Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 utego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Naza modułu Naza modułu języku angieskim Oboiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Metody Optymaizacji Optimization Methods A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek studió Poziom kształcenia Profi studió Forma i tryb proadzenia studió Specjaność Jednostka proadząca moduł Koordynator modułu Eektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) Ogóno akademicki (ogóno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne) Automatyka Katedra Urządzeń i Systemó Automatyki Prof. dr hab. inż. Mirosła Wciśik Zatierdził: B. OGÓLNA CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Przynaeżność do grupy/boku przedmiotó Status modułu Język proadzenia zajęć Usytuoanie modułu panie studió - semestr Usytuoanie reaizacji przedmiotu roku akademickim Wymagania stępne Egzamin Liczba punktó ECTS 4 kierunkoy (podstaoy / kierunkoy / inny HES) nieoboiązkoy (oboiązkoy / nieoboiązkoy) Poski VII zimoy (semestr zimoy / etni) brak (kody modułó / nazy modułó) nie (tak / nie) Forma proadzenia zajęć ykład ćiczenia aboratorium projekt inne semestrze 30 30
C. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY SPRAWDZANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Ce modułu Ceem modułu jest zapoznanie studentó z formułoaniem zadań optymaizacji da różnych funkcji ceu i ograniczeń. Znajomość agorytmó i metod optymaizacji (statycznej, dynamicznej oraz agorytmó genetycznych). Zdobycie praktycznej umiejętności zastosoania agorytmó i metod optymaizacji. Symbo efektu W_01 W_02 W_04 Efekty kształcenia Ma uporządkoaną iedzę zakresie zastosoania metod optymaizacji. Zna zasady budoy agorytmó obiczenioych da poznanych metod optymaizacji Zna metodykę doboru odpoiednich metod optymaizacji do postaionego probemu. Zna zasady zastosoania i ykorzystania agorytmó genetycznych i eoucyjnych probemach optymaizacji. Forma proadzenia zajęć (/ć//p/inne) odniesienie do efektó kierunkoych odniesienie do efektó obszaroych.. U_01 U_02 Potrafi ykorzystyać program MATLAB do dokonyania obiczeń ybranymi metodami budoanymi z Toobox Optimization. Potrafi dokonać obiczeń komputeroych z ykorzystaniem agorytmó optymaizacji. K_U08 K_U09 K_U16 K_U18 K_U08 K_U09 K_U16 K_U18 T1A_U08, T1A_U09, T1A_U010, T1A_U14 T1A_U08, T1A_U09, T1A_U010, T1A_U14 K_01 Ma śiadomość płyu stosoania metod optymaizacji do modeoania zjaisk i procesó fizycznych. K_K02 T1A_K02
: 1. zakresie ykładu Nr ykładu 1 Podstay matematyczne optymaizacji. Przykłady zadań optymaizacji. 2 Kasyfikacja zadań optymaizacji. Optymaizacja statyczna i dynamiczna. Eementy matematyki. Warunki konieczne i ystarczające optymaizacji funkcji jednej zmiennej. Przykłady. 3 Warunki konieczne i ystarczające nieinioej optymaizacji funkcji n zmiennych bez ograniczeń. Przykłady. Odniesienie do efektó kształcenia da modułu W_01, W_02, 4 Komputeroe agorytmy optymaizacji funkcji jednej zmiennej. 5 Zadanie programoania inioego i metody sympeksó. Przykłady. 6 Warunki Kuchna Truckera da optymaizacji funkcji n zmiennych z ograniczeniami. Przykłady. 7 Metody kierunkó popray da optymaizacji funkcji n zmiennych bez ograniczeń. 8 Metody poszukiań prostych da optymaizacji funkcji n zmiennych bez ograniczeń. 9 Komputeroe metody optymaizacji funkcji n zmiennych z ograniczeniami ypukłymi (metody sympeksó, funkcji kary). 10 Zasada Pontriagina. Typy zadań optymaizacji dynamicznej. zadania optymanoczasoe 11 Optymaizacja dynamiczna. Metoda (zasada) programoania dynamicznego Bemana. Przykłady. 12 Probemy optymaizacji gobanej. Metody gobanej optymaizacji. Przykłady., W_04 W_01, W_02,, W_04, W_04 13 Genetyczne i eoucyjne agorytmy i programy przykłady., W_04 14 Pakiety programó stosoanych do roziązyania zadań optymaizacji (MATLAB, NETWORKS SOLUTION i inne)., W_04 15 Kookium, W_04 2. zakresie ćiczeń Nr zajęć ćicz. Odniesienie do efektó kształcenia da modułu
