SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Optymalizacja w zarządzaniu produkcją |
Kod przedmiotu | 06.1-WM-MiBM-AiOPP-D-13_22 |
Wydział | Wydział Mechaniczny |
Kierunek | Mechanika i budowa maszyn |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2022/2023 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 4 |
Występuje w specjalnościach | Automatyzacja i organizacja procesów produkcyjnych |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
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 |
Projekt | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Zaliczenie na ocenę |
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 zastosowań w planowaniu i realizacji procesów produkcyjnych.
Analiza matematyczna z elementami ruchu prawdopodobieństwa, umiejętności posługiwania się narzędziami informatycznymi: arkusze kalkulacyjne, Matlab/Scilab.
Lp. | Treści programowe - WYKŁAD | l. godz. st. stacj. |
l. godz. st. niestacj. |
|||
W1 | Definicje optymalizacji, istota optymalizacji w działalności inżynierskiej. Typy zadań optymalizacji, przykłady, odniesienie do natury. | 1 | 0,6 | |||
W2 | Właściwości ekstremów funkcji wielu zmiennych. Ekstrema funkcji przy braku warunków ograniczających. Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających równościowych. Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających nierównościowych. | 1 | 0,6 | |||
W3 | Metoda mnożników Lagrange’a. | 1 | 0,6 | |||
W4 | Graficzne metody optymalizacji funkcji dwóch zmiennych. | 2 | 1 | |||
W5 | Funkcje liniowe z liniowymi warunkami ograniczającymi. Formułowanie zadań programowania liniowego, postać standardowa i kanoniczna ZPL. | 2 | 1 | |||
W6 | Zapis zadań optymalizacji w programach komputerowych. Zastosowanie narzędzi SOLVER do rozwiązywania zadań optymalizacyjnych. | 2 | 1 | |||
W7 | Metoda symplex - algorytm, tabele symplexowe w rozwiązywaniu zadań programowania liniowego. | 2 | 1 | |||
W8 | Algorytmy gradientowe wyznaczania minimum funkcji bez ograniczeń. Metody znajdowania punktu minimum przy warunkach ograniczających (algorytmy funkcji kary). Elementy programowania nieliniowego. | 2 | 1,2 | |||
W9 | Kolokwium zaliczeniowe | 2 | 2 | |||
Suma: | 15 | 9 |
Lp. | Treści programowe - PROJEKT | l. godz. st. stacj. |
l. godz. st. niestacj. |
|||
P1 | Indywidualna realizacja zadań projektowych z wykorzystaniem różnych metod optymalizacji. | |||||
P2 | Rozwiązywanie „prostych” zadań optymalizacji o dwóch zmiennych decyzyjnych metodą graficzną oraz metodą mnożników Lagrange’a. – optymalizacja dyskretna. | 8 | 4,8 | |||
P3 | Wykorzystanie narzędzi typu SOLVER do rozwiązywania ZPL. | 10 | 6 | |||
P4 | Formułowanie opisu matematycznego ZPL – postać kanoniczna. Rozwiązywanie ZPL metodą SYMPLEX – wypełnianie tablic sympleksowych, zastosowanie gotowych programów. | 10 | 6 | |||
P5 | Optymalizacja nieliniowa – przykładowe aplikacje, porównywanie efektywności różnych metod optymalizacji nieliniowej. | 2 | 1,2 | |||
Suma: | 30 | 18 |
Wykłady konwencjonalne, oraz z wykorzystaniem technik multimedialnych. Praca indywidualna nad zadaniem projektowym. Prezentacja rozwiązań, analiza i dyskusja nad uzyskanymi wynikami.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest zaliczenie wszystkich jego form. Ocena końcowa na zaliczenie przedmiotu jest średnią arytmetyczną z ocen za poszczególne formy zajęć.
Zmodyfikowane przez dr inż. Edward Tertel (ostatnia modyfikacja: 28-04-2022 23:10)