Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N3)

Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji i identyfikacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów studia trzeciego stopnia
Profil
Moduł
Przedmiot Metody optymalizacji i identyfikacji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Banachowicz <Andrzej.Banachowicz@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 6 1,00,38zaliczenie
wykładyW3 19 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra liniowa, rachunek różniczkowy i całkowy, elementy topologii.
W-2Informatyka - umiejętność posługiwania się oprogarmowanie, analizowania zagadnień, ich algortymizacji i programowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie zaawansowanej wiedzy z zakresu optymalizacji i identyfikacji procesów.
C-2Nabycie umiejętności analizowania zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wykorzystanie oprogramowania do zagadnień optymalizacyjnych: ekstrema funkcji jednej i wielu zmiennych.2
T-L-2Wykorzystanie oprogramowania do zagadnień optymalizacyjnych: programowanie liniowe i nieliniowe.2
T-L-3Wykorzystanie metody najmniejszych kwadratów do identyfikacji parametrów modelu procesu.2
6
wykłady
T-W-1Wprowadzenie: formułowania zagadnień optymalizacyjnych, ekstrema, wartości maksymalne, kresy, norma, metryka, pochodne, elementy algebry liniowej.2
T-W-2Ekstremum bezwarunkowe: sformułowanie zagadnienia, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji jednej zmiennej, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji wielu zmiennych, metody bezgradientowe i gradientowe.3
T-W-3Ekstremum warunkowe: sformułowanie zagadnienia, mnożniki Lagrange'a, warunki Kuhna - Tuckera, funkcja kary.3
T-W-4Programowanie liniowe: sformułowanie zagadnienia, metoda graficzna, metoda simpleks, zagadnienia tarnsportowe.2
T-W-5Programowanie nieliniowe: sformułowanie zagadnienia, programowanie kwadratowe, programowanie hiperboliczne, programowanie nieliniowe bez ograniczeń, programowanie liniowe z ograniczeniami.3
T-W-6Rachunek wariacyjny: klasyczne zagadnienia wariacyjne, funkcjonały, równanie Eulera - Lagrange'a, więzy, warunki konieczne i dostateczne, pzrypadki dyskretne.3
T-W-7Metody identyfikacji procesów: model stanu i model pomiarowy (obiektu, procesu), identyfikacja parametrów modelu na podstawie pomiarów.3
19

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach.6
A-L-2Konsultacje do laboratorium.1
A-L-3Realizacja zadań projektu.15
A-L-4Przygotowanie do zalizceń laboratorium - praca własna studenta.8
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach.19
A-W-2Studiowanie literatury - praca własna studenta.2
A-W-3Konsultacje do wykładu.1
A-W-4Opracowanie postawionych zagadnień optymalizacyjnych - praca własna studenta.4
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia wykładu - opracowanie wybranego zagadnienia optymalizacyjnego lub identyfikacyjnego.4
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjno-problermowy z prezentacjami.
M-2zywanie zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych związanych z tematyką rozprawy doktorskiej.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Na podstawie aktywności na wykładach przy rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie jakości rozwiązania problemu naukowego z wykorzystaniem metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej procesu (obiektu).

