Записи выполняются и используются в СО
СО 6.018
1.004
Предоставляется в СО 1.023.
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Саратовский государственный аграрный университет
имени Н.И. Вавилова
АГРОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
СОГЛАСОВАНО УТВЕРЖДАЮ
Декан факультета Проректор по учебной работе / Н.А.Шьюрова / / С.В.Ларионов «_» г. «_» г.
РАБОЧАЯ (МОДУЛЬНАЯ) ПРОГРАММА
Дисциплина «Системный анализ и основы моделирования экосистем»Для специальности 110102.65 «Агроэкология»
Кафедра «Экономическая кибернетика»
Курс Семестр Объем дисциплины:
Всего часов – Из них: аудиторных – в т.ч. лекции – практические занятия – лабораторные занятия – самостоятельная работа – Форма итогового контроля: экзамен – 9 семестр.
Программу составили: к.э.н., профессор А.М.Варюхин к.э.н., доцент С.Н.Янко Саратов Введение Рабочая (модульная) программа:
– предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, и студентов специальности 110102.65 «Агроэкология» участвующих в процессе изучения дисциплины;
– устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности Раздел 1.Цель и задачи дисциплины Основной целью изучения курса "Системный анализ и основы моделирования экосистем" является формирование системно мыслящего специалиста-эколога, владеющего основами методологии системного анализа и моделирования и необходимыми практическими навыками, способного самостоятельно использовать полученные в данной области знания для решения задач в сфере экологии, агроэкологии и охраны окружающей среды.
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать:
- роль и место системных взглядов в научной картине мира;
- фундаментальные понятия системного подхода, его основные концепции принципы, методы и закономерности;
- познавательную роль моделирования при исследовании сложных систем и усвоить его основные понятия и этапы;
- классификацию моделей и формы их представления;
- сущность понятий "экосистема", "агроэкосистема", знать их иерархию и классификацию, особенности как объектов моделирования;
Уметь:
- использовать программные средства MatLab, MatLab Simulink для создания и исследования динамических моделей;
•использовать прикладную программу WORD и ее возможности для создания структурно сложных документов.
Раздел 2. Исходные требования к подготовленности студентов Дисциплина "Системный анализ и основы моделирования экосистем" состоит из трех модулей.
Модуль 1. Общие вопросы системной теории Модуль 2. Основы моделирования сложных систем.
Модуль 3. Системный анализ и моделирование в экологии.
Раздел 3. Содержание и методика входного контроля Входной контроль по дисциплине "Системный анализ и основы моделирования экосистем" проводится в 9 семестре обучения на одном из первых лабораторных занятий.
Цель входного контроля - проверить исходный уровень знаний студентов и их готовность к изучению данной дисциплины. Все это даёт возможность правильно выбрать методику изложения нового материала и наиболее рационально распределить его по заданиям.
Входной контроль проводится на первом практическом занятии в форме письменного задания в программе MS WORD.
Раздел 4. Содержание дисциплины «Системный анализ и основы моделирования экосистем»
Балл модулей и Наименование модулей и модульных единиц Количество часов модульных Возникновение и развитие системных представлений.
Концептуальные модели системы.
Концепция многоуровневых систем и классификация Системный анализ как методология решения сложных плохо структурированных проблем.
1л Введение в имитационное моделирование, знакомство с пакетами MatLab и MatLab Simulink.
Постановка задачи и разработка модели экспоненциального Исследование модели экспоненциального роста Мальтуса, анализ полученных результатов и подведение итогов.
Постановка задачи и разработка непрерывной модели 5л Исследование непрерывной модели логистического роста, анализ полученных результатов и подведение итогов.
сложных систем как объектов моделирования компьютерных моделей сложных объектов.
Методологические вопросы моделирования систем.
Формирование информационной базы моделирования.
Модели принятия решений (оптимизационные модели).
Вероятностно-статистические модели сложных систем.
Модели динамических систем.
Постановка задачи и разработка дискретной модели Исследование дискретной модели логистического роста анализ полученных результатов и подведение итогов.
Изучение моделей динамических систем.
Исследование моделей динамических систем, анализ полученных результатов и подведение итогов.
Исследование моделей динамических систем, анализ полученных результатов и подведение итогов.
Темы для самостоятельного изучения 4с Виды моделей систем их особенности и области применения. характеру использования (функциональная модель, модель для управления, модель для предсказания).
6с Модель "Черный ящик" - простейшая концептуальная модель Системный анализ и моделирование в экологии Системный подход к моделированию экологических систем.
Модели взаимодействия популяций.
