Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Inżynieria chemiczna i procesowa (N2)
specjalność: Informatyka procesowa

Sylabus przedmiotu Optymalizacja procesowa:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria chemiczna i procesowa
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Optymalizacja procesowa
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Instytut Inżynierii Chemicznej i Procesów Ochrony Środowiska
Nauczyciel odpowiedzialny Barbara Zakrzewska <Barbara.Zakrzewska@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA4 18 2,00,41zaliczenie
wykładyW4 27 3,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Rachunek różniczkowy. Podstawy rachunku wektorowego i macierzowego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami optymalizacyjnymi. Zastosowanie ich do zagadnień optymalizacji w inżynierii chemicznej i procesowej.
C-2Przygotowanie studenta do wykonywania podstawowych obliczeń z wykorzystaniem metod optymalizacyjnych, w tym w inżynierii chemicznej i procesowej.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Metoda złotego podziału.2
T-A-2Metoda stycznych Newtona-Raphsona. Metoda siatki.2
T-A-3Metody gradientowe. Metoda relaksacyjna.4
T-A-4Metoda monożników Lagrange'a.1
T-A-5Metoda Newtona-optymalizacja funkcji przy ograniczeniach równościowych.2
T-A-6Metoda Simplex wraz z metodą funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.4
T-A-7Trzy jednogodzinne kolokwia: nr 1 - po 5 tygodniach nauki, nr 2 - po 10 tygodniach nauki, nr 3 - na koniec semestru.3
18
wykłady
T-W-1Podstawowe pojęcia. Formułowanie problemu. Kryterium optymalizacji. Kryteria techniczne i ekonomiczne. Przestrzeń decyzji. Model matematyczny optymalizacji .3
T-W-2Podział i ogólna charakterystyka metod matematycznych. Problemy optymalizacyjne bez ograniczeń. Metody oparte na analizie klasycznej i metody bezpośrednie.2
T-W-3Metoda złotego podziału.2
T-W-4Metody iteracyjne poszukiwania optimum - zasady i ogólny podział. Szukanie maksimum wzdłuż kierunku.2
T-W-5Metody gradientowe.2
T-W-6Metody wykorzystujące kierunki sprzężone.2
T-W-7Poszukiwanie optimum przy występowaniu ograniczeń równościowych i nierównościowych. Wyzanczanie ekstremum warunkowego metodą monożników Lagrange'a.2
T-W-8Twierdzenie Kuhna-Tuckera.2
T-W-9Metody iteracyjne oparte na sprowadzeniu zadania optymalizacji z ograniczeniami do zadania bez ograniczeń. Funkcje kary.2
T-W-10Programowanie liniowe. Metoda Simplex. Metoda funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.4
T-W-11Programowanie geometryczne.2
T-W-12Wielostopniowe procesy decyzyjne.2
27

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-A-2Praca własna - przygotowanie do zaliczenia, studiowanie literatury przedmiotu.40
A-A-3Konsultacje z nauczycielem.5
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Praca własna - przygotowanie do zaliczenia.30
A-W-3Konsultacje z nauczycielem.5
A-W-4Studiowanie literatury przedmiotu.25
90

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podające - wykład informacyjny.
M-2Metody praktyczne - ćwiczenia przedmiotowe.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin - forma pisemna, 90 min.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń: trzy jednogodzinne kolokwia: nr 1 - po 5 tygodniach nauki, nr 2 - po 10 tygodniach nauki, nr 3 - na koniec semestru.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_B03_W01
Student ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę dotyczącą metod optymalizacyjnych, w tym wykorzystywanych w inżynierii chemicznej i procesowej .
ICPN_2A_W02, ICPN_2A_W05T2A_W01, T2A_W03InzA2_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_B03_U01
Student powinien umieć rozwiązywać zadania z zastosowaniem metod optymalizacyjnych oraz interpretować ich wyniki.
ICPN_2A_U09T2A_U09InzA2_U02C-2T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-6, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12M-2S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_B03_K01
Rozumie potrzebę dokształcania się i podnoszenia swoich kompetencji zawodowych i osobistych oraz potrafi odpowiednio określić priorytety służące do realizacji zadania - projektu procesowego.
