Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: logistyka przemysłowa
Sylabus przedmiotu Teoria i metody optymalizacji:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | nauk technicznych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Teoria i metody optymalizacji | ||
Specjalność | logistyka przemysłowa | ||
Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Stefan Berczyński <Stefan.Berczynski@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 | Wymagana jest znajomość podstawowych operacji matematycznych, pojęcia funkcji, rachunku mecierzowego. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji. |
C-2 | Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania. |
C-3 | Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu służącego rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych. |
C-4 | Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
T-A-1 | Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji. | 1 |
T-A-2 | Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji. | 1 |
T-A-3 | Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe. | 1 |
T-A-4 | Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji. | 1 |
T-A-5 | Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella. | 2 |
T-A-6 | Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki. | 2 |
T-A-7 | Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej. | 2 |
10 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji. | 1 |
T-W-2 | Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji. | 1 |
T-W-3 | Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe. | 1 |
T-W-4 | Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji. | 1 |
T-W-5 | Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella. | 2 |
T-W-6 | Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki. | 2 |
T-W-7 | Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej. | 2 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-A-2 | Samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputera. | 10 |
A-A-3 | Konsultacje i zaliczenia | 7 |
27 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-W-2 | Konsultacje | 2 |
A-W-3 | Studiowanie literatury | 10 |
A-W-4 | Przygotowywanie się do zaliczenia | 5 |
27 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Podająca - wykład informacyjny. |
M-2 | Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne. |
M-3 | Metoda aktywizująca - burza mózgów. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakończeniu określonej partii materiału. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIIP_2A_D8/10_W01 Student powienien posiadać wiedzę na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowocześnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znać ograniczenia tych metod oraz znać podstawy teoretyczne, leżące u podstaw narzędzi służących do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych. | ZIIP_2A_W02, ZIIP_2A_W04 | T2A_W03, T2A_W05, T2A_W07 | C-1, C-2, C-3, C-4 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIIP_2A_D8/10_U01 Student powinien być w stanie ułożyć zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inżynierskiego. Powinien umieć wybrać zmienne decyzyjne, określić ograniczenia, wyznaczyć postać funkcji celu oraz dokonać obliczeń mających na celu znalezienie wartości optymalnej. | ZIIP_2A_U21 | T2A_U08, T2A_U09 | C-1, C-2, C-4 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7 | M-2, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIIP_2A_D8/10_K01 Student powinien potrafić wykorzystywać informacje z wielu dziedzin i kojarzyć je w celu rozwiązania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracując w tym celu z innymi osobami. | ZIIP_2A_K03 | T2A_K03, T2A_K04 | C-2 | T-A-3, T-A-4 | M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIIP_2A_D8/10_W01 Student powienien posiadać wiedzę na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowocześnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znać ograniczenia tych metod oraz znać podstawy teoretyczne, leżące u podstaw narzędzi służących do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych. | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
3,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać. | |
3,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0. | |
4,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania. | |
4,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0. | |
5,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIIP_2A_D8/10_U01 Student powinien być w stanie ułożyć zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inżynierskiego. Powinien umieć wybrać zmienne decyzyjne, określić ograniczenia, wyznaczyć postać funkcji celu oraz dokonać obliczeń mających na celu znalezienie wartości optymalnej. | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
3,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać. | |
3,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0. | |
4,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania. | |
4,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0. | |
5,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Literatura podstawowa
- Kusiak J., Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowań., PWN, Warszawa, 2009
- Brdyś M., Ruszczyński A., Metody optymalizacji w zadaniach., WNT, Warszawa, 1985
- Osiński Z., Wróbel J., Teoria konstrukcji., PWN, Warszawa, 1995
- Wit R., Metody programowania nieliniowego., WNT, Warszawa, 1986
- Zalewski A., Cegieła R., Matlab - obliczenia numeryczne i ich zastosowania., Wydawnictwo Naukowe, Poznań, 1996
- Ostwald M., Podtawy optymalizacji konstrukcji., Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2005
Literatura dodatkowa
- B. Mrozek, Z. Mrozek, Matlab i Simulink poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004
- R. Pratap, Matlab 7 dla naukowców i inżynierów, PWN, Warszawa, 2007