Лимитирование и толерантность в экосистемах Моделирование водных и сухопутных экосистем Темы лабораторных занятий Постановка задачи и изучение динамики сообщества типа Исследование моделей динамики сообщества типа хищникжертва, анализ полученных результатов и подведение конкурирующих за один источник питания, анализ полученных результатов и подведение итогов конкурирующих за один источник питания, анализ полученных результатов и подведение итогов Раздел 5. Краткая организационно-методическая характеристика дисциплины Обучение по дисциплине " Системный анализ и основы моделирования экосистем " проводится в виде лекций, лабораторных занятий и самостоятельной работы.
Лабораторные работы проводятся по 2 часа и предназначены для получения навыков работы на компьютере и овладения основами имитационного моделирования.
При чтении лекций используются наглядные учебные пособия и различные средства обучения, а также традиционная доска.
Для проведения занятий можно использовать следующие формы организации учебного процесса:
фронтальную форму, когда обучаемые каждый индивидуально воспринимают объяснение педагога, а педагог свое объяснение рассчитывает на среднего ученика;
коллективную форму которая предполагает единую цель действия микро коллектива, распределение обязанностей между его членами и получения одинаковой оценки, как итога общей работы;
индивидуальную форму, заключающуюся в индивидуальной работе преподавателя с несколькими студентами.
Фронтальную форму организации занятия рекомендуется использовать на лекциях и лабораторных занятиях с большим количеством нового учебного материала. Коллективную форму целесообразно использовать для проведения лабораторных занятий в классах, где количество компьютеров меньше чем количество занимающихся студентов. Конечной целью этих занятий является получение и совершенствование практических навыков и умений студентов в условия небольшого коллектива. Индивидуальную форму обучения можно применять при работе с отстающими студентами во время консультаций, а также со студентами занимающимися научной работой по индивидуальному плану в студенческом научном кружке.
В качестве метода обучения, как способов организации познавательной деятельности можно использовать:
метод поэтапного формирования умственных действий;
метод программированного обучения;
метод проблемного обучения и др.
Отдельные способы и приемы обучения этих методов могут использоваться как на занятиях или части этих занятий, так и в целом по всей дисциплине.
Текущий контроль осуществляется в ходе проведения лабораторных занятий в форме контрольных упражнений по отдельным вопросом.
Рубежный контроль проводится после изучения каждого из модулей в форме сочетания письменного опроса и практических действий на компьютере.
Раздел 6. Самостоятельная работа Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки дипломированного специалиста 110102 «Агроэкология» устанавливается максимальный объем учебной нагрузки студента 54 часа в неделю, включая все виды его аудиторной и внеаудиторной (самостоятельной) учебной работы. Объем аудиторных занятий студента при очной форме обучения не должен превышать 27 часов в неделю; следовательно, объем самостоятельной работы должен составлять не более 50 % от общего объема часов по дисциплине.
Всего на самостоятельную работу отводится 30 часов, из них на подготовку к рубежным контролям – 12, на подготовку к экзамену – 4, на проработку тем, вынесенных на самостоятельное изучение – 14 часов.
Для обеспечения мотивации студентов вопросы по темам, вынесенным на самостоятельное изучение, используются при проведении рубежных и выходных контролей.
Раздел 7. Система оценки результатов обучения.
При изучении дисциплины используется рейтинговая система оценки знаний, умений и навыков студентов. Максимальное количество баллов, которое может получить студент по видам контроля, приведено в таблице 1.
Итоговый рейтинг Rсм за семестр подсчитывается путем перевода учебных баллов в зачетные по формуле:
где: n – количество часов аудиторных занятий по учебному плану;
Bфакт – максимально возможная сумма учебных баллов;
Bmax – фактическая сумма баллов, набранная студентом.
Итоговый рейтинг проставляется в зачетную книжку студента и зачётно-экзаменационную ведомость.
Критериями оценки могут служить: глубина усвоения студентом учебного материала, умение применять полученные знания для решения конкретных профессиональных задач, объем полученных знаний. В каждом из этих критериев можно выделить 3 уровня (табл.2).
Глубина усвоения описательное упрощенное объяснение на основе знания учебного материала изложение объяснение общих закономерностей, Умение применять для решения для выбора для самостоятельной полученные знания элементарных оптимального формулировки задачи и ее Объем усвоенного программы Раздел 8. Содержание и методика выходного контроля В 9 семестре в качестве выходного контроля предусмотрен экзамен.
Вопросы экзамена формируются на основе лекций и вопросов соответствующих модулей. Для допуска к экзамену студент должен набрать не менее 60% от максимума баллов и отчитаться по предложенным лабораторным работам.
