Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Logistyka (S2)

Sylabus przedmiotu Optymalizacja procesów produkcyjnych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Logistyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Optymalizacja procesów produkcyjnych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Mechaniki Konstrukcji
Nauczyciel odpowiedzialny Zbigniew Sekulski <Zbigniew.Sekulski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 15 1,00,40zaliczenie
wykładyW3 15 1,00,60zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagane przygotowanie z przedmiotów: Matematyka, Badania operacyjne.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie umiejętności formułowania zadań optymalizacyjnych w procesie produkcji polegających na sformułowaniu kryterium optymalizacji oraz zbioru kryteriów na zmienne decyzyjne.
C-2Poznanie metod rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Programowanie metody sympleksowej w programie Mathcad i Matlab.2
T-L-2Programowanie metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku w programie Mathcad i Matlab.2
T-L-3Programowanie metody Newtona, metody zmodyfikowanej Newtona i metody quasi-Newtona w programie Mathcad i Matlab.3
T-L-4Programowanie metody FP i BFGS, metody minimalizacji bez ograniczeń, metody gradientów sprzężonych w programie Mathcad i Matlab.3
T-L-5Programowanie metody minimalizacji z ograniczeniami, współczynniki Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a, metoda funkcji kary w programie Mathcad i Matlab.3
T-L-6Przykłady zastosowań programowania matematycznego w procesie produkcyjnym.2
15
wykłady
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań programowania matematycznego. Programowanie liniowe i nieliniowe.1
T-W-2Programowanie liniowe. Metoda sympleksowa.2
T-W-3Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda współczynników Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a.3
T-W-4Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda funkcji kary zewnętrznej i wewnętrznej.3
T-W-5Programowanie nieliniowe. Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda największego spadku.2
T-W-6Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda Newtona i zmodyfikowana metoda Newtona.2
T-W-7Aspekty programowania matematycznego w procesie procesów produkcyjnych – przykłady zastosowań.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Praca własna10
25
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Praca własna10
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład problemowy
M-2metoda programowana

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
S-2Ocena podsumowująca: sprawozdanie

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
LO_2A_C12_W01
Posiada wiedzę techniczną niezbędną do formułowania i rozwiązywania zadań z zakresu inżynierii produkcji, w tym zagadnień optymalizacji procesów produkcji.
LO_2A_W04, LO_2A_W06C-2T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-4, T-W-7, T-W-1M-1S-1

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
LO_2A_C12_U01
Posiada zdolność niezbędną do formułowania i rozwiązywania praktycznych zadań i zagadnień optymalizacji procesów produkcji.
LO_2A_U03C-2, C-1T-L-1M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

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
LO_2A_C12_K01
Student rozumie i uznaje znaczenie wiedzy w rozwiązywaniu problemów z zakresu optymalizacji procesów produkcyjnych oraz jest świadomy konieczności samodoskonalenia, a także korzystania z wiedzy i opinii ekspertów
LO_2A_K02C-1T-W-3, T-W-4, T-W-1M-2, M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
LO_2A_C12_W01
Posiada wiedzę techniczną niezbędną do formułowania i rozwiązywania zadań z zakresu inżynierii produkcji, w tym zagadnień optymalizacji procesów produkcji.
2,0Student nie posiada wiedzy niezbędnej do rozwiązywania podstawowych zagadnień optymalizacji
3,0Student poprawnie formułuje zagadnienia optymalizacyjne. Rozumie zagadnienia optymalizacyjne w stopniu dostatecznym. Nie posiada wiedzy dotyczącej programowania.
3,5Student dobrze formułuje zagadnienia optymalizacyjne. Posiada wiedzę do rozwiązywania podstawowych zagadnień..
4,0Ma wiedzę niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych.
4,5Ma wiedzę ponadprzeciętną niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych.
5,0Ma wiedzę bardzo dobrą niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
LO_2A_C12_U01
Posiada zdolność niezbędną do formułowania i rozwiązywania praktycznych zadań i zagadnień optymalizacji procesów produkcji.
2,0Student nie posiada żadnych umiejętności
3,0Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych jest podstawowa
3,5Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania w stopniu podstawowym
4,0Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania w stopniu dobrym
4,5Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania. Umiejętność programowania.
5,0Student posiada umiejętność rozwiązywania złożonych zagadnień optymalizacji i posiada umiejętność programowania w Matlabie lub w Mathcadzie.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
LO_2A_C12_K01
Student rozumie i uznaje znaczenie wiedzy w rozwiązywaniu problemów z zakresu optymalizacji procesów produkcyjnych oraz jest świadomy konieczności samodoskonalenia, a także korzystania z wiedzy i opinii ekspertów
2,0Student nie posiada żadnych kompetencji
3,0Kompetencje podstawowe w zakresie stawiania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych
3,5Posiada zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień
4,0Posiada dobrą zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień
4,5Posiada ponadprzeciętną zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień w stopniu ponadprzeciętnym
5,0Student posiada znakomitą wiedzę i umiejętności w celu rozwiązywania złożonych zagadnień optymalizacji oraz posiada wiedzę. Umie stosować oprogramowanie Matlab i Mathcad

