ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2012/2013 / Wydział Elektryczny / Automatyka i robotyka (S2) / Sylabus przedmiotu - Zaawansowane sterowanie procesami dyskretnymi

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)

Sylabus przedmiotu Zaawansowane sterowanie procesami dyskretnymi:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Automatyka i robotyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Zaawansowane sterowanie procesami dyskretnymi
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny	Janusz Papliński <Janusz.Paplinski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Janusz Papliński <Janusz.Paplinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	30	1,0	0,50	egzamin
projekty	P	2	15	1,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość podstaw programowania.
W-2	Znajomość podstawowych zagadnień sterowania procesami dyskretnymi.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Poznanie podstawowych metod zarządzania w warunkach niepewności.
C-2	Poznanie wybranych metod kolorowania grafów.
C-3	Zaznajomienie studenta z zagadnieniami teorii gier.
C-4	Poznanie metod heurystycznych stosowanych w optymalizacji dyskretnej.
C-5	Zdobycie umiejętności modelowania w oparciu o automaty komórkowe.
C-6	Zdobycie umiejętności napisania programu realizującego kolorowanie grafów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
projekty
T-P-1	Napisanie programu realizującego kolorowanie grafów.	8
T-P-2	Napisanie programu realizującego model procesu dyskretnego z zastosowaniem automatów komórkowych.	7
		15
wykłady
T-W-1	Wprowadzenie do sterowania procesami dyskretnymi. Przykłady dyskretnych procesów technologicznych.	2
T-W-2	Zarządzanie w warunkach niepewności, modele relacyjne, probabilistyczne, rozmyte.	3
T-W-3	Wprowadzenie do teorii gier.	2
T-W-4	Gry dwuosobowe.	2
T-W-5	Gry wieloosobowe i gry z naturą.	3
T-W-6	Automaty skończone.	2
T-W-7	Automaty komórkowe.	3
T-W-8	Wprowadzenie do metod heurystycznych w optymalizacji dyskretnej.	3
T-W-9	Algorytm symulowanego wyżarzania i tabu search.	3
T-W-10	Metody obliczeń miekkich, algorytm mrówkowy.	3
T-W-11	Wprowadzenie do zastosowania algorytmów kolorowania grafów w sterowaniu procesami dyskretnymi.	1
T-W-12	Metody kolorowaniu grafów.	3
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
projekty
A-P-1	Uczestnictwo w zajęciach projektowych	15
A-P-2	Realizacja projektu z zakresu kolorowania grafów.	7
A-P-3	Wykonanie projektu z automatów komórkowych.	8
		30
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny.
M-2	Wykład problemowy.
M-3	Metoda przypadków polegająca na analizie wybranych problemów technicznych.
M-4	Metoda projektów.
M-5	Metoda programowana polegająca na napisaniu programu obsługującego ramiona robotów.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena poprawności wykonania projektów.
S-2	Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-3	Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie projektu na podstawie ocen cząstkowych z wykonanych projektów oraz zaangażowania studenta.
S-4	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej oraz zaangażowania studenta w trakcie wykładów.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
AR_2A_C10_W01 Student zna typy niepewności jakie mogą wystąpić przy podejmowaniu decyzji oraz podstawowe metody znajdowania rozwiązań dla poszczególnych typów. Student ma podstawową wiedzę z kolorowania. Student zna metody wyboru straregii optymalnych w grach dwuosobowych o sumie zerowej.	AR_2A_W04	T2A_W04	C-1, C-2, C-3, C-4	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-11, T-W-8, T-W-10, T-W-12, T-W-9, T-W-6	M-1, M-2, M-3	S-2, S-4

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
AR_2A_C10_U01 Student potrafi wybrać i zastosować metodę odpowiednią do występującej niepewności oraz zastosować proste metody kolorowania grafów. Student potrafi znaleźć punkt siodłowy w grach o dwuosobowych o sumie zerowej.	AR_2A_U03, AR_2A_U07	T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U19	C-6, C-5	T-P-1, T-P-2	M-4, M-5	S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_2A_C10_W01 Student zna typy niepewności jakie mogą wystąpić przy podejmowaniu decyzji oraz podstawowe metody znajdowania rozwiązań dla poszczególnych typów. Student ma podstawową wiedzę z kolorowania. Student zna metody wyboru straregii optymalnych w grach dwuosobowych o sumie zerowej.	2,0
	3,0	Student zna typy niepewności jakie mogą wystąpić przy podejmowaniu decyzji oraz podstawowe metody znajdowania rozwiązań dla poszczególnych typów. Student ma podstawową wiedzę z kolorowania. Student zna metody wyboru straregii optymalnych w grach dwuosobowych o sumie zerowej.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
AR_2A_C10_U01 Student potrafi wybrać i zastosować metodę odpowiednią do występującej niepewności oraz zastosować proste metody kolorowania grafów. Student potrafi znaleźć punkt siodłowy w grach o dwuosobowych o sumie zerowej.	2,0
	3,0	Student potrafi wybrać i zastosować metodę odpowiednią do występującej niepewności oraz zastosować proste metody kolorowania grafów. Student potrafi znaleźć punkt siodłowy w grach o dwuosobowych o sumie zerowej.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

M. Kubale., Optymalizacja dyskretna, modele i metody kolorowania grafów., WNT, Warszawa, 2002
Z. Bubnicki, Podstawy informatycznych systemów zarządzania, Wyd. Pol. Wr., 1993
J. Watson., Strategia, wprowadzenie do teorii gier., WNT, Warszawa, 2005
T. Sawik., Badania operacyjne dla Inżynierów zarządzania., 1998, Kraków, 1998
Krzyszto Giaro, Szeregowanie zadań metodami kolorowania grafów, Wydaw. Politechniki Gdańskiej, Gdańsk, 2003

