Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Transport (S2)
specjalność: urządzenia mechatroniczne w transporcie samochodowym
Sylabus przedmiotu Optymalizacja systemów transportu i magazynowania:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Transport | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Optymalizacja systemów transportu i magazynowania | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Eksploatacji Pojazdów Samochodowych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Tomasz Osipowicz <Tomasz.Osipowicz@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | 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 pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania. |
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 pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania. |
| 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 |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Wprowadzenie do pakietu Matlab. | 6 |
| T-P-2 | Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox. | 4 |
| T-P-3 | Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie systemów transportu i magazynowania. | 4 |
| T-P-4 | Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu. | 2 |
| T-P-5 | Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu. | 2 |
| T-P-6 | Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania. | 4 |
| T-P-7 | Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania. | 4 |
| T-P-8 | Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania. | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji systemów transportu i magazynowania | 2 |
| T-W-2 | Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji systemów transportu i magazynowania. Metody analityczne optymalizacji systemów transportu i magazynowania. | 2 |
| T-W-3 | Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe. | 2 |
| T-W-4 | Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji systemów transportu i magazynowania. | 1 |
| T-W-5 | Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania. | 2 |
| T-W-6 | Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania. | 3 |
| T-W-7 | Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania. | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-P-2 | Samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputera. | 10 |
| A-P-3 | Konsultacje i zaliczenia | 8 |
| 48 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje | 5 |
| A-W-3 | Studiowanie literatury | 15 |
| A-W-4 | Przygotowywanie się do zaliczenia | 7 |
| 42 | ||
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| T_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. | T_2A_W10, T_2A_W05, T_2A_W01, T_2A_W03 | T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W07 | C-1, C-2, C-3, C-4 | T-P-2, T-P-1, T-P-3, T-P-6, T-P-7, T-P-8, T-P-5, T-P-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-6 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| T_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. | T_2A_U09, T_2A_U05, T_2A_U02, T_2A_U18 | T2A_U02, T2A_U05, T2A_U09, T2A_U18 | C-1, C-2, C-4 | T-P-2, T-P-1, T-P-3, T-P-6, T-P-7, T-P-8, T-P-5, T-P-4 | M-2, M-3 | S-2 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| T_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. | T_2A_K01, T_2A_K03 | T2A_K01, T2A_K03 | C-2 | T-P-3, T-P-4 | M-3 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| T_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. | 2,0 | 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 |
|---|---|---|
| T_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. | 2,0 | 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 - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| T_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. | 2,0 | Student nie posiada podstawowychj kompetencji z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Student posiada podstawowe kompetencje z zakresu przedmiotu. Nie potrafi kojarzyć i analizować nabytej wiedzy. | |
| 3,5 | Studentposiada kompetencje w stopniu pośrednim między oceną 3,0 a 4,0. | |
| 4,0 | Student posiada podstawowe kompetencje z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary jej stosowania. | |
| 4,5 | Student posiada kompetencje w stopniu pośrednim między oceną 4,0 a 5,0. | |
| 5,0 | Student posiada kompetencje z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary 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