Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Inżynierskie metody optymalizacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Inżynierskie metody optymalizacji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,38zaliczenie
wykładyW6 15 2,00,62egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw informatyki
W-2Znajomość w zakresie matematyki
W-3Komputerowe wspomaganie prac inżynierskich
W-4Podstawy automatyki i robotyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zaznajomienie studentów z klasycznymi metodami i rezultatami z zakresu teorii i praktyki optymalizacji.
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania wbudowanych procedur standardowych do rozwiązywania praktycznych zagadnień identyfikacji i optymalizacji układów sterowania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do ćwiczeń2
T-L-2Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji2
T-L-3Rozwiązywanie tekstowych zadań optymalizacji z programowania liniowego metodą graficzną i w środowisku Matlab3
T-L-4Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada2
T-L-5Analiza działania działania niedeterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie algorytmu rojowego2
T-L-6Analiza działania działania deterministycznych gradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody Newtona i metod quasi-Newtonowskich2
T-L-7Zaliczenie serii ćwiczeń2
T-L-8Identyfikacja parametrów modelu nieliniowego wahadła odwróconego za pomocą algorytmu rojowego2
T-L-9Identyfikacja parametrów modelu silnika prądu stałego2
T-L-10Strojenie regulatora P,PI,PD,PID metodami optymalizacji numerycznej w oparciu o całkowy wskaźnik jakości2
T-L-11Dobór optymalnego regulatora P, PD, PI, PID w sterowaniu ze sprzężeniem zwrotnym dla układu dynamicznego na bazie czasu ustalania odpowiedzi skokowej układu2
T-L-12Strojenie regulatora z warunków twardych ograniczeń odpowiedzi skokowej2
T-L-13Strojenie regulatora z warunków mieszanych ograniczenia odpowiedzi skokowej miękkie i twarde, funkcja celu ISE3
T-L-14Zaliczenie serii ćwiczeń2
30
wykłady
T-W-1Wiadomości podstawowe, sformułowanie zagadnienia optymalizacji, zmienne projektowe, funkcja celu i jej własności2
T-W-2Deterministyczne metody bezgradientowe2
T-W-3Niedeterministyczne metody optymalizacji2
T-W-4Metody gradientowe2
T-W-5Metody optymalizacji z ograniczeniami3
T-W-6Praktyczne wykorzystanie poznanych metod w do rozwiązywania praktycznych zagadnień w automatyce. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw regulatora dla danego obiektu. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw sprzężenia zwrotnego od stanu.3
T-W-7Zaliczenie formy zajęć1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Opracowanie wyników z laboratorium15
A-L-3Przygotowanie się do kolokwium15
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury20
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu25
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3ćwiczenia laboratoryjne
M-4metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych sprawozdań i projektów
S-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektów
S-3Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie 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_1A_O06-1_W01
Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
AR_1A_W06, AR_1A_W03C-1, C-2T-W-2, T-W-1, T-W-7, T-W-4, T-W-5, T-W-3, T-W-6M-1, M-2, M-3, M-4S-2, S-1, S-3

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_1A_O06-1_U01
Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
AR_1A_U19, AR_1A_U01C-1, C-2T-L-2, T-L-1, T-L-7, T-L-14, T-L-4, T-L-3, T-L-11, T-L-5, T-L-6, T-L-9, T-L-12, T-L-10, T-L-13, T-L-8M-1, M-2, M-3, M-4S-2, S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_O06-1_W01
Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
2,0
3,0Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_1A_O06-1_U01
Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. A. Stachurski, A. P. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2001
  2. J. Seidler, A. Badach, W. Molisz, Metody rozwiązywania zadań optymalizacji, WNT, Warszawa, 1980
  3. W. Findeisen, J. Szymanowski, A. Wierzbicki, Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, 1980
  4. Kalinowski K., Metody optymalizacji, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2000
  5. Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowan, PWN, Warszawa, 2009

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do ćwiczeń2
T-L-2Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji2
T-L-3Rozwiązywanie tekstowych zadań optymalizacji z programowania liniowego metodą graficzną i w środowisku Matlab3
T-L-4Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada2
T-L-5Analiza działania działania niedeterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie algorytmu rojowego2
T-L-6Analiza działania działania deterministycznych gradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody Newtona i metod quasi-Newtonowskich2
T-L-7Zaliczenie serii ćwiczeń2
T-L-8Identyfikacja parametrów modelu nieliniowego wahadła odwróconego za pomocą algorytmu rojowego2
T-L-9Identyfikacja parametrów modelu silnika prądu stałego2
T-L-10Strojenie regulatora P,PI,PD,PID metodami optymalizacji numerycznej w oparciu o całkowy wskaźnik jakości2
T-L-11Dobór optymalnego regulatora P, PD, PI, PID w sterowaniu ze sprzężeniem zwrotnym dla układu dynamicznego na bazie czasu ustalania odpowiedzi skokowej układu2
T-L-12Strojenie regulatora z warunków twardych ograniczeń odpowiedzi skokowej2
T-L-13Strojenie regulatora z warunków mieszanych ograniczenia odpowiedzi skokowej miękkie i twarde, funkcja celu ISE3
T-L-14Zaliczenie serii ćwiczeń2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wiadomości podstawowe, sformułowanie zagadnienia optymalizacji, zmienne projektowe, funkcja celu i jej własności2
T-W-2Deterministyczne metody bezgradientowe2
T-W-3Niedeterministyczne metody optymalizacji2
T-W-4Metody gradientowe2
T-W-5Metody optymalizacji z ograniczeniami3
T-W-6Praktyczne wykorzystanie poznanych metod w do rozwiązywania praktycznych zagadnień w automatyce. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw regulatora dla danego obiektu. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw sprzężenia zwrotnego od stanu.3
T-W-7Zaliczenie formy zajęć1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Opracowanie wyników z laboratorium15
A-L-3Przygotowanie się do kolokwium15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnianie wiedzy z literatury20
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu25
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_O06-1_W01Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W06Ma uporządkowaną wiedzę z teorii sterowania i systemów w zakresie opisu, analizy i syntezy układów sterowania.
