Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechatronika (S1)
Sylabus przedmiotu Optymalizacja:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Mechatronika | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Optymalizacja | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Stefan Domek <Stefan.Domek@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Paweł Dworak <Pawel.Dworak@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | 4 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wymagana wiedza z zakresu: Matematyka, Informatyka, Techniki obliczeniowe, Podstawy automatyki, Teoria sterowania. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Poznanie podstawowych metod optymalizacji oraz syntezy optymalnych układów sterowania. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Rozwiązywanie zadań optymalizacyjnych w środowisku Matlab/Simulink związanych z treściami wykładów (procedury pakietu Matlab, Optimization Toolbox oraz Genetical Algorithm and Direct Search Toolbox). | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do zagadnień optymalizacji. Przykłady praktycznych zadań optymalizacji. Optymalizacja lokalna i globalna. Programowanie liniowe i kwadratowe. Metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Algorytmy heurystyczne poszukiwania ekstremum, algorytm tabu search, algorytm symulowanego wyżarzania. Algorytmy genetyczne, mrówkowe, optymalizacja rojem. Elementy optymalizacji wielokryterialnej. Programowanie w sensie Pareto. Wykorzystanie metod optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. Przykładowe procedury optymalizacji pakietu Matlab, Optimization Toolbox. | 15 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, opracowanie wyników z laboratorium, czytanie wskazanej literatury, napisanie raportu z laboratorium, przygotowanie prezentacji | 42 |
| 72 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Czytanie wskazanej literatury, przygotowanie się do egzaminu | 32 |
| 47 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_B08-2_W01 Ma wiedzę w zakresie automatyki niezbędną do zrozumienia zasad działania systemów sterujacych maszyn. Ma teoretycznie podbudowana wiedzę w zakresie układów sterowania umożliwiajaca opis i rozumienie zagadnień technicznych w obszarze mechatroniki. Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie systemów dynamicznych oraz układów sterowania. | ME_1A_W02, ME_1A_W03, ME_1A_W04 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_B08-2_U01 Potrafi pozyskiwać informacje z literatury i innych źródeł, integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniac opinie. Ma umiejętność samodzielnego poszerzania zdobytej wiedzy. Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy symulacji i badań układów mechatronicznych. Potrafi rozwiązywać zadania inżynierskie metodami analitycznymi i symulacyjnymi. | ME_1A_U04, ME_1A_U09, ME_1A_U06 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1 | 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 | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_1A_B08-2_K01 Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się. Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera. | ME_1A_K01, ME_1A_K02 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-1 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_B08-2_W01 Ma wiedzę w zakresie automatyki niezbędną do zrozumienia zasad działania systemów sterujacych maszyn. Ma teoretycznie podbudowana wiedzę w zakresie układów sterowania umożliwiajaca opis i rozumienie zagadnień technicznych w obszarze mechatroniki. Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie systemów dynamicznych oraz układów sterowania. | 2,0 | Nie zna metod bezgradientowych, gradientowych ani stochastycznych poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Nie zna idei algorytmów genetycznych. Nie zna elementów optymalizacji wielokryterialnej, algorytmów optymalizacji lokalnej ani algorytmów optymalizacji globalnej. Nie ma wiedzy na temat programowania sensie Pareto. Nie potrafi wykorzystywać metod optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. |
| 3,0 | Zna metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Zna algorytmy optymalizacji lokalnej oraz algorytmy optymalizacji globalnej. Zna przykładowe sposoby wykorzystania metod optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. | |
| 3,5 | Zna metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Zna ideę algorytmów genetycznych. Zna elementy optymalizacji wielokryterialnej, algorytmy optymalizacji lokalnej oraz algorytmy optymalizacji globalnej. Zna przykładowe sposoby wykorzystania metod optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. | |
| 4,0 | Zna metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Zna ideę algorytmów genetycznych. Zna elementy optymalizacji wielokryterialnej, algorytmy optymalizacji lokalnej oraz algorytmy optymalizacji globalnej. Ma wiedzę na temat programowania sensie Pareto. Zna sposoby wykorzystania metod optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. | |
