Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Oceanotechnika (S2)

Sylabus przedmiotu Podstawy teorii optymalizacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Oceanotechnika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Podstawy teorii optymalizacji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Mechaniki Konstrukcji
Nauczyciel odpowiedzialny Zbigniew Sekulski <Zbigniew.Sekulski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Zbigniew Sekulski <Zbigniew.Sekulski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 15 1,00,50zaliczenie
wykładyW2 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy rachunku wektorowego.
W-2Podstawy analizy matematycznej.
W-3Podstawy rachunku różniczkowego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie umiejętności rozpoznawania w praktyce i formułowania matematycznego zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
C-2Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami optymalizacji i nabycie przez nich umiejętności doboru metod optymalizacji do określonych zagadnień optymalizacyjnych w oceanotechnice.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Formułowanie przykładowych zadań optymalizacyjnych.4
T-A-2Zastosowanie wybranych metod optymalizacji do rozwiązania sformułowanych zadań.10
T-A-3Zaliczenie ćwiczeń.1
15
wykłady
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań optymalizacji.2
T-W-2Ogólne sformułowanie algorytmu rozwiązywania zadań optymalizacji. Klasyfikacja algorytmów optymalizacji (przeszukiwania, poszukiwania, adaptacyjne).2
T-W-3Omówienie wybranych algorytmów przeszukiwania (systematycznego przeszukiwania, losowego przeszukiwania), poszukiwania (spadku względem współrzędnych, gradientowe) i adaptacyjnych (symulowanego wyżarzania, strategie ewolucyjne, algorytmy genetyczne).8
T-W-4Metody uwzględnienia ograniczeń w zadaniach optymalizacyjnych (metoda Lagrange’a, metody funkcji kary).2
T-W-5Zaliczenie wykładów.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestniczenie w zajęciach audytoryjnych.15
A-A-2Opracowywanie zadań do wykonania w ramach pracy własnej.7
A-A-3Przygotowanie się do zaliczenia ćwiczeń.3
25
wykłady
A-W-1Uczestniczenie w wykładach.15
A-W-2Własne studia literaturowe.7
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia wykładów.3
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład problemowy, wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
M-2Ćwiczenia przedmiotowe.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena ćwiczeń i prac zadanych do samodzielnego wykonania przez studenta.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z pisemnego zaliczenia wykładów.

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
O_2A_B02_W01
Zna i rozumie ogólne sformułowanie zadania optymalizacji.
O_2A_W01, O_2A_W07, O_2A_W10, O_2A_W13C-2, C-1T-A-3, T-A-1, T-W-1, T-W-5M-2, M-1S-1, S-3, S-2
O_2A_B02_W02
Zna i rozumie ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji.
O_2A_W01, O_2A_W10C-1T-A-3, T-A-2, T-W-2, T-W-5M-2, M-1S-1, S-3, S-2
O_2A_B02_W03
Zna i rozumie wybrane algorytmy optymalizacji.
O_2A_W01, O_2A_W10C-2T-A-3, T-A-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5M-2, M-1S-1, S-3, S-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
O_2A_B02_U01
Posiada umiejętność formułowania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
O_2A_U09, O_2A_U11C-2T-A-3, T-A-1, T-W-1, T-W-5M-2, M-1S-1, S-3, S-2
O_2A_B02_U02
Potrafi zastosować poznane algorytmy optymalizacji do rozwiązywania prostych zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
O_2A_U15, O_2A_U09, O_2A_U10, O_2A_U11C-2T-A-3, T-A-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5M-2, M-1S-1, S-3, S-2
O_2A_B02_U03
Potrafi poddać krytycznej ocenie uzyskane rezultaty optymalizacji.
O_2A_U15, O_2A_U10, O_2A_U11, O_2A_U14C-2T-A-3, T-A-2M-2S-1, S-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
O_2A_B02_K01
Posiada świadomość znaczenia formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
O_2A_K01C-2T-W-2, T-W-1, T-W-5M-1S-1, S-3
O_2A_B02_K02
Wykazuje się samodzielnością w formułowaniu i rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych w oceanotechnice.
