Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Inżynieria transportu (N2)

Sylabus przedmiotu Optymalizacja systemów transportu i magazynowania:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria transportu
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Optymalizacja systemów transportu i magazynowania
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Eksploatacji Pojazdów
Nauczyciel odpowiedzialny Tomasz Osipowicz <Tomasz.Osipowicz@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
projektyP1 20 2,00,38zaliczenie
wykładyW1 10 1,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagana jest znajomość podstawowych operacji matematycznych, pojęcia funkcji, rachunku mecierzowego pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
C-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu służącego rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
C-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.1
T-P-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.1
T-P-3Formułowanie zadan optymalizacji w zakresie wytrzymałosci materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.1
T-P-4Rozwiazywanie zadan problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu i magazynowania.1
T-P-5Optymalizacja funkcji bez ograniczen. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.1
T-P-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.1
T-P-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.1
T-P-8Optymalizacja funkcji celu z definicja gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.1
T-P-9Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.1
T-P-10Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie systemów transportu i magazynowania.1
T-P-11Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu.2
T-P-12Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu.2
T-P-13Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.2
T-P-14Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.2
T-P-15Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.2
20
wykłady
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji systemów transportu i magazynowania1
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji systemów transportu i magazynowania. Metody analityczne optymalizacji systemów transportu i magazynowania.1
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.1
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji systemów transportu i magazynowania.1
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.2
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.2
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-P-2Samodzielne rozwiązywanie zadań optymalizacji. Przygotowywanie sprawozdań15
A-P-3Samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputera.10
A-P-4Konsultacje i zaliczenia5
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Konsultacje3
A-W-3Studiowanie literatury4
A-W-4Przygotowywanie się do zaliczenia4
26

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Podająca - wykład informacyjny.
M-2Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne.
M-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Sprawdzian wiedzy po zakończeniu określonej partii materiału.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IT_2A_C02_W01
Student powienien posiadać wiedzę na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowocześnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znać ograniczenia tych metod oraz znać podstawy teoretyczne, leżące u podstaw narzędzi służących do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
IT_2A_W03, IT_2A_W05, IT_2A_W10, IT_2A_W01C-3, C-2, C-1, C-4T-W-3, T-W-7, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-1, T-W-2, T-P-1, T-P-14, T-P-11, T-P-15, T-P-13, T-P-9, T-P-10M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IT_2A_C02_U01
Student powinien być w stanie ułożyć zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inżynierskiego. Powinien umieć wybrać zmienne decyzyjne, określić ograniczenia, wyznaczyć postać funkcji celu oraz dokonać obliczeń mających na celu znalezienie wartości optymalnej.
IT_2A_U02, IT_2A_U05, IT_2A_U09, IT_2A_U18C-2, C-1, C-4T-P-1, T-P-14, T-P-11, T-P-15, T-P-13, T-P-9, T-P-10M-3, M-2S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IT_2A_C02_K01
Student powinien potrafić wykorzystywać informacje z wielu dziedzin i kojarzyć je w celu rozwiązania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracując w tym celu z innymi osobami.
IT_2A_K01, IT_2A_K03C-2T-P-11, T-P-10M-3S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
IT_2A_C02_W01
Student powienien posiadać wiedzę na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowocześnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znać ograniczenia tych metod oraz znać podstawy teoretyczne, leżące u podstaw narzędzi służących do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
IT_2A_C02_U01
Student powinien być w stanie ułożyć zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inżynierskiego. Powinien umieć wybrać zmienne decyzyjne, określić ograniczenia, wyznaczyć postać funkcji celu oraz dokonać obliczeń mających na celu znalezienie wartości optymalnej.
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
IT_2A_C02_K01
Student powinien potrafić wykorzystywać informacje z wielu dziedzin i kojarzyć je w celu rozwiązania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracując w tym celu z innymi osobami.
2,0Student nie posiada podstawowychj kompetencji z zakresu przedmiotu.
3,0Student posiada podstawowe kompetencje z zakresu przedmiotu. Nie potrafi kojarzyć i analizować nabytej wiedzy.
3,5Studentposiada kompetencje w stopniu pośrednim między oceną 3,0 a 4,0.
4,0Student posiada podstawowe kompetencje z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary jej stosowania.
4,5Student posiada kompetencje w stopniu pośrednim między oceną 4,0 a 5,0.
5,0Student posiada kompetencje z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary jej stosowania.