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/05_W01
Student ma wiedzę o metodach formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji i identyfikacji procesów.
I_3A_W01C-1T-W-7, T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-2M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/05_U01
Student potrafi sformułować i rozwiązać zagadnienie optymalizacyjne, potrafi identyfikować parametry modelu matematycznego badanego procesu.
I_3A_U01, I_3A_U04C-2T-L-2, T-L-3, T-L-1, T-W-7, T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-2M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_3A_A/05_K01
Student potrafi w sposób kreatywny znaleźć rozwiązanie trudnych problemów optymalizacyjnych.
I_3A_K04, I_3A_K03C-2T-W-7, T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-2M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/05_W01
Student ma wiedzę o metodach formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji i identyfikacji procesów.
2,0Student nie zna podstawowych pojęć metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej.
3,0Student zna podstawowe pojęcia metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej.
3,5Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej oraz wielu zmiennych.
4,0Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej i wielu zmiennych oraz podstawowe metody programowania liniowego.
4,5Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej i wielu zmiennych, metody programowania liniowego i nieliniowego oraz podstawy rachunku wariacyjnego.
5,0Student posiada pełną wiedzę poadną w trakcie wykładów umożliwiającą mu efektywne rozwiązywanie zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacji procesów.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/05_U01
Student potrafi sformułować i rozwiązać zagadnienie optymalizacyjne, potrafi identyfikować parametry modelu matematycznego badanego procesu.
2,0Student nie posiada umiejętności sformułowania i rozwiązywania najprostszych, podstawowych zagadnień optymalizacyjnych.
3,0Student potrafi sformułować proste zagadnienie naukowe i inżynierskie oraz dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania.
3,5Student potrafi sformułować proste zagadnienie naukowe i inżynierskie, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać podstawowe oprogramowanie specjalistyczne.
4,0Student potrafi sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać podstawowe oprogramowanie specjalistyczne.
4,5Student potrafi poprawnie sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać zaawansowane oprogramowanie specjalistyczne.
5,0Student potrafi poprawnie sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania wraz z analizą wrażliwości, zalgorytmizować zagadnienie oraz wykorzystać zaawansowane oprogramowanie specjalistyczne lub napisać odpowiednie procedury.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_3A_A/05_K01
Student potrafi w sposób kreatywny znaleźć rozwiązanie trudnych problemów optymalizacyjnych.
2,0Student nie wykazuje żadnej kreatywności w rozwiązywaniu podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i w ogóle nie rozumie znaczenia umiejtnoś rozwiązywania tych problemów dla gospodarki kraju.
3,0Student wykorzystuje swoją wiedzę w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
3,5Student wykorzystuje swoją wiedzę w szerokim zakresie rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
4,0Student jest kreatywny w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
4,5Student jest kreatywny w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i w wysokim stopniu rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
5,0Student wykazuje wysoką kreatywność w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i w bardzo wysokim stopniu rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.

Literatura podstawowa

  1. Bronsztejn I.N., Siemiendiajew K.A., Musiol G., Muhling H., Nowoczesne kompendium matematyki., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2004
  2. Findeisen W., Wierzbicki A., Szymanowski J., Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji., Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 1980
  3. Galas Z., Nykowski I., Żółkiewski Z., Programowanie wielokryterialne., Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 1987
  4. Luenberger G., Teoria optymalizacji., Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 1974
  5. Martos B., Programowanie nieliniowe., Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 1983
  6. Sysło M.M., Deo N., Kowalik J.S., Algorytmy optymalizacji dyskretnej., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1995

Literatura dodatkowa

  1. Chudy M., Wybrane metody optymalizacji., Dom Wydawniczy Bellona, Warszawa, 2001
  2. deGroot M.H., Optymalne decyzje statystyczne., Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 1981
  3. Galas Z., Nykowski I. (red.), Zbió zadań z programowania matematycznego., Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 1988
  4. Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009
  5. Popow O., Metody optymalizacji., Informa, Szczecin, 1999
  6. Roy B., Wielokryterialne wspomaganie decyzji., Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1990

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wykorzystanie oprogramowania do zagadnień optymalizacyjnych: ekstrema funkcji jednej i wielu zmiennych.2
T-L-2Wykorzystanie oprogramowania do zagadnień optymalizacyjnych: programowanie liniowe i nieliniowe.2
T-L-3Wykorzystanie metody najmniejszych kwadratów do identyfikacji parametrów modelu procesu.2
6

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie: formułowania zagadnień optymalizacyjnych, ekstrema, wartości maksymalne, kresy, norma, metryka, pochodne, elementy algebry liniowej.2
T-W-2Ekstremum bezwarunkowe: sformułowanie zagadnienia, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji jednej zmiennej, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji wielu zmiennych, metody bezgradientowe i gradientowe.3
T-W-3Ekstremum warunkowe: sformułowanie zagadnienia, mnożniki Lagrange'a, warunki Kuhna - Tuckera, funkcja kary.3
T-W-4Programowanie liniowe: sformułowanie zagadnienia, metoda graficzna, metoda simpleks, zagadnienia tarnsportowe.2
T-W-5Programowanie nieliniowe: sformułowanie zagadnienia, programowanie kwadratowe, programowanie hiperboliczne, programowanie nieliniowe bez ograniczeń, programowanie liniowe z ograniczeniami.3
T-W-6Rachunek wariacyjny: klasyczne zagadnienia wariacyjne, funkcjonały, równanie Eulera - Lagrange'a, więzy, warunki konieczne i dostateczne, pzrypadki dyskretne.3
T-W-7Metody identyfikacji procesów: model stanu i model pomiarowy (obiektu, procesu), identyfikacja parametrów modelu na podstawie pomiarów.3
19

