1 Область применения - Алтайский государственный

СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
СТАНДАРТ ОРГАНИЗАЦИИ
Система качества АлтГТУ
Образовательный стандарт
высшего профессионального образования АлтГТУ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ СТАНДАРТ
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ»
Направление подготовки – 230100.68
«Информатика и вычислительная техника»
Магистерская программа
«Программно-техническое обеспечение
автоматизированных систем»
(по РУП 2014 г.)
Код дисциплины – М.1.Б.1
ФГБОУ ВПО «Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова»
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
Предисловие
1 Разработан кафедрой «Информатика, вычислительная техника и
информационная безопасность» АлтГТУ им. И. И. Ползунова.
2 Стандарт дисциплины разработан на основании ФГОС ВПО
направления подготовки 230100 Информатика и вычислительная техника
(квалификация
(степень)
"магистр"),
утверждённого
приказом
Министерства образования и науки Российской Федерации 9 ноября 2009
года № 554.
3 Стандарт дисциплины «Методы оптимизации» по своему
назначению, структуре и содержанию полностью соответствует
требованиям УМКД.
4 Введен впервые
II
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
Содержание
1 Область применения
1
2 Общие сведения о дисциплине. Паспорт дисциплины
2
2.1 Выписка из рабочего учебного плана ООП
2
2.2 Цели и задачи освоения дисциплины
2
2.3 Место дисциплины в структуре ООП направления
3
2.4 Требования к результатам освоения дисциплины
3
2.5 Объём и виды занятий по дисциплине
4
3 Рабочая программа дисциплины
5
3.1 Содержание дисциплины
5
3.1.1 Тематический план дисциплины
5
3.1.1.1 Лекции (15 часов)
5
3.1.1.2 Лабораторные работы (30 часов)
7
3.1.1.3. Расчетное задание (19 часов)
7
3.1.1.4 Самостоятельная работа магистров (63 часа)
8
3.1.2 Учебно-методическое и информационное обеспечение
дисциплины
8
3.1.2.1 Основная рекомендуемая литература
8
3.1.2.2 Дополнительная рекомендуемая литератураError! Bookmark
not defined.
3.1.2.3. Интернет-ресурсы и программное обеспечение
9
3.1.2.4. Учебно-методические материалы и пособия
9
3.1.3 Формы и содержание текущей и промежуточной
аттестации по дисциплине
10
3.1.4 Учебно-методическая карта дисциплины
11
3.2 Условия освоения и реализации дисциплины
12
3.2.1 Методические рекомендации магистрантам по изучению
дисциплины
12
3.2.2 Организация самостоятельной работы магистранта по
дисциплине
13
3.2.3 Методические рекомендации преподавателю дисциплины 13
3.2.4 Образовательные технологии
14
3.2.5 Элементы научного поиска при изучении дисциплины
14
3.2.6 Особенности преподавания дисциплины
14
3.2.7 Материально-техническое обеспечение дисциплины
14
4 Лист согласования рабочей программы дисциплины
15
Приложение А. Памятка по учебной дисциплине
Приложение Б. Контролирующие материалы по дисциплине
III
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
СТАНДАРТ ОРГАНИЗАЦИИ
Система качества АлтГТУ
Образовательный стандарт высшего
профессионального образования АлтГТУ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ СТАНДАРТ
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«Методы оптимизации»
Введен впервые
УТВЕРЖДАЮ
Начальник УМУ
_________________Н. П. Щербаков
(подпись)
(Ф.И.О.)
Дата__________________
(число, месяц, год)
1 Область применения
1.1 Стандарт дисциплины устанавливает общие требования к
содержанию, структуре, объёму дисциплины «Методы оптимизации» и
условиям её реализации в АлтГТУ.
1.2 Действие стандарта распространяется:
а) на студентов, обучающихся по направлению 230100 Информатика
и вычислительная техника (квалификация (степень) "магистр");
б) на преподавателей и сотрудников структурных подразделений,
задействованных в образовательном процессе по дисциплине.
1
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
2 Общие сведения о дисциплине. Паспорт дисциплины
63
ОК-2,
0 ИВТиИБ ПК-1,
ПК -5
В интерактивной форме
Компетенции
Кафедра
Сессия
Лабораторные
работы
В семестре
108 45 15 30
Лекции
3
Всего
Всего часов
1
Трудоёмкость (РУП)
М.1.Б.1 1
Расчетное
задание
Выписка из рабочего учебного плана приведена в таблице 1.
