rpd000013040 (1008942), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Тип: Коллоквиум
Тематика:
Прикрепленные файлы: Вопросы_7_1.docx
2.2. Методы аппретурного оценивания. Метод эллипсоидов.
Тип: Коллоквиум
Тематика:
Прикрепленные файлы: Вопросы_7_2.docx
2.3. Метод наименьших квадратов
Тип: Коллоквиум
Тематика:
Прикрепленные файлы: Вопросы_7_3.docx
2.4. Линейный стохастический оптимальный фильтр Калмана.
Тип: Коллоквиум
Тематика:
Прикрепленные файлы: Вопросы_7_4.docx
-
Промежуточная аттестация
1. Зачет (6 семестр)
Прикрепленные файлы: Вопросы_3.docx
2. Рейтинговая оценка (7 семестр)
Прикрепленные файлы: Рейтинговая оценка (7 семестр).doc
-
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
а)основная литература:
Методы оптимизации: Конспект лекций / Б.Ю. Лемешко. – Но-восибирск: Изд-во НГТУ, 2009. – 126 с.
Литература из электронного каталога:
1. Галеев Э.М. Оптимизация : теория, примеры, задачи. ЛИБРОКОМ, 2010. - 335 с.
б)дополнительная литература:
Методы оптимизации. Примеры и задачи. Учебное пособие. / Ларин Р.М., Плясунов А.В., Пяткин А.В. Новосибирск. ун-т. Новосибирск, 2003. – 115 с.
в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:
-
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Раздаточный материал, содержащий таблицы, графики, справочные и иллюстративные материалы. Персональный компьютер. Мультимедийный проектор. Доска с мелом.
Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Методы оптимизации »
Аннотация рабочей программы
Дисциплина Методы оптимизации является частью Математического и естественно-научный цикл дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Системы управления движением и навигация. Дисциплина реализуется на 3 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 305.
Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ЕНК-1 ,ЕНК-2 ,ЕНК-3 ,ЕНК-4.
Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: детерминированными и стохастическими методами оценивания параметров математической модели объета в задаче построения оценивателя оптимального регулятора.
Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: Лекция, мастер-класс, Практическое занятие.
Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: рубежный контроль в форме Коллоквиум и промежуточная аттестация в форме Зачет (6 семестр) ,Рейтинговая оценка (7 семестр).
Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 4 зачетных единиц, 144 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (18 часов), практические (32 часов), лабораторные (0 часов) занятия и (94 часов) самостоятельной работы студента. В дисциплине рассматривается постоновка задачи построения оценивателя, понятие математической модели, пространства вектора состояния, понятия измерений, ошибки оценивания, ошибок системы и погрешностей измерений. Рассматривается понятие наблюдаемости вектора состояния. Вводится классификация методов оценивания на детерминированные и стохастические. В качестве детерминированных методов оценивания рассматриваются методы одномерного поиска - дихотомии, золотого сечения, Фибоначчи. Прямые методы - алгоритм Гаусса. Методы первого порядка - алгоритм наискорейшего спуска, метод сопряженных градиентов, многопараметрический поиск. Методы второго порядка - метод Ньютона. Во второй части дисциплины рассматриваюся прежде всего методы оптимизации для выпуклых множеств: метод эллипсоидов с целью формирования представления о связи между детерминированными методами оптимизации и стохастическими методами оценивания на базе корреляционной теории случайных процессов. Метод наименьших квадратов. Отимальный линейный фильтр Калмана.
Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Методы оптимизации »
Cодержание учебных занятий
-
Лекции
1.1.1. Постановка задачи построения оптимального регулятора. (АЗ: 2, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.2.1. Модель. Математические модели. Постановка задачи идентификации и анализа математической модели объекта. Примеры задач идентификации и анализа. (АЗ: 2, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.3.1. Общее решение задачи и стратегии построения оптимального оцениванивателя (АЗ: 2, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Оптимальный оцениватель как часть оптимального регулятора. Постановка задачи построения оптимального оценивателя. Понятие критерия качества. Критерий качества применительно к задаче построения оптимального оценивателя. Измерение. Представление измерений в пространстве вектора состояния. Анализ уравнения измерений. Понятие наблюдаемость. Теорема наблюдаемости. Ошибка оценки вектора состояния. Понятие сходимость и расходимость процесса оценивания. Понятие ограничений при постановке задачи оптимального оценивания. Роль и место ограничений, и их влияние на решение задачи оптимального оценивания. Понятие априорной информации. Использование априорной информации при построении оценивателя. Одношаговые и рекурсивные методы.
