Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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 charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Optymalizacja
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki Przemysłowej i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Paweł Dworak <Pawel.Dworak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,50zaliczenie
wykładyW6 15 1,00,50egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagana wiedza z zakresu: Matematyka, Informatyka, Techniki obliczeniowe, Podstawy automatyki, Teoria sterowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie podstawowych metod optymalizacji oraz syntezy optymalnych układów sterowania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Rozwiązywanie 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-1Wprowadzenie 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

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, opracowanie wyników z laboratorium, czytanie wskazanej literatury, napisanie raportu z laboratorium, przygotowanie prezentacji20
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Czytanie wskazanej literatury, przygotowanie się do egzaminu8
A-W-3Egzamin2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_W04, ME_1A_W03C-1T-L-1, T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U06, ME_1A_U09C-1T-L-1, T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_K02C-1T-L-1, T-W-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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.
2,0Nie 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.
3,0Zna 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.
3,5Zna 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.
4,0Zna 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.
4,5Zna 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.
5,0Zna 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 uczenia sięOcenaKryterium 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.
2,0Nie 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.
3,0Potrafi porównać metody bezgradientowe, gradientowe poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Potrafi wyjaśnić ideę algorytmów genetycznych. Potrafi wykorzystywać wybrane metody optymalizacji w wybranych zadaniach sterowania systemami dynamicznymi.
3,5Potrafi 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.
4,0Potrafi 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.
4,5Potrafi 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.
5,0Potrafi 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 uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_B08-2_K01
Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się. Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera.
2,0Student nie potrafi znaleźć opisu zastosowania metod optymalizacji ani omówić na tym tle efektywności osiąganych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
3,0Student potrafi znaleźć opis przykładowego zastosowania metod optymalizacji i na tym tle omówić efektywność osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
3,5Student potrafi znaleźć opis konkretnego zastosowania metod optymalizacji do rozwiązania przykładowego problemu i na tym tle dyskutować o osiągniętych rezultatach w aspektach pozatechnicznych
4,0Student potrafi samodzielnie znaleźć opis konkretnego zastosowania metod optymalizacji do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
4,5Student 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
5,0Student 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

  1. Stachurski A., Wierzbicki A. P., Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001
  2. Ostanin A., Optymalizacja liniowa i nieliniowa, Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, Białystok, 2005
  3. Arabas J., Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa, 2001

Literatura dodatkowa

  1. Findeisen W., Szymanowski J., Wierzbicki A., Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, Warszawa, 1980
  2. Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, 1996
  3. Larminat P., Thoma Y., Podstawy automatyki (t. 1-3), WNT, 1977
  4. Stachurski A., Wierzbicki A., Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozwiązywanie zadań optymalizacyjnych w środowisku Matlab/Simulink związanych z treściami wykładów (procedury pakietu Matlab, Optimization Toolbox oraz Genetical Algorithm and Direct Search Toolbox).30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie 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

