Spis treści WSTĘP... 9

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Spis treści 377 379 WSTĘP... 9"

Transkrypt

1 Spis treści Spis treści WSTĘP... 9 ZADANIE OPTYMALIZACJI... 9 PRZYKŁAD Założenia Model matematyczny zadania PRZYKŁAD PRZYKŁAD OPTYMALIZACJA A POLIOPTYMALIZACJA POLIOPTYMALIZACJA JAKO PLATFORMA PORZĄDKU KORZYŚCI Z ZASTOSOWANIA POLIOPTYMALIZACJI TYPOWE ZASTOSOWANIA WNIOSKI ZAKRES PRACY ZAWARTOŚĆ PRACY OGÓLNE UWAGI O STRATEGII OPTYMALIZACJI I POLIOPTYMALIZACJI ROZDZIAŁ OPTYMALIZACJA W PROJEKTOWANIU OBIEKTÓW INŻYNIERSKICH WSTĘP Optymalizacja i decyzja OBIEKT OPTYMALIZACJI OPTYMALIZACJA I POLIOPTYMALIZACJA W PROJEKTOWANIU POLIOPTYMALIZACJA JAKO METODA ROZWIĄZYWANIA ZADAŃ ODWROTNYCH Zadanie wprost a zadanie odwrotne Typowe przypadki zadania odwrotnego Struktura procesu rozwiązywania zadania odwrotnego Zadanie projektowo-konstrukcyjne jako zadanie odwrotne: ujęcie formalne Poszukiwanie uproszczeń MECHATRONIKA PRZYKŁADOWY OBSZAR POLIOPTYMALIZACJI Charakterystyka mechatroniki Rola optymalizacji w projektowaniu obiektów mechatroniki Kryteria optymalizacji w projektowaniu obiektów mechatroniki... 38

2 4380 Spis treści ROZDZIAŁ SYSTEM WARTOŚCI WSTĘP ETAPOWOŚĆ PROCESU PROJEKTOWANIA I PRZEKSZTAŁCANIE KRYTERIÓW Dynamiczne przekształcanie kryterium optymalizacji Podział zadań PIERWOTNE KRYTERIUM OPTYMALIZACJI Φ P NADRZĘDNE KRYTERIUM OPTYMALIZACJI ZADANIOWE KRYTERIUM OPTYMALIZACJI Kryteria oceny Ustalanie kryteriów oceny Ustalanie wstępnej listy kryteriów Sprawdzanie kryteriów Redukcja listy kryteriów PODSUMOWANIE ROZDZIAŁ FORMUŁOWANIE ZADANIA OPTYMALIZACJI WSTĘP Matematyczny model zadania optymalizacji OPIS ZBIORU WARIANTÓW Zbiór wariantów Zmienne decyzyjne Zakres optymalizacji KRYTERIA (SYSTEM WARTOŚCI) Kryteria oceny Inne uwagi co do kryteriów WYMAGANIA (OGRANICZENIA) Ograniczenia przedziałowe ( kostkowe ) Wymagania funkcjonalne Wymagania niezawodnościowe Wymagania dynamiczne Wymagania wytrzymałościowe Wymagania ergonomiczne i estetyczne Wymagania kulturowe Wymagania ekonomiczne Wymagania technologiczne Wymagania ekologiczne... 62

3 Spis treści Wymagania wynikające z zakresu ważności modelu matematycznego Wymagania prawne Normy i przepisy Inne wymagania MATEMATYCZNY MODEL ZADANIA OPTYMALIZACJI PODSUMOWANIE Zbiór wariantów A Kryteria oceny K System wartości RODZAJE ZADAŃ OPTYMALIZACJI Optymalizacja konstrukcji i optymalizacja procesów Optymalizacja statyczna i dynamiczna Optymalizacja jedno- i wielokryterialna Optymalizacja bez ograniczeń i z ograniczeniami Optymalizacja na zbiorze nieprzeliczalnym i na zbiorze dyskretnym Optymalizacja miękka Optymalizacja rozmyta Klasyfikacja zadań optymalizacji PODSUMOWANIE: FORMUŁOWANIE ZADANIA OPTYMALIZACJI ROZDZIAŁ OPTYMALIZACJA STATYCZNA ZE SKALARNĄ FUNKCJĄ CELU DEFINICJA SKALARNEJ FUNKCJI CELU ANALIZA OGRANICZEŃ Prezentacja graficzna ograniczeń PROCEDURA ROZWIĄZYWANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI ROZDZIAŁ POLIOPTYMALIZACJA INTUICYJNE SFORMUŁOWANIE PROBLEMU TEORETYCZNE PODSTAWY POLIOPTYMALIZACJI REPREZENTACJA GRAFICZNA ZBIORU ROZWIĄZAŃ POLIOPTYMALNYCH PROCEDURA FORMUŁOWANIA ZADANIA POLIOPTYMALIZACJI METODY ROZWIĄZYWANIA ZADANIA POLIOPTYMALIZACJI Poszukiwanie zbioru P na podstawie definicji Poszukiwanie zbioru P przez analizę ograniczeń Analityczne poszukiwanie zbioru P Komputerowe metody polioptymalizacji KORZYŚCI PŁYNĄCE Z UJĘCIA POLIOPTYMALNEGO