ICPN_2A_K04T2A_K04C-2T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-6, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_B03_W01
Student ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę dotyczącą metod optymalizacyjnych, w tym wykorzystywanych w inżynierii chemicznej i procesowej .
2,0Student nie opanował wiedzy podanej na wykładzie.
3,0Student opanował wiedzę podaną na wykładzie w podstawowym stopniu.
3,5Student opanował wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zinterpretować.
4,0Student opanował wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zastosować.
4,5Student w pełni opanował wiedzę podaną na wykładzie, potrafi ją właściwie zinterpretować i w pełni wykorzystać praktycznie.
5,0Student w pełni opanował wiedzę podaną na wykładzie, potrafi efektywnie analizować wyniki i przeprowadzić dyskusję.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_B03_U01
Student powinien umieć rozwiązywać zadania z zastosowaniem metod optymalizacyjnych oraz interpretować ich wyniki.
2,0Student nie potrafi zastosować wiedzy teoretycznej do rozwiązywania zadań praktycznych.
3,0Student potrafi zastosować wiedzę teoretyczną do rozwiązywania zadań praktycznych w ograniczonym zakresie.
3,5Student potrafi poprawnie wykorzystać wiedzę teoretyczną do rozwiązywania zadań praktycznych.
4,0Student potrafi zastosować całą zdobytą wiedzę teoretyczną do rozwiązywania zadań praktycznych.
4,5Student potrafi przeprowadzić dyskusję o wynikach uzyskanych w zadaniach praktycznych.
5,0Student potrafi przeprowadzić dyskusje wyników i uzasadnić dokonane wybory.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_B03_K01
Rozumie potrzebę dokształcania się i podnoszenia swoich kompetencji zawodowych i osobistych oraz potrafi odpowiednio określić priorytety służące do realizacji zadania - projektu procesowego.
2,0
3,0Student w podstawowym stopniu rozumie potrzebę ciągłego kształcenia się i doskonalenia zawodowego
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Stadnicki J., Teoria i praktyka rozwiązywania zadań optymalizacji., WNT, Warszawa, 2006
  2. Sieniutycz S., Optymalizacja w inżynierii procesowej., WNT, Warszawa, 1991
  3. Krupiczka R., Optymalizacja procesowa., Dział Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice, 1998
  4. Haba A., Ekonomika i optymalizacja w procesach przemysłu chemicznego, Wydaw. Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 1985
  5. Findeisen W., Szymanowski J., Wierzbicki A., Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, Warszawa, 1980
  6. Zangwill W. I., Programowanie nieliniowe, WNT, Warszawa, 1974

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Metoda złotego podziału.2
T-A-2Metoda stycznych Newtona-Raphsona. Metoda siatki.2
T-A-3Metody gradientowe. Metoda relaksacyjna.4
T-A-4Metoda monożników Lagrange'a.1
T-A-5Metoda Newtona-optymalizacja funkcji przy ograniczeniach równościowych.2
T-A-6Metoda Simplex wraz z metodą funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.4
T-A-7Trzy jednogodzinne kolokwia: nr 1 - po 5 tygodniach nauki, nr 2 - po 10 tygodniach nauki, nr 3 - na koniec semestru.3
18

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe pojęcia. Formułowanie problemu. Kryterium optymalizacji. Kryteria techniczne i ekonomiczne. Przestrzeń decyzji. Model matematyczny optymalizacji .3
T-W-2Podział i ogólna charakterystyka metod matematycznych. Problemy optymalizacyjne bez ograniczeń. Metody oparte na analizie klasycznej i metody bezpośrednie.2
T-W-3Metoda złotego podziału.2
T-W-4Metody iteracyjne poszukiwania optimum - zasady i ogólny podział. Szukanie maksimum wzdłuż kierunku.2
T-W-5Metody gradientowe.2
T-W-6Metody wykorzystujące kierunki sprzężone.2
T-W-7Poszukiwanie optimum przy występowaniu ograniczeń równościowych i nierównościowych. Wyzanczanie ekstremum warunkowego metodą monożników Lagrange'a.2
T-W-8Twierdzenie Kuhna-Tuckera.2
T-W-9Metody iteracyjne oparte na sprowadzeniu zadania optymalizacji z ograniczeniami do zadania bez ograniczeń. Funkcje kary.2
T-W-10Programowanie liniowe. Metoda Simplex. Metoda funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.4
T-W-11Programowanie geometryczne.2
T-W-12Wielostopniowe procesy decyzyjne.2
27

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-A-2Praca własna - przygotowanie do zaliczenia, studiowanie literatury przedmiotu.40
A-A-3Konsultacje z nauczycielem.5
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Praca własna - przygotowanie do zaliczenia.30
A-W-3Konsultacje z nauczycielem.5
A-W-4Studiowanie literatury przedmiotu.25
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaICHP_2A_B03_W01Student ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę dotyczącą metod optymalizacyjnych, w tym wykorzystywanych w inżynierii chemicznej i procesowej .
