Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Sterowanie procesami dyskretnymi:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sterowanie procesami dyskretnymi
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Maja Kocoń <Maja.Kocon@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 13 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP7 20 1,80,44zaliczenie
wykładyW7 30 2,20,56egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw programowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z modelowaniem i badaniem procesów dyskretnych.
C-2Zapoznanie studenta z metodami heurystycznymi stosowanymi w optymalizacji dyskretnej.
C-3Nabycie umiejętności rozwiązywania wybranych problemów decyzyjnych stosując poznane metody optymalizacyjne.
C-4Ukształtowanie umiejętności z zakresu projektowania harmonogramu działań prowadzącego do realizacji postawionego zadania technologicznego.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Wykonanie planu realizacji przedsięwzięcia z zastosowaniem metod zarządzania projektami.4
T-P-2Programowanie dynamiczne6
T-P-3Implementacja wybranego algorytmu do rozwiązania zadania optymalizacji dyskretnej.: kolorowanie grafów, tabu search.10
20
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do sterowania procesami dyskretnymi. Przykłady dyskretnych procesów technologicznych.2
T-W-2Metody zarządzania projektami.2
T-W-3Elementy programowania dynamicznego. Optymalizacja dynamiczna.2
T-W-4Klasyfikacja zagadnień harmonogramowania zadań.2
T-W-5Rozdział zasobów i zadań w kompleksie operacji.2
T-W-6Szeregowanie zadań.2
T-W-7Zagadnienia transportowe, systemy kolejkowe.2
T-W-8Zarządzanie w warunkach niepewności2
T-W-9Wprowadzenie do metod heurystycznych stosowanych w optymalizacji procesów dyskretnych.3
T-W-10Elementy teorii gier (gry decyzyjne, gry z naturą) i programowania wielokryterialnego.2
T-W-11Zastosowanie teorii grafów w sterowaniu procesami dyskretnymi.2
T-W-12Metoda podziału i ograniczeń.3
T-W-13Automaty komórkowe.1
T-W-14Algorytmy genetyczne.1
T-W-15Złożoność obliczeniowa algorytmów i procesów decyzyjnych.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach.20
A-P-2Wykonanie przydzielonych problemów projektowych.26
46
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Samodzielne przygotowanie się do zajęć, uzupełnienie treści wykładów oraz przygotowanie się do egzaminu.24
54

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2metoda projektów
M-3metoda programowana polegająca na napisaniu programu realizującego sterowanie z zastosowaniem optymalizcji dynamicznej

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej oraz zaangażowania studenta w trakcie wykładów.
S-3Ocena formująca: Ocena poprawności wykonania projektów.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie projektu na podstawie ocen cząstkowych z wykonanych projektów oraz zaangażowania studenta.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_C19a_W01
Student zna metody szeregowania zadań oraz rozdziału zadań i zasobów dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego.
AR_1A_W11C-1T-W-1, T-W-2, T-W-15, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-7M-1S-1, S-2
AR_1A_C31.1_W01
Student zna metody optymalizacji stosowane w obszarze procesów dyskretnych.
AR_1A_W11C-2T-W-12, T-W-9, T-W-3, T-W-8, T-W-10, T-W-11, T-W-13, T-W-14M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_1A_C19a_U01
Student potrafi zastosować metody szeregowania zadań dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego oraz metody rozdziału zadań i zasobów dla kompleksu operacji zależnych.
AR_1A_U22C-4T-P-1M-2, M-3S-1, S-3, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C19a_W01
Student zna metody szeregowania zadań oraz rozdziału zadań i zasobów dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego.
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
AR_1A_C31.1_W01
Student zna metody optymalizacji stosowane w obszarze procesów dyskretnych.
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C19a_U01
Student potrafi zastosować metody szeregowania zadań dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego oraz metody rozdziału zadań i zasobów dla kompleksu operacji zależnych.
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.

Literatura podstawowa

  1. Andrzej Świerniak i Jolanta Krystek, Automatyzacja procesów dyskretnych - teoria i zastosowania, Politechnika Śląska, Gliwice, 2012
  2. Jan Barczyk, Automatyzacja procesów dyskretnych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2003
  3. Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, Helion, 2003
  4. R. Diestel, Graph Theory, Springer Verlag, 2000
  5. Tadeusz Mikulczyński, Automatyzacja procesów produkcyjnych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2009
  6. R. J. Wilson, Wprowadzenie do teorii grafów, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ronald L, Clifford Stein, Wprowadzenie do algorytmów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2018
  2. Philip D. Straffin, Teoria gier, Wydawnictwo Naukowe Scholar, 2006
  3. Krzysztof Kułakowski, Automaty komórkowe, Akademia Górniczo-Hutnicza, 2002
  4. P. Michalik, A. Laskowski, T. Primke,M. Zaborowski, Automatyzacja procesów dyskretnych. Sterowanie procesami dyskretnymi. Zarządzanie i inżynieria produkcji, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 2004