2.1.1. Метод множителей Лагранжа (АЗ: 2, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
2.2.1. Методы аппертурного оценивания. (АЗ: 2, СРС: 2)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
2.3.1. Методо эллипсоидов (АЗ: 2, СРС: 2)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
2.4.1. Метод наименьших квадратов (АЗ: 2, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
2.5.1. Линейный оптимальный фильтр (АЗ: 2, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
2.6.1. Линейный оптимальный стохастический фильтр Калмана (АЗ: 2, СРС: 4)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
-
Практические занятия
1.4.1. Классификация детерменированных методов оптимизации (АЗ: 2, СРС: 0)
Форма организации: Практическое занятие
1.4.2. Методы одномерного поиска.Метод дихотомии. Метод золотого сечения. Метод Фибоначчи. (АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
1.4.3. Прямые методы. Алгоритм Гаусса. (АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
1.4.4. Методы первого порядка. Алгоритм наискорейшего спуска. Метод сопряженных градиентов. Многопараметрический поиск. (АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
1.4.5. Методы второго порядка. Метод Ньютона. (АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
2.1.1. Метод множителей Лагранжа (АЗ: 2, СРС: 4)
Форма организации: Практическое занятие
2.2.1. Методы аппертурного оценивания. (АЗ: 2, СРС: 4)
Форма организации: Практическое занятие
2.3.1. Метод эллипсоидов (АЗ: 2, СРС: 4)
Форма организации: Практическое занятие
2.4.1. Метод эллипсоидов (АЗ: 2, СРС: 4)
Форма организации: Практическое занятие
2.5.1. Линейный оптимальный фильтр (АЗ: 2, СРС: 4)
Форма организации: Практическое занятие
2.5.2. Уравнение ошибки оценки линейного фильтра (АЗ: 2, СРС: 4)
Форма организации: Практическое занятие
2.5.3. Асимптотический линейный фильтр (АЗ: 2, СРС: 4)
Форма организации: Практическое занятие
2.6.1. Линейный стохастический оптимальный фильтр Калмана. Уравнения. Свойства. Примеры реализации. (АЗ: 8, СРС: 26)
Форма организации: Практическое занятие
-
Лабораторные работы
-
Типовые задания
Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Методы оптимизации »
Прикрепленные файлы
Вопросы_3.docx
1.Постановка задачи построения оптимального регулятора
2.Модель. Математические модели.
3.Постановка задачи идентификации и анализа математической модели объекта. Примеры задач идентификации и анализа.
4.Оптимальный оцениватель, как часть оптимального регулятора. Постановка задачи построения оптимального оценивателя. Примеры.
5.Понятие критерия качества. Критерий качества применительно к задаче построения оптимального оценивателя. Примеры.
6.Вектор состояния и его пространство. Примеры.
7.Измерение. Представление измерений в пространстве вектора состояния. Анализ уравнения измерений. Примеры.
8.Понятие наблюдаемость. Теорема наблюдаемости.
9.Ошибка оценки вектора состояния. Сходимость и расходимость процесса оценивания. Понятие ограничений.
10.Априорная информация.
11.Классификация методов оценивания. Стохастические и детерминированные методы оптимизации.
12.Классификация детерминированных методов оптимизации
13.Методы одномерного поиска. Метод дихотомии.
14.Методы одномерного поиска. Метод золотого сечения.
15.Методы одномерного поиска. Метод Фибоначчи.
16.Прямые методы. Алгоритм Гаусса.
17.Прямые методы. Метод Пауэлла.
18.Методы первого порядка. Алгоритм наискорейшего спуска.
19.Методы первого порядка. Метод сопряженных градиентов.
20.Методы первого порядка. Многопараметрический поиск.
21.Методы второго порядка. Метод Ньютона.
Рейтинговая оценка (7 семестр).doc
Промежуточная аттестация №2
Рейтинговая оценка (7 семестр)
Семестр: 7
Вид контроля: Р
Вопросы:
Рубежный контроль 1
Рубежный контроль 2
Рубежный контроль 3
Вопросы_7_1.docx
Метод множителей Лагранжа. Однопараметрическая, двух параметрическая и n-параметрическая задачи. Топологическая интерпретация метода. Примеры.
Вопросы_7_2.docx
Методы аппретурного оценивания. Метод эллипсоидов.
Вопросы_7_3.docx
Метод наименьших квадратов
Вопросы_7_4.docx
Линейный стохастический оптимальный фильтр Калмана.
Версия: AAAAAAUVyhk Код: 000013040
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
