Модели и методы управления в корпоративных информационных системах
Описание: В курсе изучаются задачи с использованием прикладного регрессионного анализа и сводящиеся к транспортной модели, в транспортных сетях задача о кратчайшем пути и задача о максимальном потоке, системы массового обслуживания, динамическое программирование. В результате изучения курса обучающийся сможет правильно поставить задачу управления, подобрать метод и программное обеспечение для ее решения.
Количество кредитов: 8
Пререквизиты:
- Статистические методы анализа данных
- Алгоритмизация и основы программирования
Трудоемкость дисциплины:
| Виды работ | часы |
|---|---|
| Лекции | 30 |
| Практические работы | |
| Лабораторные работы | 45 |
| СРОП | 45 |
| СРО | 120 |
| Форма итогового контроля | экзамен |
| Форма проведения итогового контроля |
Компонент: Компонент по выбору
Цикл: Профилирующие дисциплины
Цель
- Подготовка специалистов способных для решения проблем информатизации, постановки задач управления, подбора методов и программного обеспечения для ее решения
Задача
- приобретение глубоких теоретических и практических знаний по линейному и динамическому программирования
- формирование знаний и умений по постановке задач управления, подбору методов их решения
- освоение современных пакетов прикладных программ, реализующих алгоритмы анализа данных
Результат обучения: знание и понимание
- демонстрировать знания по методам анализа данных для исследования деятельности организаций
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- самостоятельно решать задачи по выбору методов управления в практических ситуациях
Результат обучения: формирование суждений
- корректно формулировать вопросы и строить профессиональные диалоги на темы, связанные с методами управления
Результат обучения: коммуникативные способности
- работать в команде, отстаивать свою точку зрения, предлагать новые решения по задачам управления в информационных системах
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- осуществлять сбор необходимой информации, систематизировать и обобщать ее, использовать полученные знания в управлении корпоративных информационных системах
Методы преподавания
интерактивная лекция (проблемная лекция, дискуссионная лекция, лекция-конференция, лекция-консультация, лекция «Пресс-конференция», лекция «Вопросы-ответы-обсуждение»);
метод проектов (наработка и преобразование собственного опыта и компетентности)
Оценка знаний обучающегося
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
| Период | Вид задания | Итого |
|---|---|---|
| 1 рейтинг | Лабораторная работа 1 | 0-100 |
| Лабораторная работа 2 | ||
| Лабораторная работа 3 | ||
| Рубежный контроль | ||
| 2 рейтинг | Лабораторная работа 4 | 0-100 |
| Лабораторная работа 5 | ||
| Лабораторная работа 6 | ||
| Тестирование | ||
| Итоговый контроль | экзамен | 0-100 |
Политика оценивания результатов обучения по видам работ
| Вид задания | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Отлично | Хорошо | Удовлетворительно | Неудовлетворительно |
Форма оценки
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
| Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
| F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
- Основные понятия теории моделирования
- Линейное программирование
- Технология решения задач нелинейного и целочисленного программирования
- Транспортная задача и ее применение
- Специальные задачи линейного программирования, сводящиеся к транспортной модели
- Сети
- Сетевое планирование многоэтапных операций
- Прикладной регрессионный анализ
- Системы массового обслуживания
- Элементы теории случайных процессов
Основная литература
- Бахвалов Л.А. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gpss–forum.narod.ru/GPSSmodeling.html, свободный.
- Большаков А. С. Моделирование в менеджменте: учеб. пособие. – М.: Филинъ, 2010.
- Бешенков С. А. Моделирование и формализация: методическое пособие. – М.: Лаборатория базовых знаний, 2012.
Дополнительная литература
- Докукин В. П. Основы математического моделирования: Конспект лекций. Санкт-Петербургский ГГИ. – М.: Дело, 2017.
- Волчков С., Балахонова И. Бизнес-моделирование для совершенствования деятельности промышленного предприятия // ЦИТ «Платон» "КомпьютерПресс". 2001. №11.
