Narzędzia optymalizacji inżynierskiej - opis przedmiotu

Informacje ogólne

Nazwa przedmiotu	Narzędzia optymalizacji inżynierskiej
Kod przedmiotu	06.1-WM-MiBM-AiUR-P-56_19
Wydział	Wydział Mechaniczny
Kierunek	Mechanika i budowa maszyn
Profil	ogólnoakademicki
Rodzaj studiów	pierwszego stopnia z tyt. inżyniera
Semestr rozpoczęcia	semestr zimowy 2021/2022

Informacje o przedmiocie

Semestr	7
Liczba punktów ECTS do zdobycia	2
Typ przedmiotu	obowiązkowy
Język nauczania	polski
Sylabus opracował	prof. dr hab. inż. Mirosław Galicki

Formy zajęć

Forma zajęć	Liczba godzin w semestrze (stacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne)	Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne)	Forma zaliczenia
Wykład	15	1	9	0,6	Zaliczenie na ocenę
Laboratorium	30	2	18	1,2	Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Zapoznanie studentów z podstawowymi terminami i definicjami z zakresu optymalizacji, istota optymalizacji, podstawy matematyczne optymalizacji. Przedstawienie metod i narzędzi rozwiązywania zagadnień optymalizacji, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowańw mechanice i budowie maszyn.

Wymagania wstępne

Analiza matematyczna z elementami ruchu prawdopodobieństwa, umiejętności posługiwania się narzędziami informatycznymi: arkusze kalkulacyjne, Matlab/Scilab.

Zakres tematyczny

Lp.	Treści programowe - WYKŁAD
W1	Właściwości ekstremów funkcji wielu zmiennych.
W2	Ekstrema funkcji przy braku warunków ograniczających.
W3	Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających równościowych.
W4	Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających równościowych.
W5	Metoda mnożników Lagrange’a.
W6	Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających nierównościowych.
W7	Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających nierównościowych.
W8	Regularność i nieregularność. Dualne zadanie optymalizacji.
W9	Funkcje liniowe z liniowymi warunkami ograniczającymi.
W10	Dualne zadanie optymalizacji liniowej.
W11	Metoda symplex rozwiązywania zadania programowania liniowego.
W12	Algorytmy gradientowe wyznaczania minimum funkcji bez ograniczeń.
W13	Metody znajdowania punktu minimum przy warunkach ograniczających (algorytmy funkcji kary).
W14	Metody znajdowania punktu minimum przy warunkach ograniczających (algorytmy funkcji kary).
W15	Znajdowanie punktów ekstremalnych funkcji w obecności zakłóceń(aproksymacja stochastyczna).

Lp.	Treści programowe - LABORATORIUM
L1	MATLAB/ SCILAB – narzędzia do wykonywania obliczeń inżynierskich i naukowych oraz prezentowania wyników – narzędzia obliczeniowe.
L2	Narzędzia graficzne prezentacji wyników.
L3	Rozwiązywanie „prostych” zadań optymalizacji o dwóch zmiennych decyzyjnych metodą graficzną – optymalizacja dyskretna.
L4	Formułowanie opisu matematycznego ZPL – postać kanoniczna.
L5	Wykorzystanie narzędzi typu SOLVER do rozwiązywania ZPL.
L6	Rozwiązywanie ZPL metodą SYMPLEX – wypełnianie tablic sympleksowych.
L7	Zastosowanie gotowych programów.
L8	Optymalizacja nieliniowa – przykładowe aplikacje.
L9	Porównywanie efektywności różnych metod optymalizacji nieliniowej.

Metody kształcenia

W-Wykłady z wykorzystaniem technik multimedialnych.

L-Praca indywidualna i zespołowa w trakcie realizacji ćwiczeń laboratoryjnych. Prezentacja rozwiązań, analiza i dyskusja nad uzyskanymi wynikami.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład:

Ocena wystawiana na podstawie sprawdzianu pisemnego obejmującego weryfikację znajomości podstawowych zagadnień oraz umiejętności rozwiązywania prostych zadań inżynierskich związanych z projektowaniem układów automatyki i układów zrobotyzowanych.

Zajęcia laboratoryjne:

Ocena wyznaczana na podstawie: wyników sprawdzianów wejściowych weryfikujących przygotowanie do zajęć, oceny umiejętności realizacji zadań laboratoryjnych wykonywanych w podgrupach z wykorzystaniem aplikacji komputerowych umożliwiających przeprowadzanie symulacji zaprojektowanych układów w oparciu o poznane metody i modele matematyczne.

Ocena końcowa: średnia arytmetyczna ocen z poszczególnych form zajęć.

Literatura podstawowa

Brdyś M., Ruszczyński A., Metody optymalizacji w zadaniach. Warszawa, WNT, 1985,
Findeisen W., Szymanowski J., Wierzbicki A., Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji. Warszawa, PWN, 1980,
Seidler J., Badach A., Molisz W., Metody rozwiązywania zadań optymalizacji. Warszawa, Podręczniki Akademickie, 1990.

Literatura uzupełniająca

Koronacki J., Aproksymacja stochastyczna: metody optymalizacji w warunkach losowych. Warszawa, WNT, 1989

Uwagi

Zmodyfikowane przez prof. dr hab. inż. Mirosław Galicki (ostatnia modyfikacja: 04-05-2021 18:57)