Раздел 9. Материально-техническое обеспечение В качестве материально-технического обеспечения дисциплины «Системный анализ и основы моделирования экосистем» используются:
1. Методичка, Варюхин А.М., Янко С.Н. «Компьютерный практикум по дисциплине «Системный анализ и компьютерное моделирование экосистем», предполагаемый тираж 100 экз.
2. Мультимедийные приложения к лабораторным и лекционным занятиям.
а) основная литература:
устойчивости.М.: Наука, 1967.
Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления.
Для втузов. Учебник. М.: Наука, 1985.
3. Полуэктов PA., Пых ЮА., Швытов ИА. Динамические модели экологических систем. Л.: Гидрометеоиздат. 1980.
4. Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Ь. Математические модели биологических продукционных процессов: Учебное пособие. М.: Из-во МГУ, 1993.
5. Смит Дж. М, Модели в экологии, М.: Мир, 1976.
6. И.Ф. Цисарь, В.Г. Нейман. Компьютерное моделирование экономики. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2008.-384с.
б) дополнительная литература:
1. Гультяев А.К. Matlab 5.3. Имитационное моделирование в среде Winndows: Практическое пособие. – СПб.: КОРОНА принт, 2001. – 400 с.
2. Иглин С.П. Теория вероятностей и математическая статистика на базе MATLAB. Издательство НТУ "ХПИ", 2006, Харьков, Украина, 612 с.
3. Алексеев Е.Р., Чеснокова О.В. MATLAB 7. Самоучитель. ISBN:
5-477-00283-2. Издательство "НТ Пресс" 2006г. 464 стр.
Заполнение и вычисление таблицы: (Серым цветом отмечены ячейки, данные в которых будут вычисляться.) 1 Ввести необходимые данные (кроме ячеек помеченных серым цветом).
2 Вычислить ВАЛОВЫЙ СБОР по каждому хоз-ву обоих районов (площадь*урожайность).
Вычислить суммарные значения ПЛОЩАДИ, УРОЖАЙНОСТИ, ВАЛОВОГО СБОРА по каждому 3 району.
Вычислить средние значения ПЛОЩАДИ, УРОЖАЙНОСТИ, ЦЕНЫ РЕАЛИЗАЦИИ, 4 ВАЛОВОГО СБОРА по каждому району.
Оценить работу хозяйств по районам, исходя из условия: если урожайность по хозяйству превосходит среднее значение урожайности по району, то работа хозяйства оценивается "ХОРОШО", 5 в противном случае "ПЛОХО".
Оценить работу районов, исходя из условия: если суммарный валовый сбор 1-го района больше суммарного валового сбора 2-го района, то в необходимой ячейке таблицы, должна появиться " Первый район работает лучше второго", в противном случае "Второй район работает лучше 6 первого".
7 Вычислить среднее квадратичное отклонение урожайности и цены реализации по каждому району.
Вычислить коэффициент вариации урожайности, который равен среднему квадратичному отклонению, деленному на среднее значение урожайности и умноженное на 100%. Аналогично подсчитать 8 коэффициент вариации цены реализации.
Вычислить столбцы ПРИБЫЛЬ по формуле - ЦЕНА РЕАЛИЗАЦИИ*ВАЛОВЫЙ СБОР.
9 Вычислить суммарные значения по столбцам ПРИБЫЛЬ.
Вычислить столбцы % к ИТОГО по формуле - валовый сбор хозяйства/суммарное значение 10 валового сбора.
Подсчитать количество передовых хозяйств по каждому району, исходя из условия что урожайность хозяйства больше средней урожайности по району. (Проверить по столбцу 11 оценка деятельности хозяйств).
12 В ячейках G16 и O16 вычислить максимальные значения прибылей.
Используя возможности изменения шрифта, размера шрифта, объединения ячеек, центровки, 1 цвета шрифта и цвета заполнения, изменения границ оформить таблицу. (Желательно сначала оформить так, как оформлено в задании).
Используя условное форматирование выделить значения урожайности по хозяйствам, у которых урожайность больше средней урожайности. (Проверить по столбцу
2 ОЦЕНКА ДЕЛЯТЕЛЬНОСТИ ХОЗЯЙСТВ).
3 Аналогично выделить значения по столбцам ЦЕНА РЕАЛИЗАЦИИ.4 Используя условное форматирование выделить в столбцах ПРИБЫЛЬ максимальную прибыль.
Используя формат-ячейки изменить представление данных в некоторых ячейках 5 на процентное и денежное (см. задание).
6 Спрятать вспомогательные ячейки G16 и O16.
Вопросы рубежных контролей по дисциплине " Системный анализ и основы моделирования экосистем " Практика: отчет по лабораторным работам №1 "Модель экспоненциального роста" и №2. «Непрерывная модель логистического роста Теоретические вопросы по разделу «Общие вопросы системной теории»:
1.Концептуальные модели системы 2.Концепция многоуровневых систем и классификация абстрактных систем 3.Модель экспоненциального роста Мальтуса.
