Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Obliczenia z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Obliczenia z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 15 1,00,26zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA6 15 1,00,30zaliczenie
wykładyW6 15 1,00,44zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza z: algorytmizacji, wstępu do sztucznej inteligencji oraz podstaw oprogramowania.
W-2Umejętności: programowania w dowolnym języku programowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapozananie z nowymi trendami w technikach optymalizacji. Wskazanie słabych i mocnych stron każdej omawianej metody. Analiza praktycznych problemów pod kątem wykorzystania danej metody.
C-2Zdobycie umiejętności programowania omawianych metod optymalizacji. Poprzez zastosowanie metod do rozwiązywania rzeczywistych problemów rozpoznawianie słabych punktów i umiejętność konfigurowania metody do problemu.
C-3Prowadzenie prezentacji dotyczącej przedstawianie pewnego problemu do rozwiązania i wyjaśnienie metody rozwiązania na niskim poziomie (zrozumiała prezentacja psudokodu).

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Prezentacja pseudokodu metody optymalizacjia największego wzrostu i różnych jej wariantów. Demonstracja praktycznej realizacji algorytmu symulowanego wyżarzania.3
T-A-2Prezentacja prezentująca zastosowanie strategii ewolucyjnej dla prostego problemu. Przykłady rozwiązań programistyczncych.3
T-A-3Prezentacja algorytmu mrówkowego do rozwiązywania prostego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych.3
T-A-4Prezentacja algorymu PSO rozwiązującego postawiony problem optymalizacyjny. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych.3
T-A-5Prezentacja algorytmu selekcji klonalnej dla postawionego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacji.3
15
laboratoria
T-L-1Programowanie metody najmniejszego wzrostu i symulowanego wyżarzania.3
T-L-2Programowanie strategii ewolucyjnej.3
T-L-3Programowanie systemu mrówkowego.3
T-L-4Programowanie algorytmu Particle Swarm Optimization.3
T-L-5Programowanie algorytmu selekcji klonalnej.3
15
wykłady
T-W-1Taksonomia i zastosowania inteligencji obliczeniowej. Przegląd najczęściej stosowanych metod. Zalety i wady metod i ich praktyczne zastosowania. Na czym polegają zadania optymalizacji jak można je rozwiązywać metodami inteligentnymi. Metoda największego wzrostu i symulowane wyżarzanie.2
T-W-2Zastosowanie strategii ewolucynych w optymalizacji. Różne modele populacji, selekcji i mutacji stosowane w SE. Przykłady działania. Analiza operatorów ewolucyjnych.3
T-W-3Algorytmy mrówkowe. Wzorce biologiczne. Możliwe modyfikacje algorytmu. Zastosowania prezentowane w literaturze.3
T-W-4Particle Swarm Optimization - różne modele zachowań roju w zadaniu optymalizacji. Przykłądy zastosowań. Porównanie z innymi wcześniej omawianymi algorytmami.3
T-W-5Systemy immunologiczne. Wyjaśnienie działania sysytemu immunologicznego człowieka w aspekcie wykorzystania w zadaniach optymalizacji i nie tylko. Szczegółowe omówienie algorytmu selekcji klonalnej. Omówienie selekcji negatywnej do zadań klasyfikacji i rozpoznawania wzorców.3
T-W-6Kolokwium zaliczające wykład1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Przygotowanie prezentacji opisującej wybraną metodę optymalizacji10
A-A-2Uczestniczenie w zajęciach.15
A-A-3Konsultacje z prowadzącym.2
A-A-4Opracowanie skryptu z zadaniami do omawianej w prezentacji metody.3
30
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Przygotowanie zadań domowych w formie wykonania testów na implementowanych metodach.14
A-L-3Konsultacje z prowadzącym1
30
wykłady
A-W-1Udział w wykładach15
A-W-2Konsultacje z prowadzącym1
A-W-3Przygotowanie do kolokwium zaliczającego10
A-W-4Samodzielna analiza wskazanych zastosowań omawianych metod.4
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Metoda przypadków: analizowanie rzeczywistych problemów otymalizacyjnych z roztrzyganiem jaka metoda będzie odpowiednia do problemu.
M-3Ćwiczenia przedmiotowe: wykonanie prezentacji opisującej wybraną metodę optymalizacji.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne wykonanie oprogramowania implementującego wybrane metody optymalizacji.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: laboratoria: Ocena zadań programistycznych i wykonanych eksperymentów.
