Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Inżynieria materiałowa (N3)

Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji i identyfikacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria materiałowa
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów studia trzeciego stopnia
Profil
Moduł
Przedmiot Metody optymalizacji i identyfikacji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Bartosz Powałka <Bartosz.Powalka@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 1,0 ECTS (formy) 1,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA4 5 0,50,50zaliczenie
wykładyW4 12 0,50,50zaliczenie

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
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego.2
T-A-2Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu.2
T-A-3Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe.1
5
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.6
T-W-3Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu.5
T-W-4Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe.7
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach6
A-A-2Rozwiązywanie zadań domowych25
31
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia30
A-W-3Udział w konsultacjach10
60

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 kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BiEM_3A_11_W01
Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji.
IM_3-_W02C-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BiEM_3A_11_U01
Potrafi wykorzystywać więdze z zakresu statystyki, optymalizacji do budowy modeli opisywanych zjawisk oraz na potrzeby sterowania.
IM_3-_U04C-1, C-2M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BiEM_3A_11_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 - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BiEM_3A_11_U01
Potrafi wykorzystywać więdze z zakresu statystyki, optymalizacji do budowy modeli opisywanych zjawisk oraz na potrzeby sterowania.
2,0
3,0Nabył umiejętność rozwiązywania zadań identyfikacji 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 - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego.2
T-A-2Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu.2
T-A-3Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe.1
5

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.6
T-W-3Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu.5
T-W-4Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe.7
20

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach6
A-A-2Rozwiązywanie zadań domowych25
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia30
A-W-3Udział w konsultacjach10
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBiEM_3A_11_W01Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyIM_3-_W02Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze szczegółowym, odpowiadającą prowadzonym badaniom naukowym w dyscyplinie Inżynieria Materiałowa, obejmującą najnowsze osiągnięcia nauki.
Cel przedmiotuC-1Umiejętność identyfikacji parametrów modeli matematycznych
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 kształceniaBiEM_3A_11_U01Potrafi wykorzystywać więdze z zakresu statystyki, optymalizacji do budowy modeli opisywanych zjawisk oraz na potrzeby sterowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyIM_3-_U04Potrafi racjonalizować swoje decyzje badawcze wykorzystując techniki komputerowe.
Cel przedmiotuC-1Umiejętność identyfikacji parametrów modeli matematycznych
C-2Określanie niepewności identyfikowanych parametrów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin sprawdzający umiejętność formułowania zadań identyfikacji i optymalizacji oraz znajomość pojęć
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Nabył umiejętność rozwiązywania zadań identyfikacji w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0