4.Непрерывная модель логистического роста.
Практика: отчет по лабораторным работам №3 "Дискретная модель логистического роста"и №4 «Исследование моделей динамических систем»
Теоретические вопросы по разделу «Основы моделирования сложных систем»:
1 Методологические вопросы моделирования систем 2. Модели принятия решений (оптимизационные модели).
3. Вероятностно-статистические модели сложных систем.
4. Модели динамических систем.
Практика: отчет по лабораторной работе №5 "Исследование моделей динамики сообщества типа хищник-жертва".
Теоретические вопросы по разделу «Системный анализ и моделирование в экологии»:
1. Системный подход к моделированию экологических систем.
2. Глобальные модели развития.
3. Модели динамики сообщества типа хищник-жертва 4. Модели двухвидовых популяций, конкурирующих за один источник питания 1. Для чего специалистам экологам необходимы знания принципов и методов системного анализа и математического моделирования?
2. Докажите, что человеческая практика системна.
3. Что называется алгоритмом?
4. Каковы три способа повышения производительности труда?
5. Чем ограничены возможности механизации?
6. Что такое автоматизация и каково её главное условие?
7. Какие особенности мышления позволяют утверждать, что оно системно?
8. Каковы аргументы в пользу системности материи?
9. Основные идеи кибернетики Винера.
10.Л. Берталанфи и его общая теория систем.
11.Системная нелинейная динамика И. Пригожина.
12.Основные категории системологии.
13.Принцип иерархичности и гносеологические схемы его реализации в системологии 14.Онтологическая классификация систем и место экосистем в данной классификации.
15.Почему агроэкосистема принципиально сложнее экосистемы.
16.Основные свойства систем и особенности их проявления на различных уровнях организации материи.
17.Модель "Черный ящик" - простейшая концептуальная модель ОТС.
18.Модель состава системы и неоднозначность её построения.
19.Модель структуры и ее теоретико-множественное описание.
20.Модель динамики системы, различие между функционированием и развитием системы.
21.Основные классы динамических систем.
22.Кибернетическая модель системы и её структура (ОУ,УУ).
23.Виды кибернетических моделей по способу структуризации на систему и внешнюю среду.
24.Виды кибернетических моделей системы по способу управления 25.Понятие многоуровневой системы и её основные характеристики.
26.Что такое страта и каковы общие характеристики стратифицированного описания систем?
27.Что такое слой и как представляется многослойный подход к принятию решений при управлении?
28.Что такое эшелон и как можно классифицировать системы на основе использования этого понятия?
29.Области применения различных понятий уровня системы и их общие черты.
30.Основные варианты классификаций абстрактных систем в ОТС.
31.В чем сходство и в чем различие понятий "большая" и "сложная" система?
32.Системное знание как многоуровневая система и особенности системного анализа как специфической формы системного знания.
33.Возможные варианты реализации системного анализа и его основные этапы.
34.Виды моделей систем их особенности и области применения.
35.Основные подходы к математическому моделированию систем.
36.Традиционная схема компьютерного моделирования систем и её недостатки.
37.Схема системного моделирования как основа построения компьютерных моделей сложных объектов.
38.Технология системного моделирования и особенности сложных систем как объектов моделирования 39.Проблемы формирования информационной базы моделирования и современное понятие об измерениях.
40.Понятие об измерении, шкала наименований.
41.Порядковые шкалы.
42.Модифицированные порядковые шкалы.
43.Шкалы интервалов.
44.Шкалы отношений.
45.Абсолютная шкала.
46.Анализ итоговой таблицы измерительных шкал.
47.Основные задачи статистического исследования сложных систем.
48.Понятие о законе распределения и его математическое представление.
49. Числовые характеристики закона распределения.
50.Задача статистической оценки закона распределения.
51.Статистические оценки числовых характеристик закона распределения, доверительные интервалы.
52.Многомерный закон распределения, зависимые и независимые случайные величины.
53.Понятие о корреляционном моменте и коэффициенте корреляции.
54.Ковариационная и корреляционная матрицы и множественный коэффициент корреляции.
55.Коэффициент корреляции и его сущность.
56.Виды моделей по степени изученности системы и по характеру использования (функциональная модель, модель для управления, модель для предсказания).
57.Планирование процесса построения регрессионной модели.
58.Разработка регрессионной модели.
59.Проверка и использование регрессионной модели.
60.Основные формализмы и методы регрессионного анализа.
61.Задачи принятия решений и их основные характеристики.
«