Учебный план (АОИ ПИ)
.pdf
51
выбор и обоснование программных средств моделирования систем; планирование машинных экспериментов; получение и интерпретация результатов моделирования.
3. Место дисциплины в структуре ООП:
Дисциплина относится к вариативной части математического и естественнонаучного цикла.
Для эффективного освоения дисциплины студент должен знать основные положения дисциплин: "Математический анализ", "Теория вероятностей и математическая статистика", "Дискретная математика", "Математическая логика и теория алгоритмов", "Исследование операций", «Вычислительная математика», «Теория систем и системный анализ», «Бухгалтерские информационные системы».
Знания и навыки, полученные в процессе освоения дисциплины «Моделирование систем», используются в дальнейшем при изучении дисциплин: «Моделирование и анализ бизнес-процессов»
Дисциплина является одной из основных при подготовке выпускной квалификационной работы по направлению «Программная инженерия»
4. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетен-
ций:
готовность к использованию методов и инструментальных средств исследования объектов профессиональной деятельности (ПК-3);
готовность обосновать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнение экспериментов по проверке их корректности и эффективности (ПК- 4);
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать:
Классификацию методов моделирования.
Основные этапы исследования функционирования сложных дискретных систем. Языки имитационного моделирования.
Основные математические методы и модели сложных систем.
Уметь:
Моделировать случайные объекты и процессы. Производить выбор и обоснование моделей систем,
Разрабатывать модели различных классов систем с применением требуемого математического аппарата.
Планировать машинные эксперименты, обрабатывать и анализировать результаты этих экспериментов.
Программировать на языке GPSS.
Владеть:
Математическим аппаратом, применяемым для моделирования сложных систем. 
Языком моделирования GPSS для проведения исследований дискретных систем.
5. Содержание дисциплины. Основные разделы:
Основы теории моделирования. Классификация видов моделирования. Формализация и алгоритмизация процесса функционирования систем. Последовательность разработки и машинной реализации моделей систем. Основные этапы моделирования больших систем.
Планирование имитационных экспериментов с моделями систем. Адекватность модели объекту. Оценка точности и достоверности результатов моделирования. Анализ и
52
интерпретация результатов моделирования систем на ЭВМ.
Статистическое моделирование систем на ЭВМ. Метод Монте-Карло - метод статистических испытаний. Генерация случайных событий. Способы получения последовательности случайных чисел. Функция распределения вероятностей случайной величины.
Алгоритмический способ получения последовательности случайных чисел. Методика построения программной модели. Моделирование потока сообщений.
Теория потоков. Простейший поток, поток Эрланга.
Марковские случайные процессы. Понятие базисной модели. Дифференциальные уравнения для определения вероятности состояний (уравнения Колмогорова). Одноканальные и многоканальные СМО. Сети СМО.
Моделирование работы обслуживающего аппарата. Моделирование работы абонентов. Моделирование работы буферной памяти. Разработка программы сбора статистики. Управляющая программа имитационной модели. Методика реализации событийного принципа.
Инструментальные средства реализации моделей. Системы и языки моделирования. Классификация языков имитационного моделирования. Язык моделирования GPSS, версии и особенности. Объекты языка. Принципы построения и организация. Методика построения моделей в GPSS. Примеры имитационных моделей.
6. Виды учебной работы: лекции – 44 часа, лабораторные работы – 36 часов, практические работы – 26 часов
7. Изучение дисциплины заканчивается зачетом (7 семестр), экзаменом (8 семестр).
Аннотация дисциплины
«Исследование операций»
1. Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 ЗЕТ (144 час.)
2. Цели и задачи дисциплины:
Дисциплина «Исследование операций» предназначена для освоения методологических основ исследования операций, а также изучения методов, моделей и алгоритмов обоснования решений для хорошо формализуемых задач в системах организационного управления и при разработках автоматизированных систем обработки информации.
3. Место дисциплины в структуре ООП:
Дисциплина относится к вариативной части математического и естественнонаучного цикла.
