Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Inżynieria materiałowa (N3)
Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji i identyfikacji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Inżynieria materiałowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | trzeciego stopnia |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody optymalizacji i identyfikacji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Bartosz Powałka <Bartosz.Powalka@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 | Algebra liniowa. |
| W-2 | Metody iteracyjne. |
| W-3 | Analiza matematyczna |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Umiejętność identyfikacji parametrów modeli matematycznych |
| C-2 | Określanie niepewności identyfikowanych parametrów. |
| C-3 | Dobór rzędu modelu. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego. | 2 |
| T-A-2 | Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu. | 2 |
| T-A-3 | Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe. | 1 |
| 5 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Ogólny algorytm identyfikacji. Pojęcie walidacji modelu. | 2 |
| T-W-2 | Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego. | 6 |
| T-W-3 | Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu. | 5 |
| T-W-4 | Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe. | 7 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 6 |
| A-A-2 | Rozwiązywanie zadań domowych | 25 |
| 31 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 30 |
| A-W-3 | Udział w konsultacjach | 10 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Ćwiczenia z użyciem komputera |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Egzamin sprawdzający umiejętność formułowania zadań identyfikacji i optymalizacji oraz znajomość pojęć |
| S-2 | Ocena formująca: Ocena na podstawie zadań rozwiązywanych w trakcie zajęć oraz zadań domowych |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IM_3-_04_W01 Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji. | — | — | C-1 | — | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IM_3-_04_U01 Potrafi wykorzystywać więdze z zakresu statystyki, optymalizacji do budowy modeli opisywanych zjawisk oraz na potrzeby sterowania. | — | — | C-1, C-2 | — | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IM_3-_04_W01 Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji. | 2,0 | |
| 3,0 | Student w stopniu dostatecznym opanował umiejętność formułowania i rozwiązywania zadań dotyczących identyfikacji parametrów modeli matematycznych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IM_3-_04_U01 Potrafi wykorzystywać więdze z zakresu statystyki, optymalizacji do budowy modeli opisywanych zjawisk oraz na potrzeby sterowania. | 2,0 | |
| 3,0 | Nabył umiejętność rozwiązywania zadań identyfikacji w stopniu dostatecznym | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Luenberger, Teoria optymalizacji, PWN, Warszawa, 1974
Literatura dodatkowa
- S. Rao, Engineering optimization. Theory and practice., Wiley, 2009