Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Systemy sterowania procesami przemysłowymi
Sylabus przedmiotu Optymalizacja wielokryterialna i systemy decyzyjne:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Optymalizacja wielokryterialna i systemy decyzyjne | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Automatyki i Robotyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajmość zagadnień związanych z metodami optymalizacji na poziomie inżynierskim |
| W-2 | Znajomość matematyki na poziomie inżynierskim |
| W-3 | Znajomość metod matematycznych modelowania, teorii sterowania i systemów |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zaznajomienie studentów z metodami wykorzystywanymi do formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji wielokryterialnej i systemów decyzyjnych |
| C-2 | Nabycie umiejętności wykorzystania metod optymalizacji wielokryterialnej i systemów decyzyjnych do rozwiązywania praktycznych zadań |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Wyznaczenie i wizualizacja rozwiązań prostego zadania optymalizacji wielokryterialnej. Wyznaczenie frontu Pareto z wykorzystaniem metod skalaryzacji oraz metod ewolucyjnych | 5 |
| T-P-2 | Wyznaczanie i wizualizacja rozwiązań problemu decyzyjnego | 5 |
| T-P-3 | Optymalizacja wielokryterialna w problemach syntezy układów sterowania w warunkach niepewności | 5 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do zagadnień optymalizacji i systemów decyzyjnych, klasyfikacja zadań i sformułowanie zadań, przykłady i metody, omówienie własności. Sformułowanie zadania optymalizacji wielokryterialnej. | 2 |
| T-W-2 | Skalaryzacja zadania optymalizacji wielokryterialnej. Metoda ograniczeń, metoda sumy ważonej, metoda punktu idealnego, metoda punktu najgorszych oczekiwań, pojęcie normy. Przykładowe problemy optymalizacji | 2 |
| T-W-3 | Podejście Pareto. Rozwiązania zdominowane i niezdominowane. Numeryczne metody wyznaczania rozwiązań niezdominowanych. Obliczenia równoległe i ich zastosowanie w optymalizacji | 2 |
| T-W-4 | Systemy decyzyjne, reguły decyzyjne, regułowa baza wiedzy, system ekspertowy, techniki pozyskiwania wiedzy, zbiory przybliżone, drzewo decyzyjne | 4 |
| T-W-5 | Wprowadzenie do teorii gier. Gry dwuosobowe, wieloosobowe i gry z naturą. Zastosowanie metod optymalizacji w zagadnieniach podejmowania decyzji. | 3 |
| T-W-6 | Optymalizacja w warunkach niepewności - kryteria: Walda, Hurwicza, Laplace'a, Savage'a. Przykłady zastosowań w procesie podejmowania decyzji. Wrażliwość rozwiązań w optymalizacji i w systemach decyzyjnych | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-P-2 | Opracowanie wyników | 5 |
| A-P-3 | Przygotowanie się do zaliczenia | 5 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Uzupełnianie wiedzy z literatury | 5 |
| A-W-3 | Przygotowanie się do egzaminu | 3 |
| A-W-4 | Egzamin | 2 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Wykład problemowy |
| M-3 | Ćwiczenia projektowe |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych projektów |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C12_W01 Student zna kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej. | AR_2A_W11, AR_2A_W12 | — | — | C-1, C-2 | T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-W-4, T-W-6 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_C12_U01 Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej, oraz umie prezentować wyniki. | AR_2A_U06, AR_2A_U11 | — | — | C-1, C-2 | T-P-2, T-P-3, T-P-1 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C12_W01 Student zna kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej. | 2,0 | Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2). |
| 3,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25). | |
| 3,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75). | |
| 4,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25). | |
| 4,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75). | |
| 5,0 | Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_C12_U01 Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej, oraz umie prezentować wyniki. | 2,0 | Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2). |
| 3,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25). | |
| 3,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75). | |
| 4,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25). | |
| 4,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75). | |
| 5,0 | Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75. |
Literatura podstawowa
- Kalinowski K., Metody optymalizacji, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej J. Skalmierskiego, Gliwice, 2010
- Brdyś M., Ruszczyński A., Metody optymalizacji w zadaniach, WNT, Warszawa, 1985
- Stachurski A., Wierzbicki A.P., Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001
- Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowań, PWN, Warszawa, 2009
- Pieczyński A., Reprezentacja wiedzy w diagnostycznych systemach ekspertowych, Lubuskie Towarzystwo Naukowe, Zielona Góra, 2003
- Bubnicki i in., Techniki informacyjne w badaniach systemowych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2007
Literatura dodatkowa
- Pogorzelski W., Optymalizacja układów technicznych w przykładach, WNT, Warszawa, 1978