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Wykonanie planu realizacji przedsięwzięcia z zastosowaniem metod zarządzania projektami.4
T-P-2Programowanie dynamiczne6
T-P-3Implementacja wybranego algorytmu do rozwiązania zadania optymalizacji dyskretnej.: kolorowanie grafów, tabu search.10
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do sterowania procesami dyskretnymi. Przykłady dyskretnych procesów technologicznych.2
T-W-2Metody zarządzania projektami.2
T-W-3Elementy programowania dynamicznego. Optymalizacja dynamiczna.2
T-W-4Klasyfikacja zagadnień harmonogramowania zadań.2
T-W-5Rozdział zasobów i zadań w kompleksie operacji.2
T-W-6Szeregowanie zadań.2
T-W-7Zagadnienia transportowe, systemy kolejkowe.2
T-W-8Zarządzanie w warunkach niepewności2
T-W-9Wprowadzenie do metod heurystycznych stosowanych w optymalizacji procesów dyskretnych.3
T-W-10Elementy teorii gier (gry decyzyjne, gry z naturą) i programowania wielokryterialnego.2
T-W-11Zastosowanie teorii grafów w sterowaniu procesami dyskretnymi.2
T-W-12Metoda podziału i ograniczeń.3
T-W-13Automaty komórkowe.1
T-W-14Algorytmy genetyczne.1
T-W-15Złożoność obliczeniowa algorytmów i procesów decyzyjnych.2
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach.20
A-P-2Wykonanie przydzielonych problemów projektowych.26
46
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Samodzielne przygotowanie się do zajęć, uzupełnienie treści wykładów oraz przygotowanie się do egzaminu.24
54
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C19a_W01Student zna metody szeregowania zadań oraz rozdziału zadań i zasobów dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W11Ma podstawową wiedzę z zakresu metod sterowania procesami dyskretnymi.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z modelowaniem i badaniem procesów dyskretnych.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do sterowania procesami dyskretnymi. Przykłady dyskretnych procesów technologicznych.
T-W-2Metody zarządzania projektami.
T-W-15Złożoność obliczeniowa algorytmów i procesów decyzyjnych.
T-W-5Rozdział zasobów i zadań w kompleksie operacji.
T-W-4Klasyfikacja zagadnień harmonogramowania zadań.
T-W-6Szeregowanie zadań.
T-W-7Zagadnienia transportowe, systemy kolejkowe.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej oraz zaangażowania studenta w trakcie wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C31.1_W01Student zna metody optymalizacji stosowane w obszarze procesów dyskretnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W11Ma podstawową wiedzę z zakresu metod sterowania procesami dyskretnymi.
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studenta z metodami heurystycznymi stosowanymi w optymalizacji dyskretnej.
Treści programoweT-W-12Metoda podziału i ograniczeń.
T-W-9Wprowadzenie do metod heurystycznych stosowanych w optymalizacji procesów dyskretnych.
T-W-3Elementy programowania dynamicznego. Optymalizacja dynamiczna.
T-W-8Zarządzanie w warunkach niepewności
T-W-10Elementy teorii gier (gry decyzyjne, gry z naturą) i programowania wielokryterialnego.
T-W-11Zastosowanie teorii grafów w sterowaniu procesami dyskretnymi.
T-W-13Automaty komórkowe.
T-W-14Algorytmy genetyczne.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej oraz zaangażowania studenta w trakcie wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C19a_U01Student potrafi zastosować metody szeregowania zadań dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego oraz metody rozdziału zadań i zasobów dla kompleksu operacji zależnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U22Potrafi stosować właściwe metody do sterowania kompleksem operacji w tym do harmonogramowania zadań.
Cel przedmiotuC-4Ukształtowanie umiejętności z zakresu projektowania harmonogramu działań prowadzącego do realizacji postawionego zadania technologicznego.
Treści programoweT-P-1Wykonanie planu realizacji przedsięwzięcia z zastosowaniem metod zarządzania projektami.
Metody nauczaniaM-2metoda projektów
M-3metoda programowana polegająca na napisaniu programu realizującego sterowanie z zastosowaniem optymalizcji dynamicznej
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-3Ocena formująca: Ocena poprawności wykonania projektów.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie projektu na podstawie ocen cząstkowych z wykonanych projektów oraz zaangażowania studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.