Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: BLOK INŻYNIERYJNO-PRZYRODNICZY

Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji i identyfikacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Szkoła Doktorska
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Metody optymalizacji i identyfikacji
Specjalność BLOK INFORMATYCZNO-ELEKTRYCZNO-MECHANICZNY
Jednostka prowadząca Katedra Technologii Wytwarzania
Nauczyciel odpowiedzialny Bartosz Powałka <Bartosz.Powalka@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 0,5 ECTS (formy) 0,5
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 8 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 8 0,51,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra liniowa.
W-2Metody iteracyjne.
W-3Analiza matematyczna

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Umiejętność identyfikacji parametrów modeli matematycznych
C-2Określanie niepewności identyfikowanych parametrów.
C-3Dobór rzędu modelu.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Ogólny algorytm identyfikacji. Pojęcie walidacji modelu.2
T-W-2Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego.2
T-W-3Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu.2
T-W-4Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe.2
8

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach8
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia5
A-W-3Udział w konsultacjach2
15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia z użyciem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin sprawdzający umiejętność formułowania zadań identyfikacji i optymalizacji oraz znajomość pojęć
S-2Ocena formująca: Ocena na podstawie zadań rozwiązywanych w trakcie zajęć oraz zadań domowych

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISD_4-_IEM06.1_W01
Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji.
ISD_4-_W03, ISD_4-_W02C-1T-W-3, T-W-4, T-W-2, T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISD_4-_IEM06.1_K01
Posiada zdoloność konfrontowania własnych oryginalych rozwiązań z metodami opisamymi w światowej literaturze naukowej. Potrafi również adaptować te metody do rozwiązywania problemów swojej dyscypliny naukowej.
ISD_4-_K01, ISD_4-_K02C-1, C-2T-W-2, T-W-3, T-W-4M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISD_4-_IEM06.1_W01
Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji.
2,0
3,0Student w stopniu dostatecznym opanował umiejętność formułowania i rozwiązywania zadań dotyczących identyfikacji parametrów modeli matematycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISD_4-_IEM06.1_K01
Posiada zdoloność konfrontowania własnych oryginalych rozwiązań z metodami opisamymi w światowej literaturze naukowej. Potrafi również adaptować te metody do rozwiązywania problemów swojej dyscypliny naukowej.
2,0
3,0Student potrafi oceniać jakość zidentyfikowanego modelu w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Luenberger, Teoria optymalizacji, PWN, Warszawa, 1974

Literatura dodatkowa

  1. S. Rao, Engineering optimization. Theory and practice., Wiley, 2009

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Ogólny algorytm identyfikacji. Pojęcie walidacji modelu.2
T-W-2Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego.2
T-W-3Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu.2
T-W-4Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe.2
8

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach8
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia5
A-W-3Udział w konsultacjach2
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISD_4-_IEM06.1_W01Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISD_4-_W03Zna i rozumie fundamentalne dylematy współczesnej cywilizacji, również w odniesieniu do najnowszych osiągnięć naukowych w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
ISD_4-_W02Posiada poszerzoną, podbudowaną teoretycznie wiedzę, związaną z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową oraz wiedzę szczegółową na zaawansowanym poziomie w zakresie prowadzonych badań naukowych, metodologii pracy naukowej, przygotowania publikacji i prezentacji wyników prowadzonych badań oraz zasady upowszechniania wyników pracy naukowej, także w trybie otwartego dostępu
Cel przedmiotuC-1Umiejętność identyfikacji parametrów modeli matematycznych
Treści programoweT-W-3Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu.
T-W-4Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe.
T-W-2Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego.
T-W-1Ogólny algorytm identyfikacji. Pojęcie walidacji modelu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin sprawdzający umiejętność formułowania zadań identyfikacji i optymalizacji oraz znajomość pojęć
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu dostatecznym opanował umiejętność formułowania i rozwiązywania zadań dotyczących identyfikacji parametrów modeli matematycznych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISD_4-_IEM06.1_K01Posiada zdoloność konfrontowania własnych oryginalych rozwiązań z metodami opisamymi w światowej literaturze naukowej. Potrafi również adaptować te metody do rozwiązywania problemów swojej dyscypliny naukowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISD_4-_K01Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego oraz wkładu wyników własnej działalności badawczej w rozwój reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
ISD_4-_K02Rozumie obowiązek twórczego poszukiwania odpowiedzi na wyzwania cywilizacyjne, w szczególności na zobowiązania społeczne, badawcze i twórcze, ma świadomość inicjowania działań na rzecz interesu publicznego, myślenia w sposób przedsiębiorczy oraz opracowania naukowego dla nowych zjawisk i problemów w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
Cel przedmiotuC-1Umiejętność identyfikacji parametrów modeli matematycznych
C-2Określanie niepewności identyfikowanych parametrów.
Treści programoweT-W-2Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego.
T-W-3Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu.
T-W-4Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia z użyciem komputera
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena na podstawie zadań rozwiązywanych w trakcie zajęć oraz zadań domowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi oceniać jakość zidentyfikowanego modelu w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0