Treści programowe - projekty

KOD	Treść programowa	Godziny
T-P-1	Napisanie programu realizującego kolorowanie grafów.	8
T-P-2	Napisanie programu realizującego model procesu dyskretnego z zastosowaniem automatów komórkowych.	7
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wprowadzenie do sterowania procesami dyskretnymi. Przykłady dyskretnych procesów technologicznych.	2
T-W-2	Zarządzanie w warunkach niepewności, modele relacyjne, probabilistyczne, rozmyte.	3
T-W-3	Wprowadzenie do teorii gier.	2
T-W-4	Gry dwuosobowe.	2
T-W-5	Gry wieloosobowe i gry z naturą.	3
T-W-6	Automaty skończone.	2
T-W-7	Automaty komórkowe.	3
T-W-8	Wprowadzenie do metod heurystycznych w optymalizacji dyskretnej.	3
T-W-9	Algorytm symulowanego wyżarzania i tabu search.	3
T-W-10	Metody obliczeń miekkich, algorytm mrówkowy.	3
T-W-11	Wprowadzenie do zastosowania algorytmów kolorowania grafów w sterowaniu procesami dyskretnymi.	1
T-W-12	Metody kolorowaniu grafów.	3
		30

Formy aktywności - projekty

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-P-1	Uczestnictwo w zajęciach projektowych	15
A-P-2	Realizacja projektu z zakresu kolorowania grafów.	7
A-P-3	Wykonanie projektu z automatów komórkowych.	8
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_2A_C10_W01	Student zna typy niepewności jakie mogą wystąpić przy podejmowaniu decyzji oraz podstawowe metody znajdowania rozwiązań dla poszczególnych typów. Student ma podstawową wiedzę z kolorowania. Student zna metody wyboru straregii optymalnych w grach dwuosobowych o sumie zerowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_W04	Ma poszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę o sterowaniu procesami w ujęciu dyskretnym oraz hybrydowym.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Poznanie podstawowych metod zarządzania w warunkach niepewności.
	C-2	Poznanie wybranych metod kolorowania grafów.
	C-3	Zaznajomienie studenta z zagadnieniami teorii gier.
	C-4	Poznanie metod heurystycznych stosowanych w optymalizacji dyskretnej.
Treści programowe	T-W-1	Wprowadzenie do sterowania procesami dyskretnymi. Przykłady dyskretnych procesów technologicznych.
	T-W-2	Zarządzanie w warunkach niepewności, modele relacyjne, probabilistyczne, rozmyte.
	T-W-3	Wprowadzenie do teorii gier.
	T-W-4	Gry dwuosobowe.
	T-W-5	Gry wieloosobowe i gry z naturą.
	T-W-7	Automaty komórkowe.
	T-W-11	Wprowadzenie do zastosowania algorytmów kolorowania grafów w sterowaniu procesami dyskretnymi.
	T-W-8	Wprowadzenie do metod heurystycznych w optymalizacji dyskretnej.
	T-W-10	Metody obliczeń miekkich, algorytm mrówkowy.
	T-W-12	Metody kolorowaniu grafów.
	T-W-9	Algorytm symulowanego wyżarzania i tabu search.
	T-W-6	Automaty skończone.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny.
	M-2	Wykład problemowy.
	M-3	Metoda przypadków polegająca na analizie wybranych problemów technicznych.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
Sposób oceny	S-4	Ocena podsumowująca: Ocena końcowa na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej oraz zaangażowania studenta w trakcie wykładów.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student zna typy niepewności jakie mogą wystąpić przy podejmowaniu decyzji oraz podstawowe metody znajdowania rozwiązań dla poszczególnych typów. Student ma podstawową wiedzę z kolorowania. Student zna metody wyboru straregii optymalnych w grach dwuosobowych o sumie zerowej.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	AR_2A_C10_U01	Student potrafi wybrać i zastosować metodę odpowiednią do występującej niepewności oraz zastosować proste metody kolorowania grafów. Student potrafi znaleźć punkt siodłowy w grach o dwuosobowych o sumie zerowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_U03	Potrafi dokonać analizy i syntezy algorytmów sterowania złożonymi procesami technologicznymi wykorzystując w tym celu odpowiednie metody i narzędzia informatyczne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_U07	Potrafi dokonać rozdziału zadań i zasobów pomiędzy urządzenia linii technologicznej oraz umie zaprojektować harmonogram działań prowadzący do optymalnej realizacji postawionego zadania technologicznego.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U10	potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
	T2A_U11	potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
	T2A_U19	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotu	C-6	Zdobycie umiejętności napisania programu realizującego kolorowanie grafów.
Cel przedmiotu	C-5	Zdobycie umiejętności modelowania w oparciu o automaty komórkowe.
Treści programowe	T-P-1	Napisanie programu realizującego kolorowanie grafów.
Treści programowe	T-P-2	Napisanie programu realizującego model procesu dyskretnego z zastosowaniem automatów komórkowych.
Metody nauczania	M-4	Metoda projektów.
Metody nauczania	M-5	Metoda programowana polegająca na napisaniu programu obsługującego ramiona robotów.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena poprawności wykonania projektów.
	S-2	Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie projektu na podstawie ocen cząstkowych z wykonanych projektów oraz zaangażowania studenta.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi wybrać i zastosować metodę odpowiednią do występującej niepewności oraz zastosować proste metody kolorowania grafów. Student potrafi znaleźć punkt siodłowy w grach o dwuosobowych o sumie zerowej.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0