Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody optymalizacji | ||
| Specjalność | systemy komputerowe i oprogramowanie | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Anna Barcz <Anna.Barcz@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 | Wiedza z zakresu algebry liniowej, analizy matematycznej oraz metod numerycznych. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Ukształtowanie umiejętności poprawnego formułowania zagadnienia optymalizacyjnego. |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności wyboru właściwej metody rozwiązania zadań optymalizacyjnych, algorytmizacji zagadnienia, rozwiązania i analizy wyników. |
| C-3 | Ukształtowanie umiejętności dostrzegania w życiu codziennym zagadnień, dla których można sformułować zadania optymalizacyjne. |
| C-4 | Ukształtowanie umiejętności tworzenia programów komputerowych wykorzystujących algorytmy poszukiwania ekstremów funkcji. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie. Higiena pracy z komputerem, zasady pracy i zaliczania. | 1 |
| T-L-2 | Praca z pakietem Matlab/Simulink - generowanie wykresów 3D. Mierzenie czasu. Optymalizacja kodu - narzędzie Profiler. | 2 |
| T-L-3 | Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Metody poszukiwań: metoda połowienia, złotego podziału, aproksymacji kwadratowej, aproksymacji sześciennej, metoda Newtona. Badanie czasu obliczeń. Porównanie działania metod. | 2 |
| T-L-4 | Metody bezgradientowe poszukiwania minimum funkcji dwóch zmiennych: metoda spadku względem współrzędnych, metoda Gaussa-Seidla. Porównanie metod. Modyfikacje algorytmów. | 3 |
| T-L-5 | Metody gradientowe poszukiwania minimum funkcji dwóch zmiennych: metoda najszybszego spadku, metoda Newtona, metoda gradientu prostego. Porównanie metod. | 3 |
| T-L-6 | Programowanie liniowe - metoda graficzna (przypadek dla dwóch i trzech zmiennych). | 2 |
| T-L-7 | Programowanie liniowe - metoda simpleks. Układanie i rozwiązywanie własnych (autorskich) zadań studentów. Poszukiwanie problemów optymalizacyjnych w życiu codziennym. | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie. Ogólne sformułowanie zadań optymalizacji. | 1 |
| T-W-2 | Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Warunki istnienia. Metody poszukiwań: metoda połowienia, złotego podziału, aproksymacji kwadratowej, aproksymacji sześciennej, metoda Newtona. | 2 |
| T-W-3 | Bezwarunkowe ekstremum funkcji wielu zmiennych. Warunki istnienia ekstremum funkcji wielu zmiennych. Metody bezgradientowe: metoda spadku względem współrzędnych, metoda Gaussa-Seidla. | 3 |
| T-W-4 | Metody gradientowe poszukiwania ekstremum funkcji wielu zmiennych: metoda najszybszego spadku, metoda Newtona. | 3 |
| T-W-5 | Ekstremum funkcji w zadaniach z ograniczeniami. Mnożniki Lagrange'a, warunki Khuna-Tuckera. Funkcja kary. | 2 |
| T-W-6 | Programowanie liniowe. Ogólne sformułowanie zadania. Metoda graficzna i algebraiczna. | 2 |
| T-W-7 | Metoda simpleks. Ogólny schemat. Rozwiązania dopuszczalne i bazowe. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w laboratoriach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 10 |
| A-L-3 | Udział w konsultajach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| A-L-4 | Praca własna nad zadaniami dodatkowymi | 10 |
| 37 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Udział w konsultacjach do wykładu | 1 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 7 |
| A-W-4 | Udział w zaliczeniu | 1 |
| 24 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studenta, burza mózgów, analiza i omówienie działania algorytmów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% punktów możliwych do zdobycia. |
| S-2 | Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta (punkty za wykonanie zadania) podawana na bieżąco, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_D/03_W01 Student będzie w stanie formułować zagadnienia optymalizacyjne oraz dobierać właściwe metody rozwiązywania. | I_1A_W01 | — | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-5, T-W-7, T-W-3, T-L-6, T-L-5, T-L-7, T-L-4, T-L-3 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