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach.6
A-L-2Konsultacje do laboratorium.1
A-L-3Realizacja zadań projektu.15
A-L-4Przygotowanie do zalizceń laboratorium - praca własna studenta.8
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach.19
A-W-2Studiowanie literatury - praca własna studenta.2
A-W-3Konsultacje do wykładu.1
A-W-4Opracowanie postawionych zagadnień optymalizacyjnych - praca własna studenta.4
A-W-5Przygotowanie do zaliczenia wykładu - opracowanie wybranego zagadnienia optymalizacyjnego lub identyfikacyjnego.4
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/05_W01Student ma wiedzę o metodach formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji i identyfikacji procesów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_W01Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
Cel przedmiotuC-1Nabycie zaawansowanej wiedzy z zakresu optymalizacji i identyfikacji procesów.
Treści programoweT-W-7Metody identyfikacji procesów: model stanu i model pomiarowy (obiektu, procesu), identyfikacja parametrów modelu na podstawie pomiarów.
T-W-3Ekstremum warunkowe: sformułowanie zagadnienia, mnożniki Lagrange'a, warunki Kuhna - Tuckera, funkcja kary.
T-W-1Wprowadzenie: formułowania zagadnień optymalizacyjnych, ekstrema, wartości maksymalne, kresy, norma, metryka, pochodne, elementy algebry liniowej.
T-W-5Programowanie nieliniowe: sformułowanie zagadnienia, programowanie kwadratowe, programowanie hiperboliczne, programowanie nieliniowe bez ograniczeń, programowanie liniowe z ograniczeniami.
T-W-4Programowanie liniowe: sformułowanie zagadnienia, metoda graficzna, metoda simpleks, zagadnienia tarnsportowe.
T-W-6Rachunek wariacyjny: klasyczne zagadnienia wariacyjne, funkcjonały, równanie Eulera - Lagrange'a, więzy, warunki konieczne i dostateczne, pzrypadki dyskretne.
T-W-2Ekstremum bezwarunkowe: sformułowanie zagadnienia, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji jednej zmiennej, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji wielu zmiennych, metody bezgradientowe i gradientowe.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problermowy z prezentacjami.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie aktywności na wykładach przy rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie jakości rozwiązania problemu naukowego z wykorzystaniem metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej procesu (obiektu).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej.
3,0Student zna podstawowe pojęcia metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej.
3,5Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej oraz wielu zmiennych.
4,0Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej i wielu zmiennych oraz podstawowe metody programowania liniowego.
4,5Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej i wielu zmiennych, metody programowania liniowego i nieliniowego oraz podstawy rachunku wariacyjnego.
5,0Student posiada pełną wiedzę poadną w trakcie wykładów umożliwiającą mu efektywne rozwiązywanie zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacji procesów.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/05_U01Student potrafi sformułować i rozwiązać zagadnienie optymalizacyjne, potrafi identyfikować parametry modelu matematycznego badanego procesu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_U01Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
I_3A_U04Absolwent posiada umiejętność wykorzystywania nowych narzędzi informatycznych do realizacji badań naukowych.
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności analizowania zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
Treści programoweT-L-2Wykorzystanie oprogramowania do zagadnień optymalizacyjnych: programowanie liniowe i nieliniowe.
T-L-3Wykorzystanie metody najmniejszych kwadratów do identyfikacji parametrów modelu procesu.
T-L-1Wykorzystanie oprogramowania do zagadnień optymalizacyjnych: ekstrema funkcji jednej i wielu zmiennych.
T-W-7Metody identyfikacji procesów: model stanu i model pomiarowy (obiektu, procesu), identyfikacja parametrów modelu na podstawie pomiarów.
T-W-3Ekstremum warunkowe: sformułowanie zagadnienia, mnożniki Lagrange'a, warunki Kuhna - Tuckera, funkcja kary.
T-W-1Wprowadzenie: formułowania zagadnień optymalizacyjnych, ekstrema, wartości maksymalne, kresy, norma, metryka, pochodne, elementy algebry liniowej.
T-W-5Programowanie nieliniowe: sformułowanie zagadnienia, programowanie kwadratowe, programowanie hiperboliczne, programowanie nieliniowe bez ograniczeń, programowanie liniowe z ograniczeniami.
T-W-4Programowanie liniowe: sformułowanie zagadnienia, metoda graficzna, metoda simpleks, zagadnienia tarnsportowe.
