-
Методы оптимизации
Цели освоения дисциплины "Методы оптимизации", соотнесенные с общими целями ОП ВО по соответствующему направлению подготовки: удовлетворение образовательных потребностей личности в освоении фундаментальных фактов и принципов построения математического обеспечения программных средств; удовлетворение потребностей заказчиков в квалифицированных специалистах с высшим образованием и научно-педагогических кадрах, которые имеют навыки построения математические модели, умеют применять методы оптимизации для решения задач, эффективно организовать и использовать в современных цифровых вычислительных системах оптимальные режимы и способы решения реальных проектных задач.
Содержание дисциплины
1. Основные понятия теории оптимизации (объекты оптимизации, классификация задач и методов оптимизации, классические методы оптимизации).
2. Основные модели и методы решения задач оптимизации (общая задача математического программирования, выпуклое программирование, методы безусловной и условной оптимизации для функций одной и многих переменных, линейное программирование, нелинейное программирование, целочисленное программирование, непараметрическая оптимизация, стохастическая оптимизация, динамическое программирование, оптимизация на графах и сетях).
В результате освоения дисциплины "Методы оптимизации" обучающийся должен:
Знать: основные определения теории оптимизации; классификацию методов оптимизации; существующие методы решения оптимизационных задач.
Уметь: применять методы и алгоритмы оптимизации; решать задачи однокритериальной и многокритериальной оптимизации; использовать методы, навыки и современную техническую литературу, необходимые для инженерной практики; разрабатывать и использовать на практике математические модели задач оптимизации.
Владеть: методами научного поиска; информацией об основных методах и алгоритмах, используемых при решении оптимизационных задач; методами построения математических моделей задач оптимизации; навыками практического решения задач теории оптимизации.
-
Модели и методы анализа проектных решений
Цели освоения дисциплины "Модели и методы анализа проектных решений" соответствуют целям ФГОС ВО и ОП ВО, реализуемой в Южном федеральном университете и читается для направления подготовки 090301 "Информатика и вычислительная техника" профиля подготовки "Системы автоматизированного проектирования":
удовлетворение образовательных потребностей личности в освоении фундаментальных основ и принципов построения математических моделей элементов и систем современной цифровой и аналоговой электронной техники, методов анализа адекватности используемых моделей и качества принимаемых проектных решений, современной вычислительной техники для решения сложных задач в области автоматизированного проектирования;
удовлетворение потребностей заказчиков в квалифицированных специалистах с высшим образованием и научно-педагогических кадрах, умеющих разрабатывать, проектировать и использовать вычислительную технику и эффективно применять современные и перспективные методы и модели анализа проектных решений;
совершенствование профессиональной компоненты образования профилю "Системы автоматизации проектирования" направления "Информатика и вычислительная техника" путем участия в выполнении фундаментальных и прикладных научных исследований, грантов, федеральных и ведомственных целевых программ и госконтрактов.
Содержание дисциплины
Математические модели объектов проектирования. Классификация математических моделей САПР. Характеристика и методы формирования математических моделей объектов проектирования, используемых на микро-, макро- и метауровнях. Математические модели аналоговой и цифровой электронной аппаратуры.
Методы анализа объектов проектирования. Классификация применяемых методов анализа. Направления повышения эффективности методов анализа. Численные методы решения систем линейных алгебраических уравнений и обыкновенных дифференциальных уравнений. Методы анализа повышенной эффективности и многовариантного анализа. Методы анализа логических и функциональных схем электронно-вычислительной аппаратуры.
В результате освоения дисциплины "Модели и методы анализа проектных решений" обучающийся должен
Знать:
основные критерии оценки качества проектных решений;
методы анализа качества принимаемых проектных решений;
существующие методы построения математических моделей объектов проектирования.
Уметь:
самостоятельно строить математические модели проектируемых элементов и систем;
использовать необходимые в практике методы, навыки и техническую литературу;
осуществлять анализ и оценку принимаемых проектных решений.
Владеть:
основными методами и алгоритмами оптимизации и синтеза проектных решений;
методами анализа качества получаемых проектных решений;
методами построения и решения математических моделей различной степени детализации для объектов проектирования.
