Metody optymalizacji
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | WELEXCSM-MO |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Metody optymalizacji |
Jednostka: | Wydział Elektroniki |
Grupy: | |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Forma studiów: | stacjonarne |
Rodzaj studiów: | II stopnia |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowy |
Forma zajęć liczba godzin/rygor: | W 18/+; C 6/z; L 6/z |
Przedmioty wprowadzające: | Analiza matematyczna i algebra z geometrią analityczną - wymagania wstępne: znajomość podstawowych pojęć z zakresu teorii mnogości, analizy matematycznej i algebry liniowej, znajomość pojęć dotyczących funkcji różniczkowalnych w przestrzeniach wielowymiarowych. |
Programy: | Semestr: 2 / Kierunek studiów: elektronika i telekomunikacja / Specjalność: wszystkie specjalności |
Autor: | dr inż. Tadeusz PIETKIEWICZ |
Bilans ECTS: | 1. Udział w wykładach / 18 godz. 2. Praca własna studentów nad opanowaniem wiedzy z wykładu / 14 godz. 3. Udział w ćwiczeniach audytoryjnych / 6 godz. 4. Przygotowanie do ćwiczeń audytoryjnych / 18 godz. 5. Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych / 6 godz. 6. Przygotowanie do laboratoriów / 6 godz. 7. Opracowanie sprawozdań / 6 godz. 8. Zaliczenie przedmiotu / 4 godz. 9. Udział w konsultacjach / 12 godz. Sumaryczne obciążenia pracą studenta: 90 godz. / 3 ECTS Zajęcia z udziałem nauczycieli: 1. + 3. + 5. + 8. + 9. = 46 / 1,5 ECTS Zajęcia o charakterze praktycznym: 3. +4. +5. +6. +7. =42 / 1,5 ECTS |
Skrócony opis: |
Podstawowe pojęcia optymalizacji. Sformułowanie zadania optymalizacji. Optymalizacja bez ograniczeń i z ograniczeniami. Zadania jednokryterialne i wielokryterialne. Przykłady sformułowania zadań optymalizacji. Zadanie programowania liniowego. Metoda Simpleks. Gradientowe metody optymalizacji bez ograniczeń. Bezgradientowe metody minimalizacji bez ograniczeń. Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metody optymalizacji wielokryterialnej. Algorytmy genetyczne w rozwiązywaniu zadań optymalizacji. |
Pełny opis: |
Wykład / werbalno-wizualna prezentacja treści programowych 1. Podstawowe pojęcia optymalizacji. Sformułowanie zadania optymalizacji. Optymalizacja bez ograniczeń i z ograniczeniami. Zadania jednokryterialne i wielokryterialne. Metody analityczne i metody numeryczne rozwiązywania zadań optymalizacji. Przykłady sformułowania zadań optymalizacji. / 2 2. Zadanie programowania liniowego. Sformułowanie problemu. Metoda Simpleks. / 2 3. Gradientowe metody optymalizacji bez ograniczeń – metoda największego spadku i metoda Newtona. / 2 4. Bezgradientowe metody minimalizacji bez ograniczeń - metoda Gaussa-Seidela i metoda Powella. / 2 5. Metody minimalizacji z ograniczeniami – rodzaje zadań z ograniczeniami. Metoda punktu siodłowego rozwiązywania zadań nieliniowych. Metody funkcji kary. / 2 6. Metody minimalizacji z ograniczeniami – metody funkcji kary. / 2 7. Metody optymalizacji wielokryterialnej. Sformułowanie zadania optymalizacji wielokryterialnej. Sformułowanie zadania optymalizacji wielokryterialnej. Przestrzeń zmiennych decyzyjnych. Przestrzeń kryterialna. Rozwiązanie dominujące. Zbiór rozwiązań niezdominowanych (Parety). Metody kompromisowe rozwiązywania zadań wielokryterialnych. / 2 8. Algorytmy genetyczne w rozwiązywaniu zadań optymalizacji. / 2 9. Zaliczenie przedmiotu / 2 Ćwiczenia / samodzielne formułowanie matematycznych modeli optymalizacji 1. Podstawowe pojęcia