S-2Ocena formująca: ćwiczenia: ocena przygotowanej prezentacji, jakości wystąpienia.
S-3Ocena formująca: ćwiczenia: ocena skryptu z zadaniami do wybranej metody.
S-4Ocena podsumowująca: wykład: sprawdzian pisemny na zakończenie kursu obejmujący zadania teoretyczne jak i problemowe.

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
I_1A_O6/05_W01
W zakresie rozpoznawania różnego typu problemów optymalizacji. Dobierania odpowiednich metod optymalizacji ze sztucznej inteligencji do zdefiniowanego problemu. Ma wiedzę ze sposobu działania różnego rodzaju metaheurystyk: strategie ewolucyjne, systemy mrówkowe, PSO, systemy immunologiczne.
I_1A_W12, I_1A_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-2, M-1S-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
I_1A_O6/05_U01
Będzie potrafił zaprezentować metodę wraz z opisem technicznych aspektów jej programowania.
I_1A_U15C-3T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5M-3S-3, S-2
I_1A_O6/05_U02
Student będzie potrafił rozpoznać problem optymalizacyjny ocenić skalę jego trudności, opisać ograniczenia, sformułować funkcję oceny jakości rozwiązania. Ponadto znając różne metody optymalizacji będzie potrafił dobrać odpowiednią metodę i zaimplementować algorytm. Będzie potrafił przeprowadzić analizę porównawczą wyników. Te umiejętności będą wykorzystywane do prostych zadań rzeczywistych.
I_1A_U15, I_1A_U16, I_1A_U17, I_1A_U19C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-4S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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
I_1A_O6/05_K01
Zmieniające się dynamicznie warunki wykorzystania metod obliczeniowych prowadzą do powstawiania ciągle nowych metod. Student powinien rozumieć ten problem i na niego reagować. Wykonanie prezentacji jest sposobem na nabycie kompetencji w dzieleniu się wiedzą.
I_1A_K01C-3, C-1T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5M-2, M-1, M-3S-4, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/05_W01
W zakresie rozpoznawania różnego typu problemów optymalizacji. Dobierania odpowiednich metod optymalizacji ze sztucznej inteligencji do zdefiniowanego problemu. Ma wiedzę ze sposobu działania różnego rodzaju metaheurystyk: strategie ewolucyjne, systemy mrówkowe, PSO, systemy immunologiczne.
2,0Nie potrafi rozpoznac problemow optymalizacji. Nie zna i nie rozumiem prezentowanych na wykadach metaheurystyk.
3,0Potrafi rozpozna problemy optymalizacji. Rozumie jak dziaaj omawiane na zajeciach metaheurystyki.
3,5Potrafi dobrac algorytm do problemu. Przygotowac kodowanie problemu dla metaheurystyki.
4,0Potrafi przeprowadzic analize porownawcza metod i wskazac ich zalety i wady dla danego zadania.
4,5Zna modyfikacje prezentowanych algorytmow.
5,0Potrafi samodzielnie wskazac sposoby modyfikacji algorytmu i dokonac analizy jej wplywu na osiagane wyniki

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/05_U01
Będzie potrafił zaprezentować metodę wraz z opisem technicznych aspektów jej programowania.
2,0Brak prezentacji.
3,0Wyknanie prezentacji opisujacej podstawowy wariant wybranej metaheurystyki.
3,5Wzbogacenie prezentacji o dokladna analize poszczegolnych funkcji.
4,0Dodanie do prezentacji przykladu struktur stosowanych w danej metaheurystyce do rozwiazania podstawionego zadania programistycznego.
4,5Dodanie opisu mozliwej modyfikacji algorytmu.
5,0Pokazanie symulacji.
I_1A_O6/05_U02
Student będzie potrafił rozpoznać problem optymalizacyjny ocenić skalę jego trudności, opisać ograniczenia, sformułować funkcję oceny jakości rozwiązania. Ponadto znając różne metody optymalizacji będzie potrafił dobrać odpowiednią metodę i zaimplementować algorytm. Będzie potrafił przeprowadzić analizę porównawczą wyników. Te umiejętności będą wykorzystywane do prostych zadań rzeczywistych.
2,0Nie wykona zadnego zadania programistycznego.