Literatura podstawowa

  1. Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2021
  2. Czerwiński Z., Matematyka na usługach ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań, 2011
  3. Stachurski A., Wierzbicki A.P., Podstawy optymalizacji, OW Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001, wyd. 1
  4. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 2008
  5. Trzaskalik T. (red.), Modelowanie optymalizacyjne. Przykłady i zadania, Wyższa Szkoła Zarządzania Marketingowego i Języków Obcych w Katowicach, Katowice, 2002

Literatura dodatkowa

  1. W. Findeisen i inni, Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, Warszawa, Warszawa, 1980, wyd. 1
  2. J.Seidler i inni, Metody rozwiązywania zadań optymalizacji, WNT, Warszawa, 1980, wyd. 1

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Programowanie metody sympleksowej w programie Mathcad i Matlab.2
T-L-2Programowanie metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku w programie Mathcad i Matlab.2
T-L-3Programowanie metody Newtona, metody zmodyfikowanej Newtona i metody quasi-Newtona w programie Mathcad i Matlab.3
T-L-4Programowanie metody FP i BFGS, metody minimalizacji bez ograniczeń, metody gradientów sprzężonych w programie Mathcad i Matlab.3
T-L-5Programowanie metody minimalizacji z ograniczeniami, współczynniki Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a, metoda funkcji kary w programie Mathcad i Matlab.3
T-L-6Przykłady zastosowań programowania matematycznego w procesie produkcyjnym.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań programowania matematycznego. Programowanie liniowe i nieliniowe.1
T-W-2Programowanie liniowe. Metoda sympleksowa.2
T-W-3Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda współczynników Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a.3
T-W-4Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda funkcji kary zewnętrznej i wewnętrznej.3
T-W-5Programowanie nieliniowe. Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda największego spadku.2
T-W-6Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda Newtona i zmodyfikowana metoda Newtona.2
T-W-7Aspekty programowania matematycznego w procesie procesów produkcyjnych – przykłady zastosowań.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Praca własna10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Praca własna10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięLO_2A_C12_W01Posiada wiedzę techniczną niezbędną do formułowania i rozwiązywania zadań z zakresu inżynierii produkcji, w tym zagadnień optymalizacji procesów produkcji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_2A_W04ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu eksploatacji maszyn i urządzeń oraz obiektów i systemów technicznych stosowanych w logistyce, jak również rozumie wpływ eksploatacji na ich cykl życia
LO_2A_W06ma uporządkowaną wiedzę w zakresie badań operacyjnych, w tym modeli obliczeniowych i optymalizacyjnych stosowanych w logistyce
Cel przedmiotuC-2Poznanie metod rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
Treści programoweT-W-2Programowanie liniowe. Metoda sympleksowa.
T-W-5Programowanie nieliniowe. Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda największego spadku.
T-W-6Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda Newtona i zmodyfikowana metoda Newtona.
T-W-3Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda współczynników Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a.
T-W-4Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda funkcji kary zewnętrznej i wewnętrznej.
T-W-7Aspekty programowania matematycznego w procesie procesów produkcyjnych – przykłady zastosowań.
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań programowania matematycznego. Programowanie liniowe i nieliniowe.
Metody nauczaniaM-1wykład problemowy