optymalizacji. Sformułowanie zadania optymalizacji. Optymalizacja bez ograniczeń i z ograniczeniami. Zadania jednokryterialne i wielokryterialne. Metody analityczne i metody numeryczne rozwiązywania zadań optymalizacji. Przykłady sformułowania zadań optymalizacji. / 2 2. Zadanie programowania liniowego. Sformułowanie problemu. Graficzne metody rozwiązywania zadań. / 2 3. Gradientowe metody optymalizacji bez ograniczeń – metoda największego spadku i metoda Newtona. / 2 Laboratorium / wykonywanie w laboratorium ćwiczeń rachunkowych z wykorzystaniem oprogramowania narzędziowego 1. Zadanie programowania liniowego. Sformułowanie problemu. Graficzne metody rozwiązywania zadań. / 2 2. Gradientowe metody optymalizacji bez ograniczeń – metoda największego spadku i metoda Newtona. / 2 3. Bezgradientowe metody minimalizacji bez ograniczeń - metoda Gaussa-Seidela i metoda Powella. / 2 |
Literatura: |
podstawowa: 1. Chudy. M.: Wybrane metody optymalizacji. Warszawa, Dom Wydawniczy Bellona, 2001 2. Stachurski A.: Wprowadzenie do optymalizacji, Warszawa, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2009 3. Galas Z., Nykowski I., Żółkiewski Z.: Programowanie wielokryterialne, PWE, Warszawa, 1987 uzupełniająca: 1. Michalewicz Z.: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programowanie ewolucyjne, Warsza-wa, WNT, 1999 2. Findeisen W., Szymanowski J., Wierzbicki A.: Teoria i metody optymalizacji, Warszawa, PWN, 1980 3. Ostanin A.: Laboratorium metod optymalizacji, Białystok, Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, 2004. |
Efekty uczenia się: |
W1 / Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie niektórych działów matematyki, obejmującą elementy analizy matematycznej, procesy stochastyczne, metody optymalizacji. / K_W01 W2 / Zna i rozumie algorytmy wykorzystywane w systemach elektronicznych lub telekomunikacyjnych z obszaru specjalizacji. / K_W07 W3 / Ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach w zakresie elektroniki, telekomunikacji oraz informatyki. / K_W09 U1 / Potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie. / K_U01 U2 / Potrafi pracować indywidualnie i w zespole; umie oszacować czas potrzebny na realizację zleconego zadania. / K_U02 U3 / Potrafi wykorzystać poznane metody i modele matematyczne, w razie potrzeby odpowiednio je modyfikując, do realizacji projektów w obszarze elektroniki lub telekomunikacji. / K_U06 U4 / Potrafi ocenić i porównać rozwiązania projektowe oraz procesy wytwarzania elementów i układów elektronicznych, ze względu na zadane kryteria użytkowe i ekonomiczne. / K_U08 K1 / Ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko. / K_K02 K2 / Potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role. / K_K03 |
Metody i kryteria oceniania: |
Przedmiot zaliczany jest na podstawie zaliczenia. Zaliczenie jest przeprowadzane w formie pisemnej. Warunkiem dopuszczenia do zaliczenia jest uzyskanie oceny pozytywnej z ćwiczeń laboratoryjnych i ćwiczeń rachunkowych. Na ocenę każdego ćwiczenia rzutuje ocena wiedzy z zakresu tematu ćwiczenia oraz ocena efektywności i samodzielności realizacji zadania laboratoryjnego. Warunek konieczny do uzyskania zaliczenia przedmiotu stanowi uzyskanie ponad połowy maksymalnej liczby punktów z kolokwium zaliczeniowego. Efekty W1 – W3 sprawdzane są podczas kolokwium. Efekty U1 – U4, K1, K2 sprawdzane są podczas wykonywania ćwiczeń laboratoryjnych. |
Właścicielem praw autorskich jest Wojskowa Akademia Techniczna.