Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
specjalność: inżynieria jakości i zarządzanie
Sylabus przedmiotu Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Metody sterowania adaptacyjnego - Przedmiot obieralny IV | ||
Specjalność | e- technologie w produkcji i zarządzaniu | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Oprogramowania | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Przystępując do studiowania danego przedmiotu student powinien mieć wiedzę w dziedzinie metod matematyki stosowanej, w tym teorii optymalizacji, metod sztucznej inteligencji, podstaw informatyki i algorytmizacji, inżynierii systemów informatycznych, a także w jednym z języków programowania obiektowego (C++, Java lub C#). |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Celem przedmiotu jest opanowanie studentami podstaw teorii symulacji komputerowej złożonych systemów, metod i technik sterowania adaptacyjnego wspomnianymi systemami i przygotowanie studentw do rozwiązania praktycznych zagadnień symulacji zachowania złożonych systemów, planowania adaptacyjnego, sterowania adaptacyjnego i adaptacyjnego zarządzania złożonymi procesami (technologicznymi, biznesowymi itd.). |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Techniki nauczania systemów symulujących | 2 |
T-L-2 | Podstawy statystycznej teorii nauczania systemów przeznaczonych do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania | 2 |
T-L-3 | Metodologiczne zasady tworzenia samoorganizujących się systemów sterowania, koncepcje adaptacyjnego programowania dynamicznego | 2 |
T-L-4 | Zasady tworzenia modeli złożonych procesów oparte na teorii informacji | 2 |
T-L-5 | Metody tworzenia stochastycznych systemów: wykorzystanie łąńcuchów Markova, algorytmu Metropolisa, maszyn Boltzmanna i Helmholtza | 2 |
T-L-6 | Strategie iteracyjne sterowania adaptacyjnego oparte na procesy Markovskie podejmowania decyzji, kryterium optymalności Bellmana, a także iteracje według strategii sterowania i iteracje według wartości parametrów sterowania | 2 |
T-L-7 | Przestrzennie-czasowe modele sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym | 2 |
T-L-8 | Modele sterowania neuro-dynamicznego | 1 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Fenomen złożoności systemów. Problemy symulacji złożonych systemów i sterowania tymy systemami w czasie rzeczywistym | 2 |
T-W-2 | Metody samoorganizacji modelów złożonych systemów tworzone na podstawie koncepcji adaptacji i dekompozycji hierarchicnzej | 2 |
T-W-3 | Modele złożonych systemów tworzone na podstawie teorii informacji | 3 |
T-W-4 | Stochastyczne maszyny uczące się i metody symulacji i sterowania tworzone na ich podstawie | 2 |
T-W-5 | Programowanie dynamiczne i zasady jego wykorzystania do rozwiązania zagadnień symulacji i sterowania | 2 |
T-W-6 | Modele do symulacji procesów inercyjnych w czasie rzeczywistym i sterowania tymy procesami | 2 |
T-W-7 | Wstęp do neuro-dynamiki. Techniki tworzenia modeli neuronowo-dynamicznych | 2 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 10 |
A-L-3 | Konsultacje z przedmiotu | 1 |
26 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Obecność na wykładach | 15 |
A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 10 |
A-W-3 | Konsultacje z przedmiotu | 2 |
A-W-4 | Zaliczenie | 3 |
30 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykłady z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych |
M-2 | Ćwiczenia audytoryjne: prezentacje, kolokwia, dyskusje, konsultacje wykładowcy. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Oceny na zajęciach ćwiczeniowych i oceny na zaliczeniach końcowych po zakończeniu semestru. |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ZIP_1A_O/4/1_W01 Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień. | ZIP_1A_W01, ZIP_1A_W03 | T1A_W01, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07 | InzA_W02, InzA_W05 | C-1 | T-L-3, T-W-3, T-L-1, T-W-1, T-L-5, T-W-5, T-L-4, T-L-8, T-L-2, T-L-6, T-W-7, T-W-6, T-L-7, T-W-4, T-W-2 | M-2, M-1 | S-1 |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ZIP_1A_O/4/1_U01 Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych. | ZIP_1A_U06, ZIP_1A_U01 | T1A_U09, T1A_U11, T1A_U15 | InzA_U02, InzA_U07 | C-1 | T-L-7, T-W-6, T-W-5, T-W-3, T-L-4, T-L-3, T-L-1, T-W-2, T-L-8, T-L-5, T-W-4, T-W-7, T-L-6, T-L-2, T-W-1 | M-2, M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ZIP_1A_O/4/1_K01 Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności. | ZIP_1A_K01 | T1A_K01 | — | C-1 | T-L-5, T-L-2, T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-L-1, T-W-5, T-L-3, T-L-8, T-L-6, T-L-7, T-W-7, T-W-6, T-W-4, T-L-4 | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIP_1A_O/4/1_W01 Student zdobywa wiedzę dotyczącą definicji złożonych systemów i ich głównych cech, formułowania zagadnień analizy zachowania się złożonych obiektów i systemów, dobory odpowiednich zasobów matematycznych i oprogramowania do skutecznego rozwiązania problemów symulacji złożonych systemów, interpretacji otrzymanych wyników symulacji komputerowej i tworzenia i/lub wyboru skutecznych metod sterowania tymy systemami i obiektami. Wiedza ta jest podstawą do namysłu przy organizowaniu swojej własnej pracy, a także prac zespołowych sprzyjającemu racjonalnemu planowaniu czasu i wysiłków do skutecznego rozwiązania postawionych zagadnień. | 2,0 | Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania. |
