Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)

Sylabus przedmiotu Practical Methods of Optimization:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Practical Methods of Optimization
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Konstrukcji, Mechaniki i Technologii Okrętów
Nauczyciel odpowiedzialny Zbigniew Sekulski <Zbigniew.Sekulski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 2,50,40zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 30 3,50,60zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Linear algebra, differential calculations.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To learn basic concepts of continuous optimization.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Solwing some practical examples of unconstrained and constrained optimisation problems.30
30
wykłady
T-W-1Introduction: what is optimization problem?2
T-W-2Definition of mathematical formulation of continuous optimization (necessary and sufficient conditions of local optimality, concept of matrix positive definition, convex and concave functions).2
T-W-3General formulation of optimization problem.2
T-W-4Review and discussion of optimization problems.2
T-W-5General formulation of optimization algorithm.2
T-W-6Review and discussion of classical optimization algorithms.2
T-W-7Detailed formulation of selected representative optimization algorithms classified by the extent of information they require (nonderivative methods, gradient methods, Newton-Raphson methods).8
T-W-8Constraints in optimization problems.2
T-W-9Optimization methods of constrained problems (Kuhn-Tucker conditions, Lagrange multipliers method, penalty function methods).6
T-W-10Evaluation of knowledge.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Participation in classes.30
A-A-2Preparation of homeworks.65
A-A-3Preparation to skills evaluation.10
105
wykłady
A-W-1Participation in classes.30
A-W-2Self study.35
A-W-3Preparation to knowledge evaluation.10
75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

dla tego przedmiotu nie są określone metody nauczania ani narzędzia dydaktyczne

Sposoby oceny

dla tego przedmiotu nie są określone sposoby oceny

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WTMiT_1-_??_W01
After this course, the student will be able to: (1) estimate the actual complexity of nonlinear optimization problems; (2) apply lower complexity bounds, which establish the limits of performance of optimization method; (3) explain the main principles for constructing the optimal methods for solving different types of optimization problems, (4) use the main problem classes (general nonlinear problems, smooth convex problems, nonsmooth convex problems, structural optimization); (5) understand the rate of convergence of the main optimization methods; (6) two testing computer projects give a possibility to compare the theoretical conclusions and predictions with real performance of minimization / maximization methods.

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WTMiT_1-_??_U01
The ability to use the acquired knowledge to solve practical problems.

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
WM-WTMiT_1-_??_K01
Improvement of social and personal competencies including self-awareness, self-management, social awareness, relationship skills, responsible decision-making and others. Encouraging dialogue and mutual respect between peoples of different nations, cultures and faiths.

Literatura podstawowa

  1. Dennis, J.E., Schnabel, R.B., Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 1996
  2. Gill, P.E., Murray, W., Wright, M.H., Practical Optimization, Academic Press, London, 1986

Literatura dodatkowa

  1. Nocedal, J., Wright, S.J., Numerical Optimization, Springer, New York, 1999
  2. Osyczka A., Evolutionary Algorithms for Single and Multicriteria Design Optimization, Physica-Verlag, Heidelberg, Germany, 2002

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Solwing some practical examples of unconstrained and constrained optimisation problems.30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction: what is optimization problem?2
T-W-2Definition of mathematical formulation of continuous optimization (necessary and sufficient conditions of local optimality, concept of matrix positive definition, convex and concave functions).2
T-W-3General formulation of optimization problem.2
T-W-4Review and discussion of optimization problems.2
T-W-5General formulation of optimization algorithm.2
T-W-6Review and discussion of classical optimization algorithms.2
T-W-7Detailed formulation of selected representative optimization algorithms classified by the extent of information they require (nonderivative methods, gradient methods, Newton-Raphson methods).8
T-W-8Constraints in optimization problems.2
T-W-9Optimization methods of constrained problems (Kuhn-Tucker conditions, Lagrange multipliers method, penalty function methods).6
T-W-10Evaluation of knowledge.2
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Participation in classes.30
A-A-2Preparation of homeworks.65
A-A-3Preparation to skills evaluation.10
105
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in classes.30
A-W-2Self study.35
A-W-3Preparation to knowledge evaluation.10
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaWM-WTMiT_1-_??_W01After this course, the student will be able to: (1) estimate the actual complexity of nonlinear optimization problems; (2) apply lower complexity bounds, which establish the limits of performance of optimization method; (3) explain the main principles for constructing the optimal methods for solving different types of optimization problems, (4) use the main problem classes (general nonlinear problems, smooth convex problems, nonsmooth convex problems, structural optimization); (5) understand the rate of convergence of the main optimization methods; (6) two testing computer projects give a possibility to compare the theoretical conclusions and predictions with real performance of minimization / maximization methods.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaWM-WTMiT_1-_??_U01The ability to use the acquired knowledge to solve practical problems.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaWM-WTMiT_1-_??_K01Improvement of social and personal competencies including self-awareness, self-management, social awareness, relationship skills, responsible decision-making and others. Encouraging dialogue and mutual respect between peoples of different nations, cultures and faiths.