O_2A_K01, O_2A_K02, O_2A_K03C-1T-A-3, T-A-1, T-A-2M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
O_2A_B02_W01
Zna i rozumie ogólne sformułowanie zadania optymalizacji.
2,0Student nie potrafi podać ogólnego sformułowania zadania optymalizacji.
3,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji jednak nie potrafi omówić ani wymienić żadnych elementów tego zadania.
3,5Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji oraz wymienić niektóre elementy tego zadania.
4,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji oraz wymienić elementy tego zadania.
4,5Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji oraz szczegółowo omówić niektóre elementy tego zadania.
5,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji oraz szczegółowo omówić elementy tego zadania.
O_2A_B02_W02
Zna i rozumie ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji.
2,0Student nie potrafi podać ogólnego sformułowania algorytmu optymalizacji.
3,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji lecz nie potrafi poddać go dyskusji.
3,5Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji oraz poddać go powierzchownej dyskusji.
4,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji oraz poddać go dyskusji zawierającej jednak istotne braki.
4,5Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji oraz poddać go szczegółowej dyskusji zawierającej niewielkie braki.
5,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji oraz poddać go szczegółowej dyskusji.
O_2A_B02_W03
Zna i rozumie wybrane algorytmy optymalizacji.
2,0Student nie potrafi wymienić i pobieżnie omówić przynajmniej trzech poznanych na zajęciach algorytmów optymalizacji.
3,0Student potrafi wymienić i pobieżnie omówić niektóre poznane na zajęciach algorytmy optymalizacji.
3,5Student potrafi wymienić i pobieżnie omówić większość poznanych na zajęciach algorytmów optymalizacji.
4,0Student potrafi wymienić i pobieżnie omówić wszystkie poznane na zajęciach algorytmy optymalizacji.
4,5Student potrafi wymienić i szczegółowo omówić większość poznanych na zajęciach algorytmó optymalizacji.
5,0Student potrafi wymienić i szczegółowo omówić wszystkie poznane na zajęciach algorytmy optymalizacji.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
O_2A_B02_U01
Posiada umiejętność formułowania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
2,0Student nie potrafi sformułować zadania optymalizacji pozbawionego wielu istotnych błędów.
3,0Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji z wieloma uwagami krytycznymi.
3,5Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji z kilkoma istotnymi uwagami krytycznymi.
4,0Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji z wieloma drobnej wagi uwagami krytycznymi.
4,5Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji z kilkoma drobnej wagi uwagami krytycznymi.
5,0Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji bez istotnych uwag krytycznych.
O_2A_B02_U02
Potrafi zastosować poznane algorytmy optymalizacji do rozwiązywania prostych zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
2,0Student nie potrafi dobrać algorytmu optymalizacji odpowiedniego do sformułowanego zadania lub dobiera jednak stosuje go z wiloma istotnymi błędami.
3,0Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania jednak stosuje go w praktyce z istotnymi błędami.
3,5Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania i stosuje go w praktyce z wieloma drobnymi błędami.
4,0Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania i stosuje go w praktyce z niewieloma drobnymi błędami.
4,5Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania i stosuje go w praktyce z niewieloma błędami.
5,0Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania oraz potrafi zastosować go w praktyce.
O_2A_B02_U03
Potrafi poddać krytycznej ocenie uzyskane rezultaty optymalizacji.
2,0Student nie potrafi przedyskutować krytycznie uzyskanych rezultatów bez wielu istotnych krytycznych uwag prowadzącego zajęcia.
3,0Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty jednak z wieloma istotnymi uwagami krytycznymi.
3,5Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty z niewielką liczbą mało znaczących uwag krytycznych oraz niewielką liczbą istotnych uwag krytycznych.
4,0Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty jednak z dużą liczbą mało znaczących uwag krytycznych.
4,5Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty z małą liczbą mało znaczących uwag krytycznych.
