Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)
Sylabus przedmiotu Inżynierskie metody optymalizacji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Inżynierskie metody optymalizacji | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Automatyki i Robotyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 14 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy matematyki |
| W-2 | Podstawy automatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zaznajomienie studentów z klasycznymi metodami i rezultatami z zakresu teorii i praktyki optymalizacji. |
| C-2 | Nabycie umiejętności wykorzystywania wbudowanych procedur standardowych do rozwiązywania praktycznych zagadnień identyfikacji i optymalizacji układów sterowania. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie do ćwiczeń | 2 |
| T-L-2 | Sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji | 2 |
| T-L-3 | Rozwiązywanie tekstowych zadań optymalizacji z programowania liniowego metodą graficzną i w środowisku Matlab | 3 |
| T-L-4 | Analiza działania działania deterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody pełzającego simpleksu Neldera Meada | 2 |
| T-L-5 | Analiza działania działania niedeterministycznych bezgradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie algorytmu rojowego | 2 |
| T-L-6 | Analiza działania działania deterministycznych gradientowych algorytmów optymalizacji na przykładzie metody Newtona i metod quasi-Newtonowskich | 2 |
| T-L-7 | Zaliczenie serii ćwiczeń | 2 |
| T-L-8 | Identyfikacja parametrów modelu nieliniowego wahadła odwróconego za pomocą algorytmu rojowego | 2 |
| T-L-9 | Identyfikacja parametrów modelu silnika prądu stałego | 2 |
| T-L-10 | Strojenie regulatora P,PI,PD,PID metodami optymalizacji numerycznej w oparciu o całkowy wskaźnik jakości | 2 |
| T-L-11 | Dobór optymalnego regulatora P, PD, PI, PID w sterowaniu ze sprzężeniem zwrotnym dla układu dynamicznego na bazie czasu ustalania odpowiedzi skokowej układu | 2 |
| T-L-12 | Strojenie regulatora z warunków twardych ograniczeń odpowiedzi skokowej | 2 |
| T-L-13 | Strojenie regulatora z warunków mieszanych ograniczenia odpowiedzi skokowej miękkie i twarde, funkcja celu ISE | 3 |
| T-L-14 | Zaliczenie serii ćwiczeń | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wiadomości podstawowe, sformułowanie zagadnienia optymalizacji, zmienne projektowe, funkcja celu i jej własności | 2 |
| T-W-2 | Deterministyczne metody bezgradientowe | 2 |
| T-W-3 | Niedeterministyczne metody optymalizacji | 2 |
| T-W-4 | Metody gradientowe | 2 |
| T-W-5 | Metody optymalizacji z ograniczeniami | 3 |
| T-W-6 | Praktyczne wykorzystanie poznanych metod do rozwiązywania praktycznych zagadnień w automatyce. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw regulatora dla danego obiektu. Zastosowanie metod optymalizacji do wyznaczania nastaw sprzężenia zwrotnego od stanu. Zaliczenie formy zajęć. | 4 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Opracowanie wyników z laboratorium | 10 |
| A-L-3 | Przygotowanie się do zaliczeń | 8 |
| A-L-4 | Konsultacje | 2 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Uzupełnianie wiedzy z literatury | 5 |
| A-W-3 | Przygotowanie się do zaliczenia | 5 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny |
| M-2 | wykład problemowy |
| M-3 | ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocena wystawiana na podstawie składanych sprawozdań |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie cyklu ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-3 | Ocena podsumowująca: ocena wystawiana na zakończenie wykładów |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_O06-1_W01 Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji. | AR_1A_W05 | — | — | C-1, C-2 | T-W-6, T-W-2, T-W-1, T-W-4, T-W-5, T-W-3 | M-1, M-2, M-3 | S-3, S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_1A_C30.1_U01 Student umie wykorzystać metody optymalizacji do syntezy układu sterowania. | AR_1A_U04, AR_1A_U08 | — | — | C-2 | T-L-14, T-L-13, T-L-12, T-L-8, T-L-9, T-L-11, T-L-10 | M-3 | S-1, S-2 |
| AR_1A_O06-1_U01 Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki. | AR_1A_U04, AR_1A_U08 | — | — | C-1, C-2 | T-L-7, T-L-14, T-L-5, T-L-2, T-L-6, T-L-13, T-L-12, T-L-4, T-L-3, T-L-8, T-L-9, T-L-11, T-L-1, T-L-10 | M-1, M-2, M-3 | S-3, S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_O06-1_W01 Student zna kilka podstawowych narzędzi optymalizacji. | 2,0 | Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2). |
| 3,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25). | |
| 3,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75). | |
| 4,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25). | |
| 4,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75). | |
| 5,0 | Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_1A_C30.1_U01 Student umie wykorzystać metody optymalizacji do syntezy układu sterowania. | 2,0 | Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2). |
| 3,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25). | |
| 3,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75). | |
| 4,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25). | |
| 4,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75). | |
| 5,0 | Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75. | |
| AR_1A_O06-1_U01 Student potrafi wykorzystać kilka podstawowych narzędzi optymalizacji, oraz umie prezentować wyniki. | 2,0 | Jakakolwiek forma oceny jest niezaliczona (tj. ocena 2). |
| 3,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach (2,3.25). | |
| 3,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.25,3.75). | |
| 4,0 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <3.75,4.25). | |
| 4,5 | Średnia ważona z form ocen zawiera się w przedziałach <4.25,4.75). | |
| 5,0 | Średnia ważona z form ocen wynosi co najmniej 4.75. |
Literatura podstawowa
- A. Stachurski, A. P. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2001
- J. Seidler, A. Badach, W. Molisz, Metody rozwiązywania zadań optymalizacji, WNT, Warszawa, 1980
- W. Findeisen, J. Szymanowski, A. Wierzbicki, Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, 1980
- Kalinowski K., Metody optymalizacji, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 2000
- Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowan, PWN, Warszawa, 2009