Для эффективного освоения дисциплины студент должен знать основные положения дисциплин: «Дискретная математика», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Теория систем и системный анализ».
Знания и навыки, полученные в процессе освоения дисциплины «Исследование операций», используются в дальнейшем при изучении дисциплин: «Управление программными проектами», «Моделирование систем».
4. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:
способность использовать основные положения и методы социальных, гуманитарных и экономических наук при решении социальных и профессиональных задач, способность анализировать социально-значимые проблемы и процессы (ОК-9);
53
готовность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);
способность к формализации в своей предметной области с учетом ограничений используемых исследования (ПК-2);
готовность к использованию методов и инструментальных средств исследования объектов профессиональной деятельности (ПК-3).
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать:
теоретические основы исследования систем организационного управления с помощью построения математических моделей операций, происходящих в этих системах;
теоретические основы построения оптимизационных моделей и поиска решений на этих математических моделях;
Уметь:
строить математические модели объектов профессиональной деятельности; применять математические методы и вычислительные алгоритмы для решения
практических задач, анализа и выдачи рекомендаций лицу, принимающему решение.
Владеть:
методами построения математической модели профессиональных задач и содержательной интерпретации полученных результатов;
навыками решения оптимизационных задач с ограничениями.
5. Содержание дисциплины. Основные разделы:
1. Основные понятия. Системный анализ и исследование операций Принцип системного подхода. Системы и моделирование. Методология системных
исследований. Проблема принятия решения. Основные принципы исследования операций. Основные этапы операционного исследования. Типичные классы задач и их классификация. Основные принципы и критерии принятия решений в задачах исследования
операций.
2. Задачи линейного программирования общего типа Понятие о задаче линейного программирования. Примеры конкретных задач ли-
нейного программирования. Общая постановка задач, ее структура и геометрическая интерпретация. Выпуклые, строго выпуклые множества и функции. Основные теоремы. Графическое решение задачи. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования. Прямой, двойственный, двухэтапный симплекс-алгоритмы.
Двойственность в линейном программировании. Теоремы двойственности и их экономическое содержание. Анализ двойственных оценок, анализ коэффициентов целевой функции и технологической матрицы.
Задачи дробно-линейного программирования. Алгоритм решения. 3. Задачи линейного программирования транспортного типа
Транспортная задача. Постановка задачи, ее структура. Способы построения начального опорного плана. Распределительный метод решения задачи. Метод потенциалов.
Задача о назначениях. Венгерский метод.
Транспортные сети. Примеры сетевых транспортных задач. Минимизация сети. Задача о максимальном потоке. Задача о кратчайшем пути.
4. Дискретные задачи линейного программирования Классические задачи целочисленной оптимизации. Методы решения. Метод отсе-
чения. Алгоритм Гомори. Задача о коммивояжере. Метод ветвей и границ. Алгоритмы
54
ближайшего соседа и Литтла. Определение гамильтонового пути. 5. Задачи нелинейного программирования
Методы условной оптимизации. Метод неопределенных множителей Лагранжа. Выпуклое программирование. Теорема Куна – Таккера. Квадратичное программирование.
Сведение квадратичной задачи к задаче линейного программирования. 6. Задачи динамического программирования
Постановка задачи и ее геометрическая интерпретация. Принципы динамического программирования. Решение простейших дискретных задач. Функциональные уравнения Беллмана. Решение задач распределения ресурсов, замены оборудования и других.
7. Задачи сетевого планирования и управления Виды сетевых моделей. Способы задания сетевых графиков. Критический путь.
Ожидаемое время выполнения работы. Расчет параметров сетевого графика. График Ганта. Анализ и оптимизация сетевых графиков по времени выполнения работ и использованию рабочей силы.
8. Принятие решений в условиях конфликта Основные понятия теории игр. Чистые антагонистические стратегии матричной
игры. Игры со смешанными стратегиями. Примеры задач.