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy niezbędnej do rozwiązywania podstawowych zagadnień optymalizacji
3,0Student poprawnie formułuje zagadnienia optymalizacyjne. Rozumie zagadnienia optymalizacyjne w stopniu dostatecznym. Nie posiada wiedzy dotyczącej programowania.
3,5Student dobrze formułuje zagadnienia optymalizacyjne. Posiada wiedzę do rozwiązywania podstawowych zagadnień..
4,0Ma wiedzę niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych.
4,5Ma wiedzę ponadprzeciętną niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych.
5,0Ma wiedzę bardzo dobrą niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięLO_2A_C12_U01Posiada zdolność niezbędną do formułowania i rozwiązywania praktycznych zadań i zagadnień optymalizacji procesów produkcji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_2A_U03potrafi wykorzystywać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne, potrafi formułować i testować hipotezy, związane z prostymi problemami badawczymi
Cel przedmiotuC-2Poznanie metod rozwiązywania zadań optymalizacyjnych.
C-1Zdobycie umiejętności formułowania zadań optymalizacyjnych w procesie produkcji polegających na sformułowaniu kryterium optymalizacji oraz zbioru kryteriów na zmienne decyzyjne.
Treści programoweT-L-1Programowanie metody sympleksowej w programie Mathcad i Matlab.
Metody nauczaniaM-2metoda programowana
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
S-2Ocena podsumowująca: sprawozdanie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada żadnych umiejętności
3,0Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych jest podstawowa
3,5Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania w stopniu podstawowym
4,0Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania w stopniu dobrym
4,5Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania. Umiejętność programowania.
5,0Student posiada umiejętność rozwiązywania złożonych zagadnień optymalizacji i posiada umiejętność programowania w Matlabie lub w Mathcadzie.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięLO_2A_C12_K01Student rozumie i uznaje znaczenie wiedzy w rozwiązywaniu problemów z zakresu optymalizacji procesów produkcyjnych oraz jest świadomy konieczności samodoskonalenia, a także korzystania z wiedzy i opinii ekspertów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_2A_K02uznaje znaczenie wiedzy w rozwiązywaniu problemów z zakresu logistyki, jest świadomy potrzeby ciągłego samodoskonalenia i dokształcania się, a także korzystania z możliwości zasięgania opinii ekspertów
Cel przedmiotuC-1Zdobycie umiejętności formułowania zadań optymalizacyjnych w procesie produkcji polegających na sformułowaniu kryterium optymalizacji oraz zbioru kryteriów na zmienne decyzyjne.
Treści programoweT-W-3Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda współczynników Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a.
T-W-4Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda funkcji kary zewnętrznej i wewnętrznej.
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań programowania matematycznego. Programowanie liniowe i nieliniowe.
Metody nauczaniaM-2metoda programowana
M-1wykład problemowy
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
S-2Ocena podsumowująca: sprawozdanie
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada żadnych kompetencji
3,0Kompetencje podstawowe w zakresie stawiania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych
3,5Posiada zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień
4,0Posiada dobrą zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień
4,5Posiada ponadprzeciętną zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień w stopniu ponadprzeciętnym
5,0Student posiada znakomitą wiedzę i umiejętności w celu rozwiązywania złożonych zagadnień optymalizacji oraz posiada wiedzę. Umie stosować oprogramowanie Matlab i Mathcad