T-W-6Rachunek wariacyjny: klasyczne zagadnienia wariacyjne, funkcjonały, równanie Eulera - Lagrange'a, więzy, warunki konieczne i dostateczne, pzrypadki dyskretne.
T-W-2Ekstremum bezwarunkowe: sformułowanie zagadnienia, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji jednej zmiennej, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji wielu zmiennych, metody bezgradientowe i gradientowe.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problermowy z prezentacjami.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie aktywności na wykładach przy rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie jakości rozwiązania problemu naukowego z wykorzystaniem metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej procesu (obiektu).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada umiejętności sformułowania i rozwiązywania najprostszych, podstawowych zagadnień optymalizacyjnych.
3,0Student potrafi sformułować proste zagadnienie naukowe i inżynierskie oraz dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania.
3,5Student potrafi sformułować proste zagadnienie naukowe i inżynierskie, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać podstawowe oprogramowanie specjalistyczne.
4,0Student potrafi sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać podstawowe oprogramowanie specjalistyczne.
4,5Student potrafi poprawnie sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać zaawansowane oprogramowanie specjalistyczne.
5,0Student potrafi poprawnie sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania wraz z analizą wrażliwości, zalgorytmizować zagadnienie oraz wykorzystać zaawansowane oprogramowanie specjalistyczne lub napisać odpowiednie procedury.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_3A_A/05_K01Student potrafi w sposób kreatywny znaleźć rozwiązanie trudnych problemów optymalizacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyI_3A_K04Absolwent rozumie znaczenie nauki dla konkurencji rynkowej z innymi krajami, dla postępu technicznego i dla utrzymania odpowiedniego poziomu stopy życiowej w naszym kraju.
I_3A_K03Absolwent potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny.
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności analizowania zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
Treści programoweT-W-7Metody identyfikacji procesów: model stanu i model pomiarowy (obiektu, procesu), identyfikacja parametrów modelu na podstawie pomiarów.
T-W-3Ekstremum warunkowe: sformułowanie zagadnienia, mnożniki Lagrange'a, warunki Kuhna - Tuckera, funkcja kary.
T-W-1Wprowadzenie: formułowania zagadnień optymalizacyjnych, ekstrema, wartości maksymalne, kresy, norma, metryka, pochodne, elementy algebry liniowej.
T-W-5Programowanie nieliniowe: sformułowanie zagadnienia, programowanie kwadratowe, programowanie hiperboliczne, programowanie nieliniowe bez ograniczeń, programowanie liniowe z ograniczeniami.
T-W-4Programowanie liniowe: sformułowanie zagadnienia, metoda graficzna, metoda simpleks, zagadnienia tarnsportowe.
T-W-6Rachunek wariacyjny: klasyczne zagadnienia wariacyjne, funkcjonały, równanie Eulera - Lagrange'a, więzy, warunki konieczne i dostateczne, pzrypadki dyskretne.
T-W-2Ekstremum bezwarunkowe: sformułowanie zagadnienia, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji jednej zmiennej, warunki konieczne i dostateczne istnienia ekstremum funkcji wielu zmiennych, metody bezgradientowe i gradientowe.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problermowy z prezentacjami.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie aktywności na wykładach przy rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie jakości rozwiązania problemu naukowego z wykorzystaniem metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej procesu (obiektu).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazuje żadnej kreatywności w rozwiązywaniu podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i w ogóle nie rozumie znaczenia umiejtnoś rozwiązywania tych problemów dla gospodarki kraju.
3,0Student wykorzystuje swoją wiedzę w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
3,5Student wykorzystuje swoją wiedzę w szerokim zakresie rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
4,0Student jest kreatywny w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
4,5Student jest kreatywny w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i w wysokim stopniu rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
5,0Student wykazuje wysoką kreatywność w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i w bardzo wysokim stopniu rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.