Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Inżynierskie metody optymalizacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Inżynierskie metody optymalizacji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,38zaliczenie
wykładyW6 15 2,00,62egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw informatyki
W-2Znajomość w zakresie matematyki
W-3Komputerowe wspomaganie prac inżynierskich
W-4Podstawy automatyki i robotyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zaznajomienie studentów z klasycznymi metodami i rezultatami z zakresu teorii i praktyki optymalizacji.
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania wbudowanych procedur standardowych do rozwiązywania praktycznych zagadnień identyfikacji i optymalizacji układów sterowania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do ćwiczeń1
T-L-2Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji2
T-L-3Programowanie liniowe3
T-L-4Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada2
T-L-5Analiza działania działania niedeterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie algorytmu rojowego2
T-L-6Analiza działania działania deterministycznych gradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody Newtona i metod quasi-Newtonowskich3
T-L-7Metody optymalizacji z ograniczeniami, funkcja kary, barierowa, sqp. Ograniczenia hard i soft3
T-L-8Dobór regulatora dla liniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie minimalizacji czasu ustalania odpowiedzi skokowej3
T-L-9Dobór optymalnego regulatora PID w sterowaniu ze sprzężeniem zwrotnym dla nieliniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie parametrów charakterystycznych odpowiedzi skokowej układu z ograniczeniami4
T-L-10Dobór optymalnegych nastaw układu regulacji w strukturze feedback-feedforward dla nieliniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie ograniczeń nałożonych na odpowiedź układu3
T-L-11Wyznaczanie optymalnych nastaw regulatora w sprzężeniu zwrotnym od stanu.2
T-L-12Zaliczenie formy zajęć2
30
wykłady
T-W-1Wiadomości podstawowe, sformułowanie zagadnienia optymalizacji, zmienne projektowe, funkcja celu i jej własności2
T-W-2Deterministyczne metody bezgradientowe2
T-W-3Niedeterministyczne metody optymalizacji2
T-W-4Metody gradientowe2
T-W-5Metody optymalizacji z ograniczeniami3
T-W-6Praktyczne wykorzystanie poznanych metod w do rozwiązywania praktycznych zagadnień w automatyce. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw regulatora dla danego obiektu. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw sprzężenia zwrotnego od stanu.3
T-W-7Zaliczenie formy zajęć1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Opracowanie wyników z laboratorium15
A-L-3Przygotowanie się do kolokwium15
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury20
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu25
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3ćwiczenia laboratoryjne
M-4metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych sprawozdań i projektów
S-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektów
S-3Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_O06-1_W01
Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
AR_1A_W06T1A_W03, T1A_W04C-1, C-2T-W-4, T-W-5, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-7, T-L-3, T-L-4, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-L-12M-1, M-2, M-3, M-4S-2, S-1, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_O06-1_U01
Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
AR_1A_U19T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10C-1, C-2T-L-3, T-L-4, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-L-12M-1, M-2, M-3, M-4S-2, S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_O06-1_W01
Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
2,0
3,0Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_O06-1_U01
Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. A. Stachurski, A. P. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2001
  2. J. Seidler, A. Badach, W. Molisz, Metody rozwiązywania zadań optymalizacji, WNT, Warszawa, 1980
  3. W. Findeisen, J. Szymanowski, A. Wierzbicki, Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, 1980
  4. Kalinowski K., Metody optymalizacji, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2000
  5. Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowan, PWN, Warszawa, 2009

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do ćwiczeń1
T-L-2Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji2
T-L-3Programowanie liniowe3
T-L-4Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada2
T-L-5Analiza działania działania niedeterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie algorytmu rojowego2
T-L-6Analiza działania działania deterministycznych gradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody Newtona i metod quasi-Newtonowskich3
T-L-7Metody optymalizacji z ograniczeniami, funkcja kary, barierowa, sqp. Ograniczenia hard i soft3
T-L-8Dobór regulatora dla liniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie minimalizacji czasu ustalania odpowiedzi skokowej3
T-L-9Dobór optymalnego regulatora PID w sterowaniu ze sprzężeniem zwrotnym dla nieliniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie parametrów charakterystycznych odpowiedzi skokowej układu z ograniczeniami4
T-L-10Dobór optymalnegych nastaw układu regulacji w strukturze feedback-feedforward dla nieliniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie ograniczeń nałożonych na odpowiedź układu3
T-L-11Wyznaczanie optymalnych nastaw regulatora w sprzężeniu zwrotnym od stanu.2
T-L-12Zaliczenie formy zajęć2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wiadomości podstawowe, sformułowanie zagadnienia optymalizacji, zmienne projektowe, funkcja celu i jej własności2
T-W-2Deterministyczne metody bezgradientowe2
T-W-3Niedeterministyczne metody optymalizacji2
T-W-4Metody gradientowe2
T-W-5Metody optymalizacji z ograniczeniami3
T-W-6Praktyczne wykorzystanie poznanych metod w do rozwiązywania praktycznych zagadnień w automatyce. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw regulatora dla danego obiektu. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw sprzężenia zwrotnego od stanu.3
T-W-7Zaliczenie formy zajęć1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Opracowanie wyników z laboratorium15
A-L-3Przygotowanie się do kolokwium15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury20
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu25
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_O06-1_W01Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W06Ma uporządkowaną wiedzę z teorii sterowania i systemów w zakresie opisu, analizy i syntezy układów sterowania.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z klasycznymi metodami i rezultatami z zakresu teorii i praktyki optymalizacji.
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania wbudowanych procedur standardowych do rozwiązywania praktycznych zagadnień identyfikacji i optymalizacji układów sterowania.
Treści programoweT-W-4Metody gradientowe
T-W-5Metody optymalizacji z ograniczeniami
T-W-2Deterministyczne metody bezgradientowe
T-W-1Wiadomości podstawowe, sformułowanie zagadnienia optymalizacji, zmienne projektowe, funkcja celu i jej własności
T-W-3Niedeterministyczne metody optymalizacji
T-W-7Zaliczenie formy zajęć
T-L-3Programowanie liniowe
T-L-4Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada
T-L-7Metody optymalizacji z ograniczeniami, funkcja kary, barierowa, sqp. Ograniczenia hard i soft
T-L-2Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji
T-L-1Wprowadzenie do ćwiczeń
T-L-12Zaliczenie formy zajęć
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3ćwiczenia laboratoryjne
M-4metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektów
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych sprawozdań i projektów
S-3Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_O06-1_U01Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U19Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z klasycznymi metodami i rezultatami z zakresu teorii i praktyki optymalizacji.
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania wbudowanych procedur standardowych do rozwiązywania praktycznych zagadnień identyfikacji i optymalizacji układów sterowania.
Treści programoweT-L-3Programowanie liniowe
T-L-4Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada
T-L-7Metody optymalizacji z ograniczeniami, funkcja kary, barierowa, sqp. Ograniczenia hard i soft
T-L-2Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji
T-L-1Wprowadzenie do ćwiczeń
T-L-12Zaliczenie formy zajęć
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3ćwiczenia laboratoryjne
M-4metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektów
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych sprawozdań i projektów
S-3Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
3,5
4,0
4,5
5,0