3,0Wykona minimum trzy zadania programistyczne i zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
3,5Wykona minimum trzy zadania programistyczne dokonujac porownania wszystkich zaprogramowanych metod. Zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
4,0Wykona minimum cztery zadania programistyczne i zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
4,5Wykona minimum cztery zadania programistyczne dokonujac porownania wszystkich zaprogramowanych metod. Zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
5,0Wykona wszystkie piec zadan programistycznych zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/05_K01
Zmieniające się dynamicznie warunki wykorzystania metod obliczeniowych prowadzą do powstawiania ciągle nowych metod. Student powinien rozumieć ten problem i na niego reagować. Wykonanie prezentacji jest sposobem na nabycie kompetencji w dzieleniu się wiedzą.
2,0Student nie rozumie zadań omawianych na przedmiocie.
3,0Rozumie omawiane metody.
3,5Potrafi samodzielnie dokonac analizy porownawczej prezentowanych metod.
4,0Samodzielnie wyszuka w literaturze informacje dotyczace modyfikacji wykorzysywanych metaheurystyk.
4,5Samodzielnie wzbogaci prezentacje lub program o nowe elementy.
5,0Przedstawi ciekawy problem optymalizacyjne i mozliwe sposoby jego rozwiazania.

Literatura podstawowa

  1. Wierzchoń Sławomir, Sztuczne systemy immunologiczne: teoria i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2001
  2. Thomas Weise, Global Optimization Algorithms - Theory and Application, 2011, http:/www.it-weise.de/projects/book.pdf

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Prezentacja pseudokodu metody optymalizacjia największego wzrostu i różnych jej wariantów. Demonstracja praktycznej realizacji algorytmu symulowanego wyżarzania.3
T-A-2Prezentacja prezentująca zastosowanie strategii ewolucyjnej dla prostego problemu. Przykłady rozwiązań programistyczncych.3
T-A-3Prezentacja algorytmu mrówkowego do rozwiązywania prostego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych.3
T-A-4Prezentacja algorymu PSO rozwiązującego postawiony problem optymalizacyjny. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych.3
T-A-5Prezentacja algorytmu selekcji klonalnej dla postawionego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacji.3
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Programowanie metody najmniejszego wzrostu i symulowanego wyżarzania.3
T-L-2Programowanie strategii ewolucyjnej.3
T-L-3Programowanie systemu mrówkowego.3
T-L-4Programowanie algorytmu Particle Swarm Optimization.3
T-L-5Programowanie algorytmu selekcji klonalnej.3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Taksonomia i zastosowania inteligencji obliczeniowej. Przegląd najczęściej stosowanych metod. Zalety i wady metod i ich praktyczne zastosowania. Na czym polegają zadania optymalizacji jak można je rozwiązywać metodami inteligentnymi. Metoda największego wzrostu i symulowane wyżarzanie.2
T-W-2Zastosowanie strategii ewolucynych w optymalizacji. Różne modele populacji, selekcji i mutacji stosowane w SE. Przykłady działania. Analiza operatorów ewolucyjnych.3
T-W-3Algorytmy mrówkowe. Wzorce biologiczne. Możliwe modyfikacje algorytmu. Zastosowania prezentowane w literaturze.3
T-W-4Particle Swarm Optimization - różne modele zachowań roju w zadaniu optymalizacji. Przykłądy zastosowań. Porównanie z innymi wcześniej omawianymi algorytmami.3
T-W-5Systemy immunologiczne. Wyjaśnienie działania sysytemu immunologicznego człowieka w aspekcie wykorzystania w zadaniach optymalizacji i nie tylko. Szczegółowe omówienie algorytmu selekcji klonalnej. Omówienie selekcji negatywnej do zadań klasyfikacji i rozpoznawania wzorców.3
T-W-6Kolokwium zaliczające wykład1
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Przygotowanie prezentacji opisującej wybraną metodę optymalizacji10
A-A-2Uczestniczenie w zajęciach.15
A-A-3Konsultacje z prowadzącym.2
A-A-4Opracowanie skryptu z zadaniami do omawianej w prezentacji metody.3
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Przygotowanie zadań domowych w formie wykonania testów na implementowanych metodach.14
A-L-3Konsultacje z prowadzącym1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach15
A-W-2Konsultacje z prowadzącym1
A-W-3Przygotowanie do kolokwium zaliczającego10
A-W-4Samodzielna analiza wskazanych zastosowań omawianych metod.4
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/05_W01W zakresie rozpoznawania różnego typu problemów optymalizacji. Dobierania odpowiednich metod optymalizacji ze sztucznej inteligencji do zdefiniowanego problemu. Ma wiedzę ze sposobu działania różnego rodzaju metaheurystyk: strategie ewolucyjne, systemy mrówkowe, PSO, systemy immunologiczne.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W05ma wiedzę w zakresie algorytmizacji i zasad tworzenia struktur danych
Cel przedmiotuC-1Zapozananie z nowymi trendami w technikach optymalizacji. Wskazanie słabych i mocnych stron każdej omawianej metody. Analiza praktycznych problemów pod kątem wykorzystania danej metody.