5,0Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty bez znaczących uwag krytycznych.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
O_2A_B02_K01
Posiada świadomość znaczenia formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
2,0Student nie potrafi wypowiedzieć nawet powierzchownych sądów o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
3,0Student potrafi wypowiedzieć powierzchowne sądy o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
3,5Student potrafi wypowiedzieć się obszernie jednak pobieżnie o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
4,0Student potrafi wypowiedzieć się obszernie jednak z nieznaczną wnikliwością o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
4,5Student potrafi wypowiedzieć się obszernie i wnikliwie o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
5,0Student potrafi wypowiedzieć się obszernie i bardzo wnikliwie o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
O_2A_B02_K02
Wykazuje się samodzielnością w formułowaniu i rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych w oceanotechnice.
2,0Student nie potrafi samodzielnie sformułować problemu optymalizacyjnego i rozwiązać go bez wielu istotnych uwag krytycznych.
3,0Student nie potrafi samodzielnie sformułować problemu optymalizacyjnego i rozwiązać go bez istotnych uwag krytycznych.
3,5Student potrafi samodzielnie sformułować problem optymalizacyjny i rozwiązać go jednak dużą liczbą mało istotnych uwag krytycznych oraz jedną lub dwoma istotnymi uwagami krytycznymi.
4,0Student potrafi samodzielnie sformułować problem optymalizacyjny i rozwiązać go z małą liczbą mało istotnych uwag krytycznych oraz jedną lub dwoma istotnymi uwagami krytycznymi.
4,5Student potrafi samodzielnie sformułować problem optymalizacyjny i rozwiązać go z małą liczbą mało istotnych uwag krytycznych.
5,0Student potrafi samodzielnie sformułować problem optymalizacyjny i rozwiązać go bez istotnych uwag krytycznych.

Literatura podstawowa

  1. Amborski K., Podstawy metod optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2009
  2. Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009
  3. Stadnicki J., Teoria i praktyka rozwiązywania zadań optymalizacji, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2006
  4. Stachurski A., Wprowadzenie do optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2009

Literatura dodatkowa

  1. Bhatti M. A., Practical Optimization Methods with Mathematica Applications, Springer Verlag, 2000
  2. Tarnowski W., Optymalizacja i polioptymalizacja w technice, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, Koszalin, 2011
  3. Sekulski Z., Wybrane problemy optymalizacji wielokryterialnej we wstępnym projektowaniu konstrukcji kadłuba statków morskich, Wydawnictwo Uczelniane Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie, Szczecin, 2012
  4. Horla D., Metody obliczeniowe optymalizacji w zadaniach, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań, 2008

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Formułowanie przykładowych zadań optymalizacyjnych.4
T-A-2Zastosowanie wybranych metod optymalizacji do rozwiązania sformułowanych zadań.10
T-A-3Zaliczenie ćwiczeń.1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań optymalizacji.2
T-W-2Ogólne sformułowanie algorytmu rozwiązywania zadań optymalizacji. Klasyfikacja algorytmów optymalizacji (przeszukiwania, poszukiwania, adaptacyjne).2
T-W-3Omówienie wybranych algorytmów przeszukiwania (systematycznego przeszukiwania, losowego przeszukiwania), poszukiwania (spadku względem współrzędnych, gradientowe) i adaptacyjnych (symulowanego wyżarzania, strategie ewolucyjne, algorytmy genetyczne).8
T-W-4Metody uwzględnienia ograniczeń w zadaniach optymalizacyjnych (metoda Lagrange’a, metody funkcji kary).2
T-W-5Zaliczenie wykładów.1
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestniczenie w zajęciach audytoryjnych.15
A-A-2Opracowywanie zadań do wykonania w ramach pracy własnej.7
A-A-3Przygotowanie się do zaliczenia ćwiczeń.3
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestniczenie w wykładach.15
A-W-2Własne studia literaturowe.7
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia wykładów.3
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_2A_B02_W01Zna i rozumie ogólne sformułowanie zadania optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie niektórych działów matematyki, obejmującą elementy: statystyki, stochastyki, probabilistyki, programowania matematycznego, metod matematycznych i metod numerycznych, niezbędną do: 1) formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu oceanotechniki, 2) modelowania i analizy złożonych zjawisk i procesów z zakresu oceanotechniki, 3) wnioskowania i projektowania probabilistycznego, 4) projektowania optymalnego obiektów oceanotechnicznych, 5) wykorzystania metod numerycznych w oceanotechnice
O_2A_W07zna i rozumie wpływ uwarunkowań prawnych, ekonomicznych i społecznych na procesy projektowania, wytwarzania i eksploatacji maszyn, systemów i obiektów oceanotechnicznych
O_2A_W10zna i rozumie wybrane algorytmy, modele matematyczne oraz zaawansowane metody informatyczne wykorzystywane w obliczeniach inżynierskich, jak również ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę w zakresie projektowania maszyn, obiektów i układów stosowanych w oceanotechnice, zna komputerowe narzędzia do projektowania, modelowania i symulacji układów i systemów w oceanotechnice
O_2A_W13ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę w zakresie projektowania i eksploatacji statków i obiektów oceanotechnicznych
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami optymalizacji i nabycie przez nich umiejętności doboru metod optymalizacji do określonych zagadnień optymalizacyjnych w oceanotechnice.