3,0 | Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań. | |
3,5 | Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów. | |
4,0 | Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu. | |
4,5 | Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie. | |
5,0 | Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIP_1A_O/4/1_U01 Student zapozna się ze współczesnymi zasadami symulacji skomplikowanych systemów: zdobywania wiedzy w trakcie rozwiązania problemów, sterowania na podstawie wykorzystania zasad programowania dynamicznego, teorii i praktycznym zastosowaniem metod podejmowania decyzji na podstawie procesów Markova, metod opartych na teorii informacji, teorii systemów neuro-dynamicznych i modeli stochastycznych. | 2,0 | Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania. |
3,0 | Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań. | |
3,5 | Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów. | |
4,0 | Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu. | |
4,5 | Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie. | |
5,0 | Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIP_1A_O/4/1_K01 Student wyjawia zdolność dostosowania wiedzy do organizacji zespolowych procesów rozwiązania sformułowanych problemów, opracowywania metodologii wykorzystania wiedzy z uwzględnieniem wszystkich okoliczności zespołowej organizacji pracy, otwartość do dyskusji; jest zorientowany na posługiwanie się nowoczesnymi technologiami sterowania adaptacyjnego oraz zachowuje się zgodnie z zasadami etyki i grzeczności. | 2,0 | Student ma bardzo słabe przedstawienie o teoretycznych zasadach przedmiotu, nie w stanie przeanalizować zaproponowane do rozwiązania zadanie i nie w stanie wybrać odpowiednie metody i techniki rozwiązania sformulowanego dla niego zadania. |
3,0 | Student ma pewne wiedzę zasad teoretyczny z przedmiotu, zna niektóre metody i techniki rozwiązania podstawowych zadań, ale nie w stanie samodzielnie wybrać i/lub optymalizować metody do rozwiązania podstawowych zadań. | |
3,5 | Strudent ma wiedze z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje pewne umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale słabo orientuje się w przewagach i wadach metod i nie w stanie udowodnić poprawność wyboru tych czy innych metod do rozwiązania podstawowych problemów. | |
4,0 | Strudent ma dobrą wiedzę z teorii do przedmiotu, zna większość metod i technik rozwiązania podstawowych problemów, i demonstruje umiejętności do rozwiązania tych problemów, ale nie w stanie przedstawić wszechstronną analizę zaproponowanego do rozwiązania problemu. | |
4,5 | Strudent demonsturje dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego dla niego problemu, ale nie w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie. | |
5,0 | Strudent demonsturje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych zasad metod rozpatrywanych na wykładach i ćwiczeniach, może objaśnić zasady wszystkich metod i technik przedstawionych na wykładach i przeanalizowanych na zajęciach ćwiczeniowych, w stanie wybrać optymalną metodę (technikę) do rozwiązania sformulowanego problemu, a także w stanie samodzielnie sformulować kompleksowo problem i planować jego rozwiązanie dla siebie i dla zespołu. |
Literatura podstawowa
- Alfred Taudes (ed.)., Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, Springer-Verlag, Niemcy, 2005
- Haibo He, Self-Adaptive Systems for Machine Intelligence, John Wiley & Sons, Kanada, 2011
- Simon Haykin, Neural Networks. A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Stany Zjednoczone, 2006
- Mirosław Krzyśko, Waldemar Wołyński, Tomasz Górecki, Michał Skorzybut, Systemy uczące się, Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008
- J. C. Principe, N. R. Euliano, W. C. Lefebvre, Neural and Adaptive Systems. Fundamentals through Simulations, J.Wiley &Sons, Stany Zjednoczone Ameryki, 2000
Literatura dodatkowa
- N. J. Nilsson, Teleo-Reactive Programs for Agent Control, Journal of Artificial Intelligence Research, 1: 139-158, SZA, 1994
- Von Neumann, J. and Morgenstern, O., Theory of games and Economic Behavior, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, SZA, 1944
- Brenner, T., Modelling Learning in Economics, Eglar, Cheltenham, SZA, 1999
- John H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, A Bradford Book, The MIT Press Cambridge, Massachusetts, SZA, 1992