| I_1A_D/03_W02 Student będzie w stanie dobierać odpowiednie algorytmy do rozwiązania postawionych zadań oraz proponować modyfikacje tych algorytmów. | I_1A_W01 | — | — | C-2, C-4 | T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-5, T-W-7, T-W-3, T-L-6, T-L-5, T-L-7, T-L-4, T-L-3 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_D/03_U01 Student powinien umieć posłużyć się pakietem Matlab w celu rozwiązania postawionych problemów. | I_1A_U15, I_1A_U16, I_1A_U17, I_1A_U19 | — | — | C-2, C-4 | T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-5, T-W-7, T-W-3, T-L-2, T-L-6, T-L-5, T-L-7, T-L-4, T-L-3 | M-1, M-2 | 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 | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_D/03_K01 Student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu i przejawiał kreatywność na zajęciach. | I_1A_K01 | — | — | C-3, C-4 | T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-5, T-W-7, T-W-3, T-L-6, T-L-5, T-L-7, T-L-4, T-L-3 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_D/03_W01 Student będzie w stanie formułować zagadnienia optymalizacyjne oraz dobierać właściwe metody rozwiązywania. | 2,0 | Student nie potrafi sformułować zadania optymalizacyjnego. |
| 3,0 | Student potrafi sformułować proste zadanie optymalizacyjne. | |
| 3,5 | Student potrafi sformułować proste zadanie optymalizacyjne i zaproponować metodę jego rozwiązania. | |
| 4,0 | Student potrafi sformułować zadanie optymalizacyjne na podstawie obserwacji procesów rzeczywistych oraz zaproponować metodę jego rozwiązania. | |
| 4,5 | Student potrafi sformułować zadanie optymalizacyjne na podstawie obserwacji procesów rzeczywistych oraz zaproponować różne metody jego rozwiązania, w zależności od przyjętego kryterium. | |
| 5,0 | Student potrafi sformułować zadanie optymalizacyjne na podstawie obserwacji procesów rzeczywistych oraz zaproponować różne metody jego rozwiązania, także będące połączeniem innych metod. | |
| I_1A_D/03_W02 Student będzie w stanie dobierać odpowiednie algorytmy do rozwiązania postawionych zadań oraz proponować modyfikacje tych algorytmów. | 2,0 | Student nie umie zaproponować algorytmów do rozwiązywania zadań. |
| 3,0 | Student umie zaproponować najprostsze algorytmy do rozwiązania wybranych zagadnień. | |
| 3,5 | Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień. | |
| 4,0 | Student umie zaproponować algorytmy do rozwiązania wybranych zagadnień oraz uzasadnić swój wybór. | |
| 4,5 | Student umie zaproponować algorytmy do rozwiązania różnych problemów rzeczywistych oraz uzasadnić swój wybór. | |
| 5,0 | Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania różnych problemów rzeczywistych, potrafi porównać ich efektywność i na tej podstawie uzasadnić swój wybór. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_D/03_U01 Student powinien umieć posłużyć się pakietem Matlab w celu rozwiązania postawionych problemów. | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać pakietu Matlab do rozwiązywania zadań. |
| 3,0 | Student potrafi rozwiązać zaledwie kilka zadań pracując w trybie bezpośrednim. | |
| 3,5 | Student potrafi rozwiązać zaledwie kilka zadań tworząc m-pliki. | |
| 4,0 | Student potrafi rozwiązać kilka zadań tworząc pliki skryptowe i własne funkcje. | |
| 4,5 | Student potrafi rozwiązać postawione zadania tworząc pliki skryptowe i własne funkcje, potrafi wygenerować wykresy 3D. | |
| 5,0 | Student potrafi rozwiązać postawione zadania tworząc pliki skryptowe i własne funkcje, potrafi wygenerować wykresy 3D oraz stworzyć graficzny interfejs użytkownika. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_D/03_K01 Student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu i przejawiał kreatywność na zajęciach. | 2,0 | Student nie jest przygotowany do zajęć. |
| 3,0 | Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu. | |
| 3,5 | Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy. | |
| 4,0 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy. | |
| 4,5 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach. | |
| 5,0 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje. |
Literatura podstawowa
- Findeisen W., Wierzbicki A., Szymanowski J., Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, Warszawa, 1980
- Popov O., Metody numeryczne i optymalizacja, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2003, II
- Ostanin A., Metody optymalizacji z Matlab, NAKOM, Poznań, 2009, I
- Seidler J., Badach A., Molisz W., Metody rozwiązywania zadań optymalizacji, WNT, Warszawa, 1980
Literatura dodatkowa
- Szymczak Cz., Elementy teorii projektowania, PWN, Warszawa, 1998, I