Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
specjalność: niekonwencjonalne i konwencjonalne systemy energetyczne
Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Mechanika i budowa maszyn | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | nauk technicznych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Metody optymalizacji | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Bartosz Powałka <Bartosz.Powalka@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wymagana jest znajomosc podstawowych operacji matematycznych, pojecia funkcji, rachunku mecierzowego. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowan metod optymalizacyjnych w technice i organizacji. |
C-2 | Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadan optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiazywania. |
C-3 | Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu słuzacego rozwiazywaniu zadan optymalizacyjnych. |
C-4 | Zapoznanie studentów z dostepnymi narzedziami słuzacymi rozwiazywaniu zadan optymalizacyjnych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Wprowadzenie do pakietu Matlab. | 3 |
T-L-2 | Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox. | 1 |
T-L-3 | Formułowanie zadan optymalizacji w zakresie wytrzymałosci materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła. | 3 |
T-L-4 | Rozwiazywanie zadan problemowych z zakresu optymalizacji. | 2 |
T-L-5 | Optymalizacja funkcji bez ograniczen. Pakiet Optimization Toolbox Matlab. | 2 |
T-L-6 | Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab. | 3 |
T-L-7 | Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab. | 3 |
T-L-8 | Optymalizacja funkcji celu z definicja gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab. | 3 |
20 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadan optymalizacji. | 2 |
T-W-2 | Podstawowe własciwosci zbiorów i funkcji wystepujacych w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji. | 2 |
T-W-3 | Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe. | 2 |
T-W-4 | Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji. | 1 |
T-W-5 | Metody poszukiwan minimum funkcji na kierunku poszukiwan. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczen: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella. | 1 |
T-W-6 | Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczen: metoda najwiekszego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki. | 1 |
T-W-7 | Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnetrznej funkcji kary, metoda wewnetrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej. | 1 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
A-L-2 | Samodzielne rozwiązywanie zadań optymalizacji. Przygotowywanie sprawozdań | 40 |
60 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-W-2 | Przygotowanie do egzaminu | 20 |
30 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Podajaca - wykład informacyjny. |
M-2 | Metody praktyczne - cwiczenia laboratoryjne. |
M-3 | Metoda aktywizujaca - burza mózgów. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakonczeniu okreslonej partii materiału. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie koncowe. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
MBM_2A_C02_W01 Student powienien posiadac wiedze na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowoczesnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znac ograniczenia tych metod oraz znac podstawy teoretyczne, lezace u podstaw narzedzi słuzacych do rozwiazywania zagadnien optymalizacyjnych. | MBM_2A_W01, MBM_2A_W03, MBM_2A_W05, MBM_2A_W10 | T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W07 | C-3, C-4, C-1, C-2 | T-W-7, T-W-5, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-6 | M-1 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
MBM_2A_C02_U01 Student powinien byc w stanie ułozyc zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inzynierskiego. Powinien umiec wybrac zmienne decyzyjne, okreslic ograniczenia, wyznaczyc postac funkcji celu oraz dokonac obliczen majacych na celu znalezienie wartosci optymalnej. | MBM_2A_U02, MBM_2A_U05, MBM_2A_U09 | T2A_U02, T2A_U05, T2A_U09 | C-1, C-2, C-3, C-4 | T-L-5, T-L-1, T-L-6, T-L-2, T-L-8, T-L-3, T-L-7, T-L-4 | M-3, M-2 | 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
MBM_2A_C02_K01 Student powinien potrafic wykorzystywac informacje z wielu dziedzin i kojarzyc je w celu rozwiazania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracujac w tym celu z innymi osobami. | MBM_2A_K01, MBM_2A_K03 | T2A_K01, T2A_K03 | C-1 | T-W-1, T-W-2 | M-3 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MBM_2A_C02_W01 Student powienien posiadac wiedze na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowoczesnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znac ograniczenia tych metod oraz znac podstawy teoretyczne, lezace u podstaw narzedzi słuzacych do rozwiazywania zagadnien optymalizacyjnych. | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
3,0 | Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadana wiedze wykorzystac. | |
3,5 | Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 3,0 i 4,0. | |
4,0 | Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania. | |
4,5 | Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 4,0 i 5,0. | |
5,0 | Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
MBM_2A_C02_U01 Student powinien byc w stanie ułozyc zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inzynierskiego. Powinien umiec wybrac zmienne decyzyjne, okreslic ograniczenia, wyznaczyc postac funkcji celu oraz dokonac obliczen majacych na celu znalezienie wartosci optymalnej. | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
3,0 | Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadana wiedze wykorzystac. | |
3,5 | Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 3,0 i 4,0. | |
4,0 | Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania. | |
4,5 | Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 4,0 i 5,0. | |
5,0 | Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Literatura podstawowa
- Kusiak, Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowan, PWN, Warszawa, 2009
- Brdys M., Ruszczynski A., Metody optymalizacji w zadaniach., WNT, Warszawa, 1985
Literatura dodatkowa
- B. Mrozek, Z. Mrozek, Matlab i Simulink poradnik uzytkownika, Helion, Gliwice, 2004