Podstawy optymalizacji
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | WCYKXCSI-POp |
Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0540) Matematyka i statystyka
|
Nazwa przedmiotu: | Podstawy optymalizacji |
Jednostka: | Wydział Cybernetyki |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
1.50
LUB
1.00
LUB
3.00
LUB
2.00
(w zależności od programu)
|
Język prowadzenia: | polski |
Forma studiów: | stacjonarne |
Rodzaj studiów: | I stopnia |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowy |
Forma zajęć liczba godzin/rygor: | forma zajęć, liczba godzin/rygor (x egzamin, + zaliczenie, # projekt) punkty ECTS wykłady ćwiczenia projekt 30+ 14 12+ 4 1.5 razem 14 12 4 1.5 |
Przedmioty wprowadzające: | Matematyka I, Matematyka II, Matematyka dyskretna I. Teoretyczne podstawy informatyki, Teoria grafów i sieci. |
Programy: | Informatyka, Kryptologia i cyberbezpieczeństwo. |
Autor: | prof. dr hab. inż. Marian Chudy |
Bilans ECTS: | Kategoria aktywności Obciążenie studenta L. godzin, L. ECTS LICZBA GODZIN REALIZOWANYCH PRZY BEZPOŚREDNIM UDZIALE NAUCZYCIELA / GODZINY KONTAKTOWE/ 30 1 Udział w wykładach 14 0,3 Udział w ćwiczeniach, laboratoriach, projektach, seminariach 16 0.7 Udział w konsultacjach Udział w egzaminie/ kolokwium zaliczeniowym itp. SAMODZIELNA PRACA STUDENTA / GODZINY NIEKONTAKTOWE 22 0,5 Przygotowanie do wykładu Przygotowanie do ćwiczeń, laboratoriów, projektów, seminariów itp. 13 0,2 Przygotowanie do egzaminu / kolokwium 5 0,15 Zebranie materiałów do projektu, kwerenda internetowa 1 0,05 Opracowanie projektu 3 0,1 Opracowanie prezentacji multimedialnej Przygotowanie referatu na jeden lub kilka z zadanych tematów CAŁKOWITE OBCIĄŻENIE STUDENTA 52 1,5 |
Skrócony opis: |
Ogólne zadanie optymalizacji, klasy zadań, własności zadań. Elementy analizy wypukłej i zadania wypukłe. Postaci zadania liniowego, zadania prymalne i dualne. Algorytm prymalny i dualny simpleks. Programowanie dyskretne; zadania unimodularne, metoda podziału i oszacowań, metody rozwiązywania zadań PLB. Programowanie nieliniowe: metody rozwiązywania zadań bez ograniczeń, metody rozwiązywania zadań z ograniczeniami, a w tym warunki różniczkowe Karusha-Kuhna-Tuckera, metody kierunków dopuszczalnych, metoda rozwiązywania zadań kwadratowych. Opis werbalny praktycznego zadania optymalizacyjnego. Sformułowanie zadania optymalizacji. Dobór metody rozwiązania sformułowanego zadania. Pozyskanie komputerowej wersji wybranej metody z dostępnych źródeł. Wykonanie obliczeń. Opracowanie wyników obliczeń i wniosków. |
Pełny opis: |
Ogólne zadanie optymalizacji, klasy zadań, własności zadań. Elementy analizy wypukłej i zadania wypukłe. Postaci zadania liniowego, zadania prymalne i dualne. Algorytm prymalny i dualny simpleks. Programowanie dyskretne; zadania unimodularne, metoda podziału i oszacowań, metody rozwiązywania zadań PLB. Programowanie nieliniowe: metody rozwiązywania zadań bez ograniczeń, metody rozwiązywania zadań z ograniczeniami, a w tym warunki różniczkowe Karusha-Kuhna-Tuckera, metody kierunków dopuszczalnych, metoda rozwiązywania zadań kwadratowych. Opis werbalny praktycznego zadania optymalizacyjnego. Sformułowanie zadania optymalizacji. Dobór metody rozwiązania sformułowanego zadania. Pozyskanie komputerowej wersji wybranej metody z dostępnych źródeł. Wykonanie obliczeń. Opracowanie wyników obliczeń i wniosków. |
Literatura: |
1. M. Chudy: Wybrane algorytmy optymalizacji. Warszawa, Exit, 2014 2. M. Chudy: Wybrane metody optymalizacji. Bellona,2001 3. G. Sierksma; Linear and integer programming. Marcel Dekker, Inc. 1996 |
Efekty uczenia się: |
symbol Kierunkowy efekty uczenia się K_U03 umie posługiwać się językiem matematyki wykorzystując właściwe symbole, określenia i twierdzenia oraz umie formułować i rozwiązywać proste problemy metodami algebry, geometrii analitycznej, analizy matematycznej i probabilistyki K_U17 potrafi samodzielnie planować i realizować własne permanentne uczenie się, pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł, dokonywać syntezy i analizy tych informacji K_W02 zna i rozumie symbole, podstawowe pojęcia, określenia i twierdzenia logiki, teorii mnogości, algebry z geometrią, analizy matematycznej, matematyki dyskretnej, optymalizacji, probabilistyki i matematycznych podstaw kryptologii, potrzebne dla rozumienia i studiowania przedmiotów kierunkowych W1 Ma wiedzę dotyczącą podstaw optymalizacji oraz własności i metod rozwiązywania zadań liniowych. K_W02 W2 Ma wiedzę dotyczącą własności i metod rozwiązywania K_W02 zadań dyskretnych W3 Ma wiedzę dotyczącą własności i metod rozwiązywania K_W02 zadań nieliniowych U1 Umie badać własności i klasyfikować zadania optymalizacji K-U17 z punktu widzenia ich zastosowań U2 Umie pozyskiwać i wykorzystywać metody optymalizacji K_U03, K_U17 do rozwiązywania zadań praktycznych |
Metody i kryteria oceniania: |
Sprawdziany pisemne, kolokwia, sprawdziany ustne, rozwiązywanie zadań kierowane przez prowadzącego, aktywność merytoryczna na zajęciach. Oceny za formę pisemną generowane przez system punktowy. |
Praktyki zawodowe: |
Brak |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/2025" (jeszcze nie rozpoczęty)
Okres: | 2025-03-01 - 2025-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 16 godzin
Wykład, 14 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | (brak danych) | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę Wykład - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Wojskowa Akademia Techniczna.