Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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 inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
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 dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 1,00,50egzamin
projektyP2 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

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

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach projektowych15
A-P-2Realizacja projektu z zakresu kolorowania grafów.7
A-P-3Wykonanie projektu z automatów komórkowych.8
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena poprawności wykonania projektów.
S-2Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie projektu na podstawie ocen cząstkowych z wykonanych projektów oraz zaangażowania studenta.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej oraz zaangażowania studenta w trakcie 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_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_W04T2A_W04C-1, C-2, C-3, C-4T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-6, T-W-11, T-W-12M-1, M-2, M-3S-2, S-4

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_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_U07T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U19C-5, C-6T-P-1, T-P-2M-4, M-5S-2, S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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
3,0Student 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 kształceniaOcenaKryterium 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
3,0Student 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

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

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Napisanie programu realizującego kolorowanie grafów.8
T-P-2Napisanie programu realizującego model procesu dyskretnego z zastosowaniem automatów komórkowych.7
15

Treści programowe - wykłady

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

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach projektowych15
A-P-2Realizacja projektu z zakresu kolorowania grafów.7
A-P-3Wykonanie projektu z automatów komórkowych.8
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C10_W01Student 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 studiówAR_2A_W04Ma poszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę o sterowaniu procesami w ujęciu dyskretnym oraz hybrydowym.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Poznanie podstawowych metod zarządzania w warunkach niepewności.
C-2Poznanie wybranych metod kolorowania grafów.
C-3Zaznajomienie studenta z zagadnieniami teorii gier.
C-4Poznanie metod heurystycznych stosowanych w optymalizacji dyskretnej.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do sterowania procesami dyskretnymi. Przykłady dyskretnych procesów technologicznych.
T-W-2Zarządzanie w warunkach niepewności, modele relacyjne, probabilistyczne, rozmyte.
T-W-3Wprowadzenie do teorii gier.
T-W-4Gry dwuosobowe.
T-W-5Gry wieloosobowe i gry z naturą.
T-W-7Automaty komórkowe.
T-W-8Wprowadzenie do metod heurystycznych w optymalizacji dyskretnej.
T-W-9Algorytm symulowanego wyżarzania i tabu search.
T-W-10Metody obliczeń miekkich, algorytm mrówkowy.
T-W-6Automaty skończone.
T-W-11Wprowadzenie do zastosowania algorytmów kolorowania grafów w sterowaniu procesami dyskretnymi.
T-W-12Metody kolorowaniu grafów.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy.
M-3Metoda przypadków polegająca na analizie wybranych problemów technicznych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej oraz zaangażowania studenta w trakcie wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_C10_U01Student 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 studiówAR_2A_U03Potrafi dokonać analizy i syntezy algorytmów sterowania złożonymi procesami technologicznymi wykorzystując w tym celu odpowiednie metody i narzędzia informatyczne.
AR_2A_U07Potrafi 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 kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U10potrafi - 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_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U19potrafi - 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 przedmiotuC-5Zdobycie umiejętności modelowania w oparciu o automaty komórkowe.
C-6Zdobycie umiejętności napisania programu realizującego kolorowanie grafów.
Treści programoweT-P-1Napisanie programu realizującego kolorowanie grafów.
T-P-2Napisanie programu realizującego model procesu dyskretnego z zastosowaniem automatów komórkowych.
Metody nauczaniaM-4Metoda projektów.
M-5Metoda programowana polegająca na napisaniu programu obsługującego ramiona robotów.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-1Ocena formująca: Ocena poprawności wykonania projektów.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie projektu na podstawie ocen cząstkowych z wykonanych projektów oraz zaangażowania studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student 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