Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (S2)
specjalność: komputerowo wspomagane projektowanie i wytwarzanie maszyn

Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechanika i budowa maszyn
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Metody optymalizacji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Stefan Berczyński <Stefan.Berczynski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marcin Chodźko <Marcin.Chodzko@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 30 1,60,38zaliczenie
wykładyW1 15 1,40,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagana jest znajomość podstawowych operacji matematycznych, pojęcia funkcji, rachunku mecierzowego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania.
C-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu służącego rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
C-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.6
T-L-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.2
T-L-3Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie wytrzymałości materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.4
T-L-4Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji.2
T-L-5Optymalizacja funkcji bez ograniczeń. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.4
T-L-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.4
T-L-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.4
T-L-8Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.4
30
wykłady
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.2
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.2
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.2
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.1
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.2
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.3
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputera.10
A-L-3Konsultacje i zaliczenia8
48
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Konsultacje5
A-W-3Studiowanie literatury15
A-W-4Przygotowywanie się do zaliczenia7
42

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Podająca - wykład informacyjny.
M-2Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne.
M-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakończeniu określonej partii materiału.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MBM_2A_C02_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.		MBM_2A_W10, MBM_2A_W05, MBM_2A_W01, MBM_2A_W03T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W07C-1, C-2, C-3, C-4T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-5, T-L-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-6M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MBM_2A_C02_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.		MBM_2A_U09, MBM_2A_U05, MBM_2A_U02T2A_U02, T2A_U05, T2A_U09C-1, C-2, C-4T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-5, T-L-4M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MBM_2A_C02_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.		MBM_2A_K01, MBM_2A_K03T2A_K01, T2A_K03C-2T-L-3, T-L-4M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MBM_2A_C02_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.		2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MBM_2A_C02_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.		2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Literatura podstawowa

  1. Kusiak J., Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowań., PWN, Warszawa, 2009
  2. Brdyś M., Ruszczyński A., Metody optymalizacji w zadaniach., WNT, Warszawa, 1985
  3. Osiński Z., Wróbel J., Teoria konstrukcji., PWN, Warszawa, 1995
  4. Wit R., Metody programowania nieliniowego., WNT, Warszawa, 1986
  5. Zalewski A., Cegieła R., Matlab - obliczenia numeryczne i ich zastosowania., Wydawnictwo Naukowe, Poznań, 1996
  6. Ostwald M., Podtawy optymalizacji konstrukcji., Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2005

Literatura dodatkowa

  1. B. Mrozek, Z. Mrozek, Matlab i Simulink poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004
  2. R. Pratap, Matlab 7 dla naukowców i inżynierów, PWN, Warszawa, 2007

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.6
T-L-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.2
T-L-3Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie wytrzymałości materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.4
T-L-4Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji.2
T-L-5Optymalizacja funkcji bez ograniczeń. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.4
T-L-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.4
T-L-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.4
T-L-8Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.2
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.2
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.2
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.1
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.2
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.3
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputera.10
A-L-3Konsultacje i zaliczenia8
48
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Konsultacje5
A-W-3Studiowanie literatury15
A-W-4Przygotowywanie się do zaliczenia7
42
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_C02_W01Student 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_W10zna podstawowe metody i techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań w zakresie konstruowania, pomiarów, projektowania technologii i eksploatacji
MBM_2A_W05ma szczegółową wiedzę dotyczącą konstrukcji, eksploatacji i obliczeń dotyczących maszyn o różnym stopniu złożoności
MBM_2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki na poziomie wyższym niezbędną do rozwiązywania zadań z zakresu mechaniki, budowy i eksploatacji maszyn
MBM_2A_W03ma szczegółową wiedzę z wybranych zagadnień pokrewnych kierunków studiów powiązanych z obszarem studiowanej specjalności
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_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania.
C-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu służącego rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
C-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
Treści programoweT-L-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.
T-L-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.
T-L-3Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie wytrzymałości materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.
T-L-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-8Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-5Optymalizacja funkcji bez ograniczeń. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-4Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji.
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.
Metody nauczaniaM-1Podająca - wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_C02_U01Student 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
MBM_2A_U05potrafi określić kierunki dalszego uczenia się, ma umiejętność samokształcenia w swojej i pokrewnych specjalnościach
MBM_2A_U02potrafi porozumiewać się w środowisku inżynierów mechaników oraz w innych środowiskach technicznych, również w języku obcym. Potrafi wykorzystywać różnorodne techniki przekazu informacji w tym systemy CAx.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U05potrafi określić kierunki dalszego uczenia się i zrealizować proces samokształcenia
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania.
C-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
Treści programoweT-L-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.
T-L-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.
T-L-3Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie wytrzymałości materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.
T-L-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-8Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-5Optymalizacja funkcji bez ograniczeń. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-4Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne.
M-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakończeniu określonej partii materiału.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_C02_K01Student powinien potrafić wykorzystywać informacje z wielu dziedzin i kojarzyć je w celu rozwiązania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracując w tym celu z innymi osobami.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
MBM_2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
Cel przedmiotuC-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania.
Treści programoweT-L-3Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie wytrzymałości materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.
T-L-4Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji.
Metody nauczaniaM-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakończeniu określonej partii materiału.