4 6382 Spis treści 5.7. WYBÓR ROZWIĄZANIA ALGORYTMICZNY WYBÓR ROZWIĄZANIA Punkty charakterystyczne w przestrzeni kryterialnej Punkty będące wewnętrznymi właściwościami podzbioru Punkty definiowane w przestrzeni kryterialnej Metody funkcji dystansowej rozwiązania kompromisowe ROZDZIAŁ POLIOPTYMALIZACJA PROCESÓW WSTĘP TERMINOLOGIA MODEL MATEMATYCZNY OPTYMALIZACJI DYNAMICZNEJ METODY ROZWIĄZYWANIA UPROSZCZENIA: OPTYMALIZACJA STATYCZNA SFORMUŁOWANIE ZADANIA POLIOPTYMALIZACJI Sformułowanie zadania polioptymalizacji dynamicznej Sformułowanie zadania polioptymalizacji statycznej OPTYMALIZACJA DYNAMICZNA ZASADA MAKSIMUM PONTRIAGINA POLIOPTYMALIZACJA STATYCZNA PROCESU ZASADA OPTYMALNOŚCI BELLMANA (W WERSJI DYSKRETNEJ) PROCEDURA FORMUŁOWANIA I ROZWIĄZYWANIA ZADANIA POLIOPTYMALIZACJI DYNAMICZNEJ INNE PROBLEMY: DYSKRETYZACJA I WYGŁADZANIE POSZUKIWANYCH FUNKCJI WNIOSKI DOTYCZĄCE OPTYMALIZACJI PROCESÓW ROZDZIAŁ OPTYMALIZACJA PRZEZ ZMIANĘ OGRANICZEŃ ( OPTYMALIZACJA MIĘKKA ) ROLA OGRANICZEŃ GRAFICZNA ILUSTRACJA OGRANICZEŃ PRZEKSZTAŁCANIE PRZESTRZENI KRYTERIÓW I PRZESTRZENI CELÓW ROZWAŻANIA METODOLOGICZNE Przypadek dwóch kryteriów Przypadek z większą liczbą kryteriów OPTYMALIZACJA MIĘKKA INTUICYJNE DIALOGOWE POSZUKIWANIE DECYZJI SATYSFAKCJONUJĄCEJ Wstęp Koncepcja metody Algorytm: realizacja metody PODSUMOWANIE

5 Spis treści ROZDZIAŁ METODY POSZUKIWANIA MINIMUM FUNKCJI WSTĘP Metody Dobór metody METODY OPTYMALIZACJI WIELOKRYTERIALNEJ Metoda leksykograficzna Metody polioptymalizacji METODY GRADIENTOWE Podstawy teoretyczne Sprawdzenie lokalności otrzymanego rozwiązania Funkcja fmincon ALGORYTMY EWOLUCYJNE Wprowadzenie Możliwość uwzględniania ograniczeń w algorytmach ewolucyjnych Wybrane wyniki optymalizacji testujących Zalety i niedogodności stosowania algorytmów ewolucyjnych Uwagi końcowe KLASYCZNE ALGORYTMY GENETYCZNE ALGORYTM ROJU (PSO) Podstawy teoretyczne Algorytm stada Algorytm roju cząstek Implementacja w Matlabie Metodyka Testowanie algorytmu PSO SIEĆ NEURONOWA HOPFIELDA DEKOMPOZYCJA ZADANIA OPTYMALIZACJI NARZĘDZIA OPTYMALIZACYJNE W MATLABIE Przegląd Funkcje fgoalattain i fminimax Optymalizacja w Simulinku ROZDZIAŁ PRZYKŁADY WSTĘP PRZYKŁAD 9.1. BELKA RUROWA F

6 8384 Spis treści PRZYKŁAD 9.2. SZYBKOBIEŻNY SIŁOWNIK PNEUMATYCZNY PRZYKŁAD 9.3. OPTYMALIZACJA BELKI WSPORNIKOWEJ ZAŁĄCZNIK SPRAWOZDANIE Z OPTYMALIZACJI Część tytułowa Opis optymalizowanego obiektu Zakres optymalizacji Tablica wielkości Kryteria Ograniczenia Wybór języka programowania i model komputerowy Opis eksperymentów optymalizacyjnych Syntetyczne wyniki optymalizacji Podsumowanie BIBLIOGRAFIA SKOROWIDZ.. 373

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa Jacek Skorupski pok. 251 tel. 234-7339 jsk@wt.pw.edu.pl http://skorupski.waw.pl/mmt prezentacje ogłoszenia konsultacje: poniedziałek 16 15-18, sobota zjazdowa 9 40-10 25 Udział w zajęciach Kontrola wyników

Bardziej szczegółowo

Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści

Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa do wydania drugiego Przedmowa IX X 1. Wstęp 1 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Zapoznanie studentów z inteligentnymi

Bardziej szczegółowo

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI. Kod przedmiotu: Ecs 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny. Kierunek: Mechatronika 5. Specjalność: Techniki Komputerowe

Bardziej szczegółowo

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74 3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15

Bardziej szczegółowo

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

Egzamin / zaliczenie na ocenę* Zał. nr do ZW 33/01 WYDZIAŁ / STUDIUM KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Optymalizacja systemów Nazwa w języku angielskim System optimization Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Inżynieria Systemów

Bardziej szczegółowo

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji Badania operacyjne i teoria optymalizacji Instytut Informatyki Poznań, 2011/2012 1 2 3 Teoria optymalizacji Teoria optymalizacji a badania operacyjne Teoria optymalizacji zajmuje się badaniem metod optymalizacji

Bardziej szczegółowo

Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych

Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych prof. dr hab. Tadeusz Trzaskalik dr hab. Maciej Nowak, prof. UE Wybór portfela projektów z wykorzystaniem wielokryterialnego programowania dynamicznego Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych 19-06-2017

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa. Marzec Podstawy teorii optymalizacji Oceanotechnika, II stop., sem.

Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa. Marzec Podstawy teorii optymalizacji Oceanotechnika, II stop., sem. Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. II stop., sem. I, Kierunek Oceanotechnika, Spec. Okrętowe Podstawy teorii optymalizacji Wykład 1 M. H. Ghaemi Marzec 2016 Podstawy teorii

Bardziej szczegółowo

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie)

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie) Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie) Temat: Analiza właściwości pilotażowych samolotu Specjalność: Pilotaż lub Awionika 1. Analiza stosowanych kryteriów

Bardziej szczegółowo

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH 1. Przedmiot nie wymaga przedmiotów poprzedzających 2. Treść przedmiotu Proces i cykl decyzyjny. Rola modelowania matematycznego w procesach decyzyjnych.

Bardziej szczegółowo

Spis treści 5. Spis treści. Część pierwsza Podstawy projektowania systemów organizacyjnych przedsiębiorstwa

Spis treści 5. Spis treści. Część pierwsza Podstawy projektowania systemów organizacyjnych przedsiębiorstwa Spis treści 5 Spis treści Wstęp (Adam Stabryła)... 11 Część pierwsza Podstawy projektowania systemów organizacyjnych przedsiębiorstwa Rozdział 1. Interpretacja i zakres metodologii projektowania (Janusz

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 13. PROBLEMY OPTYMALIZACYJNE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska PROBLEMY OPTYMALIZACYJNE Optymalizacja poszukiwanie

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ

ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ Zalety: nie wprowadzają żadnych ograniczeń na sformułowanie problemu optymalizacyjnego. Funkcja celu może być wielowartościowa i nieciągła, obszar

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych e-mail: tpisula@prz.edu.pl 1 Literatura podstawowa wykorzystywana podczas zajęć wykładowych: 1. Gajda J.,

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych e-mail: tpisula@prz.edu.pl 1 Literatura podstawowa wykorzystywana podczas zajęć wykładowych: 1. Gajda J.,

Bardziej szczegółowo

EKSPLOATACJA SYSTEMÓW TECHNICZNYCH

EKSPLOATACJA SYSTEMÓW TECHNICZNYCH Jan Kaźmierczak EKSPLOATACJA SYSTEMÓW TECHNICZNYCH dla studentów kierunków: ZARZĄDZANIE Gliwice, 1999 SPIS TREŚCI 1. WPROWADZENIE... 7 2. PRZEGLĄD PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW EKSPLOATACJI SYSTEMÓW TECHNICZNYCH...

Bardziej szczegółowo

RÓWNOCZESNA OPTYMALIZACJA LUB POLIOPTYMALIZACJA MASZYNY I PROCESU

RÓWNOCZESNA OPTYMALIZACJA LUB POLIOPTYMALIZACJA MASZYNY I PROCESU 2-2010 PROBLEMY EKSPLOATACJI 17 Wojciech TARNOWSKI Politechnika Koszalińska, Koszalin RÓWNOCZESNA OPTYMALIZACJA LUB POLIOPTYMALIZACJA MASZYNY I PROCESU Słowa kluczowe Optymalizacja statyczna, optymalizacja

Bardziej szczegółowo

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

Opis przedmiotu: Badania operacyjne Opis : Badania operacyjne Kod Nazwa Wersja TR.SIK306 Badania operacyjne 2013/14 A. Usytuowanie w systemie studiów Poziom Kształcenia Stopień Rodzaj Kierunek studiów Profil studiów Specjalność Jednostka

Bardziej szczegółowo

Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia 1 2 3. Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W)

Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia 1 2 3. Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W) EFEKTY KSZTAŁCENIA NA KIERUNKU "MECHATRONIKA" nazwa kierunku studiów: Mechatronika poziom kształcenia: studia pierwszego stopnia profil kształcenia: ogólnoakademicki symbol kierunkowych efektów kształcenia

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa 11

Spis treści. Przedmowa 11 Podstawy konstrukcji maszyn. T. 1 / autorzy: Marek Dietrich, Stanisław Kocańda, Bohdan Korytkowski, Włodzimierz Ozimowski, Jacek Stupnicki, Tadeusz Szopa ; pod redakcją Marka Dietricha. wyd. 3, 2 dodr.