Таблица 1
РаспредеАудиторные
ление по
СРС
занятия
семестрам
Зачеты
Код дисциплины
2.1 Выписка из рабочего учебного плана ООП
10
2.2 Цели и задачи освоения дисциплины
Цель
дисциплины.
Освоение
методов
оптимизации,
использующихся при работе автоматизированных систем (в частности,
автоматизированных систем управления и систем автоматизированного
проектирования).
Задачи дисциплины. Главные задачи дисциплины:
- изучить основные понятия и положения теории оптимизации,
включающей раздел «математическое программирование»;
- изучить классификацию задач математического программирования;
- изучить математические постановки задач оптимизации;
- изучить аналитические и численные методы решения задач
линейного, дискретного и нелинейного программирования;
- изучить методы многокритериальной оптимизации;
- научиться на основе изученных методов оптимизации
формировать алгоритмы, реализующие эти методы;
- изучить технологию использования имеющихся программных
средств, реализующих методы оптимизации;
- сформировать у магистров комплекс знаний, достаточных для
самостоятельного и эффективного использования методов оптимизации
при решении задач в различных предметных областях. Такое
использование должно включать разработку новых или эффективную
эксплуатацию имеющихся программных средств.
2
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
2.3 Место дисциплины в структуре ООП направления
Дисциплина «Методы оптимизации» входит в цикл общенаучных
дисциплин рабочего учебного плана направления 230100 «Информатика и
вычислительная техника», изучается в 1-м семестре. Базовыми
дисциплинами являются: «Информатика», «Математический анализ»,
«Физика», «Основы системного анализа», «Основы теории управления»,
«Вычислительная математика».
2.4 Требования к результатам освоения дисциплины
Требования к знаниям, умениям и навыкам.
В соответствии с компетенцией ОК-2 обучающийся должен быть
способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к
изменению научного и научно-производственного профиля своей
профессиональной деятельности.
В рамках данной дисциплины обучающийся должен овладеть
методами оптимизации как новым методом исследования, знать эти методы
и уметь их практически использовать.
В соответствии с компетенцией ПК-1 обучающийся должен
применять
перспективные
методы
исследования
и
решения
профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития
вычислительной техники и информационных технологий.
Методы
оптимизации
являются
перспективным
методом
исследования, позволяющим достичь наивысшей эффективности при
управлениями системами или при их проектировании. Это полностью
отвечает содержанию компетенции ПК-1. Создание новых и использование
имеющихся программных средств реализации методов оптимизации
отвечает мировым тенденциям развития вычислительной техники.
В соответствии с компетенцией ПК-5 обучающийся должен
выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и
проектирования объектов автоматизации.
Характерными задачами управления и проектирования является
нахождение оптимальных управленческих и проектных решений.
Соответственно, он должен выбирать эффективные методы оптимизации и
представлять их в виде алгоритмов.
В результате изучения данной дисциплины магистры должны:
знать:
- понятийный и терминологический аппарат теории оптимизации;
- разделы теории оптимизации, включая математическое
программирование и многокритериальную оптимизацию;
- разновидности задач математического программирования, включая
линейное, дискретное и нелинейное программирование;
3
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
- основные аналитические и численные методы решения задач
математического программирования;
- методы решения задач многокритериальной оптимизации;
уметь:
- осуществлять постановки задач оптимизации, формализующие
задачи оптимального управления или проектирования;
- выбирать методы оптимизации, отвечающие специфике постановки
задачи;
- применять методы оптимизации к решению задач оптимального
проектирования (оптимального синтеза);
- использовать пакеты прикладных программ для автоматизации
решения задач оптимизации;
- решать задачи многокритериальной оптимизации.
владеть:
- методами и средствами оптимизации.
2.5 Объём и виды занятий по дисциплине
Объём и виды занятий по дисциплине представлены в Паспорте
дисциплины.
Паспорт дисциплины
Кафедра
«Информатика,
вычислительная
техника
информационная безопасность»
Дисциплина общенаучного цикла М.1.Б.1 «Методы оптимизации»
Статус дисциплины
базовая
Направление
230100.68 Информатика и вычислительная техника
Программа Программно-техническое обеспечение
автоматизированных систем
Форма обучения
очная
Объём дисциплины
108 часов
Общая трудоёмкость дисциплины 3 (три) РУП.