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICPN_2A_W02ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu fizyki pozwalającą na formułowanie modeli operacji, procesów i systemów związanych z inżynierią chemiczną i procesową
ICPN_2A_W05ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe operacje i procesy z zakresu wybranej specjalności kierunku studiów inżynieria chemiczna i procesowa
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA2_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami optymalizacyjnymi. Zastosowanie ich do zagadnień optymalizacji w inżynierii chemicznej i procesowej.
Treści programoweT-W-1Podstawowe pojęcia. Formułowanie problemu. Kryterium optymalizacji. Kryteria techniczne i ekonomiczne. Przestrzeń decyzji. Model matematyczny optymalizacji .
T-W-2Podział i ogólna charakterystyka metod matematycznych. Problemy optymalizacyjne bez ograniczeń. Metody oparte na analizie klasycznej i metody bezpośrednie.
T-W-3Metoda złotego podziału.
T-W-4Metody iteracyjne poszukiwania optimum - zasady i ogólny podział. Szukanie maksimum wzdłuż kierunku.
T-W-5Metody gradientowe.
T-W-6Metody wykorzystujące kierunki sprzężone.
T-W-7Poszukiwanie optimum przy występowaniu ograniczeń równościowych i nierównościowych. Wyzanczanie ekstremum warunkowego metodą monożników Lagrange'a.
T-W-8Twierdzenie Kuhna-Tuckera.
T-W-9Metody iteracyjne oparte na sprowadzeniu zadania optymalizacji z ograniczeniami do zadania bez ograniczeń. Funkcje kary.
T-W-10Programowanie liniowe. Metoda Simplex. Metoda funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.
T-W-11Programowanie geometryczne.
T-W-12Wielostopniowe procesy decyzyjne.
Metody nauczaniaM-1Metody podające - wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin - forma pisemna, 90 min.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował wiedzy podanej na wykładzie.
3,0Student opanował wiedzę podaną na wykładzie w podstawowym stopniu.
3,5Student opanował wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zinterpretować.
4,0Student opanował wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zastosować.
4,5Student w pełni opanował wiedzę podaną na wykładzie, potrafi ją właściwie zinterpretować i w pełni wykorzystać praktycznie.
5,0Student w pełni opanował wiedzę podaną na wykładzie, potrafi efektywnie analizować wyniki i przeprowadzić dyskusję.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaICHP_2A_B03_U01Student powinien umieć rozwiązywać zadania z zastosowaniem metod optymalizacyjnych oraz interpretować ich wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICPN_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA2_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotuC-2Przygotowanie studenta do wykonywania podstawowych obliczeń z wykorzystaniem metod optymalizacyjnych, w tym w inżynierii chemicznej i procesowej.
Treści programoweT-A-1Metoda złotego podziału.
T-A-2Metoda stycznych Newtona-Raphsona. Metoda siatki.
T-A-3Metody gradientowe. Metoda relaksacyjna.
T-A-4Metoda monożników Lagrange'a.
T-A-6Metoda Simplex wraz z metodą funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.
T-W-1Podstawowe pojęcia. Formułowanie problemu. Kryterium optymalizacji. Kryteria techniczne i ekonomiczne. Przestrzeń decyzji. Model matematyczny optymalizacji .
T-W-2Podział i ogólna charakterystyka metod matematycznych. Problemy optymalizacyjne bez ograniczeń. Metody oparte na analizie klasycznej i metody bezpośrednie.
T-W-3Metoda złotego podziału.
