Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: nabycie umiejętności formułowania zadań optymalizacji i ich rozwiązywania z wykorzystaniem komputera

Ogólne informacje o zajęciach: moduł jest prowadzony na czwartym semestrze studiów pierwszego stopnia na kierunku Automatyka i Robotyka

Materiały dydaktyczne: M> Wysocki, M. Oszust, T. Kapuściński: Instrukcje do ćwiczeń laboratoryjnych

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1

M. Wysocki

Metody obliczeniowe optymalizacji

www.kia.prz.edu.pl. .

2012

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	M. Wysocki	Metody obliczeniowe optymalizacji	www.kia.prz.edu.pl., 2012.	2012
2	Praca zbiorowa	Optimization Toolbox for use with Matlab	The MAthWorks Inc. - Help oprogramowania.	2010

Literatura do samodzielnego studiowania

1	T. Szapiro	Decyzje menedżerskie z Excelem	PWE, Warszawa.	2000
2	M. Michalewicz	Algorytmy genetyczne+struktury danych=programy ewolucyjne	WNT, Warszawa.	1996

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: rejestracja na czwarty semestr studiów

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: podstawowa wiedza z zakresu matematyki, fizyki i informatyki

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: umiejętność obsługi komputera i korzystania ze środowisk programistycznych

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: zdolność do współpracy w niewielkim zespole (laboratorium)

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z OEK
01	Rozumie, na czym polega sformulowanie zadania optymalizacji jednokryterialnej	wykład, laboratorium, projekt indywidualny lub zespołowy	zaliczenie, egzamin	K_W29+++	T1A_W07 InzA_W02
02	Potrafi zdefiniować zmienne decyzyjne i zapisać matematycznie ograniczenia oraz funkcję celu w podanych typowych, nieskomplikowanych zadaniach optymalizacji statycznej sformułowanych werbalnie	wykład, laboratorium, projekt indywidualny lub zespołowy	zaliczenie, egzamin	K_W11++ K_W29+++	T1A_W07 InzA_W02
03	Potrafi rozwiązać sformułowane matematycznie nieskomplikowane zadanie optymalizacji jednokryterialnej z wykorzystaniem przyborników programów MATLAB i Excel.	wykład, laboratorium, projekt indywidualny lub zespołowy	zaliczenie, egzamin	K_W16++ K_U12++ K_U38+++	T1A_W07 InzA_W02 T1A_U09 InzA_U02 T1A_U15 InzA_U07
04	Potrafi ogólnie sformułować zadanie optymalizacji wielokryterialnej i podac przykład praktyczny takiego zadania	wykład, projekt indywidualny lub zespolowy	egzamin	K_W29+++ K_U38+++	T1A_W07 InzA_W02 T1A_U09 InzA_U02 T1A_U15 InzA_U07

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
4	TK01	Formułowanie zadań optymalizacji.	W01	MEK01
4	TK02	Programowanie liniowe: sformułowanie problemu, graficzna interpretacja rozwiązania, szkic metody simpleks, wykorzystanie przyborników MATLAB-a i Excela	W01, W02, L01, L02, P02-P07	MEK01 MEK02 MEK03
4	TK03	Typowe przyklady zastosowania programowania liniowego: wybór asortymentu produkcji, przydzial maszyn, zadanie transportowe, optymalizacja na sieciach - zadanie maksymalnego przepływu, zadanie najtańszego przepływu, zadanie najkrótszej drogi	W02, W03, L02, L03, P02-P07	MEK01 MEK02 MEK03
4	TK04	Programowanie w liczbach całkowitych: sformulowanie, metoda podziału i oszacowań, wykorzystanie przyborników MATLAB-a i Excel-a, typowe przyklady - plecak przemytnika, aukcja kombinatoryczna, harmonogramowanie zadań wykorzystujących ograniczone zasoby	W04, W05, L05, P02-P07	MEK01 MEK02 MEK03
4	TK05	Programowanie nieliniowe: sformułowanie problemu, szkic najważniejszych metod obliczeniowych, przyborniki MATLAB-a i Excel-a do zadań z ograniczeniami i bez ograniczeń	W06, L06, P02-P07	MEK01 MEK02 MEK03
4	TK06	Problem optymalizacji globalnej i zlożoności obliczeniowej, algorytm genetyczny: podstawowe operacje, zastosowanie przyborników MATLAB-a i Excel-a, typowe przykłady	W07, L07, P02-P07	MEK01 MEK02 MEK03
4	TK07	Wprowadzenie do optymalizacji wielokryterialnej: sformulowanie, optymalność w sensie Pareto, sposoby skalaryzacji, przykład-wielokryterialne zadanie najkrotszej drogi.	W08	MEK04

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 4)	Przygotowanie do kolokwium: 2.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 7.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 10.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 4)	Przygotowanie do laboratorium: 4.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 2.00 godz./sem.
Projekt/Seminarium (sem. 4)		Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem..	Wykonanie projektu/dokumentacji/raportu: 15.00 godz./sem. Przygotowanie do prezentacji: 3.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 4)
Zaliczenie (sem. 4)		Zaliczenie pisemne: 1.00 godz./sem. Zaliczenie ustne: 1.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	egzamin
Laboratorium	zaliczenie pisemne
Projekt/Seminarium	zaliczenie projektu
Ocena końcowa	0.5 oceny z egzaminu+0.2 oceny z laboratorium+0.3 oceny z projektu

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : tak

Dostępne materiały : notatki z wykładów i laboratorium

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: nie