Распределение по видам занятий
Наличие
Учебные занятия (часы)
курсовых
проектов
Се(КП),
всего
СРС
местр Всего аудиторлаборат. семестр/ курсовых
лекции
работ (КР),
ных
работы сессия расчётных
занятий
заданий (РЗ)
Аудиторные занятия
1
108
45
15
30
4
63/0
РЗ
Форма
промежуточной
аттестаци
и (зачёт,
экзамен)
ЗАЧЕТ
и
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
3 Рабочая программа дисциплины
3.1 Содержание дисциплины
3.1.1 Тематический план дисциплины
3.1.1.1 Лекции (15 часов)
Модуль 1. Введение
Лекция 1 (1 час) [1- 6]
Экстремальные проблемы в технике, их возникновение и развитие.
Общие вопросы теории оптимизации. Основные понятия (оптимизация,
формализованный выбор, критерий оптимизации, целевая функция (ЦФ),
экстремум функции, условная и безусловная оптимизация). Построение ЦФ
на основе математической модели системы или процесса. ЦФ в задаче
оптимального проектирования.
Лекция 2 (0,5 часа) [1-6]
Общая
характеристика
методов
оптимизации.
Признаки
классификации
экстремальных
задач.
Задачи математического
программирования и их
классификация. Использование нескольких
классификационных признаков.
Аналитические и численные методы
решения оптимизационных задач.
Лекция 3 (0,5 часа) [1-7]
Обзор методов оптимизации функции одной переменной. Метод
безусловной оптимизации функции нескольких переменных.
Модуль 2. Разделы математического программирования
Лекция 4 (2,5 часа) [1-7]
Линейное программирование (ЛП).
Общая характеристика. Постановка задачи ЛП. Геометрическая
интерпретация и графический метод решения задачи ЛП. Некоторые
понятия линейной алгебры и теории выпуклых множеств. Симплекс-метод.
Двойственность в ЛП. Некоторые классы задач ЛП.
Лекция 5 (2,5 часа) [1-7, 9,12]
Дискретное программирование (ДП).
Виды
дискретности.
Постановка
задачи
дискретного
программирования.
Подклассы задач ДП. Задачи дискретного
программирования в оптимальном проектировании.
Классификация
методов решения задач ДП. Решение целочисленных задач. Методы
отсечения. Метод ветвей и границ.
Лекция 6 (1 час) [1-11,14,19]
Нелинейное программирование (НП) (часть 1).
Постановка задачи НП. Задачи НП в проектировании. Геометрическая
интерпретация ЦФ и ограничений.
5
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
Особенности задач НП. Выпуклые функции. Выпуклое и невыпуклое
программирование. Частные случаи задач НП - задачи квадратичного и
геометрического программирования.
Лекция 7 (2,5 часа) [1-11,14, 19]
Нелинейное программирование (часть 2).
Методы безусловной оптимизации в НП. Аналитические методы
безусловной оптимизации. Численные методы решения задач безусловной
оптимизации. Численные методы одномерной оптимизации.
Общие особенности численных методов оптимизации функции
многих переменных. Классификация численных методов безусловной
оптимизации.
Методы нулевого порядка. Детерминированные и случайные.
Детерминированные (метод сканирования, метод покоординатного спуска,
симплексный метод, метод конфигураций, метод Розенброка). Методы
случайного поиска.
Методы первого порядка (градиентные методы). Метод градиента,
метод наискорейшего спуска, метод сопряженных градиентов, метод ДФП.
Методы второго порядка.
Лекция 8 (2,5 часа) [1-11,14,19]
Нелинейное программирование (часть 3).
Задачи и методы условной оптимизации НП. Общие вопросы.
Методы условной оптимизации при ограничениях типа равенств:
аналитические методы и численные методы.
Аналитические методы - метод множителей Лагранжа.
Численные методы - методы штрафных функций и методы,
учитывающие ограничения в явной форме
Методы условной оптимизации при ограничениях типа неравенств:
аналитические методы и численные методы.
Аналитические методы – метод, основывающийся на теореме Куна Таккера.
Численные методы - методы штрафных функций;
методы,
учитывающие ограничения в явной форме; методы случайного поиска.
Некоторые частные виды задач НП (квадратичное и геометрическое
программирование).
