модулей и разделов дисциплины 8

5.2. Разделы дисциплин и виды занятий 9

5.3. Практические занятия. 11

5.4 Самостоятельная работа студентов. 11

6.Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. 12

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение 14

8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля). 15



Введение

Оптимизация как раздел математики существует и развивается сравнительно длительное время. Под оптимизацией традиционно понимается некий выбор, т.е. то, чем постоянно приходится заниматься в повседневной жизни. Между тем, в научной литературе термин «оптимизация» понимают как процесс или последовательность операций, позволяющих получить уточненное решение. И хотя конечной целью оптимизации является отыскание наилучшего или «оптимального» решения, обычно приходится довольствоваться улучшением известных решений, а не доведением их до совершенства. Поэтому под оптимизацией понимают скорее стремление к совершенству, которое, возможно, и не будет достигнуто. В целом, чем сложнее организуемый процесс, чем больше вкладывается в него материальных средств, чем шире спектр его возможных последствий, тем менее допустимы так называемые «волевые» решения. В этой связи большое значение придается научно обоснованным подходам, позволяющим заранее оценить последствия каждого принятого решения, заранее отбросить недопустимые варианты и рекомендовать те, которые представляются наиболее удачными.

Современное состояние развития экономики, основанной на знаниях, техническая конъюнктура порождают новые задачи оптимизации, сложность которых только возрастает. При этом требуются новые математические модели и методы, которые бы учитывали наличие многих критериев, проводя глобальный поиск оптимума. Другими словами, реальность подталкивает развивать математический аппарат оптимизации.

Прикладные задачи оптимизации достаточно сложны и существующие методы оптимизации далеко не всегда приводят к верному решению, если не используются человеческие ресурсы. В инженерной практике важно понимание сути методов и алгоритмов их реализации, знание условий их применения, примеры и иллюстрации решения типовых инженерных задач оптимизации.

Рабочая программа по дисциплине «Оптимизация технологических процессов и принятие решений» разработана в соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки 110800 Агроинженерия, профиль подготовки – «Технические системы в агробизнесасе» Квалификация (степень) «магистр». Включает: цели и задачи дисциплины, требования к уровню усвоения; структуру предмета и распределение часов по семестру; виды и трудоемкость занятий по темам; рабочий план лабораторного практикума; формы и объем самостоятельной работы; перечень дидактических (демонстрационных) материалов, применяемых при изучении курса и список используемой литературы.

Изучение дисциплины проводиться на основе модульной системы. В качестве оценочного материала для текущего контроля успеваемости в учебном году даются промежуточные проверочные тесты, контрольные вопросы по разделам дисциплины (модуля), пишется реферат.



1. Цели освоения дисциплины.

Цель дисциплины - изложить в ракурсе инженерного дела задачи, принципы и рабочие алгоритмы оптимизации технологических процессов; усвоение студентами материала в области современных методов оптимизации, в освоении приемов алгоритмизации и программирования для реализации этих методов на современной компьютерной технике.

Для достижения цели решаются следующие задачи изучения:


  • дать теоретические основы и представления, а также практическое овладение по исследованию технологических процессов с целью их оптимизации;

  • развить творческие способности, необходимые для дальнейшей профессиональной деятельности.



2. Место дисциплины в структуре ООП магистратуры.

Дисциплина «Оптимизация технологических процессов и принятие решений»» относиться к вариативной части основной образовательной программы магистратуры по направлению подготовки 110800 Агроинженерия, профиль подготовки – «Технические системы в агробизнесасе».



3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины.

В результате изучения данной учебной дисциплины у обучающихся формируются следующие общекультурные компетенции:

- способностью к самостоятельному обучению новым методам исследования, изменению научного и научно-производчтвенного профиля своей профессиональной деятельности;

- способностью использовать на практике умения и навыки организации исследовательских и проектных работ;

- способностью самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в смежных областях знаний.

профессиональные компетенции:

– способностью использовать законы и методы математики, естественных, гуманитарных наук при решении стандартных и нестандартных профессиональных задач;

- владением логическими методами и приемами научного исследования;

- способностью анализировать современные проблемы науки и производства в агроинженерии и вести поиск их решения;

- способностью и готовностью применять знания о современных методах исследований;

- способностью и готовностью организовывать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую работу, вести поиск инновационных решений в инженерно-технической сфере агропромышленного комплекса


В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
Знать:


  • основные определения и терминологии, понятие выпуклости, целевой функции и ее линий уровня, необходимые и достаточные условия экстремума функции одной и многих переменных без ограничений и с ограничениями;

  • эффективные методы одномерного поиска;

  • математическую постановку задач линейного программирования и методы их решения;

  • методы и алгоритмы нелинейного программирования (градиентные и безградиентные) без ограничений;

  • методы и алгоритмы нелинейного программирования с ограничениями;

  • приемы и алгоритмы программирования;


Уметь:


  • составлять математическую модель технологического процесса с выделением переменных оптимизации;

  • формулировать критерии оптимальности;

  • определять ограничения на параметры задачи;

  • обоснованно выбирать методы оптимизации;

  • разрабатывать алгоритмы решения поставленной задачи;

  • программировать процедуру (метод) оптимизационной задачи;

  • выбирать оптимальное решение с учетом человеческих ресурсов (факторов).