Treści programoweT-W-1Taksonomia i zastosowania inteligencji obliczeniowej. Przegląd najczęściej stosowanych metod. Zalety i wady metod i ich praktyczne zastosowania. Na czym polegają zadania optymalizacji jak można je rozwiązywać metodami inteligentnymi. Metoda największego wzrostu i symulowane wyżarzanie.
T-W-2Zastosowanie strategii ewolucynych w optymalizacji. Różne modele populacji, selekcji i mutacji stosowane w SE. Przykłady działania. Analiza operatorów ewolucyjnych.
T-W-3Algorytmy mrówkowe. Wzorce biologiczne. Możliwe modyfikacje algorytmu. Zastosowania prezentowane w literaturze.
T-W-4Particle Swarm Optimization - różne modele zachowań roju w zadaniu optymalizacji. Przykłądy zastosowań. Porównanie z innymi wcześniej omawianymi algorytmami.
T-W-5Systemy immunologiczne. Wyjaśnienie działania sysytemu immunologicznego człowieka w aspekcie wykorzystania w zadaniach optymalizacji i nie tylko. Szczegółowe omówienie algorytmu selekcji klonalnej. Omówienie selekcji negatywnej do zadań klasyfikacji i rozpoznawania wzorców.
Metody nauczaniaM-2Metoda przypadków: analizowanie rzeczywistych problemów otymalizacyjnych z roztrzyganiem jaka metoda będzie odpowiednia do problemu.
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: wykład: sprawdzian pisemny na zakończenie kursu obejmujący zadania teoretyczne jak i problemowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi rozpoznac problemow optymalizacji. Nie zna i nie rozumiem prezentowanych na wykadach metaheurystyk.
3,0Potrafi rozpozna problemy optymalizacji. Rozumie jak dziaaj omawiane na zajeciach metaheurystyki.
3,5Potrafi dobrac algorytm do problemu. Przygotowac kodowanie problemu dla metaheurystyki.
4,0Potrafi przeprowadzic analize porownawcza metod i wskazac ich zalety i wady dla danego zadania.
4,5Zna modyfikacje prezentowanych algorytmow.
5,0Potrafi samodzielnie wskazac sposoby modyfikacji algorytmu i dokonac analizy jej wplywu na osiagane wyniki
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/05_U01Będzie potrafił zaprezentować metodę wraz z opisem technicznych aspektów jej programowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Cel przedmiotuC-3Prowadzenie prezentacji dotyczącej przedstawianie pewnego problemu do rozwiązania i wyjaśnienie metody rozwiązania na niskim poziomie (zrozumiała prezentacja psudokodu).
Treści programoweT-A-1Prezentacja pseudokodu metody optymalizacjia największego wzrostu i różnych jej wariantów. Demonstracja praktycznej realizacji algorytmu symulowanego wyżarzania.
T-A-2Prezentacja prezentująca zastosowanie strategii ewolucyjnej dla prostego problemu. Przykłady rozwiązań programistyczncych.
T-A-3Prezentacja algorytmu mrówkowego do rozwiązywania prostego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych.
T-A-4Prezentacja algorymu PSO rozwiązującego postawiony problem optymalizacyjny. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych.
T-A-5Prezentacja algorytmu selekcji klonalnej dla postawionego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacji.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia przedmiotowe: wykonanie prezentacji opisującej wybraną metodę optymalizacji.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: ćwiczenia: ocena skryptu z zadaniami do wybranej metody.
S-2Ocena formująca: ćwiczenia: ocena przygotowanej prezentacji, jakości wystąpienia.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak prezentacji.
3,0Wyknanie prezentacji opisujacej podstawowy wariant wybranej metaheurystyki.
3,5Wzbogacenie prezentacji o dokladna analize poszczegolnych funkcji.
4,0Dodanie do prezentacji przykladu struktur stosowanych w danej metaheurystyce do rozwiazania podstawionego zadania programistycznego.
