Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Optimization Methods
Tok studiów:
2013/2014
Kod:
JCS-2-104-CM-s
Wydział:
Fizyki i Informatyki Stosowanej
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Computer Methods in Science and Technology
Kierunek:
Applied Computer Science
Semestr:
1
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
prof. dr hab. inż. Kusiak Jan (kusiak@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Student has the theoretical knowledge in the field of the optimization theory and methods, which allows to analyze and modelling of data and processes. CS2A_W09, CS2A_W08 Egzamin
M_W002 knows chosen methods and programming tools of deterministic and heuristic optimizations and has ability of their application in solving practical optimization problems of processes CS2A_W09, CS2A_W08, CS2A_W12 Egzamin
Umiejętności
M_U001 can formulate the optimization problems and knows how to select the proper optimization mathod to solve the optimization problem CS2A_U03, CS2A_U07, CS2A_U14, CS2A_U05 Kolokwium
M_U002 can solve a simple optimization problem itself or in the project team CS2A_U03, CS2A_U14 Sprawozdanie
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Inne
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
E-learning
Wiedza
M_W001 Student has the theoretical knowledge in the field of the optimization theory and methods, which allows to analyze and modelling of data and processes. + - - - - - - - - - -
M_W002 knows chosen methods and programming tools of deterministic and heuristic optimizations and has ability of their application in solving practical optimization problems of processes + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 can formulate the optimization problems and knows how to select the proper optimization mathod to solve the optimization problem - - - + - - - - - - -
M_U002 can solve a simple optimization problem itself or in the project team + - - + - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:
  1. Optimization with constraints

    Fundamentals of the optimization with constraints. Lagrange’s method.Chosen methods of the inner and outer penalty function methods

  2. Heuristic optimization methods

    Introduction to the non-deterministic methods. Monte Carlo method. Genetic and evolutionary techniques. Fundamentals of the bio-inspired methods and their implementations: ant colony method, particle swarm optimization, annealing method

  3. Gradient optimization methods

    Steepest descent optimization method; conjugate gradient method; Newton’s method; quasi-Newton’s method

  4. Non-gradient multidementional optimization methods

    Multidimentional direct search strategies: Hooke-Jeeves method; Rosenbrock method; Powell’s method; Nelder-Mead method.

  5. Non-gradient optimization methods

    Fundamentals of the non-gradient optimization direct search methods. Fox’s and the expansion methods of the bracketing of the search space; Golden section method. Fibonacci’s method.

  6. Multicriteria optimization

    Idea of the multicriteria optimization. The Pareto approach. Evolutionary multicriteria optimization

  7. Optimization strategies

    Metamodelling and approximation optimization methods.

  8. Examples of the optimization problems

    Optimization cases of real processes.

  9. Fundamentals of the linear programming

    Introduction to the linear programming. Graphical method. Danzig’s simplex method.

  10. Introduction to the optimization

    Introduction. Basic terminology of the optimization: goal function, design variables, the condition of the existance of the optimal solution, etc.

Ćwiczenia projektowe:
Optimization of chosen processes

The real optimization problems are solved by students individually or in the project teams. The results are described in the report and presented in a form of the presentation. Students prepare own computer codes or use the Matlab.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 132 godz
Punkty ECTS za moduł 5 ECTS
Udział w wykładach 30 godz
Udział w ćwiczeniach projektowych 30 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 30 godz
Przygotowanie sprawozdania, pracy pisemnej, prezentacji, itp. 10 godz
Przygotowanie do zajęć 15 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Wykonanie projektu 15 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

The final score is the mean value of two scores: the project and exam

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Student has the basic knowledge of the mathematical analysis and programming and/or the Matlab/Mathematica packages

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

• Adamski, A. Turnau, J. Werewka, 87 przykładów w Fortranie, cz.1. Skrypt AGH, Nr 1028, Kraków, 1986.
• J. Arabas, Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa 2004.
• I.N. Bronsztejn, K.A. Siemiendiajew, G. M. H. M. Nowoczesne kompendium matematyki. PWN, Warszawa, 2004.
• W. Findeisen, J. Szymanowski, A. Wierzbicki, Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, 1980.
• D.E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa 2003.
• J. Kusiak, A. Danielewska-Tułecka, P. Oprocha, Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań. PWN, Warszawa, 2009.
• Z. Michalewicz, Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa 1996.
• Schwefel, H. P. Numerical Optimization of Computer Models. J. Wiley & Sons, New York, 1981.
• Stachurski, A. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa 2001.
• J. Stadnicki, Teoria i praktyka rozwiązywania zadań optymalizacji z przykładami zastosowań technicznych. WNT, Warszawa 2006.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak