Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
specjalność: urządzenia mechatroniczne

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 20 2,00,38zaliczenie
wykładyW1 10 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagana jest znajomosc podstawowych operacji matematycznych, pojecia funkcji, rachunku mecierzowego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowan metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadan optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiazywania.
C-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu słuzacego rozwiazywaniu zadan optymalizacyjnych.
C-4Zapoznanie studentów z dostepnymi narzedziami słuzacymi rozwiazywaniu zadan optymalizacyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.3
T-L-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.1
T-L-3Formułowanie zadan optymalizacji w zakresie wytrzymałosci materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.3
T-L-4Rozwiazywanie zadan problemowych z zakresu optymalizacji.2
T-L-5Optymalizacja funkcji bez ograniczen. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.2
T-L-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.3
T-L-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.3
T-L-8Optymalizacja funkcji celu z definicja gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.3
20
wykłady
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadan optymalizacji.2
T-W-2Podstawowe własciwosci zbiorów i funkcji wystepujacych w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.2
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.2
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.1
T-W-5Metody poszukiwan minimum funkcji na kierunku poszukiwan. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczen: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.1
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczen: metoda najwiekszego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.1
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnetrznej funkcji kary, metoda wewnetrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Samodzielne rozwiązywanie zadań optymalizacji. Przygotowywanie sprawozdań40
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do egzaminu20
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Podajaca - wykład informacyjny.
M-2Metody praktyczne - cwiczenia laboratoryjne.
M-3Metoda aktywizujaca - burza mózgów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakonczeniu okreslonej partii materiału.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie koncowe.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_W10T2A_W01, T2A_W02, T2A_W04, T2A_W07C-1, C-2, C-3, C-4T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U09T2A_U02, T2A_U05, T2A_U09C-1, C-2, C-3, C-4T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_K03T2A_K01, T2A_K03C-1T-W-1, T-W-2M-3S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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.		2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadana wiedze wykorzystac.
3,5Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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.		2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadana wiedze wykorzystac.
3,5Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Literatura podstawowa

  1. Kusiak, Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowan, PWN, Warszawa, 2009
  2. Brdys M., Ruszczynski A., Metody optymalizacji w zadaniach., WNT, Warszawa, 1985

Literatura dodatkowa

  1. B. Mrozek, Z. Mrozek, Matlab i Simulink poradnik uzytkownika, Helion, Gliwice, 2004

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.3
T-L-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.1
T-L-3Formułowanie zadan optymalizacji w zakresie wytrzymałosci materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.3
T-L-4Rozwiazywanie zadan problemowych z zakresu optymalizacji.2
T-L-5Optymalizacja funkcji bez ograniczen. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.2
T-L-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.3
T-L-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.3
T-L-8Optymalizacja funkcji celu z definicja gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.3
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadan optymalizacji.2
T-W-2Podstawowe własciwosci zbiorów i funkcji wystepujacych w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.2
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.2
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.1
T-W-5Metody poszukiwan minimum funkcji na kierunku poszukiwan. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczen: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.1
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczen: metoda najwiekszego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.1
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnetrznej funkcji kary, metoda wewnetrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.1
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Samodzielne rozwiązywanie zadań optymalizacji. Przygotowywanie sprawozdań40
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do egzaminu20
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_C02_W01Student 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki na poziomie wyższym niezbędną do rozwiązywania zadań z zakresu mechaniki, budowy i eksploatacji maszyn
MBM_2A_W03ma szczegółową wiedzę z wybranych zagadnień pokrewnych kierunków studiów powiązanych z obszarem studiowanej specjalności
MBM_2A_W05ma szczegółową wiedzę dotyczącą konstrukcji, eksploatacji i obliczeń dotyczących maszyn o różnym stopniu złożoności
MBM_2A_W10zna podstawowe metody i techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań w zakresie konstruowania, pomiarów, projektowania technologii i eksploatacji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowan metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadan optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiazywania.
C-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu słuzacego rozwiazywaniu zadan optymalizacyjnych.
C-4Zapoznanie studentów z dostepnymi narzedziami słuzacymi rozwiazywaniu zadan optymalizacyjnych.
Treści programoweT-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadan optymalizacji.
T-W-2Podstawowe własciwosci zbiorów i funkcji wystepujacych w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji.
T-W-5Metody poszukiwan minimum funkcji na kierunku poszukiwan. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczen: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella.
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczen: metoda najwiekszego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki.
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnetrznej funkcji kary, metoda wewnetrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej.
Metody nauczaniaM-1Podajaca - wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakonczeniu okreslonej partii materiału.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie koncowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadana wiedze wykorzystac.
3,5Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_C02_U01Student 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_U02potrafi porozumiewać się w środowisku inżynierów mechaników oraz w innych środowiskach technicznych, również w języku obcym. Potrafi wykorzystywać różnorodne techniki przekazu informacji w tym systemy CAx.
MBM_2A_U05potrafi określić kierunki dalszego uczenia się, ma umiejętność samokształcenia w swojej i pokrewnych specjalnościach
MBM_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U05potrafi określić kierunki dalszego uczenia się i zrealizować proces samokształcenia
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowan metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadan optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiazywania.
C-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu słuzacego rozwiazywaniu zadan optymalizacyjnych.
C-4Zapoznanie studentów z dostepnymi narzedziami słuzacymi rozwiazywaniu zadan optymalizacyjnych.
Treści programoweT-L-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.
T-L-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.
T-L-3Formułowanie zadan optymalizacji w zakresie wytrzymałosci materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.
T-L-4Rozwiazywanie zadan problemowych z zakresu optymalizacji.
T-L-5Optymalizacja funkcji bez ograniczen. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
T-L-8Optymalizacja funkcji celu z definicja gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne - cwiczenia laboratoryjne.
M-3Metoda aktywizujaca - burza mózgów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakonczeniu okreslonej partii materiału.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadana wiedze wykorzystac.
3,5Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedze w stopniu posrednim miedzy ocena 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawowa wiedze z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMBM_2A_C02_K01Student powinien potrafic wykorzystywac informacje z wielu dziedzin i kojarzyc je w celu rozwiazania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracujac w tym celu z innymi osobami.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
MBM_2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
Cel przedmiotuC-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowan metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
Treści programoweT-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadan optymalizacji.
T-W-2Podstawowe własciwosci zbiorów i funkcji wystepujacych w zadaniach optymalizacji. Metody analityczne optymalizacji.
Metody nauczaniaM-3Metoda aktywizujaca - burza mózgów.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie koncowe.