6. Виды учебной работы: лекции -18 часов, лабораторные работы—36 часов
7. Изучение дисциплины заканчивается экзаменом (8 семестр)
Аннотация дисциплины
«Системы искусственного интеллекта»
1. Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 ЗЕТ (144 час.)
2. Цели и задачи дисциплины:
Развитие понимания основных концепций, принципов, теорий, связанных с искусственным интеллектом.
3. Место дисциплины в структуре ООП:
Учебная дисциплина «Системы искусственного интеллекта» относится к вариативной части математического и естественнонаучного цикла, дисциплина по выбору.
Для эффективного освоения дисциплины студент должен знать основные положения дисциплин: «Теория автоматов и формальных языков», «Дискретная математика», «Математическая логика и теория алгоритмов».
Математический аппарат предмета «Системы искусственного интеллекта» используется в дальнейшем в учебно-исследовательской и научно-исследовательской работе.
4. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетен-
ций:
овладение культурой мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);
готовность к кооперации с коллегами, работе в коллективе (ОК-3);
понимание основных концепций, принципов, теорий и фактов, связанных с информатикой (ПК-1);
способность к формализации в своей предметной области с учетом ограничений используемых методов исследования (ПК-2);
навыки моделирования, анализа и использования формальных методов конструирования программного обеспечения (ПК-12).
55
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать:
основные модели и методы искусственного интеллекта;
принципы построения и методы разработки интеллектуальных систем;
Уметь:
ставить задачу создания интеллектуальной системы; обосновать выбор модели представления знаний;
формализовать знания с применением различных методов представления знаний;
Владеть:
навыками разработки и отладки интеллектуальных систем.
5. Содержание дисциплины. Основные разделы:
Вводная часть
История становления. Парадигмы искусственного интеллекта. Данные и знания. Модели представления знаний: логические, продукционные, фреймовые, семантические сети.
Логические модели представления знаний
Логика высказываний. Правильно построенные формулы. Эквивалентные преобразования. Дизъюнкт. Способы логического вывода в логике высказываний. Логика предикатов. Интерпретация. Процедура преобразования в предваренную нормальную форму. Логический вывод. Эрбрановский универсум множества дизъюнктов. Теорема Эрбрана. Скулемовская стандартная форма. Метод резолюций. Подстановка и унификация. Склейка дизъюнкта. Резольвента двух дизъюнктов. Формализации предложений естественного языка.
Продукционные модели представления знаний
Модели представления знаний на основе правил. Вывод на знаниях, представленных с помощью правил.
Фреймовые модели представления знаний
Фреймы и выводы на фреймах. Структура фрейма. Вывод во фреймовых системах.
Сетевые модели представления знаний
TLC-модели. Падежи Филмора. Функциональные семантические сети. Вывод в семантических сетях. Метод сопоставление частей сетей. Функциональные семантические сети. Метод распространяющихся волн.
Нечеткие знания
Основы теории нечетких множеств. Нечеткие отношения. Композиционное правило вывода. Нечеткая логика. Задание нечетких логических операций. Типы нечетких систем. Нечеткий вывод.
6. Виды учебной работы: лекции —18 часов, практические работы—36 часов
7. Изучение дисциплины заканчивается экзаменом (7 семестр )
Аннотация дисциплины
«Экспертные системы»
1. Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 ЗЕТ (144 час.)
2. Цели и задачи дисциплины:
Развитие понимания основных концепций, принципов, теорий, связанных с экспертными системами.
3. Место дисциплины в структуре ООП:
Учебная дисциплина «Экспертные системы» относится к вариативной части мате-
56
матического и естественнонаучного цикла, дисциплина по выбору.
Предшествующие дисциплины: «Теория автоматов и формальных языков», «Дискретная математика», «Математическая логика и теория алгоритмов».
Математический аппарат предмета «Экспертные системы» используется в дальнейшем в учебно-исследовательской и научно-исследовательской работе.
4. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетен-
ций:
овладение культурой мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (ОК-1);
готовность к кооперации с коллегами, работе в коллективе (ОК-3);
понимание основных концепций, принципов, теорий и фактов, связанных с информатикой (ПК-1);
способность к формализации в своей предметной области с учетом ограничений используемых методов исследования (ПК-2);
навыки моделирования, анализа и использования формальных методов конструирования программного обеспечения (ПК-12).
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать:
особенности экспертных систем; архитектуру экспертных систем;
основные модели и методы поиска решений в экспертных системах; методы формализации знаний; методы приобретения знаний;
методы построения подсистем объяснения; технологию разработки экспертных систем;
Уметь:
ставить задачу создания экспертных систем; обосновать выбор модели представления знаний;
формализовать знания экспертов с применением различных методов представления знаний;
Владеть:
навыками разработки и отладки экспертных систем.
5. Содержание дисциплины. Основные разделы:
Вводная часть
История становления. Когнитивистская парадигма искусственного интеллекта и экспертные системы. Основные термины и понятия. Архитектура экспертных систем. База знаний. Машина вывода. Подсистема объяснения. Классификация экспертных систем. Основные функции и типы экспертных систем.
Модели представления экспертных знаний
Продукционная модель, фреймовая модель, семантические сети, логическая модель. Вывод на знаниях. Нечеткие знания. Нечеткие множества. Нечеткие отношения. Нечеткая логика. Нечеткие системы. Вывод в нечетких системах. Ненадежные знания. Коэффициенты уверенности.
Методология построения экспертных систем
Структура системы. Коллектив разработчиков. Этапы разработки экспертных систем. Примеры наиболее известных экспертных систем. Инструментальные средства по-
57
строения экспертных систем. Языки программирования. Языки инженерии знаний, OPS5, EMYCIN. Вспомогательные и обеспечивающие средства.
Приобретение знаний
Основные понятия. Предварительная, начальная фаза и фаза накопления. Схемы приобретения знаний.
Объяснительные способности экспертных систем. Подходы к реализации.
6. Виды учебной работы: лекции —18 часов, практические работы—36 часов
7. Изучение дисциплины заканчивается экзаменом (7 семестр)
Аннотация дисциплины
«Моделирование и анализ бизнес-процессов»
1. Общая трудоемкость дисциплины составляет 7 ЗЕТ (252 час.)
2. Цели и задачи дисциплины:
Формирование у студентов профессиональных знаний и практических навыков по моделированию бизнес-процессов на основе информационных технологий, необходимые для успешной реализации полученных знаний и навыков на практике при разработке проектов по совершенствованию процессов промышленных компаний.
3. Место дисциплины в структуре ООП:
Учебная дисциплина «Моделирование и анализ бизнес-процессов» относится к вариативной части математического и естественнонаучного цикла, дисциплина по выбору.
Для эффективного освоения дисциплины студент должен знать основные положения дисциплин: «Теория систем и системный анализ», «Моделирование систем», «Интегрированные CASE-средства», «Управление программными проектами», «Бухгалтерские информационные системы», «Коммерциализация научно-технических разработок».
Дисциплина является одной из основных при подготовке выпускной квалификационной работы по направлению «Программная инженерия»
4. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетен-
ций:
способность к формализации в своей предметной области с учетом ограничений используемых методов исследования (ПК-2);
готовность обосновать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнение экспериментов по проверке их корректности и эффективности (ПК- 4);
умение готовить презентации, оформлять научно-технические отчеты по результатам выполненной работы, публиковать результаты исследований в виде статей и докладов на научно-технических конференциях (ПК-5).
способность формализовать предметную область программного проекта и разработать спецификации для компонентов программного продукта (ПК-6);
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать:
принципы процессного подхода к организации деятельности предприятия; основные понятия процессного подхода; основы управления процессами, технологии совершенствования процессов;
основные подходы к моделированию бизнес-процессов; возможности инструментальных средств для моделирования бизнеса.
