Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Metody optymalizacji

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 420-IS1-3MO
Kod Erasmus / ISCED: 11.303 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0600) Information and Communication Technologies (ICTs) Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Metody optymalizacji
Jednostka: Instytut Informatyki
Grupy: 3 rok 1 stopnia sem. letni Informatyka
3L stac. I st. studia informatyki - przedmioty fakultatywne
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

fakultatywne

Założenia (opisowo):

Student powinien posiadać umiejętność programowania w dowolnym języku programowania.

Tryb prowadzenia przedmiotu:

w sali

Skrócony opis:

Treści przedmiotu:

Formułowanie funkcji celu z ograniczeniami i bez ograniczeń. Warunki ekstremum konieczne i wystarczające. Metody numeryczne poszukiwania ekstremum funkcji celu. Metody gradientowe. Optymalizacja nieliniowa z ograniczeniami. Programowanie kwadratowe. Metoda sympleksowa w optymalizacji liniowej.

Pełny opis:

Profil studiów: ogólnoakademicki

Forma studiów: stacjonarne

Rodzaj przedmiotu: fakultatywny

Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze, informatyka

Rok studiów / semestr: 3 / 6

Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): -Przedmioty wprowadzające: -

Wykład: 15 Laboratorium: 30

Metody dydaktyczne: Wykład, laboratorium, konsultacje

Punkty ECTS: 4

Bilans nakładu pracy studenta:

Udział w zajęciach:

- wykład 15h

- laboratorium 30h

Zapoznanie z literaturą: 15h

Sprawozdania, raporty z zajęć, prace domowe: 20h

Przygotowanie do kolokwium: 8h

Przygotowanie do zaliczenia: 10h

Czas trwania zaliczenia: 2h

Udział w konsultacjach: 5h

Wskaźniki ilościowe:

- nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 52, 2 ECTS

- nakład pracy studenta, który nie wymaga bezpośredniego udziału nauczyciela: 53h, 2 ECTS

Literatura:

Literatura obowiązkowa:

Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P., Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań. PWN, Warszawa 2009.

Stachurski A., Wierzbicki A.: Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 1999.

Ostanin A.: Optymalizacja liniowa i nieliniowa, Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, Białystok 2005.

Povstenko J.: Wprowadzenie do metod numerycznych. Exit, Warszawa 2005.

Efekty uczenia się:

Wiedza:

1. Zna podstawowe pojęcia z zakresu metod optymalizacji. KA6_WG1

2. Zna i rozumie metody stosowane w optymalizacji nieliniowej bez ograniczeń i z ograniczeniami. KA6_WG1

3. Zna i rozumie metody stosowane w optymalizacji liniowej. KA6_WG1

Umiejętności:

4. Potrafi stosować wybrane metody iteracyjne do poszukiwania ekstremum funkcji celu. KA6_UW2

5. Potrafi zastosować wybrane metody do optymalizacji liniowej oraz do optymalizacji nieliniowej bez ograniczeń i z ograniczeniami. KA6_UW2

6. Potrafi zaimplementować poznane algorytmy metod optymalizacji. KA6_UW2, KA6_KO1

Metody i kryteria oceniania:

Ogólna forma zaliczenia: zaliczenie na ocenę

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.
ul. Świerkowa 20B, 15-328 Białystok tel: +48 85 745 70 00 (Centrala) https://uwb.edu.pl kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0-4 (2024-09-03)