Bardziej szczegółowo

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania. Studia: II stopnia (magisterskie)

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania. Studia: II stopnia (magisterskie) Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie) Temat: Układ sterowania płaszczyzną sterową o podwyższonej niezawodności 1. Analiza literatury. 2. Uruchomienie

Bardziej szczegółowo

Spis treści Przedmowa

Spis treści Przedmowa Spis treści Przedmowa 1. Wprowadzenie do problematyki konstruowania - Marek Dietrich (p. 1.1, 1.2), Włodzimierz Ozimowski (p. 1.3 -i-1.7), Jacek Stupnicki (p. l.8) 1.1. Proces konstruowania 1.2. Kryteria

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Metoda programowania dynamicznego........... 5

Bardziej szczegółowo

Modele bezpieczeństwa logicznego i ich implementacje w systemach informatycznych / Aneta Poniszewska-Marańda. Warszawa, 2013.

Modele bezpieczeństwa logicznego i ich implementacje w systemach informatycznych / Aneta Poniszewska-Marańda. Warszawa, 2013. Modele bezpieczeństwa logicznego i ich implementacje w systemach informatycznych / Aneta Poniszewska-Marańda. Warszawa, 2013 Spis treści I. Bezpieczeństwo systemów informatycznych Rozdział 1. Wstęp 3 1.1.

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI Wstęp ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI Problem podejmowania decyzji jest jednym z zagadnień sterowania nadrzędnego. Proces podejmowania decyzji

Bardziej szczegółowo

Opis efektów kształcenia dla studiów podyplomowych

Opis efektów kształcenia dla studiów podyplomowych Opis efektów kształcenia dla studiów podyplomowych Nazwa studiów podyplomowych Nazwa obszaru kształcenia, w zakresie którego są prowadzone studia podyplomowe Nazwa kierunku studiów, z którym jest związany

Bardziej szczegółowo

Projektowanie Wirtualne bloki tematyczne PW I

Projektowanie Wirtualne bloki tematyczne PW I Podstawowe zagadnienia egzaminacyjne Projektowanie Wirtualne - część teoretyczna Projektowanie Wirtualne bloki tematyczne PW I 1. Projektowanie wirtualne specyfika procesu projektowania wirtualnego, podstawowe

Bardziej szczegółowo

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. Informacje ogólne 1 Nazwa modułu kształcenia Sztuczna inteligencja 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki, Zakład Informatyki Stosowanej 3 Kod modułu (wypełnia

Bardziej szczegółowo

Z-ZIP2-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization

Z-ZIP2-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 0/03 Z-ZIP-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization A. USYTUOWANIE

Bardziej szczegółowo

Dodatkowo planowane jest przeprowadzenie oceny algorytmów w praktycznym wykorzystaniu przez kilku niezależnych użytkowników ukończonej aplikacji.

Dodatkowo planowane jest przeprowadzenie oceny algorytmów w praktycznym wykorzystaniu przez kilku niezależnych użytkowników ukończonej aplikacji. Spis Treści 1. Wprowadzenie... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Cel pracy... 2 1.3 Zakres pracy... 2 1.4 Użyte technologie... 2 1.4.1 Unity 3D... 3 2. Sztuczna inteligencja w grach komputerowych... 4 2.1 Zadanie sztucznej

Bardziej szczegółowo

Co to jest jest oprogramowanie? 8. Co to jest inżynieria oprogramowania? 9. Jaka jest różnica pomiędzy inżynierią oprogramowania a informatyką?

Co to jest jest oprogramowanie? 8. Co to jest inżynieria oprogramowania? 9. Jaka jest różnica pomiędzy inżynierią oprogramowania a informatyką? ROZDZIAŁ1 Podstawy inżynierii oprogramowania: - Cele 2 - Zawartość 3 - Inżynieria oprogramowania 4 - Koszty oprogramowania 5 - FAQ o inżynierii oprogramowania: Co to jest jest oprogramowanie? 8 Co to jest

Bardziej szczegółowo

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. doc. dr Beata Pułska-Turyna Zakład Badań Operacyjnych Zarządzanie B506 mail: turynab@wz.uw.edu.pl mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. Tel.: (22)55 34 144 Mail: student@pgadecki.pl

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja procesów technologicznych przy zastosowaniu programowania liniowego

Optymalizacja procesów technologicznych przy zastosowaniu programowania liniowego Optymalizacja procesów technologicznych przy zastosowaniu programowania liniowego Wstęp Spośród różnych analitycznych metod stosowanych do rozwiązywania problemów optymalizacji procesów technologicznych

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Wstęp 13. Część I. UKŁADY REDUKCJI DRGAŃ Wykaz oznaczeń 18. Literatura Wprowadzenie do części I 22

Spis treści. Wstęp 13. Część I. UKŁADY REDUKCJI DRGAŃ Wykaz oznaczeń 18. Literatura Wprowadzenie do części I 22 Spis treści Wstęp 13 Literatura - 15 Część I. UKŁADY REDUKCJI DRGAŃ - 17 Wykaz oznaczeń 18 1. Wprowadzenie do części I 22 2. Teoretyczne podstawy opisu i analizy układów wibroizolacji maszyn 30 2.1. Rodzaje

Bardziej szczegółowo

Programowanie gier. wykład 0. Joanna Kołodziejczyk. 30 września Joanna Kołodziejczyk Programowanie gier 30 września / 13

Programowanie gier. wykład 0. Joanna Kołodziejczyk. 30 września Joanna Kołodziejczyk Programowanie gier 30 września / 13 Programowanie gier wykład 0 Joanna Kołodziejczyk 30 września 2016 Joanna Kołodziejczyk Programowanie gier 30 września 2016 1 / 13 Program przedmiotu Formy zajęć: 1 Wykład studia stacjonarne (15h) 2 Laboratorium