| 4,5 | Zna metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Zna ideę algorytmów genetycznych. Zna szczegółowo elementy optymalizacji wielokryterialnej, algorytmy optymalizacji lokalnej oraz algorytmy optymalizacji globalnej. Ma wiedzę na temat programowania sensie Pareto. Ma wiedzę na temat wykorzystania metod optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. | |
| 5,0 | Zna szczegółowo metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Zna ideę algorytmów genetycznych. Ma wiedzę z zakresu optymalizacji wielokryterialnej, algorytmów optymalizacji lokalnej oraz algorytmów optymalizacji globalnej. Ma wiedzę na temat programowania sensie Pareto. Potrafi wykorzystywać metody optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_B08-2_U01 Potrafi pozyskiwać informacje z literatury i innych źródeł, integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniac opinie. Ma umiejętność samodzielnego poszerzania zdobytej wiedzy. Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy symulacji i badań układów mechatronicznych. Potrafi rozwiązywać zadania inżynierskie metodami analitycznymi i symulacyjnymi. | 2,0 | Nie potrafi porównać metod bezgradientowych, gradientowych i stochastycznych poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Nie potrafi wyjaśnić idei algorytmów genetycznych. Nie potrafi rozwiązać porzykładowego zadania optymalizacji wielokryterialnej, optymalizacji lokalnej ani optymalizacji globalnej. Nie potrafi wykorzystać metod optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. |
| 3,0 | Potrafi porównać metody bezgradientowe, gradientowe poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Potrafi wyjaśnić ideę algorytmów genetycznych. Potrafi wykorzystywać wybrane metody optymalizacji w wybranych zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. | |
| 3,5 | Potrafi porównać metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Potrafi wyjaśnić ideę algorytmów genetycznych. Potrafi rozwiązać porzykładowe zadania optymalizacji lokalnej. Potrafi wykorzystywać wybrane metody optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. | |
| 4,0 | Potrafi porównać metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Potrafi wyjaśnić ideę i zastosować do przykładowego zadania optymalizacji algorytmy genetyczne. Potrafi rozwiązać porzykładowe zadania optymalizacji lokalnej oraz optymalizacji globalnej. Potrafi wykorzystywać wybrane metody optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. | |
| 4,5 | Potrafi porównać metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Potrafi wyjaśnić ideę i zastosować do przykładowego zadania optymalizacji algorytmy genetyczne. Potrafi rozwiązać porzykładowe zadania optymalizacji wielokryterialnej, optymalizacji lokalnej oraz optymalizacji globalnej. Potrafi wykorzystywać wybrane metody optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. | |
| 5,0 | Potrafi szczegółowo porównać metody bezgradientowe, gradientowe i stochastyczne poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Potrafi wyjaśnić ideę i zastosować do przykładowego zadania optymalizacji algorytmy genetyczne. Potrafi rozwiązać porzykładowe zadania optymalizacji wielokryterialnej, optymalizacji lokalnej oraz optymalizacji globalnej. Potrafi wykorzystać programowanie w sensie Pareto. Potrafi wykorzystywać metody optymalizacji w zadaniach sterowania systemami dynamicznymi. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_1A_B08-2_K01 Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się. Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera. | 2,0 | Student nie potrafi znaleźć opisu zastosowania metod optymalizacji ani omówić na tym tle efektywności osiąganych rezultatów w aspektach pozatechnicznych |
| 3,0 | Student potrafi znaleźć opis przykładowego zastosowania metod optymalizacji i na tym tle omówić efektywność osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych | |
| 3,5 | Student potrafi znaleźć opis konkretnego zastosowania metod optymalizacji do rozwiązania przykładowego problemu i na tym tle dyskutować o osiągniętych rezultatach w aspektach pozatechnicznych | |
| 4,0 | Student potrafi samodzielnie znaleźć opis konkretnego zastosowania metod optymalizacji do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych | |
| 4,5 | Student potrafi opisać konkretne zastosowania metod optymalizacji potrzebnych do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle analizować i dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych | |
| 5,0 | Student potrafi samodzielnieopisać konkretne zastosowania metod optymalizacji potrzebnych do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle efektywnie analizować i dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych |
Literatura podstawowa
- Stachurski A., Wierzbicki A. P., Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001
- Ostanin A., Optymalizacja liniowa i nieliniowa, Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, Białystok, 2005
- Arabas J., Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa, 2001
Literatura dodatkowa
- Findeisen W., Szymanowski J., Wierzbicki A., Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, Warszawa, 1980
- Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, 1996
- Larminat P., Thoma Y., Podstawy automatyki (t. 1-3), WNT, 1977
- Stachurski A., Wierzbicki A., Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001