Владеть:


  • методами построения математической модели типовых технологических процессов и содержательной интерпретации полученных результатов;

  • математической символикой для выражения количественных и качественных отношений объектов;

  • навыками исследования моделей с учетом их иерархической структуры и оценкой пределов применимости полученных результатов;

  • способами принятия решений в условиях определенности и неопределенности;

  • способностью логически делать заключения и принимать здравые решения в критических ситуациях.



4. Объем дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы.




Виды учебной нагрузки

Всего часов/

зач.ед

Семестр 3

Аудиторные занятия (всего)

36

36

В том числе







Лекции

18

18

Практические занятия (ПЗ)

18

18

Семинары (С)

-

-

Лабораторные работы (ЛР)

-

-

Самостоятельная работа (всего)

72

72

В том числе







Курсовая работ

-

-

Реферат

20

20

Другие виды самостоятельной работы

52

52

Активные формы обучения

52

52

Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)

экзамен

экзамен

Общая трудоемкость час/зач. ед



108

108

3

3


5.Содержание дисциплины




5.1. Содержание модулей и разделов дисциплины




Семестр 7 (количество модулей 2)

Модуль I Методология оптимизации

Цель: изучить в ракурсе инженерного дела задачи, принципы и рабочие алгоритмы оптимизации технологических процессов; усвоение студентами материала в области современных методов оптимизации, в освоении приемов алгоритмизации и программирования для реализации этих методов на современной компьютерной технике.


В результате усвоения данного модуля формируют компетенции:

- способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, изменению научного и научно-производчтвенного профиля своей профессиональной деятельности;

– способностью использовать законы и методы математики, естественных, гуманитарных наук при решении стандартных и нестандартных профессиональных задач;

- способностью и готовностью применять знания о современных методах исследований;

- способностью и готовностью организовывать самостоятельную и коллективную научно-исследовательскую работу, вести поиск инновационных решений в инженерно-технической сфере агропромышленного комплекса.




п/п

Наименование раздела дисциплины, входящей в данный модуль.

Содержание раздела

Ауд. работа

СРС

1

Общие вопросы методологии оптимизации

2/4

8

2

Аналитические методы оптимизации

2/4

8

3

Линейное программирование

2/4

8

4

Нелинейное программирование

2/4

8

5

Многокритериальные задачи оптимизации. Специальные виды программирования

2/4

8


Модуль 2 Планирование эксперимента

Цель: Изучить методики научных исследований и научиться применять их в научно-исследовательской работе.


В результате усвоения данного модуля формируют компетенции:

- способностью использовать на практике умения и навыки организации исследовательских и проектных работ;

- способностью самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в смежных областях знаний;

- владением логическими методами и приемами научного исследования;

- способностью анализировать современные проблемы науки и производства в агроинженерии и вести поиск их решения.




п/п

Наименование раздела дисциплины, входящей в данный модуль.

Содержание раздела

Ауд.

СРС

6

Оптимизация в теории планирования эксперимента

4/4

16

7

Полный факторный эксперимент

4/4

16


5.2. Разделы дисциплин и виды занятий





№п/п

Темы дисциплины

Количество часов

Всего

Л

ПЗ

ЛР

СРС

7 семестр

Модуль №1

1.

Общие вопросы методологии оптимизации

Задачи курса. Значение оптимизации механико-технологических процессов. Понятие об оптимизации, объект оптимизации, критерий оптимальности. Этапы решения задач оптимизации, виды задач оптимизации технологических процессов.



12

2

2

-

8

2.

Аналитические методы оптимизации

Область допустимых решений. Аналитические методы безусловной оптимизации целевой функции одной и многих переменных. Решение задач оптимизации аналитическими методами.



12

2

2

-

8

3

Линейное программирование

Виды задач и формы задач линейного программирования. Симплексный метод решения задач линейного программирования и его сущность.



12

2

2

-

8

4

Нелинейное программирование

Задачи нелинейного программирования, виды и формы записи. Геометрический метод решения двухфакторных задач оптимизации. Постановка задачи динамического программирования.