C-1Nabycie umiejętności rozpoznawania w praktyce i formułowania matematycznego zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Treści programoweT-A-3Zaliczenie ćwiczeń.
T-A-1Formułowanie przykładowych zadań optymalizacyjnych.
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań optymalizacji.
T-W-5Zaliczenie wykładów.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe.
M-1Wykład problemowy, wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z pisemnego zaliczenia wykładów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena ćwiczeń i prac zadanych do samodzielnego wykonania przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi podać ogólnego sformułowania zadania optymalizacji.
3,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji jednak nie potrafi omówić ani wymienić żadnych elementów tego zadania.
3,5Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji oraz wymienić niektóre elementy tego zadania.
4,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji oraz wymienić elementy tego zadania.
4,5Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji oraz szczegółowo omówić niektóre elementy tego zadania.
5,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie zadania optymalizacji oraz szczegółowo omówić elementy tego zadania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_2A_B02_W02Zna i rozumie ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie niektórych działów matematyki, obejmującą elementy: statystyki, stochastyki, probabilistyki, programowania matematycznego, metod matematycznych i metod numerycznych, niezbędną do: 1) formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu oceanotechniki, 2) modelowania i analizy złożonych zjawisk i procesów z zakresu oceanotechniki, 3) wnioskowania i projektowania probabilistycznego, 4) projektowania optymalnego obiektów oceanotechnicznych, 5) wykorzystania metod numerycznych w oceanotechnice
O_2A_W10zna i rozumie wybrane algorytmy, modele matematyczne oraz zaawansowane metody informatyczne wykorzystywane w obliczeniach inżynierskich, jak również ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę w zakresie projektowania maszyn, obiektów i układów stosowanych w oceanotechnice, zna komputerowe narzędzia do projektowania, modelowania i symulacji układów i systemów w oceanotechnice
Cel przedmiotuC-1Nabycie umiejętności rozpoznawania w praktyce i formułowania matematycznego zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Treści programoweT-A-3Zaliczenie ćwiczeń.
T-A-2Zastosowanie wybranych metod optymalizacji do rozwiązania sformułowanych zadań.
T-W-2Ogólne sformułowanie algorytmu rozwiązywania zadań optymalizacji. Klasyfikacja algorytmów optymalizacji (przeszukiwania, poszukiwania, adaptacyjne).
T-W-5Zaliczenie wykładów.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe.
M-1Wykład problemowy, wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z pisemnego zaliczenia wykładów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena ćwiczeń i prac zadanych do samodzielnego wykonania przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi podać ogólnego sformułowania algorytmu optymalizacji.
3,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji lecz nie potrafi poddać go dyskusji.
3,5Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji oraz poddać go powierzchownej dyskusji.
4,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji oraz poddać go dyskusji zawierającej jednak istotne braki.
4,5Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji oraz poddać go szczegółowej dyskusji zawierającej niewielkie braki.