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, opracowanie wyników z laboratorium, czytanie wskazanej literatury, napisanie raportu z laboratorium, przygotowanie prezentacji20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Czytanie wskazanej literatury, przygotowanie się do egzaminu8
A-W-3Egzamin2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_B08-2_W01Ma 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_W02Ma wiedzę w zakresie fizyki, elektroniki, automatyki i informatyki niezbędną do opisu i rozumienia zasad działania, budowy, technologii wytwarzania i programowania maszyn.
ME_1A_W04Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie: • projektowania (wytrzymałości konstrukcji, grafiki inżynierskiej, systemów dynamicznych, statystyki, symulacji komputerowych, materiałoznawstwa), • technik programowania: komputerów osobistych, mikrokontrolerów, sterowników PLC, układów sterowania CNC obrabiarek i robotów, systemów wizyjnych i rozpoznawania obrazów, • szybkiego prototypowania, • pomiaru wielkości elektrycznych i mechanicznych, doboru układów pomiarowych.
ME_1A_W03Ma teoretycznie podbudowaną wiedzę ogólną w zakresie mechaniki, wytrzymałości konstrukcji mechanicznych, elektroniki, elektrotechniki, informatyki, sztucznej inteligencji, układów sterowania i napędów oraz metrologii i systemów pomiarowych umożliwiających opis i rozumienie zagadnień technicznych w obszarze mechatroniki.
Cel przedmiotuC-1Poznanie podstawowych metod optymalizacji oraz syntezy optymalnych układów sterowania.
Treści programoweT-L-1Rozwiązywanie zadań optymalizacyjnych w środowisku Matlab/Simulink związanych z treściami wykładów (procedury pakietu Matlab, Optimization Toolbox oraz Genetical Algorithm and Direct Search Toolbox).
T-W-1Wprowadzenie 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.
Metody nauczaniaM-1Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie 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.
3,0Zna 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.
3,5Zna 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.
4,0Zna 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.
4,5Zna 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.
5,0Zna 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_B08-2_U01Potrafi 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_U04Ma umiejętność samodzielnego poszerzania zdobytej wiedzy oraz poszukiwania rozwiązań problemów inżynierskich pojawiających się w pracy zawodowej.
ME_1A_U06Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy projektowania, symulacji i badań układów mechanicznych, elektrycznych i mechatronicznych.
ME_1A_U09Potrafi rozwiązywać zadania inżynierskie metodami analitycznymi, symulacyjnymi i za pomocą eksperymentu.
Cel przedmiotuC-1Poznanie podstawowych metod optymalizacji oraz syntezy optymalnych układów sterowania.
Treści programoweT-L-1Rozwiązywanie zadań optymalizacyjnych w środowisku Matlab/Simulink związanych z treściami wykładów (procedury pakietu Matlab, Optimization Toolbox oraz Genetical Algorithm and Direct Search Toolbox).
T-W-1Wprowadzenie 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.
Metody nauczaniaM-1Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie 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.
3,0Potrafi porównać metody bezgradientowe, gradientowe poszukiwania ekstremum bez ograniczeń. Potrafi wyjaśnić ideę algorytmów genetycznych. Potrafi wykorzystywać wybrane metody optymalizacji w wybranych zadaniach sterowania systemami dynamicznymi.
3,5Potrafi 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.
4,0Potrafi 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.
4,5Potrafi 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.
5,0Potrafi 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_B08-2_K01Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się. Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_K01Rozumie potrzebę ciągłego uczenia się celem utrzymania poziomu i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
ME_1A_K02Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżyniera, w tym jej wpływu na środowisko i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Cel przedmiotuC-1Poznanie podstawowych metod optymalizacji oraz syntezy optymalnych układów sterowania.
Treści programoweT-L-1Rozwiązywanie zadań optymalizacyjnych w środowisku Matlab/Simulink związanych z treściami wykładów (procedury pakietu Matlab, Optimization Toolbox oraz Genetical Algorithm and Direct Search Toolbox).
T-W-1Wprowadzenie 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.
Metody nauczaniaM-1Metody podajace: wykład informacyjny, opis, objaśnienie, Metody aktywizujace: dyskusja dydaktyczna, Metody programowane z użyciem komputera, Metody praktyczne: pokaz, ćwiczenia przedmiotowe, ćwiczenia laboratoryjne, symulacja.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca pod koniec przedmiotu podsumowujaca osiągnięte efekty uczenia się.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi znaleźć opisu zastosowania metod optymalizacji ani omówić na tym tle efektywności osiąganych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
3,0Student potrafi znaleźć opis przykładowego zastosowania metod optymalizacji i na tym tle omówić efektywność osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
3,5Student potrafi znaleźć opis konkretnego zastosowania metod optymalizacji do rozwiązania przykładowego problemu i na tym tle dyskutować o osiągniętych rezultatach w aspektach pozatechnicznych
4,0Student potrafi samodzielnie znaleźć opis konkretnego zastosowania metod optymalizacji do rozwiązania zadanego problemu i na tym tle dyskutować o efektywności osiągniętych rezultatów w aspektach pozatechnicznych
4,5Student 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
5,0Student 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