Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S3)

Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Metody optymalizacji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Ziółkowski <Marcin.Ziolkowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 1,0 ECTS (formy) 1,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 12 1,01,00egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zaawansowane metody matematyczne I
W-2Zaawansowane metody matematyczne II
W-3Matematyka, Fizyka, Elektrotechnika teoretyczna, Elektromagnetyzm

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie z numerycznymi metodami optymalizacyjnymi.
C-2Ukształtowanie umiejętności doboru odpowiedniej metody optymalizacyjnej do problemu technicznego.
C-3Ukształtowanie umiejętności implementacji metod optymalizacyjnych w wybranym języku programowania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Wstęp - zagadnienia optymalizacji w technice.1
T-W-2Metody gradientowe.1
T-W-3Metody bezgradientowe.1
T-W-4Przykłady zagadnień odwrotnych w elektrotechnice.1
T-W-5Regularyzacja Tichonowa. Rozkład SVD.1
T-W-6Ewolucyjna optymalizacja jednokryterialna.1
T-W-7Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda ograniczonych kryteriów.1
T-W-8Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda sumy ważonych kryteriów.1
T-W-9Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście VEGA.1
T-W-10Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście SPEA.1
T-W-11Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu sekcyjnego.1
T-W-12Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu o jednorodnym uzwojeniu.1
12

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2Praca własna, przygotowanie do egzaminu.18
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład problemowy.
M-2Metody praktyczne z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin ustny.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_3A_O7_W01
Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze szczegółowym dla obszaru prowadzonych badań naukowych w zakresie Automatyki i robotyki, której źródłem są w szczególności publikacje naukowe, obejmującą najnowsze osiągnięcia nauki.
AR_3A_W02C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12M-1, M-2S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_3A_O7_U01
Potrafi rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny automatyka i robotyka, w tym zadania i problemy nietypowe, wykorzystując oryginalne metody, wnoszące wkład w rozwój danej dyscypliny naukowej.
AR_3A_U06C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12M-1, M-2S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_3A_O7_K01
Przejawia inicjatywę w poszukiwaniu nowych idei w badaniach naukowych oraz innowacyjnych rozwiązań technologicznych , wykorzystujących wyniki najnowszych prac teoretycznych w dyscyplinie Automatyka i robotyka.
AR_3A_K03C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_3A_O7_W01
Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze szczegółowym dla obszaru prowadzonych badań naukowych w zakresie Automatyki i robotyki, której źródłem są w szczególności publikacje naukowe, obejmującą najnowsze osiągnięcia nauki.
2,0
3,0Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze podstawowym dla dyscypliny naukowej Automatyka i robotyka.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_3A_O7_U01
Potrafi rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny automatyka i robotyka, w tym zadania i problemy nietypowe, wykorzystując oryginalne metody, wnoszące wkład w rozwój danej dyscypliny naukowej.
2,0
3,0Potrafi rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Elektrotechnika, w tym zadania i problemy nietypowe, wykorzystując oryginalne metody, wnoszące wkład w rozwój danej dyscypliny naukowej.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_3A_O7_K01
Przejawia inicjatywę w poszukiwaniu nowych idei w badaniach naukowych oraz innowacyjnych rozwiązań technologicznych , wykorzystujących wyniki najnowszych prac teoretycznych w dyscyplinie Automatyka i robotyka.
2,0
3,0Przejawia inicjatywę w poszukiwaniu nowych idei w badaniach naukowych oraz innowacyjnych rozwiązań technologicznych , wykorzystujących wyniki najnowszych prac teoretycznych w dyscyplinie Automatyka i robotyka.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Timothy Marler, A Study of Multi-Objective Optimization Methods for Engineering Applications, VDM Verlag, Saarbrucken, Niemcy, 2009
  2. Eldad Haber, Numerical Strategies for the Solution of Inverse Problems (rozprawa doktorska), Geophysics, The University of British Columbia, Vancouver, Kanada, 1997
  3. R. Haupt, S. Haupt, Practical Genetic Algorithms - wydanie drugie, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, USA, 2004

Literatura dodatkowa

  1. Marcin Ziółkowski, Analiza i synteza wybranych układów ekranujących pola elektromagnetyczne niskiej i średniej częstotliwości, Wydawnictwo Uczelniane Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Techologicznego w Szczecinie., Szczecin, 2011

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp - zagadnienia optymalizacji w technice.1
T-W-2Metody gradientowe.1
T-W-3Metody bezgradientowe.1
T-W-4Przykłady zagadnień odwrotnych w elektrotechnice.1
T-W-5Regularyzacja Tichonowa. Rozkład SVD.1
T-W-6Ewolucyjna optymalizacja jednokryterialna.1
T-W-7Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda ograniczonych kryteriów.1
T-W-8Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda sumy ważonych kryteriów.1
T-W-9Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście VEGA.1
T-W-10Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście SPEA.1
T-W-11Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu sekcyjnego.1
T-W-12Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu o jednorodnym uzwojeniu.1
12