12

2

2

-

8

5

Многокритериальные задачи оптимизации. Специальные виды программирования

12

2

2

-

8




Количество часов модуля №1

60

10

10

-

40

Модуль №2

6

Оптимизация в теории планирования эксперимента

Требования к параметру оптимизации.

Задачи с несколькими выходными параметрами.

Определение фактора.

Требования, предъявляемые к факторам или планирования эксперимента.

Требования к совокупности факторов.

Выбор модели.

Шаговый принцип.

Адекватность модели.

Полиноминальные модели.



24

4

4

-

16

7

Полный факторный эксперимент.

Принятие решений перед планированием эксперимента.

Полный факторный эксперимент типа 2к.

Свойства полного факторного эксперимента 2к.

Полный факторный эксперимент и математическая модель.

Метод наименьших квадратов.

Регрессионный анализ.

Проверка адекватности модели.

Проверка значимости коэффициентов.

Крутое восхождение по поверхности отклика, принятие решения.



24

4

4

-

16




Количество часов модуля №2

48

8

8

-

32


5.3. Практические занятия.








раздела дисциплины, входящей в данный модуль

Наименование практических работ

Трудоемкость

(час.)

Семестр 7

Модуль 1

1

Экстремум функции одной переменной аналитическим и численным методами

2

2

Построение линий уровня целевой функции

2

3

Решение задач методами нелинейного программирования (безусловная оптимизация)

2

4

Решение задач методами нелинейного программирования (условная оптимизация)

2

5

Линейное программирование

2

Модуль 2

6

Планирование научного эксперимента.

4

7

Обработка экспериментальных данных

4










18



5.4 Самостоятельная работа студентов.








Самостоятельное изучение теоретического материала

Подготовка к ЛЗ и ПЗ

Выполнение курсовой работы

Написа

ние

реферата

Подготовка

к отчету по модулям

Другие

виды

Трудоемкость

(час.)

Семестр 7

Модуль 1

10

10

-

10

6




36

Модуль 2

10

10

-

10

6




36

(72)


6.Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.



Темы рефератов


  1. Методы нулевого порядка

  2. Методы первого порядка

  3. Динамическое программирование

  4. Теория расписаний

  5. Принятие решений в условиях неопределенности

  6. Нечеткая логика

  7. Задачи целочисленного программирования

  8. Задача о дорогах и хозяевах и ее решение

Для проведения текущего контроля и экзамена по итогам изучения разделов модуля №1 и №2, предлагаются следующие вопросы:




  1. Общая постановка задачи оптимизации и основные определения. Математическая модель. Безусловный и условный экстремумы.

  2. Аналитический метод нахождения экстремума функции нескольких переменных.

  3. Принципы построения численных методов поиска условного экстремума.

  4. Методы поиска экстремума функции

  5. Метод равномерного поиска.

  6. Метод деления интервала пополам. Метод дихотомии

  7. Метод золотого сечения

  8. Метод Фибоначчи

  9. Метод квадратичной интерполяции

  10. Методы первого порядка

  11. Метод градиентного спуска с постоянным шагом

  12. Метод наискорейшего градиентного спуска

  13. Метод покоординатного спуска

  14. Метод кубической интерполяции

  15. Методы второго порядка

  16. Метод Ньютона

  17. Метод Ньютона-Рафсона

  18. Методы поиска условного экстремума

  19. Метод штрафов

  20. Метод барьерных функций

  21. Комбинированный метод штрафных функций

  22. Метод проекции градиента

  23. Метод Зойтендейка

  24. Задачи линейного программирования

  25. Симплекс-метод

  26. Метод ветвей и границ для ЗЛЦП

  27. Метод Гомори

  28. Методы решения транспортных задач
    Метод северо-западного угла

  29. Метод минимального элемента

  30. Метод потенциалов

  31. Практическое приложение теории расписаний в оптимизации технологических процессов.

  32. Динамическое программирование. Общая постановка задачи ДП.

Для получения экзамена необходимо набрать определенное количество баллов. Общий максимальный балл рейтинга по дисциплине с учетом лекционных и практических занятий, а также с учётом поощрительно-штрафных баллов составляет 100 баллов.


Дисциплина разбита на 2 модуля. 18 часов лекционных занятий и 18 часов практических занятий.

Высший рейтинговый балл каждого модуля равен 30. Сумма баллов за два составит 60. Остальные 40 баллов распределяются следующим образом.

- За работу в семестре – 25 баллов

- Самостоятельная работа – 15 баллов

Максимальный суммарный балл рейтинга – 100 баллов.