Bardziej szczegółowo

Metody optymalizacji Optimization methods Forma studiów: stacjonarne Poziom studiów II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 1W, 1Ć

Metody optymalizacji Optimization methods Forma studiów: stacjonarne Poziom studiów II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 1W, 1Ć Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści dodatkowych Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia Metody Optimization methods Forma studiów: stacjonarne Poziom studiów

Bardziej szczegółowo

SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 11

SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 11 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 11 Rozdział 1 EWOLUCJA TEORII ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA ŚRODOWISKIEM... 15 1.1. Zasady naukowej organizacji szkoła klasycznej teorii organizacji... 15 1.1.1. Szkoła naukowej organizacji

Bardziej szczegółowo

Spis treści. WSTĘP 13 Bibliografia 16

Spis treści. WSTĘP 13 Bibliografia 16 Przegląd uwarunkowań i metod oceny efektywności wykorzystania odnawialnych źródeł energii w budownictwie : praca zbiorowa / pod red. Joachima Kozioła. Gliwice, 2012 Spis treści WSTĘP 13 Bibliografia 16

Bardziej szczegółowo

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Wykład 2 Optymalizacja

Bardziej szczegółowo

5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i

5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i Spis treści Przedmowa do wydania polskiego - Tadeusz Tyszka Słowo wstępne - Lawrence D. Phillips Przedmowa 1. : rola i zastosowanie analizy decyzyjnej Decyzje złożone Rola analizy decyzyjnej Zastosowanie

Bardziej szczegółowo

Do uzyskania kwalifikacji pierwszego stopnia (studia inżynierskie) na kierunku BIOTECHNOLOGIA wymagane są wszystkie poniższe efekty kształcenia

Do uzyskania kwalifikacji pierwszego stopnia (studia inżynierskie) na kierunku BIOTECHNOLOGIA wymagane są wszystkie poniższe efekty kształcenia Kierunek studiów: BIOTECHNOLOGIA Forma studiów: stacjonarne Rodzaj studiów: studia pierwszego stopnia - inżynierskie Czas trwania studiów: 3,5 roku (7 semestrów, 1 semestr - 15 tygodni) Liczba uzyskanych

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08

Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08 Spis treści Wstęp.............................................................. 7 Część I Podstawy analizy i modelowania systemów 1. Charakterystyka systemów informacyjnych....................... 13 1.1.

Bardziej szczegółowo

Matlab - zastosowania Matlab - applications. Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Matlab - zastosowania Matlab - applications. Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Matlab - zastosowania Matlab - applications A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE

Bardziej szczegółowo

Komputerowe systemy wspomagania decyzji Computerized systems for the decision making aiding. Poziom przedmiotu: II stopnia

Komputerowe systemy wspomagania decyzji Computerized systems for the decision making aiding. Poziom przedmiotu: II stopnia Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści dodatkowych Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU Komputerowe systemy wspomagania decyzji

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. Dyscyplina:

KARTA PRZEDMIOTU. Dyscyplina: KARTA PRZEDMIOTU Jednostka: WIPiE Dyscyplina: Poziom studiów: 3 Semestr: 3 lub 4 Forma studiów: stacjonarne Język wykładowy: Nazwa przedmiotu: Metody sztucznej inteligencji Symbol przedmiotu: MSI Liczba

Bardziej szczegółowo

Nazwa wariantu modułu (opcjonalnie): Laboratorium programowania w języku C++

Nazwa wariantu modułu (opcjonalnie): Laboratorium programowania w języku C++ Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Chemia, poziom pierwszy Sylabus modułu: Laboratorium programowania (0310-CH-S1-019) Nazwa wariantu modułu (opcjonalnie): Laboratorium programowania

Bardziej szczegółowo

MODELE I MODELOWANIE

MODELE I MODELOWANIE MODELE I MODELOWANIE Model układ materialny (np. makieta) lub układ abstrakcyjny (np..rysunki, opisy słowne, równania matematyczne). Model fizyczny (nominalny) opis procesów w obiekcie (fizycznych, również

Bardziej szczegółowo

Modelowanie i Programowanie Obiektowe

Modelowanie i Programowanie Obiektowe Modelowanie i Programowanie Obiektowe Wykład I: Wstęp 20 październik 2012 Programowanie obiektowe Metodyka wytwarzania oprogramowania Metodyka Metodyka ustandaryzowane dla wybranego obszaru podejście do

Bardziej szczegółowo

Analiza metod wykrywania przekazów steganograficznych. Magdalena Pejas Wydział EiTI PW magdap7@gazeta.pl

Analiza metod wykrywania przekazów steganograficznych. Magdalena Pejas Wydział EiTI PW magdap7@gazeta.pl Analiza metod wykrywania przekazów steganograficznych Magdalena Pejas Wydział EiTI PW magdap7@gazeta.pl Plan prezentacji Wprowadzenie Cel pracy Tezy pracy Koncepcja systemu Typy i wyniki testów Optymalizacja

Bardziej szczegółowo

Politechniki Warszawskiej Zakład Logistyki i Systemów Transportowych B. Ogólna charakterystyka przedmiotu