Literatura podstawowa

  1. Kusiak J., Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowań., PWN, Warszawa, 2009
  2. Brdyś M., Ruszczyński A., Metody optymalizacji w zadaniach., WNT, Warszawa, 1985
  3. Osiński Z., Wróbel J., Teoria konstrukcji., PWN, Warszawa, 1995
  4. Wit R., Metody programowania nieliniowego., WNT, Warszawa, 1986
  5. Zalewski A., Cegieła R., Matlab - obliczenia numeryczne i ich zastosowania., Wydawnictwo Naukowe, Poznań, 1996
  6. Ostwald M., Podtawy optymalizacji konstrukcji., Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2005

Literatura dodatkowa

  1. B. Mrozek, Z. Mrozek, Matlab i Simulink poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004
  2. R. Pratap, Matlab 7 dla naukowców i inżynierów, PWN, Warszawa, 2007

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.1
T-P-2Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.1
T-P-3Formułowanie zadan optymalizacji w zakresie wytrzymałosci materiałów, podstaw konstrukcji maszyn i wymiany ciepła.1
T-P-4Rozwiazywanie zadan problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu i magazynowania.1
T-P-5Optymalizacja funkcji bez ograniczen. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.1
T-P-6Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.1
T-P-7Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.1
T-P-8Optymalizacja funkcji celu z definicja gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab.1
T-P-9Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.1
T-P-10Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie systemów transportu i magazynowania.1
T-P-11Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu.2
T-P-12Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu.2
T-P-13Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.2
T-P-14Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.2
T-P-15Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.2
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji systemów transportu i magazynowania1
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji systemów transportu i magazynowania. Metody analityczne optymalizacji systemów transportu i magazynowania.1
T-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.1
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji systemów transportu i magazynowania.1
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.2
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.2
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.2
10

