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 | Ryszard Buczkowski <Ryszard.Buczkowski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wymagane przygotowanie z przedmiotów: Matematyka, Badania operacyjne. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zdobycie umiejętności formułowania zadań optymalizacyjnych w procesie produkcji polegających na sformułowaniu kryterium optymalizacji oraz zbioru kryteriów na zmienne decyzyjne. |
C-2 | Poznanie metod rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Programowanie metody sympleksowej w programie Mathcad i Matlab. | 2 |
T-L-2 | Programowanie metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku w programie Mathcad i Matlab. | 2 |
T-L-3 | Programowanie metody Newtona, metody zmodyfikowanej Newtona i metody quasi-Newtona w programie Mathcad i Matlab. | 3 |
T-L-4 | Programowanie metody FP i BFGS, metody minimalizacji bez ograniczeń, metody gradientów sprzężonych w programie Mathcad i Matlab. | 3 |
T-L-5 | Programowanie metody minimalizacji z ograniczeniami, współczynniki Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a, metoda funkcji kary w programie Mathcad i Matlab. | 3 |
T-L-6 | Przykłady zastosowań programowania matematycznego w procesie produkcyjnym. | 2 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań programowania matematycznego. Programowanie liniowe i nieliniowe. | 1 |
T-W-2 | Programowanie liniowe. Metoda sympleksowa. | 2 |
T-W-3 | Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda współczynników Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a. | 3 |
T-W-4 | Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda funkcji kary zewnętrznej i wewnętrznej. | 3 |
T-W-5 | Programowanie nieliniowe. Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda największego spadku. | 2 |
T-W-6 | Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda Newtona i zmodyfikowana metoda Newtona. | 2 |
T-W-7 | Aspekty programowania matematycznego w procesie procesów produkcyjnych – przykłady zastosowań. | 2 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-L-2 | Praca własna | 10 |
25 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-W-2 | Praca własna | 10 |
25 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | wykład problemowy |
M-2 | metoda programowana |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne |
S-2 | Ocena podsumowująca: sprawozdanie |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_W06 | — | — | C-2 | T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-3, T-W-4, T-W-7, T-W-1 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
LO_2A_C12_U01 Posiada zdolność niezbędną do formułowania i rozwiązywania praktycznych zadań i zagadnień optymalizacji procesów produkcji. | LO_2A_U03 | — | — | C-2, C-1 | T-L-1 | M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_K02 | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-4, T-W-1 | M-2, M-1 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
LO_2A_C12_W01 Posiada wiedzę techniczną niezbędną do formułowania i rozwiązywania zadań z zakresu inżynierii produkcji, w tym zagadnień optymalizacji procesów produkcji. | 2,0 | Student nie posiada wiedzy niezbędnej do rozwiązywania podstawowych zagadnień optymalizacji |
3,0 | Student poprawnie formułuje zagadnienia optymalizacyjne. Rozumie zagadnienia optymalizacyjne w stopniu dostatecznym. Nie posiada wiedzy dotyczącej programowania. | |
3,5 | Student dobrze formułuje zagadnienia optymalizacyjne. Posiada wiedzę do rozwiązywania podstawowych zagadnień.. | |
4,0 | Ma wiedzę niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych. | |
4,5 | Ma wiedzę ponadprzeciętną niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych. | |
5,0 | Ma wiedzę bardzo dobrą niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań optymalizacyjnych. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
LO_2A_C12_U01 Posiada zdolność niezbędną do formułowania i rozwiązywania praktycznych zadań i zagadnień optymalizacji procesów produkcji. | 2,0 | Student nie posiada żadnych umiejętności |
3,0 | Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych jest podstawowa | |
3,5 | Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania w stopniu podstawowym | |
4,0 | Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania w stopniu dobrym | |
4,5 | Umiejętność formułowania podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i ich rozwiązywania. Umiejętność programowania. | |
5,0 | Student posiada umiejętność rozwiązywania złożonych zagadnień optymalizacji i posiada umiejętność programowania w Matlabie lub w Mathcadzie. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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 | 2,0 | Student nie posiada żadnych kompetencji |
3,0 | Kompetencje podstawowe w zakresie stawiania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych | |
3,5 | Posiada zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień | |
4,0 | Posiada dobrą zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień | |
4,5 | Posiada ponadprzeciętną zdolność do samodzielnego stosowania wiedzy w zakresie formułowania i rozwiązywania postawionych zagadnień w stopniu ponadprzeciętnym | |
5,0 | Student posiada znakomitą wiedzę i umiejętności w celu rozwiązywania złożonych zagadnień optymalizacji oraz posiada wiedzę. Umie stosować oprogramowanie Matlab i Mathcad |
Literatura podstawowa
- Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2021
- Czerwiński Z., Matematyka na usługach ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań, 2011
- Stachurski A., Wierzbicki A.P., Podstawy optymalizacji, OW Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2001, wyd. 1
- Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 2008
- Trzaskalik T. (red.), Modelowanie optymalizacyjne. Przykłady i zadania., Wyższa Szkoła Zarządzania Marketingowego i Języków Obcych w Katowicach, Katowice, 1988
Literatura dodatkowa
- W. Findeisen i inni, Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, Warszawa, Warszawa, 1980, wyd. 1
- J.Seidler i inni, Metody rozwiązywania zadań optymalizacji, WNT, Warszawa, 1980, wyd. 1