2015-09-06
173
| № | Название раздела, темы | Семестр | Час ауд. | Лекции | Лаб. | Пр. |
| Раздел I. Математические и компьютерные методы системного анализа | 1c | 54 | 18 | 18 | ||
| 1. | Множества, отношения. Операции над отношениями. Представление отношения матрицами. Отношения эквивалентности, порядка, схожести. | 2 | 2 | |||
| 2. | Элементы теории графов. Цепи. Циклы. Транзитивное замыкание графа. Компоненты связности. деревья, задача о минимальном покрытии. Основные алгоритмы оптимизации на графах. | 2 | 2 | |||
| Элементы математической логики. Логика высказываний, логика предикатов. Понятие формальной системы и интерпретации (модели). Доказуемость, разрешимость. Истинность и доказуемость. Теоремы ограничений формальных теорий. Роль метаязыка и естественного языка при описании формальной системы и ее моделей. Значение теорем ограничений в системном анализе. | 2 | 2 | ||||
| 4. | Комбинаторные методы системного анализа. Генераторы перестановок и сочетаний. Алгоритмы полного перебора | 2 | 2 | |||
| Работа с матрицами и многочленами. Алгоритмы вычисления собственных чисел, собственных векторов, определителей матриц. Их реализация в MathCAD и Excel. Применение в методе анализа иерархий (МАИ). | 2 | 2 | ||||
| Теоретико-вероятностные методы системного анализа. Общая постановка задачи выбора решения в условиях неопределенности. Деревья решений. Модели влияния случайных факторов типа байесовских сетей влияния. | 2 | 2 | ||||
| 7. | Нечеткие множества. Способы задания функции принадлежности. Операции над нечеткими множествами. Нечеткие отношения. Композиция нечетких отношений. Представление матрицами в взвешенными направленными графами. Понятие лингвистической переменной. Применение для оценки качества объектов. Применение нечетких выводов в задачах управления. | 2 | 2 | |||
| Алгоритмы и программы преобразования таблиц данных в нечеткое отношение. Построение транзитивного замыкания нечеткого отношения, преобразование в четкое заданного уровня. Выявление связей между объектами и группировок. | 2 | 2 | ||||
| Алгоритмы кластеризации типа ISODATA. Сравнение с алгоритмами К-средних и иерархическими алгоритмами. | 2 | 2 | ||||
| Раздел 2. Прикладные задачи системного анализа. Построение моделей систем, анализ данных и решений. | 2c | 100 | 20 | 20 | 20 | |
| Системно-динамическое моделирование. Выявление роли обратных связей и системных архетипов. Выбор параметров оптимизирующих выходные параметры модели. Конструирование моделей системной динамики в среде ANYLOGIC 5.1 | ||||||
| Моделирование случайных процессов в системном анализе. Марковские процессы и задачи систем массового обслуживания. Компьютерные модели и их реализация в системах имитационного моделирования типа Арена 8.0 | ||||||
| Общая проблема идентификации-построения модели по результатам наблюдений и экспериментов. | ||||||
| Решение частных задач кластерного анализа, классификация на основе решающих правил, деревья ответов и алгоритмы построения решающих правил. Обзор пакетов анализа данных. работа с пакетом Deductor 4 | ||||||
| Некоторые эвристические алгоритмы поиска оптимальных решений при выборе параметров моделей систем: -алгоритмы генерации и отсева правил при построении ассоциативных и классифицирующих правил в задачах Data Mining (алгоритмы типа APRIORI);. -алгоритмы, построенные на основе метода группового учета аргументов (МГУА); -алгоритмы, основанные на аналогиях с природными прототипами (искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы и т.п.) |
|
|
|
|
|
|