58
Уметь:
выделять бизнес-процессы предприятия; выделять и описывать компоненты процессов и их окружение;
строить внешние, функциональные, событийные, объектные модели бизнеспроцессов;
анализировать бизнес-процессы и предлагать решения по их совершенствова-
нию.
Владеть:
методиками описания различных предметных областей деятельности предпри-
ятия;
методами (структурными, объектно-ориентированными, имитационными, интегрированными) моделирования бизнеса;
современными инструментальными средствами моделирования бизнеса.
5. Содержание дисциплины. Основные разделы:
Функциональный и процессный подходы в теории менеджмента
Функциональный подход. Линейно-функциональная организационная структура. Необходимость новых подходов. Возникновение и развитие процессного подхода: концепции CPI (Непрерывное усовершенствование процессов), TQM (Глобальное управление качеством), международные стандарты качества, BPR (Реинжиниринг бизнес-процессов, концепция BPM (Business Process Management). Сравнение функционального и процессного подходов. Процессная организационная структура. Роли и обязанности владельцев процессов, владельцев ресурсов, операторов процессов. Преимущества процессноориентированных организаций. Последствия перехода на процессное управление.
Основные понятия процессного подхода
Рассмотрение организации как системы. Окружающая среда организации (макро- и микро-среда). Понятие структуры. Виды структур организации. Детализация структурного объекта (декомпозиция). Понятия свойства, состояния, функционирования, цели, управления. Определение бизнес-процесса. Свойства процесса. Принципы выделения бизнес-процессов. Основные элементы процесса и его окружение: границы процесса, потребители и поставщики, интерфейсы, ресурсы, ресурсное окружение. Ключевые показатели результативности (КПР). Классификация процессов. Основные бизнес-процессы (продуктовые срезы, жизненный цикл продукта). Вспомогательные бизнес-процессы. Процессы текущего управления. Цикл управления. Процессы развития (оптимизации). Технология постоянного совершенствования процессов (цикл Деминга). Технология реинжиниринга.
Методы моделирования бизнес-процессов
Общие принципы моделирования деятельности. Понятие модели. Свойства модели. Виды моделей. Языки описания моделей. Содержание модели бизнеса. Классификация и сравнительный анализ методологий моделирования бизнеса. Структурные методологии моделирования: IDEF0, IDEF3, DFD (основные компоненты и правила создания моделей). Объектно-ориентированное моделирование бизнеса (на примере UML). Прецедентная и объектная модели бизнес-процесса (виды диаграмм, основные элементы диаграмм и правила их построения). Методологии имитационного моделирования. Язык имитационного моделирования SIMAN. Интегрированная методология ARIS. Методики описания различных аспектов деятельности организации с помощью ARIS-моделей. Взаимосвязь моделей
ARIS.
Инструментальные системы для моделирования бизнеса
Требования к инструментальным системам для моделирования бизнеса (функциональные возможности, методология, ориентация на пользователя, технические характеристики, цена). Сравнительный анализ инструментальных средств. Характеристика средств
BPWin, Rational Rose, Arena, ARIS.
59
6. Виды учебной работы: лекции — 30 часов, лабораторные работы — 62 часа
7. Изучение дисциплины заканчивается зачетом (7 семестр), экзаменом (8 семестр).
Аннотация дисциплины
«IT-консалтинг»
1. Общая трудоемкость дисциплины составляет 7 ЗЕТ (252 час.)
2. Цели и задачи дисциплины:
Основной целью дисциплины является получение теоретических знаний об ИТконсалтинге и его методологиях, а также практических навыков по выполнению проектов в области ИТ-консалтинга.
3. Место дисциплины в структуре ООП:
Дисциплина относится к вариативной части математического и естественнонаучного цикла, дисциплина по выбору цикла.
Для эффективного освоения дисциплины студент должен знать основные положения дисциплин: «Теория систем и системный анализ», «Управление проектами» , «Коммерциализация научно-технических разработок».