3. zakresie zadań aboratoryjnych Nr zajęć Odniesienie do efektó ab. kształcenia da modułu 1 Wproadzenie do pakietu Matab oraz zapoznanie z Toobox Optimization., W_04 2 Agorytmy Fibonacciego, złotego podziału, i biernego poszukiania da optymaizacji jednoymiaroej. Agorytmy, W_04 gradientoe da optymaizacji jednoymiaroej. 3 Metody bezgradientoe optymaizacji funkcji ieu zmiennych bez ograniczeń., W_04 4 Metody gradientoe optymaizacji funkcji ieu zmiennych bez ograniczeń., W_04 5 Programoanie inioe., W_04 6 Metody optymaizacji funkcji ieu zmiennych z ograniczeniami., W_04 7 Kookium., W_04 8 Roziązyanie zadań optymaizacji minmax., W_04 9 Programoanie kadratoe., W_04 10 Metoda najmniejszych kadrató., W_04 11 Metoda najmniejszych kadrató z ograniczeniami., W_04 12 Metoda najmniejszych kadrató da dodatnich zmiennych., W_04 13 Rónania nieinioe jednej i ieu zmiennych niezaeżnych., W_04 14 Aproksymacja krzyych nieinioych., W_04 15 Kookium., W_04 4. Charakterystyka zadań projektoych 5. Charakterystyka zadań ramach innych typó zajęć dydaktycznych Metody spradzania efektó kształcenia Symbo efektu W_01 W_02 W_04 U_01 U_02 K_01 Metody spradzania efektó kształcenia (sposób spradzenia, tym da umiejętności odołanie do konkretnych zadań projektoych, aboratoryjnych, itp.) Kookium zaiczenioe z ćiczeń Kookium zaiczenioe z ćiczeń, kookium zaiczenioe z ćiczeń
D. NAKŁAD PRACY STUDENTA Bians punktó ECTS Rodzaj aktyności obciążenie studenta 1 Udział ykładach 30 2 Udział ćiczeniach 3 Udział aboratoriach 30 4 Udział konsutacjach (2-3 razy semestrze) 1 5 Udział zajęciach projektoych 6 Konsutacje projektoe 7 Udział egzaminie 8 9 Liczba godzin reaizoanych przy bezpośrednim udziae nauczyciea 61 akademickiego (suma) 10 Liczba punktó ECTS, którą student uzyskuje na zajęciach ymagających bezpośredniego udziału nauczyciea akademickiego 2,44 (1 punkt ECTS=25-30 godzin obciążenia studenta) 11 Samodziene studioanie tematyki ykładó 8 12 Samodziene przygotoanie się do ćiczeń 13 Samodziene przygotoanie się do kookió 8 14 Samodziene przygotoanie się do aboratorió 8 15 Wykonanie spraozdań 8 15 Przygotoanie do kookium końcoego z aboratorium 7 17 Wykonanie projektu ub dokumentacji 18 Przygotoanie do egzaminu 19 20 Liczba godzin samodzienej pracy studenta 39 (suma) 21 Liczba punktó ECTS, którą student uzyskuje ramach samodzienej pracy (1 punkt ECTS=25-30 godzin obciążenia studenta) 22 Sumaryczne obciążenie pracą studenta 100 23 Punkty ECTS za moduł 1 punkt ECTS=25-30 godzin obciążenia studenta 4 24 Nakład pracy ziązany z zajęciami o charakterze praktycznym Suma godzin ziązanych z zajęciami praktycznymi 30 25 Liczba punktó ECTS, którą student uzyskuje ramach zajęć o charakterze praktycznym 1 punkt ECTS=25-30 godzin obciążenia studenta E. LITERATURA 1,56 1,2 Wykaz iteratury Witryna WWW modułu/przedmiotu 1. Jastriebo A., Wciśik M.: Optymaizacja teoria, agorytmy i ich reaizacja Matabie, Poitechnika Śiętokrzyska, Kiece 2004. 2. Arabas J.: Wykłady z agorytmó eoucyjnych, WNT, Warszaa 2001. 3. Findeisen W., Szymanoski J., Wierzbicki A.: Teorie i metody obiczenioe optymaizacji, PWN, Warszaa 1980. 4. Godberg D. E.: Agorytmy genetyczne i ich zastosoania, WNT, Warszaa 1995. 5. Górecki H.: Optymaizacji systemó dynamicznych, PWN, Warszaa 1993.