Модуль 3. Многокритериальная оптимизация
Лекция 9 (2 часа) [16-18]
Характеристика принятия решений при многих критериях.
Противоречивость критериев. Компромиссный вариант. Построение
области решений, оптимальных по Парето. Три метода многокритериальной
оптимизации: 1) выделение одного из частных критериев в качестве
главного и перевод других критериев в ограничения;
2) метод
последовательных уступок (метод последовательной оптимизации); 3)
использование обобщенного критерия. Методы построения обобщенного
критерия.
6
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
3.1.1.2 Лабораторные работы (30 часов)
Номер
Объем,
Тема занятия, его содержание
Литература
занятия
ч.
Работа Ознакомление со средствами табличного
4
[1-21]
№1
процессора Excel для решения задач оптимизации. Решение задачи линейного
программирования. Задача распределения
ресурсов
Работа Решение задачи линейного
программи4
[1-21]
№2
рования. Задача использования сырья
Работа Решение задачи целочисленного програм4
[1-21]
№3
мирования
Работа Решение задачи нелинейного программи4
[1-21]
№4
рования
Работа Решение задач нелинейного целочислен4
[1-21]
№5
ного программирования и дискретного
программирования с использованием булевых переменных
Работа Решение задач оптимального проектиро4
[1-21]
№6
вания. Оптимизация параметров изделия
Работа Решение задач оптимального проектиро4
[1-21]
№7
вания. Оптимизация структуры изделия
Итоговое Сдача зачета
2
занятие
3.1.1.3. Расчетное задание (19 часов)
Целью расчетного задания является углубление и расширение
практических навыков в решении задач оптимизации. Расчетное задание
имеет четыре группы заданий. Задания первой и второй группы
предназначены для овладения технологией использования численных
методов решения задач нелинейного программирования при отсутствии и
наличии ограничений. Третья группа заданий предусматривает решение
задачи многокритериальной оптимизации. Четвертая группа заданий
предусматривает постановку и решение инженерных оптимизационных
задач.
В большинстве заданий требуется построение алгоритмов решения
поставленных оптимизационных задач.
7
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
3.1.1.4 Самостоятельная работа магистров (63 часа)
Повторение и углубление материала
занятий
Подготовка к лабораторным занятиям
Подготовка к контрольным опросам
Выполнение расчетного задания
3.1.2 Учебно-методическое
дисциплины
22
Рекомендуемая
литература
[1 – 21]
14
8
19
[1 – 21]
[1 – 21]
[1-21]
Объём
СРС, час.
Вид самостоятельной работы
и
информационное
обеспечение
3.1.2.1 Основная рекомендуемая литература
1. Колбин В. В. Специальные методы оптимизации: Учебное пособие [Электронный ресурс]. – СПб.: Издательство «Лань», 2014. – 384 с.: ил.
Доступ из ЭБС «Лань».
2. Казанская, О.В. Модели и методы оптимизации. Практикум :
учебное пособие [Электронный ресурс]. / О.В. Казанская, С.Г. Юн, О.К.
Альсова. – Новосибирск: НГТУ, 2012.-204 с. Доступ из ЭБС «Университетская библиотека online».
3.1.2.2 Дополнительная рекомендуемая литература
3. Аттетков, А.В. Введение в методы оптимизации: учебное пособие
/ А.В. Аттетков, В.С. Зарубин, А.Н. Канатников [Электронный ресурс]. –
М.: Финансы и статистика, 2008. – 272 с. Доступ из ЭБС «Университетская библиотека online».
4. Пантелеев, А. В. Методы оптимизации. Практический курс:
учебное пособие / А. В. Пантелеев, Т. А. Летова [Электронный ресурс]. –
М.: Логос, 2011.- 424 с. Доступ из ЭБС «университетская библиотека
online».
5. Гладких Б.А. Методы оптимизации и исследование операций для
бакалавров информатики. Ч.II. Нелинейное и динамическое программирование: учебное пособие [Электронный ресурс]. - Томск: Изд-во НТЛ, 2011.264 с. Доступ из ЭБС «Университетская библиотека online».
6. Дегтярев, Ю.И. Исследование операций: Учеб. Для вузов по спец.
АСУ.- М.: Высш. шк., 1986. - 320 с.
