Следует обратить также внимание на следующее. Хотя логистистические модели предназначены в первую очередь для описания непересекающихся популяций культур типа простейших микроводорослей Spirulina platensis или Dunaliella salina [2,8], однако часто они служат в качестве теоретической основы для построения очень сложных моделей для описания популяций самых разных культур [9]. В практическом плане яркой иллюстрацией возможностей модели Ферхюльста является работа, выполненная при подготовке проекта договора о промысле осетровых в рамках Каспийской экологической программы (http://www.eia.doe.gov/emeu/cabs/caspenv.html).
Целью курсовой работы является закрепление и подтверждение студентами теоретических знаний и практических навыков, полученных при прохождении материала по МТП. Для достижения поставленной цели студенты должны знать:
- теоретические основы моделирования динамики биомассы популяций;
- методы идентификации нелинейной модели;
- возможности реализации задач моделирования с помощью компьютера.
Задачи курсовой работы решаются на основе численных решений логистических уравнений Ферхюльста и Рикера. Для каждого варианта курсовой работы имеются три временных ряда измерений биомасс за некоторый период:
- популяции без производственной нагрузки в виде выловов (эталонной популяции);
- популяции с производственной нагрузкой в виде выловов (эксплуатируемой популяции);
- производственной нагрузки в виде выловов.
По данным измерений необходимо определить неизвестные управляющие параметры соответствующих логистических моделей. Затем путём экспериментов с полученной моделью анализируются особенности динамики биомасс эксплуатируемой популяции и определяются оптимальные величины параметров урожая при различных типах квот на выловы (постоянной и пропорциональной). На основе полученных результатов делаются выводы относительно состояния динамики биомассы исследуемой популяции и предлагаются изменения по планированию выловов.
В качестве инструментальных средств для выполнения вычислительной части курсовой работы может быть использован табличный процессор MS Excel или любой другое приложение со стандартными возможностями, предусмотренными для электронных таблиц. Поощряется также использование языков программирования. В частности, для выполнения курсовой работы в полном объёме достаточно средств программирования на стороне клиента [3], расположенных на Интернет-узле университета (http://www.kmti.edu.ua/).
Формулировка и варианты задания к курсовой работе, приведены в разделе 2. В разделе 3 изложены необходимые теоретические сведения. Более подробно теоретические знания даются на лекциях по МТП. Дополнительные сведения, при необходимости, можно получить из работ [1, 4, 5, 6]. Потребуются также знания и навыки, полученные при изучении дисциплины «Статистические методы обработки данных».
При защите курсовой работы предоставляется пояснительная записка, все разработанные программы, даются необходимые разъяснения и повторяются расчёты, подтверждающие результаты, представленные в пояснительной записке. Пояснительная записка может включать следующие разделы:
- цель работы;
- формулировка задач;
- исходные данные;
- подход к решению задач;
- численные эксперименты и анализ результатов;
- выводы и предложения;
- перечень использованной литературы;
- приложения с алгоритмами и программами (могут быть представлены в электронном виде, в том числе с использованием возможностей Интернет-узла инстиута [3]).
Записка должна быть выполнена в редакторе MS WORD на сшитых одностраничных листах формата A4 (шрифт – 12пт; поля: верхнее и нижнее – по 2см, левое – 3см, правое – 1см; оступ абзаца – 48px; межстрочный интервал – одинарный; нумерация страниц – вверху, справа, титульная страница не нумеруется). Титульная страница должна быть оформлена в соответствии с образцом, приведённым в приложении А, в котором приводится пример пояснительной записки к курсовой работе.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.