Дисциплина является одной из основных при подготовке выпускной квалификационной работы по направлению «Программная инженерия»
4. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетен-
ций:
способность к формализации в своей предметной области с учетом ограничений используемых методов исследования (ПК-2);
готовность обосновать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнение экспериментов по проверке их корректности и эффективности (ПК- 4);
умение готовить презентации, оформлять научно-технические отчеты по результатам выполненной работы, публиковать результаты исследований в виде статей и докладов на научно-технических конференциях (ПК-5).
способность формализовать предметную область программного проекта и разработать спецификации для компонентов программного продукта (ПК-6);
В результате изучения дисциплины студент должен: Знать:
принципы ИТ-консалтинга, основные его методологии;
лучшие практики ИТ-консалтинга.
Уметь:
планировать работы по выполнению консалтинговых проектов; разрабатывать отчетную документацию;
анализировать результаты и формировать предложения по улучшению деятельности организации на основе использования ИТ.
60
5. Содержание дисциплины. Основные разделы:
Комплексный консалтинговый проект: от бизнес-стратегии к интеграционному решению. Характеристики консалтинговых компаний, формы, виды и результаты консалтинговых услуг. Этапы консалтингового проекта. Переход от консалтинга как искусства к консалтингу как к технологии. Требования к технологии и профессиональным качествам консультанта. Состояние рынка.
Предпроектное обследование и обработка его результатов. Состав команды по обследованию. Проблемы анкетирования и сбора документов. Интервьюирование – что выявлять, как выявлять, у кого выявлять? Типажи проблемных интервьюируемых. Состав и структура отчета по обследованию.
Моделирование бизнес-процессов. Классификация бизнес-процессов. Состав и структура бизнес-модели. Глубина проработки моделей в зависимости от вида консалтингового проекта. Сравнительный анализ нотаций ARIS, RUP и IDEF0. Выбор нотации в зависимости от вида консалтингового проекта. Подход, основанный на диаграммах потоков данных.Современные языки моделирования класса EML и инструменты их поддержки. Этапы моделирования и практические рекомендации по выполнению проекта по моделированию бизнес-процессов. Принципы структурирования объекта при моделировании. Существующие стандарты в области методов и языков моделирования. Примеры корпоративных стандартов в области бизнес-моделирования.
Инжиниринг и анализ бизнес-процессов. Формальная модель процесса. Проек-
тирование, тестирование и оценка качества процесса. Методы анализа процесса. Методы реорганизации бизнес-процессов. CPI/TQM – эволюционный подход, BPR – революционный подход, ТОП – формализованный подход. Подходы BSP и CMM/CMMI, ориентированные на ИТ-отрасль. Недостатки подходов. Перспективы развития.
Бизнес-процессы и информационные технологии. Аудит соответствия сущест-
вующих программных систем задачам бизнеса. Разработка концепции интеграционного решения. Моделирование требований и разработка технического задания. Выбор наиболее подходящих для заказчика программных решений. Типовые компоненты интеграционного решения.
Моделирование и реорганизация бизнес-процессов. Управление ИТ-проектами для крупной компании. Стандартизация в области ИТ. Материально-техническое обеспечение в области ИТ для крупной компании. Унификация информационных систем для крупной организации (порядка 1000 территориально-распределенных подразделений).
6. Виды учебной работы: лекции — 30 часов, лабораторные работы — 62 часа
7. Изучение дисциплины заканчивается зачетом (7 семестр), экзаменом (8 семестр).
Аннотация дисциплины
«Информатика и программирование»
1. Общая трудоемкость дисциплины составляет 9 ЗЕТ (324 час.)
2. Цели и задачи дисциплины:
Основная цель курса – развитие теоретических представлений и практических навыков работы с информацией, хранящейся или обрабатываемой в вычислительных системах, способам представления данных и их обработки с помощью современных информационных технологий.
Для достижения указанной цели в процессе изучения дисциплины решаются следующие задачи:
формирование у студента знаний основных понятий, концепции, принципов и