AR_1A_W03Ma wiedzę z informatyki i jej zastosowań przemysłowych niezbędną w nowoczesnej automatyce i robotyce.
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z klasycznymi metodami i rezultatami z zakresu teorii i praktyki optymalizacji.
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania wbudowanych procedur standardowych do rozwiązywania praktycznych zagadnień identyfikacji i optymalizacji układów sterowania.
Treści programoweT-W-2Deterministyczne metody bezgradientowe
T-W-1Wiadomości podstawowe, sformułowanie zagadnienia optymalizacji, zmienne projektowe, funkcja celu i jej własności
T-W-7Zaliczenie formy zajęć
T-W-4Metody gradientowe
T-W-5Metody optymalizacji z ograniczeniami
T-W-3Niedeterministyczne metody optymalizacji
T-W-6Praktyczne wykorzystanie poznanych metod w do rozwiązywania praktycznych zagadnień w automatyce. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw regulatora dla danego obiektu. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw sprzężenia zwrotnego od stanu.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3ćwiczenia laboratoryjne
M-4metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektów
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych sprawozdań i projektów
S-3Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_1A_O06-1_U01Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U19Umie sformułować zadanie sterowania, zaprojektować układ sterowania i zoptymalizować jego działanie.
AR_1A_U01Wykorzystuje wiedzę matematyczną i stosuje odpowiednie narzędzia informatyczne do modelowania, analizy i symulacji zjawisk fizycznych, algorytmów przetwarzania sygnałów, działania prostych układów sterowania oraz syntezy prostych algorytmów sterowania.
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z klasycznymi metodami i rezultatami z zakresu teorii i praktyki optymalizacji.
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania wbudowanych procedur standardowych do rozwiązywania praktycznych zagadnień identyfikacji i optymalizacji układów sterowania.
Treści programoweT-L-2Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji
T-L-1Wprowadzenie do ćwiczeń
T-L-7Zaliczenie serii ćwiczeń
T-L-14Zaliczenie serii ćwiczeń
T-L-4Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada
T-L-3Rozwiązywanie tekstowych zadań optymalizacji z programowania liniowego metodą graficzną i w środowisku Matlab
T-L-11Dobór optymalnego regulatora P, PD, PI, PID w sterowaniu ze sprzężeniem zwrotnym dla układu dynamicznego na bazie czasu ustalania odpowiedzi skokowej układu
T-L-5Analiza działania działania niedeterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie algorytmu rojowego
T-L-6Analiza działania działania deterministycznych gradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody Newtona i metod quasi-Newtonowskich
T-L-9Identyfikacja parametrów modelu silnika prądu stałego
T-L-12Strojenie regulatora z warunków twardych ograniczeń odpowiedzi skokowej
T-L-10Strojenie regulatora P,PI,PD,PID metodami optymalizacji numerycznej w oparciu o całkowy wskaźnik jakości
T-L-13Strojenie regulatora z warunków mieszanych ograniczenia odpowiedzi skokowej miękkie i twarde, funkcja celu ISE
T-L-8Identyfikacja parametrów modelu nieliniowego wahadła odwróconego za pomocą algorytmu rojowego
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3ćwiczenia laboratoryjne
M-4metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektów
S-1Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych sprawozdań i projektów
S-3Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki.
3,5
4,0
4,5
5,0