5,0Student potrafi podać ogólne sformułowanie algorytmu optymalizacji oraz poddać go szczegółowej dyskusji.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_2A_B02_W03Zna i rozumie wybrane algorytmy optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie niektórych działów matematyki, obejmującą elementy: statystyki, stochastyki, probabilistyki, programowania matematycznego, metod matematycznych i metod numerycznych, niezbędną do: 1) formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu oceanotechniki, 2) modelowania i analizy złożonych zjawisk i procesów z zakresu oceanotechniki, 3) wnioskowania i projektowania probabilistycznego, 4) projektowania optymalnego obiektów oceanotechnicznych, 5) wykorzystania metod numerycznych w oceanotechnice
O_2A_W10zna i rozumie wybrane algorytmy, modele matematyczne oraz zaawansowane metody informatyczne wykorzystywane w obliczeniach inżynierskich, jak również ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę w zakresie projektowania maszyn, obiektów i układów stosowanych w oceanotechnice, zna komputerowe narzędzia do projektowania, modelowania i symulacji układów i systemów w oceanotechnice
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami optymalizacji i nabycie przez nich umiejętności doboru metod optymalizacji do określonych zagadnień optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Treści programoweT-A-3Zaliczenie ćwiczeń.
T-A-2Zastosowanie wybranych metod optymalizacji do rozwiązania sformułowanych zadań.
T-W-4Metody uwzględnienia ograniczeń w zadaniach optymalizacyjnych (metoda Lagrange’a, metody funkcji kary).
T-W-3Omówienie wybranych algorytmów przeszukiwania (systematycznego przeszukiwania, losowego przeszukiwania), poszukiwania (spadku względem współrzędnych, gradientowe) i adaptacyjnych (symulowanego wyżarzania, strategie ewolucyjne, algorytmy genetyczne).
T-W-5Zaliczenie wykładów.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe.
M-1Wykład problemowy, wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z pisemnego zaliczenia wykładów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena ćwiczeń i prac zadanych do samodzielnego wykonania przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wymienić i pobieżnie omówić przynajmniej trzech poznanych na zajęciach algorytmów optymalizacji.
3,0Student potrafi wymienić i pobieżnie omówić niektóre poznane na zajęciach algorytmy optymalizacji.
3,5Student potrafi wymienić i pobieżnie omówić większość poznanych na zajęciach algorytmów optymalizacji.
4,0Student potrafi wymienić i pobieżnie omówić wszystkie poznane na zajęciach algorytmy optymalizacji.
4,5Student potrafi wymienić i szczegółowo omówić większość poznanych na zajęciach algorytmó optymalizacji.
5,0Student potrafi wymienić i szczegółowo omówić wszystkie poznane na zajęciach algorytmy optymalizacji.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_2A_B02_U01Posiada umiejętność formułowania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_2A_U09potrafi wykorzystać poznane metody i modele matematyczne, uwzględniając ewentualne ich modyfikacje, do modelowania i projektowania elementów, układów, systemów, procesów, maszyn czy obiektów oceanotechnicznych przy pomocy odpowiednich narzędzi
O_2A_U11potrafi – przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych – wykorzystywać i integrować wiedzę pochodzącą z różnych źródeł, zarówno z zakresu oceanotechniki, jak i innych dziedzin nauki i techniki, uwzględniając aspekty pozatechniczne (np. prawne czy ekonomiczne)
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami optymalizacji i nabycie przez nich umiejętności doboru metod optymalizacji do określonych zagadnień optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Treści programoweT-A-3Zaliczenie ćwiczeń.
T-A-1Formułowanie przykładowych zadań optymalizacyjnych.
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań optymalizacji.
T-W-5Zaliczenie wykładów.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe.
M-1Wykład problemowy, wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z pisemnego zaliczenia wykładów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena ćwiczeń i prac zadanych do samodzielnego wykonania przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi sformułować zadania optymalizacji pozbawionego wielu istotnych błędów.
3,0Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji z wieloma uwagami krytycznymi.
3,5Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji z kilkoma istotnymi uwagami krytycznymi.
4,0Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji z wieloma drobnej wagi uwagami krytycznymi.
4,5Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji z kilkoma drobnej wagi uwagami krytycznymi.
