Смекни!
smekni.com

Методические указания по изучению дисциплины и выполнению контрольной работы Для студентов заочного факультета всех специализаций (стр. 1 из 6)

МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

(МИНТРАНС РОССИИ)

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ВОЗДУШНОГО ТРАНСПОРТА

(РОСАВИАЦИЯ)

ФГОУ ВПО «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ»

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ВОЗДУШНОМ ТРАНСПОРТЕ

Методические указания по изучению дисциплины и выполнению контрольной работы

Для студентов заочного факультета всех специализаций

Санкт-Петербург

2007

Одобрено и рекомендовано к изданию

Учебно-методическим советом Университета

Ш 87(03)

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ВОЗДУШНОМ ТРАНСПОРТЕ: Методические указания по изучению дисциплины и выполнению контрольной работы // Университет ГА, С.-Петербург, 2007.

Издаются в соответствии с рабочей программой дисциплины

«АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ВТ».

Предназначены для студентов заочного факультета всех специализаций.

Ил.4, табл. 13, библ. 5 назв.

Составитель Ю.Е. Хорошавцев, д-р. техн. наук, проф.

Рецензент Ю.И. Палагин, д-р. техн. наук, проф.

Ó Университет гражданской авиации, 2007

ОБЩИЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

При изучении дисциплины «АСУ на воздушном транспорте» рассматриваются вопросы, связанные с информационным обеспечением выработки управленческих решений, а также методы принятия решения в различных условиях. Под решением понимается некоторый набор из ряда возможностей. В курсе рассматривается принятие решений как в условиях определенности, так и неопределенности. Большое внимание уделяется методам получения оптимальных решений.

Весь материал группируется в четыре больших раздела.

Первый посвящается информационному обеспечению процесса принятия решения и в основном дает начальные представления об организации и работе СУБД - систем управления базами данных. Во втором разделе изучаются вопросы принятия решений в условиях неопределенности. Третий, самый большой раздел, посвящен методам выработки оптимальных решений. Эти методы базируются на комплексе математических дисциплин, объединенных названием исследования операций, и включают основы линейного и динамического программирования, элементы теории матричных игр, вариационного исчисления, некоторых нелинейных задач. В четвертом разделе достаточно подробно излагаются методы теории массового обслуживания. В целом дисциплина дает полное представление об инженерных методах, составляющих методологическую базу современных АСУ.

Освоение данной дисциплины дает возможность специалисту понять работу различных АСУ, а также самостоятельно их проектировать, используя современные методы расчетов и компьютерную технику.

АСУ на ВТ является одной из основных дисциплин, формирующих студента как специалиста авиатранспортного производства. Она опирается на прикладную математику, вычислительную технику, программирование, экономику.

Изучение дисциплины целесообразно проводить последовательно, как указано в тематическом плане. Для успешной работы рекомендуется вести конспект, проверяя усвоение материала по вопросам для самопроверки, и своевременно выполнить контрольную работу.

Во время экзаменационной сессии читаются лекции по наиболее важным вопросам. После лабораторных работ и защиты отчетов по ним студент допускается к зачету или экзамену. Лабораторные работы выполняются, как правило, в период сессии.

Каждый студент должен представить по дисциплине контрольную работу.

Литература

1. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1972.

2. Хорошавцев Ю.Е. Основы АСУ транспортными системами: Учебное пособие / Академия ГА. СПб., / 1999.

3. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1980.

4. Аков Р., Сасиени М. Основы исследования операций / Под ред. И.А.Ушакова. М.: Мир, 1971.

5. Визе Манс. Microsoft Access 2.0 / Под ред. С.А. Каратыгина. М.: Бином, 1996.

6. Любая новейшая литература, относящаяся к Microsoft Office и Интернету.

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

Тема 1. Автоматизированные системы управления (АСУ). Общие сведения.

В этой теме изучаются общие представления об АСУ, характер решаемых задач и проблемы, стоящие перед разработчиком таких систем. Необходимо знать принципы построения, структуру, аппаратные средства АСУ, функции блоков.

Литература: [1]; [2, п.1].

Тема 2. Информационная база АСУ

При изучении этой темы следует уяснить понятия базы данных и системы управления базами данных (СУБД) как объектов, сугубо ориентированных на компьютерную технику. Необходимо понимать суть реляционных баз данных и условий установления связей между электронными таблицами и файлами баз данных, что такое формат dBASE и каковы особенности работы с системой ACCESS. Известные системы продажи и бронирования авиабилетов «Амадеус» и «Габриэль» по сути являются примером специализированных СУБД.

