ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2018/2019 / Wydział Informatyki / Informatyka (N3) / Sylabus przedmiotu

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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	3	6	1,0	0,38	zaliczenie
wykłady	W	3	19	1,0	0,62	zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

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

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

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

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

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

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
I_3A_A/05_W01 Student ma wiedzę o metodach formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji i identyfikacji procesów.	I_3A_W01	—	C-1	T-W-7, T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-2	M-1	S-1, S-2

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
I_3A_A/05_U01 Student potrafi sformułować i rozwiązać zagadnienie optymalizacyjne, potrafi identyfikować parametry modelu matematycznego badanego procesu.	I_3A_U01, I_3A_U04	—	C-2	T-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-2	M-1	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_3A_A/05_K01 Student potrafi w sposób kreatywny znaleźć rozwiązanie trudnych problemów optymalizacyjnych.	I_3A_K04, I_3A_K03	—	C-2	T-W-7, T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-2	M-1	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

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

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_A/05_U01 Student potrafi sformułować i rozwiązać zagadnienie optymalizacyjne, potrafi identyfikować parametry modelu matematycznego badanego procesu.	2,0	Student nie posiada umiejętności sformułowania i rozwiązywania najprostszych, podstawowych zagadnień optymalizacyjnych.
	3,0	Student potrafi sformułować proste zagadnienie naukowe i inżynierskie oraz dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania.
	3,5	Student potrafi sformułować proste zagadnienie naukowe i inżynierskie, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać podstawowe oprogramowanie specjalistyczne.
	4,0	Student potrafi sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać podstawowe oprogramowanie specjalistyczne.
	4,5	Student potrafi poprawnie sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać zaawansowane oprogramowanie specjalistyczne.
	5,0	Student 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 kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_A/05_K01 Student potrafi w sposób kreatywny znaleźć rozwiązanie trudnych problemów optymalizacyjnych.	2,0	Student nie wykazuje żadnej kreatywności w rozwiązywaniu podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i w ogóle nie rozumie znaczenia umiejtnoś rozwiązywania tych problemów dla gospodarki kraju.
	3,0	Student wykorzystuje swoją wiedzę w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
	3,5	Student wykorzystuje swoją wiedzę w szerokim zakresie rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
	4,0	Student jest kreatywny w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
	4,5	Student jest kreatywny w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i w wysokim stopniu rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
	5,0	Student wykazuje wysoką kreatywność w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i w bardzo wysokim stopniu rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.