7. Курицкий, Б. Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel
7.0. - СПб: BHV- Санкт-Петербург, 1997. - 384 с.
8. Норенков И. П. Введение в автоматизированное проектирование
технических устройств и систем: Учеб. пособие для втузов.-2-е изд. - М.:
Высш. шк., 1986.-304 с.
8
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
9. Учаев, П.Н. Оптимизация инженерных решений в примерах и
задачах [Текст]/ П.Н. Учаев, С.А. Чевчелов, С.П. Учаева. - Старый Оскол,
Изд-во ТНТ, 2011. - 176 с.
10. Реклейтис Г, Рейвиндран А, Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в
2-х книгах. Пер. с англ.- М.: Мир, 1986.
11. Загребаев, А.М. Методы математического программирования в
задачах оптимизации сложных технических систем: учебное пособие/ А.М.
Загребаев, Н.А. Крицына, Ю.П. Кулябичев, Ю.Ю. Шумилов [Электронный
ресурс]. – М.: МИФИ, 2007. - 332 с. Доступ из ЭБС «Университетская
библиотека online».
12. Васильков, Ю.В. Компьютерные технологии вычислений в
математическом моделировании: Учеб. Пособие / Ю.В. Васильков, Н.Н.
Василькова. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 256 с.
13. Гончаров, В.А. Методы оптимизации: учебное пособие / В.А.
Гончаров. - М.: Высшее образование, 2009. - 191 с.
3.1.2.3. Интернет-ресурсы и программное обеспечение
14. Методы оптимизации (Базовый курс) [Электронный ресурс].Режим доступа: http://bigor.bmstu.ru/?cnt/?doc=MO/base.cou.
15. Лемешко, Б.Ю. Методы оптимизации: Конспект лекций.
Новосибирск. Изд-во НГТУ, 2009.- 126 с. [Электронный ресурс].- Режим
доступа:http://ami.nstu.ru/~headrd/seminar/publik_html/MO_conspect.pdf.
16. А.В. Аттетков, С.В. Галкин, В.С. Зарубин. Методы оптимизации.
–М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003.- Режим доступа:
http://alexandr4784.narod.ru/b14.html .
17. О надстройке «Поиск решения» [Электронный ресурс].- Режим
доступа: http://office.microsoft.com/ru-ru/excel-help/HP005198368.aspx.
При выполнении лабораторных работ и расчетного задания
предусматривается использование табличного процессора (приложения)
Excel, входящего в состав пакета прикладных программ Microsoft Office.
При этом должна быть инсталлирована надстройка «Поиск решения».
3.1.2.4. Учебно-методические материалы и пособия
18. Дробязко О.Н. Методы оптимизации: Учебное пособие для
магистрантов направления 230100
«Информатика и вычислительная
техника». Часть 1 [Электронный ресурс]/О.Н. Дробязко. – Барнаул:
АлтГТУ, 2014. – 77 c. Режим доступа:
http://new.elib.altstu.ru/eum/sapr/Drobjazko-lmetop1.pdf.
19. Дробязко О.Н. Методы оптимизации.: Учебное пособие для
магистрантов направления 230100
«Информатика и вычислительная
техника». Часть 2 [Электронный ресурс]/О.Н. Дробязко. – Барнаул:
АлтГТУ, 2014. – 54 c. Режим доступа:
http://new.elib.altstu.ru/eum/sapr/Drobjazko-lmetop2.pdf.
9
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
20. Дробязко
О.Н.
Практикум
по
дисциплине
“Методы
оптимизации”: Методические указания для магистрантов направления
230100 «Информатика и вычислительная техника». [Электронный ресурс]/
О.Н. Дробязко.Барнаул: АлтГТУ, 2014. – 69 c. Режим доступа:
http://new.elib.altstu.ru/eum/sapr/Drobjazko-pmetop.pdf.
21. Дробязко О.Н. Расчетное задание по дисциплине «Методы
оптимизации» [Электронный ресурс]:
Методические указания по
выполнению расчетного задания по дисциплине Методы оптимизации для
магистрантов направления 230100
«Информатика и вычислительная
техника»/ О.Н. Дробязко. – Барнаул: АлтГТУ, 2014. – 20 c. Режим доступа:
http://new.elib.altstu.ru/eum/sapr/Drobjazko-rzmetop.pdf.
