Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Bezpieczeństwo funkcjonalne systemów przemysłowych

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP1 15 1,00,44zaliczenie
wykładyW1 15 1,00,56egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajmość zagadnień związanych z metodami optymalizacji na poziomie inżynierskim
W-2Znajomość matematyki na poziomie inżynierskim
W-3Znajomość metod matematycznych modelowania, teorii sterowania i systemów

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zaznajomienie studentów z metodami wykorzystywanymi do formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji wielokryterialnej i systemów decyzyjnych
C-2Nabycie umiejętności wykorzystania metod optymalizacji wielokryterialnej i systemów decyzyjnych do rozwiązywania praktycznych zadań

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Wyznaczenie i wizualizacja rozwiązań prostego zadania optymalizacji wielokryterialnej. Wyznaczenie frontu Pareto z wykorzystaniem metod skalaryzacji oraz metod ewolucyjnych5
T-P-2Wyznaczanie i wizualizacja rozwiązań problemu decyzyjnego5
T-P-3Optymalizacja wielokryterialna w problemach syntezy układów sterowania w warunkach niepewności5
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do zagadnień optymalizacji i systemów decyzyjnych, klasyfikacja zadań i sformułowanie zadań, przykłady i metody, omówienie własności. Sformułowanie zadania optymalizacji wielokryterialnej.2
T-W-2Skalaryzacja zadania optymalizacji wielokryterialnej. Metoda ograniczeń, metoda sumy ważonej, metoda punktu idealnego, metoda punktu najgorszych oczekiwań, pojęcie normy. Przykładowe problemy optymalizacji2
T-W-3Podejście Pareto. Rozwiązania zdominowane i niezdominowane. Numeryczne metody wyznaczania rozwiązań niezdominowanych. Obliczenia równoległe i ich zastosowanie w optymalizacji2
T-W-4Systemy decyzyjne, reguły decyzyjne, regułowa baza wiedzy, system ekspertowy, techniki pozyskiwania wiedzy, zbiory przybliżone, drzewo decyzyjne4
T-W-5Wprowadzenie do teorii gier. Gry dwuosobowe, wieloosobowe i gry z naturą. Zastosowanie metod optymalizacji w zagadnieniach podejmowania decyzji.3
T-W-6Optymalizacja w warunkach niepewności - kryteria: Walda, Hurwicza, Laplace'a, Savage'a. Przykłady zastosowań w procesie podejmowania decyzji. Wrażliwość rozwiązań w optymalizacji i w systemach decyzyjnych2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2Opracowanie wyników3
A-P-3Przygotowanie się do zaliczenia5
A-P-4Konsultacje2
25
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury5
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu3
A-W-4Egzamin2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia projektowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych projektów
S-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C12_W01
Student zna kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej.
AR_2A_W11, AR_2A_W12C-1, C-2T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-W-4, T-W-6M-1, M-2, M-3S-2, S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_C12_U01
Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej, oraz umie prezentować wyniki.
AR_2A_U06, AR_2A_U11C-1, C-2T-P-2, T-P-3, T-P-1M-1, M-2, M-3S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_2A_C12_W01
Student zna kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej.
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_2A_C12_U01
Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej, oraz umie prezentować wyniki.
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.

Literatura podstawowa

  1. Kalinowski K., Metody optymalizacji, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej J. Skalmierskiego, Gliwice, 2010
  2. Brdyś M., Ruszczyński A., Metody optymalizacji w zadaniach, WNT, Warszawa, 1985
  3. Stachurski A., Wierzbicki A.P., Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001
  4. Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowań, PWN, Warszawa, 2009
  5. Pieczyński A., Reprezentacja wiedzy w diagnostycznych systemach ekspertowych, Lubuskie Towarzystwo Naukowe, Zielona Góra, 2003
  6. Bubnicki i in., Techniki informacyjne w badaniach systemowych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Pogorzelski W., Optymalizacja układów technicznych w przykładach, WNT, Warszawa, 1978