4,5Dodanie opisu mozliwej modyfikacji algorytmu.
5,0Pokazanie symulacji.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/05_U02Student będzie potrafił rozpoznać problem optymalizacyjny ocenić skalę jego trudności, opisać ograniczenia, sformułować funkcję oceny jakości rozwiązania. Ponadto znając różne metody optymalizacji będzie potrafił dobrać odpowiednią metodę i zaimplementować algorytm. Będzie potrafił przeprowadzić analizę porównawczą wyników. Te umiejętności będą wykorzystywane do prostych zadań rzeczywistych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
I_1A_U16ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
I_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
I_1A_U19ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
Cel przedmiotuC-2Zdobycie umiejętności programowania omawianych metod optymalizacji. Poprzez zastosowanie metod do rozwiązywania rzeczywistych problemów rozpoznawianie słabych punktów i umiejętność konfigurowania metody do problemu.
Treści programoweT-L-1Programowanie metody najmniejszego wzrostu i symulowanego wyżarzania.
T-L-2Programowanie strategii ewolucyjnej.
T-L-3Programowanie systemu mrówkowego.
T-L-4Programowanie algorytmu Particle Swarm Optimization.
T-L-5Programowanie algorytmu selekcji klonalnej.
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne wykonanie oprogramowania implementującego wybrane metody optymalizacji.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: laboratoria: Ocena zadań programistycznych i wykonanych eksperymentów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie wykona zadnego zadania programistycznego.
3,0Wykona minimum trzy zadania programistyczne i zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
3,5Wykona minimum trzy zadania programistyczne dokonujac porownania wszystkich zaprogramowanych metod. Zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
4,0Wykona minimum cztery zadania programistyczne i zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
4,5Wykona minimum cztery zadania programistyczne dokonujac porownania wszystkich zaprogramowanych metod. Zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
5,0Wykona wszystkie piec zadan programistycznych zastosuje wszysktie wymagania dla zadan.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/05_K01Zmieniające się dynamicznie warunki wykorzystania metod obliczeniowych prowadzą do powstawiania ciągle nowych metod. Student powinien rozumieć ten problem i na niego reagować. Wykonanie prezentacji jest sposobem na nabycie kompetencji w dzieleniu się wiedzą.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Cel przedmiotuC-3Prowadzenie prezentacji dotyczącej przedstawianie pewnego problemu do rozwiązania i wyjaśnienie metody rozwiązania na niskim poziomie (zrozumiała prezentacja psudokodu).
C-1Zapozananie z nowymi trendami w technikach optymalizacji. Wskazanie słabych i mocnych stron każdej omawianej metody. Analiza praktycznych problemów pod kątem wykorzystania danej metody.
Treści programoweT-A-1Prezentacja pseudokodu metody optymalizacjia największego wzrostu i różnych jej wariantów. Demonstracja praktycznej realizacji algorytmu symulowanego wyżarzania.
T-A-2Prezentacja prezentująca zastosowanie strategii ewolucyjnej dla prostego problemu. Przykłady rozwiązań programistyczncych.
T-A-3Prezentacja algorytmu mrówkowego do rozwiązywania prostego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych.
T-A-4Prezentacja algorymu PSO rozwiązującego postawiony problem optymalizacyjny. Przedstawienie szczegółów implementacyjnych.
T-A-5Prezentacja algorytmu selekcji klonalnej dla postawionego problemu. Przedstawienie szczegółów implementacji.
Metody nauczaniaM-2Metoda przypadków: analizowanie rzeczywistych problemów otymalizacyjnych z roztrzyganiem jaka metoda będzie odpowiednia do problemu.
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-3Ćwiczenia przedmiotowe: wykonanie prezentacji opisującej wybraną metodę optymalizacji.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: wykład: sprawdzian pisemny na zakończenie kursu obejmujący zadania teoretyczne jak i problemowe.
S-2Ocena formująca: ćwiczenia: ocena przygotowanej prezentacji, jakości wystąpienia.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie rozumie zadań omawianych na przedmiocie.
3,0Rozumie omawiane metody.
3,5Potrafi samodzielnie dokonac analizy porownawczej prezentowanych metod.
4,0Samodzielnie wyszuka w literaturze informacje dotyczace modyfikacji wykorzysywanych metaheurystyk.
4,5Samodzielnie wzbogaci prezentacje lub program o nowe elementy.
5,0Przedstawi ciekawy problem optymalizacyjne i mozliwe sposoby jego rozwiazania.