Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: logistyka przemysłowa

Sylabus przedmiotu Teoria i metody optymalizacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Teoria i metody optymalizacji
Specjalność logistyka przemysłowa
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Stefan Berczyński <Stefan.Berczynski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 10 1,00,50zaliczenie
wykładyW2 10 1,00,50egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagana jest znajomość podstawowych operacji matematycznych, pojęcia funkcji, rachunku mecierzowego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania.
C-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu służącego rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
C-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.1
T-A-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.1
T-A-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.1
T-A-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.1
T-A-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.2
T-A-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.2
T-A-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.2
10
wykłady
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.1
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.1
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.1
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.1
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.2
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.2
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputera.10
A-A-3Konsultacje i zaliczenia7
27
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Konsultacje2
A-W-3Studiowanie literatury10
A-W-4Przygotowywanie się do zaliczenia5
27

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Podająca - wykład informacyjny.
M-2Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne.
M-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakończeniu określonej partii materiału.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIIP_2A_LP/08_W01
Student powienien posiadać wiedzę na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowocześnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znać ograniczenia tych metod oraz znać podstawy teoretyczne, leżące u podstaw narzędzi służących do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
ZIIP_2A_W02, ZIIP_2A_W04C-3, C-4, C-1, C-2T-A-4, T-A-5, T-A-7, T-A-6, T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIIP_2A_LP/08_U01
Student powinien być w stanie ułożyć zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inżynierskiego. Powinien umieć wybrać zmienne decyzyjne, określić ograniczenia, wyznaczyć postać funkcji celu oraz dokonać obliczeń mających na celu znalezienie wartości optymalnej.
ZIIP_2A_U21C-4, C-1, C-2T-A-4, T-A-5, T-A-7, T-A-6, T-A-1, T-A-2, T-A-3M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIIP_2A_LP/08_K01
Student powinien potrafić wykorzystywać informacje z wielu dziedzin i kojarzyć je w celu rozwiązania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracując w tym celu z innymi osobami.
ZIIP_2A_K03C-2T-A-4, T-A-3M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIIP_2A_LP/08_W01
Student powienien posiadać wiedzę na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowocześnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znać ograniczenia tych metod oraz znać podstawy teoretyczne, leżące u podstaw narzędzi służących do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIIP_2A_LP/08_U01
Student powinien być w stanie ułożyć zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inżynierskiego. Powinien umieć wybrać zmienne decyzyjne, określić ograniczenia, wyznaczyć postać funkcji celu oraz dokonać obliczeń mających na celu znalezienie wartości optymalnej.
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Literatura podstawowa

  1. Kusiak J., Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowań., PWN, Warszawa, 2009
  2. Brdyś M., Ruszczyński A., Metody optymalizacji w zadaniach., WNT, Warszawa, 1985
  3. Osiński Z., Wróbel J., Teoria konstrukcji., PWN, Warszawa, 1995
  4. Wit R., Metody programowania nieliniowego., WNT, Warszawa, 1986
  5. Zalewski A., Cegieła R., Matlab - obliczenia numeryczne i ich zastosowania., Wydawnictwo Naukowe, Poznań, 1996
  6. Ostwald M., Podtawy optymalizacji konstrukcji., Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2005

Literatura dodatkowa

  1. B. Mrozek, Z. Mrozek, Matlab i Simulink poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004
  2. R. Pratap, Matlab 7 dla naukowców i inżynierów, PWN, Warszawa, 2007

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.1
T-A-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.1
T-A-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.1
T-A-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.1
T-A-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.2
T-A-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.2
T-A-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.1
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.1
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.1
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.1
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.2
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.2
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.2
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputera.10
A-A-3Konsultacje i zaliczenia7
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Konsultacje2
A-W-3Studiowanie literatury10
A-W-4Przygotowywanie się do zaliczenia5
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_2A_LP/08_W01Student powienien posiadać wiedzę na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowocześnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znać ograniczenia tych metod oraz znać podstawy teoretyczne, leżące u podstaw narzędzi służących do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_W02ma wiedzę ogólną dotyczącą teorii i metod badawczych z dziedziny nauk technicznych i inżynierii produkcji
ZIIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
Cel przedmiotuC-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu służącego rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
C-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
C-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania.
Treści programoweT-A-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.
T-A-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.
T-A-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.
T-A-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.
T-A-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.
T-A-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.
T-A-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.
Metody nauczaniaM-1Podająca - wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_2A_LP/08_U01Student powinien być w stanie ułożyć zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inżynierskiego. Powinien umieć wybrać zmienne decyzyjne, określić ograniczenia, wyznaczyć postać funkcji celu oraz dokonać obliczeń mających na celu znalezienie wartości optymalnej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Cel przedmiotuC-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
C-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania.
Treści programoweT-A-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.
T-A-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.
T-A-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.
T-A-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.
T-A-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji.
T-A-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.
T-A-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne.
M-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakończeniu określonej partii materiału.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_2A_LP/08_K01Student powinien potrafić wykorzystywać informacje z wielu dziedzin i kojarzyć je w celu rozwiązania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracując w tym celu z innymi osobami.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role oraz określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
Cel przedmiotuC-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania.
Treści programoweT-A-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.
T-A-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.
Metody nauczaniaM-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakończeniu określonej partii materiału.