-
Теоретические основы САПР
Цели освоения дисциплины "Теоретические основы САПР" соответствуют целям ФГОС ВО и ОП ВО, реализуемой в Южном федеральном университете и читается для направления подготовки 090301 "Информатика и вычислительная техника" профиля подготовки "Системы автоматизированного проектирования":
удовлетворение образовательных потребностей личности в грамотном использовании передовой компьютерной аппаратуры, удобном и эффективном управлении ей, профессиональном освоении фундаментальных принципов и основ построения, функционирования и использования современной цифровой вычислительной техники, механизмов и средств поддержки процессов решения задач на компьютере или в среде системы автоматизированного проектирования (САПР). Этому стремлению соответствуют цели САПР: помочь человеку в поиске лучших вариантов решений задач автоматизированного проектирования различных объектов и принимать участие в их совершенствовании и развитии путем предоставления возможности получения качественного высшего образования в области информатики и вычислительной техники;
удовлетворение потребностей заказчиков в квалифицированных специалистах с высшим образованием и научно-педагогических кадрах, умеющих разрабатывать, проектировать и грамотно эксплуатировать современные и перспективные цифровые вычислительные системы (ЦВС), эффективно организовать и использовать в ЦВС оптимальные режимы и способы решения реальных проектных задач;
совершенствование профессиональной компоненты образования по направлению информатика и вычислительная техника по профилю системы автоматизированного проектирования путем проведения и использования результатов фундаментальных и прикладных научных исследований, полученных в процессе выполнения грантов Российского фонда фундаментальных исследований, федеральных и ведомственных целевых программ и госконтрактов.
Содержание дисциплины
Основные этапы проектирования. Схема процесса проектирования и анализ возможности применения ЭВМ. Общие положения и задачи создания САПР. Требования, предъявляемые к САПР. Архитектура САПР. Классификация и разновидности САПР. Методология построения САПР.
Виды обеспечений САПР. Виды систем автоматизированного проектирования. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике. Примеры программ ЕСАD. Средства проектирования компании CADENCE, SYNOPSYS, MENTOR GRAPHICS.
В результате освоения дисциплины "Теоретические основы САПР" обучающийся должен
Знать:
основные стадии и этапы процесса проектирования;
основные виды систем автоматизированного проектирования;
существующие методы и подходы к организации процесса автоматизированного проектирования;
основные виды обеспечений САПР;
современные требования к построению и организации информационных систем управления, проектирования и принятия решений;
основные типы САПР и примеры их применения в радиоэлектронике и машиностроении.
Уметь:
оценивать преимущества и недостатки систем автоматизированного проектирования, их применимость для решения каждой конкретной проблемы;
самостоятельно использовать полученные знания для решения актуальных проблем, связанных с выбором, организацией и построением систем автоматизированного проектирования;
работать с основными пакетами программных продуктов для автоматизированного проектирования компании.
Владеть:
методами научного поиска;
основными методами и алгоритмами построения компонентов программных комплексов и подсистем автоматизированного проектирования;
основами работы с существующими программными пакетами автоматизированного проектирования.
-
Песпективные методы и алгоритмы решения технических задач
Целями освоения дисциплины "Перспективные методы и алгоритмы решения технических задач" являются:
удовлетворение образовательных потребностей личности в грамотном использовании передовой компьютерной аппаратуры, удобном и эффективном управлении ей, профессиональном освоении фундаментальных принципов и основ построения, функционирования информационных систем. Этому стремлению соответствуют цели дисциплины.
удовлетворение потребностей заказчиков в квалифицированных специалистах с высшей категории и научно-педагогических кадрах, умеющих разрабатывать, проектировать и грамотно эксплуатировать современные и перспективные цифровые вычислительные системы (ЦВС), эффективно организовать и использовать в ЦВС оптимальные режимы и способы решения реальных проектных задач;
совершенствование профессиональной компоненты образования по направлению информатика и вычислительная техника путем проведения и использования результатов фундаментальных и прикладных научных исследований, полученных в процессе выполнения грантов Российского фонда фундаментальных исследований, федеральных и ведомственных целевых программ и госконтрактов, грантов Российского научного фонда.
Цели освоения дисциплины соответствуют целям ФГОС ВО и ПрООП ВО по направлению подготовки 09.06.01 "Информатика и вычислительная техника".
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование элементов следующих компетенций в соответствии с ФГОС ВО (ОС ЮФУ) и ООП ВО по данному направлению подготовки (специальности):
способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальной и общекультурный потенциал;
способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности;
способность к критическому анализу и оценке современных научных достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях;
способность проектировать и осуществлять комплексные исследования, в том числе, междисциплинарные, на основе целостного системного научного мировоззрения с использованием знаний в области истории и философии науки;
способность планировать и решать задачи собственного профессионального и личностного развития;
владение методологией теоретических и экспериментальных исследований в области профессиональной деятельности;
владение культурой научного исследования, в том числе с использованием современных информационно-коммуникационных технологии.