3.1.3 Формы и содержание текущей и промежуточной аттестации
по дисциплине
Текущая аттестация по дисциплине осуществляется в форме
проведения двух контрольных опросов. Форма промежуточной аттестации
– зачёт.
Удельный вес каждого контрольного испытания (в долях единицы)
приведен в Учебно-методической карте дисциплины (см. п.3.1.4).
Содержание аттестации по дисциплине раскрывается в комплекте
контролирующих материалов (приложение Б), предназначенных для
проверки соответствия уровня подготовки по дисциплине требованиям
ФГОС ВПО.
10
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
3.1.4 Учебно-методическая карта дисциплины
Учебно-методическая карта дисциплины
М.1.Б.1. «Методы оптимизации»
График аудиторных занятий, СРС, текущих и промежуточной
аттестаций
Номер недели
Наименование
вида работ
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 Аудиторные занятия 45 часов.
1,
4,
5,
7,
8,
Лекции
2,
4
7
9
5
6
8
9
3
Лабораторные
1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8
работы
2 Самостоятельная работа студентов 63 часов.
Выполнение
расчетного задания
* * * * * * * * * * * * * * *
(РЗ)
Повторение и
* * * * * * * * * * * * * * *
углубление материала
3 Формы текущей аттестации
КО
КО
Контрольный опрос
1
2
(КО)
0,1
0,2
Защита лабораторных
*
*
*
*
*
работ (ЗР)
Защита расчётного
задания (РЗ)
Другие виды
аттестации
4 Формы промежуточной аттестации
Зачёт
На 15-й неделе; вес 0,5
Экзамен
Не предусмотрен
*
*
рз
0,3
Примечания:
1 В п.1 и п.2 (а также другие виды СРС: подготовка к лекциям, выполнение
домашнего задания и др.) в каждой неделе указаны номера (темы) лекций, занятий
в соответствии с содержанием дисциплины разработчика.
2 В п.3 на соответствующей неделе проставлено условное обозначение
различных форм текущей аттестации (КЛ, К, КО и т.д.) и через дробь – удельный
вес каждого из видов контроля в общей оценке по дисциплине, которая
принимается за единицу.
11
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
3.2 Условия освоения и реализации дисциплины
3.2.1 Методические рекомендации магистрантам по изучению
дисциплины
После каждого занятия магистры должны повторить учебный
материал, а перед каждым очередным занятием - освежить в памяти
материал предыдущего занятия.
Все учебно-методические материалы могут быть скопированы
каждым магистром на занятиях с компьютера преподавателя или серверов
кафедры. Методические материалы по предмету выставлены в
электронной библиотеке АлтГТУ.
Преподавание осуществляется с
использованием компьютеров
кафедры, домашних компьютеров и глобальной сети. Рекомендуется
планировать занятия в специализированной аудитории с автономным
выходом в глобальную сеть.
Взаимодействие
с
преподавателем
в
течение
семестра
осуществляется по электронной почте, через личный кабинет
преподавателя, а также во время плановых консультаций.
В силу малочисленности учебной группы текущий контроль
успеваемости осуществляется непосредственно на занятиях.
Учебный процесс осуществляется в системе управления качеством,
предполагается рейтинговое оценивание качества освоения материала по
100-баллной шкале оценивания.
Преподаватель формирует рейтинговые оценки каждого магистра во
время первой (с весовым коэффициентом 0,1) и второй аттестации (с
весовым коэффициентом 0,1). Кроме того, учитывается рейтинг
выполнения расчетного задания. Его вес в суммарном рейтинге равен 0,3.
Зачет в конце курса имеет вес 0,5.
Определение положения на 100-бальной шкале во время зачета (и
экзамена) определяется следующим.

0-24 (неудовлетворительно) – диапазон неудовлетворительного
освоения материала (магистрант не владеет терминологией теории, не понимает ее в целом);

25-49 (удовлетворительно) – теория освоена, изложение вопросов зачета ведется на основе ее понятийного каркаса;

50-74 (хорошо) – теория освоена, магистрант умеет ее использовать применительно к направлению научных исследований,

75-100 (отлично) тема освоена в полном объеме, с требуемой
глубиной. Знание предмета в объеме программы оценивается в поддиапазоне 75-80 баллов. При углубленном освоении темы оценка выходит за
границу 85 баллов.