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-P-2Samodzielne rozwiązywanie zadań optymalizacji. Przygotowywanie sprawozdań15
A-P-3Samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputera.10
A-P-4Konsultacje i zaliczenia5
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Konsultacje3
A-W-3Studiowanie literatury4
A-W-4Przygotowywanie się do zaliczenia4
26
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięIT_2A_C02_W01Student powienien posiadać wiedzę na temat znaczenia metod optymalizacyjnych w nowocześnie prowadzonym procesie projektowo - konstrukcyjnym. Powinien znać ograniczenia tych metod oraz znać podstawy teoretyczne, leżące u podstaw narzędzi służących do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIT_2A_W03ma szczegółową wiedzę z wybranych zagadnień pokrewnych kierunków studiów powiązanych z obszarem studiowanej specjalności
IT_2A_W05ma szczegółową wiedzę dotyczącą konstrukcji, eksploatacji i obliczeń dotyczących systemów transportowych i środków transportu
IT_2A_W10zna podstawowe metody i techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań w zakresie konstruowania, pomiarów, projektowania technologii i eksploatacji
IT_2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki na poziomie wyższym niezbędną do rozwiązywania zadań z zakresu transportu drogowego
Cel przedmiotuC-3Zaznajomienie studentów z podstawami matematycznego aparatu służącego rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
C-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
C-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
Treści programoweT-W-3Metoda systematycznego przeszukiwania. Metody losowe.
T-W-7Metody minimalizacji funkcji z ograniczeniami: metoda zewnętrznej funkcji kary, metoda wewnętrznej funkcji kary, metoda aproksymacji kwadratowej pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.
T-W-4Podstawy konstrukcji iteracyjnych metod optymalizacji systemów transportu i magazynowania.
T-W-5Metody poszukiwań minimum funkcji na kierunku poszukiwań. Bezgradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda Gausa-Seidela, metoda Powella pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.
T-W-6Gradientowe metody poszukiwania minimum funkcji bez ograniczeń: metoda największego spadku, metoda Newtona, metody zmiennej metryki pod kątem analizy optymalizacji systemów transportu i magazynowania.
T-W-1Formułowanie, klasyfikacja i przykłady zadań optymalizacji systemów transportu i magazynowania
T-W-2Podstawowe właściwości zbiorów i funkcji występujących w zadaniach optymalizacji systemów transportu i magazynowania. Metody analityczne optymalizacji systemów transportu i magazynowania.
T-P-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.
T-P-14Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
T-P-11Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu.
T-P-15Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
T-P-13Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
T-P-9Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.
T-P-10Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie systemów transportu i magazynowania.
Metody nauczaniaM-1Podająca - wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięIT_2A_C02_U01Student powinien być w stanie ułożyć zadanie optymalizacyjne na podstawie ogólnego sformułowania problemu inżynierskiego. Powinien umieć wybrać zmienne decyzyjne, określić ograniczenia, wyznaczyć postać funkcji celu oraz dokonać obliczeń mających na celu znalezienie wartości optymalnej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIT_2A_U02potrafi porozumiewać się w środowisku inżynierów mechaników potrafi porozumiewać się w środowisku inżynierów mechaników oraz w innych środowiskach technicznych, również w języku obcym. Potrafi wykorzystywać różnorodne techniki przekazu informacji.
IT_2A_U05potrafi określić kierunki dalszego uczenia się, ma umiejętność samokształcenia w swojej i pokrewnych specjalnościach
IT_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
IT_2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadań inżynierskich dostrzegając ich ograniczenia. Potrafi tworzyć nowe koncepcje rozwiązywania złożonych zadań z zakresu swojej specjalności, w tym zadań nietypowych, interdyscyplinarnych, korzystając z wyników badań naukowych w zakresie transportu samochodowego i obszarów pokrewnych
Cel przedmiotuC-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
C-1Zaznajomienie studentów z zakresem zastosowań metod optymalizacyjnych w technice i organizacji.
C-4Zapoznanie studentów z dostępnymi narzędziami służącymi rozwiązywaniu zadań optymalizacyjnych.
Treści programoweT-P-1Wprowadzenie do pakietu Matlab.
T-P-14Optymalizacja funkcji z ograniczeniami nieliniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
T-P-11Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu.
T-P-15Optymalizacja funkcji celu z definicją gradientu. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
T-P-13Optymalizacja funkcji z ograniczeniami liniowymi. Pakiet Optimization Toolbox Matlab pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
T-P-9Struktura i funkcje pakietu Optimization Toolbox.
T-P-10Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie systemów transportu i magazynowania.
Metody nauczaniaM-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.
M-2Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięIT_2A_C02_K01Student powinien potrafić wykorzystywać informacje z wielu dziedzin i kojarzyć je w celu rozwiązania konkretnego problemu optymalizacyjnego, współpracując w tym celu z innymi osobami.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIT_2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
IT_2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
Cel przedmiotuC-2Zaznajomienie studentów z zasadami formułowania zadań optymalizacyjnych i sposobami ich rozwiązywania pod kątem problematyki i zakresu przedmiotu optymalizacja systemów transportu i magazynowania.
Treści programoweT-P-11Rozwiązywanie zadań problemowych z zakresu optymalizacji systemów transportu.
T-P-10Formułowanie zadań optymalizacji w zakresie systemów transportu i magazynowania.
Metody nauczaniaM-3Metoda aktywizująca - burza mózgów.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada podstawowychj kompetencji z zakresu przedmiotu.
3,0Student posiada podstawowe kompetencje z zakresu przedmiotu. Nie potrafi kojarzyć i analizować nabytej wiedzy.
3,5Studentposiada kompetencje w stopniu pośrednim między oceną 3,0 a 4,0.
4,0Student posiada podstawowe kompetencje z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary jej stosowania.
4,5Student posiada kompetencje w stopniu pośrednim między oceną 4,0 a 5,0.
5,0Student posiada kompetencje z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary jej stosowania.