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2Praca własna, przygotowanie do egzaminu.18
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_3A_O7_W01Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze szczegółowym dla obszaru prowadzonych badań naukowych w zakresie Automatyki i robotyki, której źródłem są w szczególności publikacje naukowe, obejmującą najnowsze osiągnięcia nauki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyAR_3A_W02Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze szczegółowym dla obszaru prowadzonych badań naukowych w zakresie Automatyki i robotyki, której źródłem są w szczególności publikacje naukowe, obejmującą najnowsze osiągnięcia nauki.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z numerycznymi metodami optymalizacyjnymi.
Treści programoweT-W-1Wstęp - zagadnienia optymalizacji w technice.
T-W-2Metody gradientowe.
T-W-3Metody bezgradientowe.
T-W-4Przykłady zagadnień odwrotnych w elektrotechnice.
T-W-5Regularyzacja Tichonowa. Rozkład SVD.
T-W-6Ewolucyjna optymalizacja jednokryterialna.
T-W-7Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda ograniczonych kryteriów.
T-W-8Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda sumy ważonych kryteriów.
T-W-9Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście VEGA.
T-W-10Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście SPEA.
T-W-11Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu sekcyjnego.
T-W-12Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu o jednorodnym uzwojeniu.
Metody nauczaniaM-1Wykład problemowy.
M-2Metody praktyczne z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin ustny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze podstawowym dla dyscypliny naukowej Automatyka i robotyka.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_3A_O7_U01Potrafi rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny automatyka i robotyka, w tym zadania i problemy nietypowe, wykorzystując oryginalne metody, wnoszące wkład w rozwój danej dyscypliny naukowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyAR_3A_U06Potrafi rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka, w tym zadania i problemy nietypowe, wykorzystując oryginalne metody, wnoszące wkład w rozwój danej dyscypliny naukowej.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności doboru odpowiedniej metody optymalizacyjnej do problemu technicznego.
C-3Ukształtowanie umiejętności implementacji metod optymalizacyjnych w wybranym języku programowania.
Treści programoweT-W-1Wstęp - zagadnienia optymalizacji w technice.
T-W-2Metody gradientowe.
T-W-3Metody bezgradientowe.
T-W-4Przykłady zagadnień odwrotnych w elektrotechnice.
T-W-5Regularyzacja Tichonowa. Rozkład SVD.
T-W-6Ewolucyjna optymalizacja jednokryterialna.
T-W-7Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda ograniczonych kryteriów.
T-W-8Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda sumy ważonych kryteriów.
T-W-9Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście VEGA.
T-W-10Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście SPEA.
T-W-11Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu sekcyjnego.
T-W-12Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu o jednorodnym uzwojeniu.
Metody nauczaniaM-1Wykład problemowy.
M-2Metody praktyczne z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin ustny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Elektrotechnika, w tym zadania i problemy nietypowe, wykorzystując oryginalne metody, wnoszące wkład w rozwój danej dyscypliny naukowej.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_3A_O7_K01Przejawia inicjatywę w poszukiwaniu nowych idei w badaniach naukowych oraz innowacyjnych rozwiązań technologicznych , wykorzystujących wyniki najnowszych prac teoretycznych w dyscyplinie Automatyka i robotyka.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyAR_3A_K03Przejawia inicjatywę w poszukiwaniu nowych idei w badaniach naukowych oraz innowacyjnych rozwiązań technologicznych, wykorzystujących wyniki najnowszych prac teoretycznych w dyscyplinach Automatyka i robotyka.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z numerycznymi metodami optymalizacyjnymi.
Treści programoweT-W-1Wstęp - zagadnienia optymalizacji w technice.
T-W-2Metody gradientowe.
T-W-3Metody bezgradientowe.
T-W-4Przykłady zagadnień odwrotnych w elektrotechnice.
T-W-5Regularyzacja Tichonowa. Rozkład SVD.
T-W-6Ewolucyjna optymalizacja jednokryterialna.
T-W-7Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda ograniczonych kryteriów.
T-W-8Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - metoda sumy ważonych kryteriów.
T-W-9Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście VEGA.
T-W-10Ewolucyjna optymalizacja wielokryterialna - podejście SPEA.
T-W-11Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu sekcyjnego.
T-W-12Metody rozwiązywania źle postawionych zagadnień odwrotnych na przykładzie syntezy pola magnetycznego na osi solenoidu o jednorodnym uzwojeniu.
Metody nauczaniaM-1Wykład problemowy.
M-2Metody praktyczne z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin ustny.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Przejawia inicjatywę w poszukiwaniu nowych idei w badaniach naukowych oraz innowacyjnych rozwiązań technologicznych , wykorzystujących wyniki najnowszych prac teoretycznych w dyscyplinie Automatyka i robotyka.
3,5
4,0
4,5
5,0