Литература: [2, п.2]; [5].

Тема 3. Использование экспертных систем в АСУ

Здесь необходимо усвоить отличие экспертных систем (ЭС) от остальных вычислительных программ: наличие базы знаний, которая в процессе пользования ЭС может модифицироваться. Студент также должен знать структуру типовой ЭС и функции блоков, в чем заключаются особенности двух основных режимов работы ЭС: наполнения знаний и решения задач, из правил какого вида может составляться база знаний.

Литература: [2, п.3].

Тема 4. Принятие решения в условиях неопределенности

При изучении этой темы студенту необходимо освежить в памяти основные положения (в начальном объеме) теории вероятности, знать определения случайных величин и их характеристик: закона распределения, математического ожидания, дисперсии. Студент должен понимать, как факторы случайности могут влиять на принимаемые решения и какие существуют приемы для снижения этого влияния, в чем суть метода статистических оценок, в каких случаях он оправдан, почему замена случайных величин их средними значениями наиболее правомерна при многократно проводимых операциях.

Студент должен знать метод максимального правдоподобия, в каких случаях он оказывается полезным, что он позволяет получить.

Для определения влияния одной случайной величины на другую, некоторого фактора на исследуемый показатель студент должен уметь пользоваться аппаратом дисперсионного факторного анализа, понимать смысл формулируемых и проверяемых статистических гипотез, знать, что такое доверительная вероятность и как интерпретировать результаты расчетов по данному методу.

Особое внимание следует уделить изучению регрессионных моделей, составляющих неотъемлемую часть всех статистических расчетов. Уметь пользоваться методом наименьших квадратов при определении параметров регрессионной модели.

Все рассмотренные методы необходимо уметь иллюстрировать примерами работы транспортных систем, подверженных влиянию случайных факторов. В частности, примерами построения прогнозов экономических или эксплуатационных показателей транспортных компаний.

Литература: [2, п.4]; [3].

Тема 5. Оптимальное управление в АСУ

Необходимо со всей серьезностью отнестись к изучению этой важной и сложной темы, без которой нельзя понять работу современных АСУ.

Студент должен знать, как формулируется математически оптимизационные задачи, как практические задачи представляются в математической форме в виде различных моделей, в чем заключается особенность линейных и нелинейных моделей и задач с целочисленными и нецелочисленными решениями.

Особое внимание нужно уделить методам линейного программирования как наиболее распространенным. Уметь практические задачи записывать в виде линейных моделей. Знать основные методы решения линейных задач: симплекс-метод, метод потенциалов в транспортной задаче (в постановочном плане). Из сетевых потоковых моделей студент более всего должен обратить внимание на задачу коммивояжера, входящую в контрольную работу.

Помимо линейных задач студент должен хорошо усвоить суть метода динамического программирования, заключающегося в пошаговой оптимизации (без оглядки на последствия от решения в данном шаге), метод динамического программирования на каждом шаге решения задачи учитывает последствия от сделанного шага, поэтому оптимизация продвигается “пятясь”.

Кроме того, студент должен иметь достаточные представления о вариационных методах решения оптимизационных задач и начальные знания об элементах выпуклого программирования. Для этого достаточно разобрать несколько простейших примеров из соответствующих разделов дисциплины, приведенных в [2].

Важным элементом подготовки студента является приобретение навыков перехода от практических задач к математическим методам их решения. Студент должен ясно понимать, что одни и те же практические задачи могут быть формализованы с использованием различных моделей (линейных, сетевых, динамических), соответственно методы их решения будут различными. Не случайно в учебном пособии [2] задача об оптимальной нагрузке самолета сначала формулируется как целочисленная в линейном программировании, а затем та же задача решается методом динамического программирования.

Литература: [1]; [2, п.6-9]; [3]; [4].

Тема 6. Введение в игровые методы принятия решений

Данная тема служит для получения начальных знаний о достаточно новой и специфичной области в теории принятия решений, а именно, описывающей ситуации, называемые в теории конфликтами. Студент должен понимать, что значит решение задачи в чистых и смешанных стратегиях, каков их смысл, какая существует связь между теориями матричных игр и линейного программирования.

Литература: [2, п.7]; [3].

Тема 7. Управление транспортными потоками с позиций теорий массового обслуживания