Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Computer simulation:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów —
Profil
Moduł —
Przedmiot Computer simulation
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Korytkowski <Przemyslaw.Korytkowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Przemysław Korytkowski <Przemyslaw.Korytkowski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 30 4,00,70zaliczenie
wykładyW1 15 2,00,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Basic computer techniques, particularly basic file management under Windows, Excel and word processing.
W-2Basic statistics concepts, probability and stochastic processes, particularly the exponential, normal and uniform distributions.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Be able to simulation modeling using a computer; Understand the assumptions, strengths and weaknesses of simulation models; Analyze and translate problems into a form suitable for applying simulation strategies; Validate a simulation model.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Modeling and estimating input processes4
T-L-2Modeling basics operations and inputs4
T-L-3Statystical analysis of output4
T-L-4Transport modeling4
T-L-5Symulation analysis project14
30
wykłady
T-W-1Introduction to modelling2
T-W-2Fundamental Simulation Concepts2
T-W-3Introduction and overview of simulation analysis2
T-W-4Modeling and estimating input processes2
T-W-5Statistical analysis of simulation output2
T-W-6Comparison, ranking, and selection of simulation models2
T-W-7Design of experiment3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Project60
90
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Homeworks and self study45
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lectures with case studies
M-2Projects

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Project report & presentation
S-2Ocena formująca: Case studies and small projects

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM_1-_null_W02
Understand the assumptions, strengths and weaknesses of simulation models;		——C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3M-2, M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM_1-_null_U01
Analyze and translate problems into a form suitable for applying simulation strategies		——C-1T-W-4, T-W-7, T-W-5, T-W-6, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM_1-_null_W02
Understand the assumptions, strengths and weaknesses of simulation models;		2,0
3,0Student understands basic terms and notions.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM_1-_null_U01
Analyze and translate problems into a form suitable for applying simulation strategies		2,0Student is not able to model and analyse a simple system.
3,0Student is able to model and analyse a simple system.
3,5Student is able to model and analyse simple system with input data analysis.
4,0Student is able to model and analyse simple system with input and output data analysis.
4,5Student is able to model and analyse complex system with input and output data analysis.
5,0Student is able to model and analyse complex system with input, output data analysis and prepare a proper designg of experiment.

Literatura podstawowa

  1. W. David Kelton, Randall P. Sadowski, and David T. Sturrock, Simulation with Arena, McGraw Hill, New York, 2004, 3
  2. J. Banks, J. S. Carson B. L. Nelson, and D. M. Nicol, Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall, New York, 2005

Literatura dodatkowa

  1. Law, A. M. & Kelton, W. D., Simulation Modelling & Analysis, McGraw Hill, Boston, 2000

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Modeling and estimating input processes4
T-L-2Modeling basics operations and inputs4
T-L-3Statystical analysis of output4
T-L-4Transport modeling4
T-L-5Symulation analysis project14
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction to modelling2
T-W-2Fundamental Simulation Concepts2
T-W-3Introduction and overview of simulation analysis2
T-W-4Modeling and estimating input processes2
T-W-5Statistical analysis of simulation output2
T-W-6Comparison, ranking, and selection of simulation models2
T-W-7Design of experiment3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Project60
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Homeworks and self study45
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM_1-_null_W02Understand the assumptions, strengths and weaknesses of simulation models;
Cel przedmiotuC-1Be able to simulation modeling using a computer; Understand the assumptions, strengths and weaknesses of simulation models; Analyze and translate problems into a form suitable for applying simulation strategies; Validate a simulation model.
Treści programoweT-W-1Introduction to modelling
T-W-2Fundamental Simulation Concepts
T-W-3Introduction and overview of simulation analysis
Metody nauczaniaM-2Projects
M-1Lectures with case studies
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Project report & presentation
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student understands basic terms and notions.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM_1-_null_U01Analyze and translate problems into a form suitable for applying simulation strategies
Cel przedmiotuC-1Be able to simulation modeling using a computer; Understand the assumptions, strengths and weaknesses of simulation models; Analyze and translate problems into a form suitable for applying simulation strategies; Validate a simulation model.
Treści programoweT-W-4Modeling and estimating input processes
T-W-7Design of experiment
T-W-5Statistical analysis of simulation output
T-W-6Comparison, ranking, and selection of simulation models
T-L-3Statystical analysis of output
T-L-2Modeling basics operations and inputs
T-L-4Transport modeling
T-L-5Symulation analysis project
Metody nauczaniaM-1Lectures with case studies
M-2Projects
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Project report & presentation
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student is not able to model and analyse a simple system.
3,0Student is able to model and analyse a simple system.
3,5Student is able to model and analyse simple system with input data analysis.
4,0Student is able to model and analyse simple system with input and output data analysis.
4,5Student is able to model and analyse complex system with input and output data analysis.
5,0Student is able to model and analyse complex system with input, output data analysis and prepare a proper designg of experiment.