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Wyznaczenie i wizualizacja rozwiązań prostego zadania optymalizacji wielokryterialnej. Wyznaczenie frontu Pareto z wykorzystaniem metod skalaryzacji oraz metod ewolucyjnych5
T-P-2Wyznaczanie i wizualizacja rozwiązań problemu decyzyjnego5
T-P-3Optymalizacja wielokryterialna w problemach syntezy układów sterowania w warunkach niepewności5
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do zagadnień optymalizacji i systemów decyzyjnych, klasyfikacja zadań i sformułowanie zadań, przykłady i metody, omówienie własności. Sformułowanie zadania optymalizacji wielokryterialnej.2
T-W-2Skalaryzacja zadania optymalizacji wielokryterialnej. Metoda ograniczeń, metoda sumy ważonej, metoda punktu idealnego, metoda punktu najgorszych oczekiwań, pojęcie normy. Przykładowe problemy optymalizacji2
T-W-3Podejście Pareto. Rozwiązania zdominowane i niezdominowane. Numeryczne metody wyznaczania rozwiązań niezdominowanych. Obliczenia równoległe i ich zastosowanie w optymalizacji2
T-W-4Systemy decyzyjne, reguły decyzyjne, regułowa baza wiedzy, system ekspertowy, techniki pozyskiwania wiedzy, zbiory przybliżone, drzewo decyzyjne4
T-W-5Wprowadzenie do teorii gier. Gry dwuosobowe, wieloosobowe i gry z naturą. Zastosowanie metod optymalizacji w zagadnieniach podejmowania decyzji.3
T-W-6Optymalizacja w warunkach niepewności - kryteria: Walda, Hurwicza, Laplace'a, Savage'a. Przykłady zastosowań w procesie podejmowania decyzji. Wrażliwość rozwiązań w optymalizacji i w systemach decyzyjnych2
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2Opracowanie wyników3
A-P-3Przygotowanie się do zaliczenia5
A-P-4Konsultacje2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury5
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu3
A-W-4Egzamin2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_C12_W01Student zna kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W11Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu teorii i metod obliczeniowych optymalizacji.
AR_2A_W12Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji i inżynierii wiedzy.
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z metodami wykorzystywanymi do formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji wielokryterialnej i systemów decyzyjnych
C-2Nabycie umiejętności wykorzystania metod optymalizacji wielokryterialnej i systemów decyzyjnych do rozwiązywania praktycznych zadań
Treści programoweT-W-3Podejście Pareto. Rozwiązania zdominowane i niezdominowane. Numeryczne metody wyznaczania rozwiązań niezdominowanych. Obliczenia równoległe i ich zastosowanie w optymalizacji
T-W-1Wprowadzenie do zagadnień optymalizacji i systemów decyzyjnych, klasyfikacja zadań i sformułowanie zadań, przykłady i metody, omówienie własności. Sformułowanie zadania optymalizacji wielokryterialnej.
T-W-5Wprowadzenie do teorii gier. Gry dwuosobowe, wieloosobowe i gry z naturą. Zastosowanie metod optymalizacji w zagadnieniach podejmowania decyzji.
T-W-2Skalaryzacja zadania optymalizacji wielokryterialnej. Metoda ograniczeń, metoda sumy ważonej, metoda punktu idealnego, metoda punktu najgorszych oczekiwań, pojęcie normy. Przykładowe problemy optymalizacji
T-W-4Systemy decyzyjne, reguły decyzyjne, regułowa baza wiedzy, system ekspertowy, techniki pozyskiwania wiedzy, zbiory przybliżone, drzewo decyzyjne
T-W-6Optymalizacja w warunkach niepewności - kryteria: Walda, Hurwicza, Laplace'a, Savage'a. Przykłady zastosowań w procesie podejmowania decyzji. Wrażliwość rozwiązań w optymalizacji i w systemach decyzyjnych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia projektowe
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych projektów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_2A_C12_U01Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi stosowanych w optymalizacji wielokryterialnej, oraz umie prezentować wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U06Potrafi stosować zaawansowane metody optymalizacji w automatyce i robotyce.
AR_2A_U11Potrafi stosować zaawansowane metody sztucznej inteligencji w automatyce i robotyce.
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z metodami wykorzystywanymi do formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji wielokryterialnej i systemów decyzyjnych
C-2Nabycie umiejętności wykorzystania metod optymalizacji wielokryterialnej i systemów decyzyjnych do rozwiązywania praktycznych zadań
Treści programoweT-P-2Wyznaczanie i wizualizacja rozwiązań problemu decyzyjnego
T-P-3Optymalizacja wielokryterialna w problemach syntezy układów sterowania w warunkach niepewności
T-P-1Wyznaczenie i wizualizacja rozwiązań prostego zadania optymalizacji wielokryterialnej. Wyznaczenie frontu Pareto z wykorzystaniem metod skalaryzacji oraz metod ewolucyjnych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia projektowe
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych projektów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2).
3,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25).
3,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75).
4,0Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25).
4,5Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75).
5,0Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75.