Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)
Sylabus przedmiotu Inżynierskie metody optymalizacji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Inżynierskie metody optymalizacji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Sterowania i Pomiarów | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | 4 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość podstaw informatyki |
| W-2 | Znajomość w zakresie matematyki |
| W-3 | Komputerowe wspomaganie prac inżynierskich |
| W-4 | Podstawy automatyki i robotyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zaznajomienie studentów z klasycznymi metodami i rezultatami z zakresu teorii i praktyki optymalizacji. |
| C-2 | Nabycie umiejętności wykorzystywania wbudowanych procedur standardowych do rozwiązywania praktycznych zagadnień identyfikacji i optymalizacji układów sterowania. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie do ćwiczeń | 1 |
| T-L-2 | Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji | 2 |
| T-L-3 | Programowanie liniowe | 3 |
| T-L-4 | Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada | 2 |
| T-L-5 | Analiza działania działania niedeterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie algorytmu rojowego | 2 |
| T-L-6 | Analiza działania działania deterministycznych gradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody Newtona i metod quasi-Newtonowskich | 3 |
| T-L-7 | Metody optymalizacji z ograniczeniami, funkcja kary, barierowa, sqp. Ograniczenia hard i soft | 3 |
| T-L-8 | Dobór regulatora dla liniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie minimalizacji czasu ustalania odpowiedzi skokowej | 3 |
| T-L-9 | Dobór optymalnego regulatora PID w sterowaniu ze sprzężeniem zwrotnym dla nieliniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie parametrów charakterystycznych odpowiedzi skokowej układu z ograniczeniami | 4 |
| T-L-10 | Dobór optymalnegych nastaw układu regulacji w strukturze feedback-feedforward dla nieliniowego układu dynamicznego z opóźnieniem na bazie ograniczeń nałożonych na odpowiedź układu | 3 |
| T-L-11 | Wyznaczanie optymalnych nastaw regulatora w sprzężeniu zwrotnym od stanu. | 2 |
| T-L-12 | Zaliczenie formy zajęć | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wiadomości podstawowe, sformułowanie zagadnienia optymalizacji, zmienne projektowe, funkcja celu i jej własności | 2 |
| T-W-2 | Deterministyczne metody bezgradientowe | 2 |
| T-W-3 | Niedeterministyczne metody optymalizacji | 2 |
| T-W-4 | Metody gradientowe | 2 |
| T-W-5 | Metody optymalizacji z ograniczeniami | 3 |
| T-W-6 | Praktyczne wykorzystanie poznanych metod w do rozwiązywania praktycznych zagadnień w automatyce. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw regulatora dla danego obiektu. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw sprzężenia zwrotnego od stanu. | 3 |
| T-W-7 | Zaliczenie formy zajęć | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Opracowanie wyników z laboratorium | 15 |
| A-L-3 | Przygotowanie się do kolokwium | 15 |
| 60 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Uzupełnianie wiedzy z literatury | 20 |
| A-W-3 | Przygotowanie się do egzaminu | 25 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny |
| M-2 | wykład problemowy |
| M-3 | ćwiczenia laboratoryjne |
| M-4 | metoda projektów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych sprawozdań i projektów |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych i projektów |
| S-3 | Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_O06-1_W01 Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji. | AR_1A_W06 | T1A_W03, T1A_W04 | — | C-1, C-2 | T-L-12, T-L-3, T-L-4, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-W-4, T-W-5, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-7 | M-1, M-2, M-3, M-4 | S-2, S-1, S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_O06-1_U01 Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki. | AR_1A_U19 | T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10 | — | C-1, C-2 | T-L-12, T-L-3, T-L-4, T-L-7, T-L-2, T-L-1 | M-1, M-2, M-3, M-4 | S-2, S-1, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_O06-1_W01 Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_O06-1_U01 Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- A. Stachurski, A. P. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2001
- J. Seidler, A. Badach, W. Molisz, Metody rozwiązywania zadań optymalizacji, WNT, Warszawa, 1980
- W. Findeisen, J. Szymanowski, A. Wierzbicki, Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, 1980
- Kalinowski K., Metody optymalizacji, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2000
- Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowan, PWN, Warszawa, 2009