Для активизации самостоятельной работы добавляются поощрительные баллы рейтинга за творчество, прилежание, активность и снимаются за недисциплинированность, несвоевременность исполнения и т.д.

Поощрительно-штрафные баллы добавляются или вычитаются только после определения итогового балла за семестр по всем модулям.

Поощрительно-штрафные баллы устанавливаются:

за своевременную сдачу модулей – 1- 3 балла;

за своевременную сдачу всех домашних и индивидуальных заданий – 1-2 балла;

за участие в НИР на кафедре – 1-5 баллов;



за отсутствие пропусков занятий – 1 балл.
Если суммарный результат, набранный в течение семестра, равен 55 баллам или по окончанию учебного курса дисциплины от 85 и выше баллов, студент имеет право получить экзамен и интегрированную оценку без участия в итоговом аттестационном испытании.

Шкала пересчета рейтинговых баллов в традиционные академические оценки


Балльная оценка

От 0 до 54


От 55 до 69

От 70 до 84

От 85 до 100

экзамен

неудовлетворительно

удовлетворительно

хорошо

отлично



7. Учебно-методическое и информационное обеспечение



А. Основная литература
Гартман, Т.Н. Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов : Учеб. пособие для вузов / Т.Н. Гартман, Д.В. Клушин. – М.: ИКЦ «Академкнига», 2006. – 416 с.

Пантелеев, А. В. Методы оптимизации в примерах и задачах: Учеб. пособие / А. В. Пантелеев, Т. А. Летова. – 2-е изд., исправл. – М.: Высш. шк., 2005. – 544 с.: ил.

Холоднов, В.А. Математическое моделирование и оптимизация химико-технологических процессов: Практическое руководство / А.В. Холоднов, Т.В. Богачева, Л.И. Глушкова. – СПб.: АНО НПО «Профессионал», 2003. – 480 с.

Измаилов, А. Ф.   Численные методы оптимизации / А. Ф. Измаилов, М. В. Солодов. - М.: Физматлит, 2003. - 300 с. - Библиогр. : с. 294-296. - Предм. указ. : с. 297-300. - ISBN 5-9221-0045-9.

Математические методы и модели в расчетах на ЭВМ: Метод. указ. / Федер. агентство по образованию Р Ф ; ГОУВПО Иван. гос.хим.-технол. ун-т ; сост. С. В. Кулакова. - Иваново, 2005. - 36 с., № 962.

Методы оптимизации: Метод. указ. / Иваново, Иван. гос. хим.-технол. ун-т; сост. С.И. Смуров, Т.В. Сокольская, В.А. Бобкова.

Цирлин,А.М.  Методы оптимизации в необратимой термодинамике и микроэкономике / А. М. Цирлин; А.М.Цирлин. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 415с. - Библиогр.:с.403-413. - ISBN 5-9221-0265-6.
Б.Дополнительная литература


  1. Акулич, И. Л. Математическое программирование в примерах и задачах: Учеб. пособие / И. Л. Акулич. - М.: Высш. шк., 1986.

  2. Аттеков А.В., Галкин С.В., В.С. Зарубин В.С. Методы оптимизации: Учеб. для вузов. / Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. – 2-е изд., стереотип. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. – 440 с.

  3. Банди Б. Методы оптимизации (вводный курс). - М.: Радио и связь,1988.

  4. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. - М.: Наука, 1980.

  5. Карманов В.Г. Математическое программирование. – М.: «Наука», 1975.

  6. Методы оптимизации: Метод. указания и задания к практическим занятиям / Сост. С.И. Смуров, Т.В. Сокольская, В.А. Бобкова. – Иваново: ИХТИ, 1990. – 72 с.

  7. Моисеев Н.Н. и др. Методы оптимизации. - М. : «Наука», 1978.

  8. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. - М.: «Наука», 1975.

  9. Пантелеев, А. В. Методы оптимизации в примерах и задачах: Учеб. пособие / А. В. Пантелеев, Т. А. Летова. – 2-е изд., исправл. – М.: Высш. шк., 2005. – 544 с.: ил.


В. Программное обеспечение и Интернет-ресурсы


  1. системные программные средства: Microsoft Windows XP, Microsoft Vista

  2. прикладные программные средства: Microsoft Office 2007 Pro, FireFox

  3. специализированное программное обеспечение: СДО Moodle, SunRAV BookOffice Pro, SunRAV TestOfficePro, Maple, MathCad, Mathlab, Mathematica, Statistica


8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля).



Проведение лекций предполагается в аудиториях, оснащенных мультимедийным оборудованием. Практические работы проводятся в компьютерном классе для решения задач с применением математических пакетов прикладных программ.
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению и профилю подготовки.


izumzum.ru