Politechniki Warszawskiej Zakład Logistyki i Systemów Transportowych B. Ogólna charakterystyka przedmiotu Kod przedmiotu TR.SIK408 Nazwa przedmiotu Systemy transportowe II Wersja przedmiotu 2015/16 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Algorytmy i struktury danych, C3

KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Algorytmy i struktury danych, C3 KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:

Bardziej szczegółowo

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej Efekty na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza K_W01 K_W02 K_W03 K_W04 K_W05 K_W06 K_W07 K_W08 K_W09 K_W10 K_W11 K_W12 K_W13 K_W14 Ma rozszerzoną wiedzę dotyczącą dynamicznych modeli dyskretnych stosowanych

Bardziej szczegółowo

1.4. Uwarunkowania komodalności transportu... 33 Bibliografia... 43

1.4. Uwarunkowania komodalności transportu... 33 Bibliografia... 43 SPIS TREŚCI Przedmowa................................................................... 11 1. Wprowadzenie............................................................. 17 1.1. Pojęcie systemu logistycznego

Bardziej szczegółowo

Projekt przejściowy 2016/2017 BARTOSZ JABŁOŃSKI

Projekt przejściowy 2016/2017 BARTOSZ JABŁOŃSKI Projekt przejściowy 2016/2017 BARTOSZ JABŁOŃSKI Kto, co, jak i kiedy Kto? dr inż. Bartosz Jabłoński bartosz.jablonski@pwr.edu.pl s. P0.2, C-16 http://jablonski.wroclaw.pl O co chodzi? Celem przedmiotu

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 1

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 1 L01 ---2014/10/17 ---10:52---page1---#1 KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydział Mechaniczny POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 1 PRZEDMIOT TEMAT Wybrane zagadnienia z optymalizacji elementów

Bardziej szczegółowo

Dostawa oprogramowania. Nr sprawy: ZP /15

Dostawa oprogramowania. Nr sprawy: ZP /15 ........ (pieczątka adresowa Oferenta) Zamawiający: Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu, ul. Staszica,33-300 Nowy Sącz. Strona: z 5 Arkusz kalkulacyjny określający minimalne parametry techniczne

Bardziej szczegółowo

Metody selekcji cech

Metody selekcji cech Metody selekcji cech A po co to Często mamy do dyspozycji dane w postaci zbioru cech lecz nie wiemy które z tych cech będą dla nas istotne. W zbiorze cech mogą wystąpić cechy redundantne niosące identyczną

Bardziej szczegółowo

Opinia o pracy doktorskiej pt. Systemy adaptacyjnej absorpcji obciążeń udarowych autorstwa mgr inż. Piotra Krzysztofa Pawłowskiego

Opinia o pracy doktorskiej pt. Systemy adaptacyjnej absorpcji obciążeń udarowych autorstwa mgr inż. Piotra Krzysztofa Pawłowskiego Prof. dr hab. inż. Tadeusz Uhl Katedra Robotyki i Mechatroniki Akademia Górniczo Hutnicza Al. Mickiewicza 30 30-059 Kraków Kraków 01.09.2011 Opinia o pracy doktorskiej pt. Systemy adaptacyjnej absorpcji

Bardziej szczegółowo

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Literatura Literatura

Bardziej szczegółowo

Automatyka i Robotyka II Stopień ogólno akademicki studia niestacjonarne wszystkie Katedra Automatyki i Robotyki Prof. dr hab. inż.

Automatyka i Robotyka II Stopień ogólno akademicki studia niestacjonarne wszystkie Katedra Automatyki i Robotyki Prof. dr hab. inż. Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014

Bardziej szczegółowo

ECDL Podstawy programowania Sylabus - wersja 1.0

ECDL Podstawy programowania Sylabus - wersja 1.0 ECDL Podstawy programowania Sylabus - wersja 1.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu Podstawy programowania. Sylabus opisuje, poprzez efekty uczenia się, zakres wiedzy

Bardziej szczegółowo

Studia podyplomowe PROGRAM NAUCZANIA PLAN STUDIÓW

Studia podyplomowe PROGRAM NAUCZANIA PLAN STUDIÓW 01-447 Warszawa ul. Newelska 6, tel. (+48 22) 34-86-520, www.wit.edu.pl Studia podyplomowe ZARZĄDZANIE SERWISEM IT PROGRAM NAUCZANIA PLAN STUDIÓW Studia podyplomowe ZARZĄDZANIE SERWISEM IT Semestr 1 Moduły

Bardziej szczegółowo

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki

Bardziej szczegółowo

Systemy Informatyki Przemysłowej

Systemy Informatyki Przemysłowej Systemy Informatyki Przemysłowej Profil absolwenta Profil absolwenta Realizowany cel dydaktyczny związany jest z: tworzeniem, wdrażaniem oraz integracją systemów informatycznych algorytmami rozpoznawania

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI

ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA PROFIL OGÓLNOAKADEMICKI Załącznik nr 2 Odniesienie efektów kierunkowych do efektów obszarowych i odwrotnie Załącznik nr 2a - Tabela odniesienia

Bardziej szczegółowo

Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s.

Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak 2013 andrzej.rusiecki@pwr.wroc.pl andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 911/D-20 O co chodzi? Celem przedmiotu jest ogólne zapoznanie się z podstawowymi

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Automatyka Automatics Forma studiów: studia stacjonarne Poziom kwalifikacji: I stopnia Liczba

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY

INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2015/2016 FORMUŁA DO 2014 ( STARA MATURA ) INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ MIN-R1, R2 MAJ 2016 Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi

Bardziej szczegółowo

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz K.Pieńkosz Wprowadzenie 1 dr inż. Krzysztof Pieńkosz Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej pok. 560 A tel.: 234-78-64 e-mail: K.Pienkosz@ia.pw.edu.pl K.Pieńkosz Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. Algorytmy i struktury danych, C4

KARTA PRZEDMIOTU. Algorytmy i struktury danych, C4 KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Bardziej szczegółowo

Metody Ilościowe w Socjologii

Metody Ilościowe w Socjologii Metody Ilościowe w Socjologii wykład 4 BADANIA OPERACYJNE dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Badania operacyjne podstawowe definicje II. Metodologia badań operacyjnych III. Wybrane zagadnienia badań operacyjnych

Bardziej szczegółowo

w ramach projektu APLIKACJE INTERNETOWE I INFORMATYCZNE DLA NAUCZYCIELI JĘZYKÓW OBCYCH

w ramach projektu APLIKACJE INTERNETOWE I INFORMATYCZNE DLA NAUCZYCIELI JĘZYKÓW OBCYCH HARMONOGRAM SZKOLENIA współfinansowanego ze środków Unii Europejskiej GRUPA 8 TEMATYKA SZKOLEŃ: Moduł I: Interaktywne pomoce dydaktyczne (15 godz.) Moduł II: Aplikacje komputerowe na lekcjach języków obcych

Bardziej szczegółowo

Techniki CAx. dr inż. Michał Michna. Politechnika Gdańska

Techniki CAx. dr inż. Michał Michna. Politechnika Gdańska Techniki CAx dr inż. Michał Michna 1 Komputerowe techniki wspomagania projektowania 2 Techniki Cax - projektowanie Projektowanie złożona działalność inżynierska, w której przenikają się doświadczenie inżynierskie,

Bardziej szczegółowo

Modelowanie biomechaniczne. Dr inż. Sylwia Sobieszczyk Politechnika Gdańska Wydział Mechaniczny KMiWM 2005/2006

Modelowanie biomechaniczne. Dr inż. Sylwia Sobieszczyk Politechnika Gdańska Wydział Mechaniczny KMiWM 2005/2006 Modelowanie biomechaniczne Dr inż. Sylwia Sobieszczyk Politechnika Gdańska Wydział Mechaniczny KMiWM 2005/2006 Zakres: Definicja modelowania Modele kinematyczne ruch postępowy, obrotowy, przemieszczenie,

Bardziej szczegółowo

Przegląd problemów doskonalenia systemów zarządzania przedsiębiorstwem

Przegląd problemów doskonalenia systemów zarządzania przedsiębiorstwem Przegląd problemów doskonalenia systemów zarządzania przedsiębiorstwem Przegląd problemów doskonalenia systemów zarządzania przedsiębiorstwem pod redakcją Adama Stabryły Kraków 2011 Książka jest rezultatem

Bardziej szczegółowo

STUDIA I MONOGRAFIE NR

STUDIA I MONOGRAFIE NR STUDIA I MONOGRAFIE NR 21 WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII WIEDZY Redakcja naukowa: Andrzej Cader Jacek M. Żurada Krzysztof Przybyszewski Łódź 2008 3 SPIS TREŚCI WPROWADZENIE 7 SYSTEMY AGENTOWE W E-LEARNINGU

Bardziej szczegółowo

Projekt przejściowy 2015/2016 BARTOSZ JABŁOŃSKI, TOMASZ JANICZEK

Projekt przejściowy 2015/2016 BARTOSZ JABŁOŃSKI, TOMASZ JANICZEK Projekt przejściowy 2015/2016 BARTOSZ JABŁOŃSKI, TOMASZ JANICZEK Kto? dr inż. Tomasz Janiczek tomasz.janiczek@pwr.edu.pl s. P1.2, C-16 dr inż. Bartosz Jabłoński bartosz.jablonski@pwr.edu.pl s. P0.2, C-16

Bardziej szczegółowo

Obliczenia ewolucyjne - plan wykładu

Obliczenia ewolucyjne - plan wykładu Obliczenia ewolucyjne - plan wykładu Wprowadzenie Algorytmy genetyczne Programowanie genetyczne Programowanie ewolucyjne Strategie ewolucyjne Inne modele obliczeń ewolucyjnych Podsumowanie Ewolucja Ewolucja

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa

SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem przedsięwzięcia z wykorzystaniem metod sieciowych PERT i CPM

Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem przedsięwzięcia z wykorzystaniem metod sieciowych PERT i CPM SZKOŁA GŁÓWNA HANDLOWA w Warszawie STUDIUM MAGISTERSKIE Kierunek: Metody ilościowe w ekonomii i systemy informacyjne Karol Walędzik Nr albumu: 26353 Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem

Bardziej szczegółowo

Standardy kształcenia dla kierunku studiów: Automatyka i robotyka A. STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA

Standardy kształcenia dla kierunku studiów: Automatyka i robotyka A. STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA Załącznik nr 9 Standardy kształcenia dla kierunku studiów: Automatyka i robotyka A. STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA I. WYMAGANIA OGÓLNE Studia pierwszego stopnia trwają nie krócej niŝ 7 semestrów. Liczba godzin

Bardziej szczegółowo

Tom 6 Opis oprogramowania

Tom 6 Opis oprogramowania Część 9 Narzędzie do wyliczania wskaźników statystycznych Diagnostyka Stanu Nawierzchni - DSN Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych i Autostrad Warszawa, 31 maja 2012 Historia dokumentu Nazwa dokumentu Nazwa

Bardziej szczegółowo

Kurs programowania. Wykład 12. Wojciech Macyna. 7 czerwca 2017

Kurs programowania. Wykład 12. Wojciech Macyna. 7 czerwca 2017 Wykład 12 7 czerwca 2017 Czym jest UML? UML składa się z dwóch podstawowych elementów: notacja: elementy graficzne, składnia języka modelowania, metamodel: definicje pojęć języka i powiazania pomiędzy

Bardziej szczegółowo

Fizyka komputerowa(ii)

Fizyka komputerowa(ii) Instytut Fizyki Fizyka komputerowa(ii) Studia magisterskie Prowadzący kurs: Dr hab. inż. Włodzimierz Salejda, prof. PWr Godziny konsultacji: Poniedziałki i wtorki w godzinach 13.00 15.00 pokój 223 lub

Bardziej szczegółowo

MT 2 N _0 Rok: 1 Semestr: 1 Forma studiów:

MT 2 N _0 Rok: 1 Semestr: 1 Forma studiów: Mechatronika Studia drugiego stopnia Przedmiot: Diagnostyka maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Kod przedmiotu: MT N 0 1 1-0_0 Rok: 1 Semestr: 1 Forma studiów: Studia niestacjonarne Rodzaj zajęć i liczba

Bardziej szczegółowo

Planowanie i organizacja robót inżynieryjnych WF-ST1-GI--12/13Z-PANO. Liczba godzin stacjonarne: Wykłady: 15 Zajęcia projektowe: 30

Planowanie i organizacja robót inżynieryjnych WF-ST1-GI--12/13Z-PANO. Liczba godzin stacjonarne: Wykłady: 15 Zajęcia projektowe: 30 Karta przedmiotu Wydział: Wydział Finansów Kierunek: Gospodarka przestrzenna I. Informacje podstawowe Nazwa przedmiotu Planowanie i organizacja robót inżynieryjnych Nazwa przedmiotu w j. ang. Język prowadzenia

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Programowanie liniowe w technice Linear programming in engineering problems Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na kierunku matematyka przemysłowa Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium,

Bardziej szczegółowo

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/11/2012 Załącznik nr 1a do SIWZ ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych

Bardziej szczegółowo

Edukacja techniczno-informatyczna I stopień studiów. I. Pytania kierunkowe

Edukacja techniczno-informatyczna I stopień studiów. I. Pytania kierunkowe I stopień studiów I. Pytania kierunkowe Pytania kierunkowe KMiETI 7 KTMiM 7 KIS 6 KMiPKM 6 KEEEiA 5 KIB 4 KPB 3 KMRiMB 2 1. Omów sposób obliczeń pracy i mocy w ruchu obrotowym. 2. Co to jest schemat kinematyczny?

Bardziej szczegółowo

AUTOMATYZACJA PROCESÓW CIĄGŁYCH I WSADOWYCH

AUTOMATYZACJA PROCESÓW CIĄGŁYCH I WSADOWYCH AUTOMATYZACJA PROCESÓW CIĄGŁYCH I WSADOWYCH kierunek Automatyka i Robotyka Studia II stopnia specjalności Automatyka Dr inż. Zbigniew Ogonowski Instytut Automatyki, Politechnika Śląska Plan wykładu pojęcia

Bardziej szczegółowo

11. 11. OPTYMALIZACJA KONSTRUKCJI

11. 11. OPTYMALIZACJA KONSTRUKCJI 11. OPTYMALIZACJA KONSTRUKCJI 1 11. 11. OPTYMALIZACJA KONSTRUKCJI 11.1. Wprowadzenie 1. Optymalizacja potocznie i matematycznie 2. Przykład 3. Kryterium optymalizacji 4. Ograniczenia w zadaniach optymalizacji

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/19/2013 SIWZ Załącznik nr 1.1 do Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych dla studentów

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI MECHANIKA I BUDOWA MASZYN I STOPIEŃ PRAKTYCZNY

WYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI MECHANIKA I BUDOWA MASZYN I STOPIEŃ PRAKTYCZNY WYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI Nazwa kierunku Poziom Profil Symbole efektów na kierunku K_W01 K _W 02 K _W03 K _W04 K _W05 K _W06 MECHANIKA I BUDOWA MASZYN I STOPIEŃ PRAKTYCZNY Efekty - opis słowny Po

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: INTELIGENTNE SYSTEMY OBLICZENIOWE Systems Based on Computational Intelligence Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj

Bardziej szczegółowo

Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I

Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I Zespół TI Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski ti@ii.uni.wroc.pl http://www.wsip.com.pl/serwisy/ti/ Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I Rozkład zgodny

Bardziej szczegółowo