5,0Student potrafi sformułować zadanie optymalizacji bez istotnych uwag krytycznych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_2A_B02_U02Potrafi zastosować poznane algorytmy optymalizacji do rozwiązywania prostych zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_2A_U15potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania odpowiednich metod, narzędzi i programów komputerowych służących do rozwiązania zadanego problemu inżynierskiego związanego z zagadnieniami oceanotechniki dostrzegając ich ograniczenia
O_2A_U09potrafi wykorzystać poznane metody i modele matematyczne, uwzględniając ewentualne ich modyfikacje, do modelowania i projektowania elementów, układów, systemów, procesów, maszyn czy obiektów oceanotechnicznych przy pomocy odpowiednich narzędzi
O_2A_U10potrafi – przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych – dokonać oceny i zastosować odpowiednie metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne z zastosowaniem podejścia systemowego, jak również formułować i testować hipotezy związane m.in. z modelowaniem i projektowaniem elementów, układów, systemów, procesów, maszyn czy obiektów oceanotechnicznych
O_2A_U11potrafi – przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych – wykorzystywać i integrować wiedzę pochodzącą z różnych źródeł, zarówno z zakresu oceanotechniki, jak i innych dziedzin nauki i techniki, uwzględniając aspekty pozatechniczne (np. prawne czy ekonomiczne)
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami optymalizacji i nabycie przez nich umiejętności doboru metod optymalizacji do określonych zagadnień optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Treści programoweT-A-3Zaliczenie ćwiczeń.
T-A-2Zastosowanie wybranych metod optymalizacji do rozwiązania sformułowanych zadań.
T-W-4Metody uwzględnienia ograniczeń w zadaniach optymalizacyjnych (metoda Lagrange’a, metody funkcji kary).
T-W-3Omówienie wybranych algorytmów przeszukiwania (systematycznego przeszukiwania, losowego przeszukiwania), poszukiwania (spadku względem współrzędnych, gradientowe) i adaptacyjnych (symulowanego wyżarzania, strategie ewolucyjne, algorytmy genetyczne).
T-W-5Zaliczenie wykładów.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe.
M-1Wykład problemowy, wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z pisemnego zaliczenia wykładów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena ćwiczeń i prac zadanych do samodzielnego wykonania przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi dobrać algorytmu optymalizacji odpowiedniego do sformułowanego zadania lub dobiera jednak stosuje go z wiloma istotnymi błędami.
3,0Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania jednak stosuje go w praktyce z istotnymi błędami.
3,5Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania i stosuje go w praktyce z wieloma drobnymi błędami.
4,0Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania i stosuje go w praktyce z niewieloma drobnymi błędami.
4,5Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania i stosuje go w praktyce z niewieloma błędami.
5,0Student potrafi dobrać algorytm optymalizacji odpowiedni do sformułowanego zadania oraz potrafi zastosować go w praktyce.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_2A_B02_U03Potrafi poddać krytycznej ocenie uzyskane rezultaty optymalizacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_2A_U15potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania odpowiednich metod, narzędzi i programów komputerowych służących do rozwiązania zadanego problemu inżynierskiego związanego z zagadnieniami oceanotechniki dostrzegając ich ograniczenia
O_2A_U10potrafi – przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych – dokonać oceny i zastosować odpowiednie metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne z zastosowaniem podejścia systemowego, jak również formułować i testować hipotezy związane m.in. z modelowaniem i projektowaniem elementów, układów, systemów, procesów, maszyn czy obiektów oceanotechnicznych
O_2A_U11potrafi – przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych – wykorzystywać i integrować wiedzę pochodzącą z różnych źródeł, zarówno z zakresu oceanotechniki, jak i innych dziedzin nauki i techniki, uwzględniając aspekty pozatechniczne (np. prawne czy ekonomiczne)
O_2A_U14potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć nauki i techniki do rozwiązania zadanego problemu inżynierskiego związanego z zagadnieniami oceanotechniki z uwzględnieniem podejścia systemowego
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami optymalizacji i nabycie przez nich umiejętności doboru metod optymalizacji do określonych zagadnień optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Treści programoweT-A-3Zaliczenie ćwiczeń.