T-W-4Metody iteracyjne poszukiwania optimum - zasady i ogólny podział. Szukanie maksimum wzdłuż kierunku.
T-W-5Metody gradientowe.
T-W-6Metody wykorzystujące kierunki sprzężone.
T-W-7Poszukiwanie optimum przy występowaniu ograniczeń równościowych i nierównościowych. Wyzanczanie ekstremum warunkowego metodą monożników Lagrange'a.
T-W-8Twierdzenie Kuhna-Tuckera.
T-W-9Metody iteracyjne oparte na sprowadzeniu zadania optymalizacji z ograniczeniami do zadania bez ograniczeń. Funkcje kary.
T-W-10Programowanie liniowe. Metoda Simplex. Metoda funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.
T-W-11Programowanie geometryczne.
T-W-12Wielostopniowe procesy decyzyjne.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne - ćwiczenia przedmiotowe.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń: trzy jednogodzinne kolokwia: nr 1 - po 5 tygodniach nauki, nr 2 - po 10 tygodniach nauki, nr 3 - na koniec semestru.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zastosować wiedzy teoretycznej do rozwiązywania zadań praktycznych.
3,0Student potrafi zastosować wiedzę teoretyczną do rozwiązywania zadań praktycznych w ograniczonym zakresie.
3,5Student potrafi poprawnie wykorzystać wiedzę teoretyczną do rozwiązywania zadań praktycznych.
4,0Student potrafi zastosować całą zdobytą wiedzę teoretyczną do rozwiązywania zadań praktycznych.
4,5Student potrafi przeprowadzić dyskusję o wynikach uzyskanych w zadaniach praktycznych.
5,0Student potrafi przeprowadzić dyskusje wyników i uzasadnić dokonane wybory.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaICHP_2A_B03_K01Rozumie potrzebę dokształcania się i podnoszenia swoich kompetencji zawodowych i osobistych oraz potrafi odpowiednio określić priorytety służące do realizacji zadania - projektu procesowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICPN_2A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
Cel przedmiotuC-2Przygotowanie studenta do wykonywania podstawowych obliczeń z wykorzystaniem metod optymalizacyjnych, w tym w inżynierii chemicznej i procesowej.
Treści programoweT-A-1Metoda złotego podziału.
T-A-2Metoda stycznych Newtona-Raphsona. Metoda siatki.
T-A-3Metody gradientowe. Metoda relaksacyjna.
T-A-4Metoda monożników Lagrange'a.
T-A-6Metoda Simplex wraz z metodą funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.
T-W-1Podstawowe pojęcia. Formułowanie problemu. Kryterium optymalizacji. Kryteria techniczne i ekonomiczne. Przestrzeń decyzji. Model matematyczny optymalizacji .
T-W-2Podział i ogólna charakterystyka metod matematycznych. Problemy optymalizacyjne bez ograniczeń. Metody oparte na analizie klasycznej i metody bezpośrednie.
T-W-3Metoda złotego podziału.
T-W-4Metody iteracyjne poszukiwania optimum - zasady i ogólny podział. Szukanie maksimum wzdłuż kierunku.
T-W-5Metody gradientowe.
T-W-6Metody wykorzystujące kierunki sprzężone.
T-W-7Poszukiwanie optimum przy występowaniu ograniczeń równościowych i nierównościowych. Wyzanczanie ekstremum warunkowego metodą monożników Lagrange'a.
T-W-8Twierdzenie Kuhna-Tuckera.
T-W-9Metody iteracyjne oparte na sprowadzeniu zadania optymalizacji z ograniczeniami do zadania bez ograniczeń. Funkcje kary.
T-W-10Programowanie liniowe. Metoda Simplex. Metoda funkcji kary w szukaniu rozwiązania bazowego.
T-W-11Programowanie geometryczne.
T-W-12Wielostopniowe procesy decyzyjne.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne - ćwiczenia przedmiotowe.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń: trzy jednogodzinne kolokwia: nr 1 - po 5 tygodniach nauki, nr 2 - po 10 tygodniach nauki, nr 3 - na koniec semestru.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w podstawowym stopniu rozumie potrzebę ciągłego kształcenia się i doskonalenia zawodowego
3,5
4,0
4,5
5,0