rpd000003320 (161400 (24.05.05).С2 Автоматизированные системы управления боевыми авиационными комплексами), страница 4

Описание: Изучается устройство и алгоритмы функционирования имитатора навигационных сигналов ГНСС ГЛОНАСС и GPS фирмы National Instruments

2.2.3. Интегрированная навигационная система беспилотного вертолёта(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Изучается архитектура и алгоритмы функционирования слабо связанной интегрированной навигационной системы беспилотного вертолёта

2.2.4. Интегрированная навигационная система КА на геостационарной орбите(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Изучается архитектура и алгоритмы функционирования сильно связанной интегрированной навигационной системы КА на геостационарной орбите

2.2.5. Интегрированная навигационная система КА на высокой эллиптической орбите(АЗ: 2, СРС: 1)

Форма организации: Практическое занятие

Описание: Изучается архитектура и алгоритмы функционирования сильно связанной интегрированной навигационной системы КА на высокой эллиптической орбите

1. Лабораторные работы

1.1.1. Применение современных математических пакетов прикладных программ для решения оптимизационных задач(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.1.2. Использование пакетов компьютерной математики для решения нелинейных уравнений и систем, возникающих в задачах нелинейного программирования(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.2.1. Поиск минимума функции одной переменной численными методами одномерного поиска. Метод "золотого сечения"(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.2.2. Численный метод одномерного поиска, основанный на последовательности чисел Фибоначчи(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.2.3. Методы полиномиальной интерполяции. Метод Пауэлла.(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.3.1. Поиск минимума функции нескольких переменных градиентными методами(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.3.2. Численный метод Ньютона и Ньютона-Рафсона поиска безусловного локального минимума функций нескольких переменных(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.3.3. Численный метод Марквардта поиска безусловного локального минимума функций многих переменных(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.4.1. Поиск минимума функций нескольких переменных в замкнутой области методом барьерных поверхностей и методом внешних штрафных функций(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.4.2. Симплекс-метод, применяемый для решения задач линейного программирования(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.4.3. Решение задач условной оптимизации с ограничениями различного вида методом множителей Лагранжа(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.5.1. Методы скаляризации векторных критериев оптимальности систем. Линейные свертки. Метод взвешенных сумм(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.5.2. Применение метода "последовательных уступок" для решения задач многокритериальной оптимизации(АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1. Типовые задания

Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Оптимизация систем оснащения летательных аппаратов »

Прикрепленные файлы

Вопросы_для_зачета.doc

I. Общие понятия о задачах оптимизации

Классификация задач оптимизации. Задачи математического программирования. Основные определения. Понятие целевой функции. Необходимые и достаточные условия оптимальности применительно к целевым функциям одной и многих переменных. Общая постановка задачи оптимизации.

Унимодальные и мультимодальные функции. Таблично заданные функции. Понятие интерполяционного полинома.

Квадратичная аппроксимация функции одной переменной методом наименьших квадратов. Сглаживание таблично заданной функции при помощи сплайнов. Особенности и области применения методов интерполяции, аппроксимации, сглаживания таблично заданных функций. Выбор порядка приближающего полинома. Особенности и области применения методов интерполяции, аппроксимации, сглаживания таблично заданных функций. Примеры из области науки и техники.

II. Методы безусловной минимизации функции одной переменной.

Классический метод минимизации функции одной переменной (с использованием производной функции). Методы одномерного поиска (метод перебора, метод дихотомии, метод золотого сечения, метод Фибоначчи (применение чисел Фибоначчи для оптимального деления отрезка)). Метод полиномиальной интерполяции.

III. Задачи линейного программирования

Основные определения. Постановка задачи. Решение задач линейного программирования с использованием симплекс-метода.

Примеры задач ЛП. Выбор начального допустимого решения для симплекс-метода.

IV. Задачи нелинейного программирования.

Методы безусловной минимизации функции многих переменных.

Классический метод (с помощью матрицы Гессе). Общая характеристика градиентных методов поиска минимума. Метод градиентного спуска с постоянным шагом. Метод наискорейшего спуска Коши. Методы поиска минимума “овражных” функций. Достоинства и недостатки рассмотренных методов и области их применения.

Методы Ньютона и Ньютона-Рафсона. Метод Марквардта. Достоинства и недостатки рассмотренных методов и области их применения. Методы сопряженных направлений. Метод Флетчера-Ривса. Метод сопряженных градиентов в версии Дэвидона-Флетчера-Пауэлла.

V. Методы оптимизации функций при наличии ограничений.

Постановка задачи условной оптимизации. Методы аппроксимации. Общая характеристика. Метод аппроксимирующего программирования (МАП).

VI. Методы поиска оптимума в замкнутой области.

Постановка задачи. Методы штрафных функций и их классификация (методы внутренних и внешних штрафных функций). Метод барьерных поверхностей как вариант метода внутренних штрафных функций. Метод множителей Лагранжа для задач с ограничениями различного вида (равенств и неравенств) и с использованием модифицированной функции Лагранжа.

Классификация методов однокритериальной оптимизации. Достоинства и недостатки рассмотренных методов и области их применения.

VII. Методы многокритериальной оптимизации.

Основные определения. Примеры векторных критериев качества технических систем. Понятие о принципе Парето. Метод рабочих характеристик (сведение задачи многокритериальной оптимизации к задаче однокритериальной оптимизации). Методы скаляризации векторных критериев оптимальности систем. Метод взвешенных сумм (линейная свертка). Метод последовательных уступок. Понятие компромисса. Примеры технических задач векторной оптимизации.

Экзаменационные билеты по дисциплине ОПтимизация оснащения ЛА.doc