В результате освоения дисциплины "Перспективные методы и алгоритмы решения технических задач" обучающийся должен
Знать:
основы методологии науки и методы научных исследований;
основные меры информации и способы ее адекватного представления;
теорию современных биоинспирированных и квантовых алгоритмов;
архитектуру многопроцессорных ЭВМ, транспьютеров;
методы решения задач современной дискретной математики, способы построения перспективных ИТ, необходимые для профессионального развития аспиранта;
элементы современной теории множеств;
технологии создания экспертных систем;
Уметь:
проводить теоретические и экспериментальные исследования в области построения логических схем современных вычислительных устройств на высоком профессиональном уровне;
самостоятельно применять полученные навыки классификации и кодирования информации для решения профессиональных задач в смежных областях;
использовать элементы теории бесконечных множеств и мультимножеств в научной и проектной деятельности;
проектировать реконфигурируемые системы;
пользоваться теорией современных алгоритмов для профессиональных целей аспиранта;
осуществлять операции с мультимножествами;
разрабатывать интегрированные автоматизированные информационные системы;
Владеть:
методами научного поиска;
способностью к обучению новым методам исследования на базе изучения методов современной дискретной математики, нечеткой логики, проектирования ИС;
теорией современной дискретной математики современной теорией множеств;
методами системотехнического, схемотехнического и конструкторского проектирования современных ЭВМ;
способами оценки вычислительной сложности алгоритмов;
навыками практического использования мультимножеств;
навыками реализации ИТ моделей для реальных объектов.
-
Интеллектуальный анализ данных и биоинспирированные методы и алгоритмы
Целями освоения дисциплины "Интеллектуальный анализ данных и биоинспирированные методы и алгоритмы" являются:
Удовлетворение потребностей личности в интеллектуальном развитии путем предоставления ей возможности получения качественного высшего образования в области информатики, вычислительной техники и искусственного интеллекта.
Удовлетворение потребностей заказчиков в квалифицированных специалистах с высшим образованием и научно-педагогических кадрах высшей квалификации, владеющих методами, инспирированными природными системами, искусственного интеллекта используемых в настоящее время при построении интеллектуальных подсистем САПР в области информатики, вычислительной техники. Этому стремлению соответствуют цели магистратуры: помочь человеку в поиске лучших вариантов решений задач оптимизации и автоматизированного проектирования различных объектов и принимать участие в их совершенствовании и развитии путем предоставления возможности получения качественного высшего образования
В результате освоения дисциплины "Интеллектуальный анализ данных и биоинспирированные методы и алгоритмы" обучающийся должен:
Знать:
основные сведения о средствах и способах применения ИКТ при решении задач интеллектуального анализа данных;
естественнонаучные понятия, определения и термины, заимствованные из биологии, генетики, теории эволюции используемых в теории эволюционных вычислений, а также в процессе создания и практического использования методов и алгоритмов, инспирированных природными системами;
Уметь:
конкретизировать и планировать содержание автоматизированных информационных систем и систем управления интеллектуальным анализом данных;
в зависимости от решаемой задачи применять те или иные методы и модели и строить биоинспирированные алгоритмы;
Владеть:
навыками разработки интеллектуальных информационных систем, работы в инструментальных средах создания автоматизированных систем интеллектуального анализа данных;
навыками работы по составлению математических моделей, постановке оптимизационных задач, подбору операторов и программированию БА.
Кандидат техн. наук, профессор кафедры САПР Института компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета. Преподает дисциплины: "Методы оптимизации", "Дискретная математика", "Теоретические основы САПР", "Теория игр и комбинаторика", "Модели и методы анализа проектных решений", "Биоинспирированные методы и алгоритмы", "Гибридные интеллектуальные системы".
Автор более 200 публикаций, в том числе более 10 монографий, 26 учебников и учебных пособий. Научные интересы: теория графов; методы оптимизации; эволюционное моделирование; генетические алгоритмы; искусственный интеллект; гибридные интеллектуальные системы; системы поддержки принятия решений. Является членом оргкомитета международного научного конгресса "Интеллектуальные системы и информационные технологии", ученым секретарем Северо-Кавказского отделения Российской Ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ), членом Научного Совета Российской Ассоциации Искусственного Интеллекта, членом Совета Российской ассоциации нечетких вычислений и мягких множеств.