T-A-2Zastosowanie wybranych metod optymalizacji do rozwiązania sformułowanych zadań.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena ćwiczeń i prac zadanych do samodzielnego wykonania przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi przedyskutować krytycznie uzyskanych rezultatów bez wielu istotnych krytycznych uwag prowadzącego zajęcia.
3,0Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty jednak z wieloma istotnymi uwagami krytycznymi.
3,5Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty z niewielką liczbą mało znaczących uwag krytycznych oraz niewielką liczbą istotnych uwag krytycznych.
4,0Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty jednak z dużą liczbą mało znaczących uwag krytycznych.
4,5Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty z małą liczbą mało znaczących uwag krytycznych.
5,0Student potrafi przedyskutować krytycznie uzyskane rezultaty bez znaczących uwag krytycznych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_2A_B02_K01Posiada świadomość znaczenia formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_2A_K01ma świadomość konieczności uzupełniania wiedzy przez całe życie, jak również potrafi dobrać właściwe metody uczenia się dla siebie i innych osób
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami optymalizacji i nabycie przez nich umiejętności doboru metod optymalizacji do określonych zagadnień optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Treści programoweT-W-2Ogólne sformułowanie algorytmu rozwiązywania zadań optymalizacji. Klasyfikacja algorytmów optymalizacji (przeszukiwania, poszukiwania, adaptacyjne).
T-W-1Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań optymalizacji.
T-W-5Zaliczenie wykładów.
Metody nauczaniaM-1Wykład problemowy, wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z pisemnego zaliczenia wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wypowiedzieć nawet powierzchownych sądów o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
3,0Student potrafi wypowiedzieć powierzchowne sądy o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
3,5Student potrafi wypowiedzieć się obszernie jednak pobieżnie o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
4,0Student potrafi wypowiedzieć się obszernie jednak z nieznaczną wnikliwością o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
4,5Student potrafi wypowiedzieć się obszernie i wnikliwie o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
5,0Student potrafi wypowiedzieć się obszernie i bardzo wnikliwie o znaczeniu formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięO_2A_B02_K02Wykazuje się samodzielnością w formułowaniu i rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówO_2A_K01ma świadomość konieczności uzupełniania wiedzy przez całe życie, jak również potrafi dobrać właściwe metody uczenia się dla siebie i innych osób
O_2A_K02ma świadomość wpływu działalności inżynierskiej na otoczenie i środowisko oraz rozumie związaną z tym odpowiedzialność za podejmowane decyzje, w szczególności w odniesieniu do bezpieczeństwa własnego i innych osób oraz ochrony środowiska
O_2A_K03potrafi współpracować i realizować zadania w grupie oraz ma świadomość konieczności odpowiedniego podziału obowiązków
Cel przedmiotuC-1Nabycie umiejętności rozpoznawania w praktyce i formułowania matematycznego zadań optymalizacyjnych w oceanotechnice.
Treści programoweT-A-3Zaliczenie ćwiczeń.
T-A-1Formułowanie przykładowych zadań optymalizacyjnych.
T-A-2Zastosowanie wybranych metod optymalizacji do rozwiązania sformułowanych zadań.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia przedmiotowe.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności studenta na zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena ćwiczeń i prac zadanych do samodzielnego wykonania przez studenta.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi samodzielnie sformułować problemu optymalizacyjnego i rozwiązać go bez wielu istotnych uwag krytycznych.
3,0Student nie potrafi samodzielnie sformułować problemu optymalizacyjnego i rozwiązać go bez istotnych uwag krytycznych.
3,5Student potrafi samodzielnie sformułować problem optymalizacyjny i rozwiązać go jednak dużą liczbą mało istotnych uwag krytycznych oraz jedną lub dwoma istotnymi uwagami krytycznymi.
4,0Student potrafi samodzielnie sformułować problem optymalizacyjny i rozwiązać go z małą liczbą mało istotnych uwag krytycznych oraz jedną lub dwoma istotnymi uwagami krytycznymi.
4,5Student potrafi samodzielnie sformułować problem optymalizacyjny i rozwiązać go z małą liczbą mało istotnych uwag krytycznych.
5,0Student potrafi samodzielnie sformułować problem optymalizacyjny i rozwiązać go bez istotnych uwag krytycznych.