Literatura podstawowa

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

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

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

Treści programowe - wykłady

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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w laboratoriach.	6
A-L-2	Konsultacje do laboratorium.	1
A-L-3	Realizacja zadań projektu.	15
A-L-4	Przygotowanie do zalizceń laboratorium - praca własna studenta.	8
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach.	19
A-W-2	Studiowanie literatury - praca własna studenta.	2
A-W-3	Konsultacje do wykładu.	1
A-W-4	Opracowanie postawionych zagadnień optymalizacyjnych - praca własna studenta.	4
A-W-5	Przygotowanie do zaliczenia wykładu - opracowanie wybranego zagadnienia optymalizacyjnego lub identyfikacyjnego.	4
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_A/05_W01	Student ma wiedzę o metodach formułowania i rozwiązywania zagadnień optymalizacji i identyfikacji procesów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_W01	Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
Cel przedmiotu	C-1	Nabycie zaawansowanej wiedzy z zakresu optymalizacji i identyfikacji procesów.
Treści programowe	T-W-7	Metody identyfikacji procesów: model stanu i model pomiarowy (obiektu, procesu), identyfikacja parametrów modelu na podstawie pomiarów.
	T-W-3	Ekstremum warunkowe: sformułowanie zagadnienia, mnożniki Lagrange'a, warunki Kuhna - Tuckera, funkcja kary.
	T-W-1	Wprowadzenie: formułowania zagadnień optymalizacyjnych, ekstrema, wartości maksymalne, kresy, norma, metryka, pochodne, elementy algebry liniowej.
	T-W-5	Programowanie nieliniowe: sformułowanie zagadnienia, programowanie kwadratowe, programowanie hiperboliczne, programowanie nieliniowe bez ograniczeń, programowanie liniowe z ograniczeniami.
	T-W-4	Programowanie liniowe: sformułowanie zagadnienia, metoda graficzna, metoda simpleks, zagadnienia tarnsportowe.
	T-W-6	Rachunek wariacyjny: klasyczne zagadnienia wariacyjne, funkcjonały, równanie Eulera - Lagrange'a, więzy, warunki konieczne i dostateczne, pzrypadki dyskretne.
	T-W-2	Ekstremum 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 nauczania	M-1	Wykład informacyjno-problermowy z prezentacjami.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na podstawie aktywności na wykładach przy rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Na podstawie jakości rozwiązania problemu naukowego z wykorzystaniem metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej procesu (obiektu).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna podstawowych pojęć metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej.
	3,0	Student zna podstawowe pojęcia metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej.
	3,5	Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej oraz wielu zmiennych.
	4,0	Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej i wielu zmiennych oraz podstawowe metody programowania liniowego.
	4,5	Student zna podstawowe metody poszukiwania ekstremów funkcji jednej zmiennej i wielu zmiennych, metody programowania liniowego i nieliniowego oraz podstawy rachunku wariacyjnego.
	5,0	Student posiada pełną wiedzę poadną w trakcie wykładów umożliwiającą mu efektywne rozwiązywanie zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacji procesów.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_A/05_U01	Student potrafi sformułować i rozwiązać zagadnienie optymalizacyjne, potrafi identyfikować parametry modelu matematycznego badanego procesu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_U01	Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_U04	Absolwent posiada umiejętność wykorzystywania nowych narzędzi informatycznych do realizacji badań naukowych.
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności analizowania zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
Treści programowe	T-L-2	Wykorzystanie oprogramowania do zagadnień optymalizacyjnych: programowanie liniowe i nieliniowe.
	T-L-3	Wykorzystanie metody najmniejszych kwadratów do identyfikacji parametrów modelu procesu.
	T-L-1	Wykorzystanie oprogramowania do zagadnień optymalizacyjnych: ekstrema funkcji jednej i wielu zmiennych.
	T-W-7	Metody identyfikacji procesów: model stanu i model pomiarowy (obiektu, procesu), identyfikacja parametrów modelu na podstawie pomiarów.
	T-W-3	Ekstremum warunkowe: sformułowanie zagadnienia, mnożniki Lagrange'a, warunki Kuhna - Tuckera, funkcja kary.
	T-W-1	Wprowadzenie: formułowania zagadnień optymalizacyjnych, ekstrema, wartości maksymalne, kresy, norma, metryka, pochodne, elementy algebry liniowej.
	T-W-5	Programowanie nieliniowe: sformułowanie zagadnienia, programowanie kwadratowe, programowanie hiperboliczne, programowanie nieliniowe bez ograniczeń, programowanie liniowe z ograniczeniami.
	T-W-4	Programowanie liniowe: sformułowanie zagadnienia, metoda graficzna, metoda simpleks, zagadnienia tarnsportowe.
	T-W-6	Rachunek wariacyjny: klasyczne zagadnienia wariacyjne, funkcjonały, równanie Eulera - Lagrange'a, więzy, warunki konieczne i dostateczne, pzrypadki dyskretne.
	T-W-2	Ekstremum 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 nauczania	M-1	Wykład informacyjno-problermowy z prezentacjami.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na podstawie aktywności na wykładach przy rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Na podstawie jakości rozwiązania problemu naukowego z wykorzystaniem metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej procesu (obiektu).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie posiada umiejętności sformułowania i rozwiązywania najprostszych, podstawowych zagadnień optymalizacyjnych.
	3,0	Student potrafi sformułować proste zagadnienie naukowe i inżynierskie oraz dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania.
	3,5	Student potrafi sformułować proste zagadnienie naukowe i inżynierskie, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać podstawowe oprogramowanie specjalistyczne.
	4,0	Student potrafi sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać podstawowe oprogramowanie specjalistyczne.
	4,5	Student potrafi poprawnie sformułować zagadnienie naukowe lub stosowane, dobrać odpowiednią metodę optymalizacji rozwiązania oraz wykorzystać zaawansowane oprogramowanie specjalistyczne.
	5,0	Student 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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_A/05_K01	Student potrafi w sposób kreatywny znaleźć rozwiązanie trudnych problemów optymalizacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_K04	Absolwent rozumie znaczenie nauki dla konkurencji rynkowej z innymi krajami, dla postępu technicznego i dla utrzymania odpowiedniego poziomu stopy życiowej w naszym kraju.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_K03	Absolwent potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny.
Cel przedmiotu	C-2	Nabycie umiejętności analizowania zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
Treści programowe	T-W-7	Metody identyfikacji procesów: model stanu i model pomiarowy (obiektu, procesu), identyfikacja parametrów modelu na podstawie pomiarów.
	T-W-3	Ekstremum warunkowe: sformułowanie zagadnienia, mnożniki Lagrange'a, warunki Kuhna - Tuckera, funkcja kary.
	T-W-1	Wprowadzenie: formułowania zagadnień optymalizacyjnych, ekstrema, wartości maksymalne, kresy, norma, metryka, pochodne, elementy algebry liniowej.
	T-W-5	Programowanie nieliniowe: sformułowanie zagadnienia, programowanie kwadratowe, programowanie hiperboliczne, programowanie nieliniowe bez ograniczeń, programowanie liniowe z ograniczeniami.
	T-W-4	Programowanie liniowe: sformułowanie zagadnienia, metoda graficzna, metoda simpleks, zagadnienia tarnsportowe.
	T-W-6	Rachunek wariacyjny: klasyczne zagadnienia wariacyjne, funkcjonały, równanie Eulera - Lagrange'a, więzy, warunki konieczne i dostateczne, pzrypadki dyskretne.
	T-W-2	Ekstremum 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 nauczania	M-1	Wykład informacyjno-problermowy z prezentacjami.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na podstawie aktywności na wykładach przy rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i identyfikacyjnych.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Na podstawie jakości rozwiązania problemu naukowego z wykorzystaniem metod optymalizacji i identyfikacji parametrycznej procesu (obiektu).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wykazuje żadnej kreatywności w rozwiązywaniu podstawowych zagadnień optymalizacyjnych i w ogóle nie rozumie znaczenia umiejtnoś rozwiązywania tych problemów dla gospodarki kraju.
	3,0	Student wykorzystuje swoją wiedzę w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
	3,5	Student wykorzystuje swoją wiedzę w szerokim zakresie rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
	4,0	Student jest kreatywny w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
	4,5	Student jest kreatywny w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i w wysokim stopniu rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.
	5,0	Student wykazuje wysoką kreatywność w rozwiązywaniu zagadnień optymalizacyjnych i w bardzo wysokim stopniu rozumie znaczenie umiejętności rozwiązywania tych zagadnień dla gospodarki kraju.