12
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
3.2.2 Организация самостоятельной работы магистранта по
дисциплине
1. Разработана памятка по курсу (приложение А), в которой
изложены основные рекомендации по самостоятельной работе магистра.
2. Изучение дисциплины осуществляется с использованием
компьютеров кафедры, домашних компьютеров и глобальной сети.
Все учебно-методические материалы могут быть скопированы
каждым магистром на занятиях с компьютера преподавателя или считаны с
flach-носителя преподавателя. Эти материалы хранятся также в
электронной библиотеке АлтГТУ.
Взаимодействие
с
преподавателем
в
течение
семестра
осуществляется по электронной почте, Предполагается, что обучаемые
вправе использовать любое программное обеспечение и ресурсы
глобальной сети, необходимые им при изучении дисциплины
(преимущественно свободное программное обеспечение).
3. Скомплектован фонд учебников и учебных пособий в библиотеке
АлтГТУ.
4. Регулярно для магистров проводятся консультации (расписание
консультаций – на стенде кафедры).
3.2.3 Методические рекомендации преподавателю дисциплины
За два месяца до начала семестра необходимо разместить памятку по
учебной дисциплине на портале АлтГТУ в личных кабинетах
магистрантов.
Лекции по курсу «Методы оптимизации» читаются преподавателем
в мультимедийной аудитории. Для чтения лекций используется комплект
презентационных материалов.
Лабораторные работы выполняются в компьютерном классе
кафедры «Информатика, вычислительная техника и информационная
безопасность». Они выполняются в соответствии с лекционным
материалом.
На первом занятии преподаватель знакомит магистрантов с общей
концепцией курса, с особенностями модульно-рейтинговой системы
оценки знаний, с основными компетенциями, приобретаемыми
магистрантами в ходе изучения дисциплины, с информационным
обеспечением дисциплины.
Необходимо довести до магистрантов план консультаций.
13
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
3.2.4 Образовательные технологии
Образовательные технологии, используемые при изучении
дисциплины «Методы оптимизации», предусматривают применение
инновационных методов обучения:
- модульно-рейтинговая система квалиметрии учебной деятельности
магистров;
- методы проблемного обучения;
- технологии интерактивного обучения:
а) проектно-исследовательский метод;
б) диалоговая форма проведения занятий: на лекциях - 6 ч.;
в) мозговой штурм: на лабораторных занятиях - 4 ч.;
г) дерево решений:
- элементы научного поиска;
- элементы творчества на занятиях, на которых студенты используют
справочную и периодическую литературу.
3.2.5 Элементы научного поиска при изучении дисциплины
Элементы творчества являются обязательными при выполнении
лабораторных заданий по дисциплине. Магистры используют справочную
и научную литературу по тематике курса.
Одним из направлений научного поиска может быть изучение
программных средств, созданных для решения задач оптимизации. Другим
направлением может быть нахождение прикладных задач, для решения
которых были использованы методы оптимизации. При выполнении
магистры свободны в выборе программного обеспечения для решения
поставленных в них задач. Нестандартные подходы всегда оцениваются
выше. Стимулом для использования элементов научного поиска при
изучении дисциплины «Методы оптимизации» является повышенный
рейтинг при оценке заданий.
3.2.6 Особенности преподавания дисциплины
Работа магистрантов нацелена на выбор научного направления,
определение темы будущей диссертации, формирование задела для ее
написания.
3.2.7 Материально-техническое обеспечение дисциплины
Для проведения занятий используется мультимедийная аудитория,
имеющая необходимое количество персональных компьютеров для
индивидуального выполнения заданий на лабораторных занятиях.
14
СТО АлтГТУ 16.68.1.1420-2012
4 Лист согласования рабочей программы дисциплины
Лист согласования рабочей программы дисциплины
Наименование
дисциплин,
изучение
которых
опирается на
данную
дисциплину
1
Кафедраразработчик
дисциплины
Предложения по
корректировке
рабочей программы,
вносимые согласующей
кафедрой
Подпись
заведующего
согласующей
кафедры
3
4
2
Разработчик:
профессор
кафедры ИВТиИБ ______________________ О. Н. Дробязко
Стандарт согласован:
Руководитель программы __________________ А. Г. Якунин
Заведующий кафедрой ИВТиИБ ____________ А. Г. Якунин
Декан ФИТ
________________ Е. А. Зрюмов
Начальник ОМКО
________________ С. А. Федоровых
15