Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Metody optymalizacji

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 0800-MOPT
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0542) Statystyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Metody optymalizacji
Jednostka: Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 5.00 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.
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Algorytmy i struktury danych I

Całkowity nakład pracy studenta:

- godziny realizowane z udziałem nauczycieli: 60h (30h wykład + 30h ćwiczenia),

- czas poświęcony na pracę indywidualną potrzebny do pomyślnego zaliczenia przedmiotu: 60h

- czasy wymagany do przygotowania się i uczestnictwa w procesie oceniania: 30 h

- czas wymagany do odbycia obowiązkowych praktyk: 0 h

Efekty uczenia się - wiedza:

W1 - ma wiedzę obejmującą: rozwiązywanie układów równań liniowych, metody interpolacji, minimalizacje przy użyciu gradientów, elementy rachunku prawdopodobieństwa (użytecznych przy ukrytych łańcuchach Markowa)

(K_W01)

W2 - posiada wiedzę dotyczącą optymalizacji przy użyciu grafów, elementów programowania matematycznego, metod gradientowych oraz algorytmów ewolucyjnych (K_W02)

W3 -ma podstawową wiedzę o cyklach życia różnego typu systemów informatycznych (K_W06)

Efekty uczenia się - umiejętności:

U1 - potrafi zaprojektować oraz stworzyć struktury danych konieczne do realizacji projektu (K_U06)

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

K1 - działa i myśli w sposób kreatywny rozwiązując problemy optymalizacyjne (K_K06)

Metody dydaktyczne podające:

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące:

- ćwiczeniowa
- laboratoryjna

Skrócony opis:

Celem wykładu jest przedstawienie zagadnień oraz algorytmów służących do rozwiązywania zadań optymalizacji. Omówione będą niezbędne podstawy matematyczne, a następnie wybrane, najczęściej używane algorytmy, służące do rozwiązywania takich zadań.

Pełny opis:

1. Skojarzenia w grafach i ich zastosowania

a. Definicje

b. Twierdzenie Halla i kojarzenie małżeństw

c. Typy skojarzeń

1. Algorytm Christofidesa

2. Algorytm węgierski

3. Algorytmy sieciowe (np. CPM, PERT), szeregowanie zadań, ścieżki krytyczne

4. Algorytmy optymalizacji liniowej z ograniczeniami

5. Zadanie transportowe z kosztami

6. Algorytmy optymalizacji kwadratowej z ograniczeniami

7. Kolorowanie grafów

8. Gradientowe algorytmy dla problemów optymalizacji bez ograniczeń

9. Algorytmy ewolucyjne w problemach optymalizacji

10. Ukryte łańcuchy Markowa

Literatura:

1. M.M. Sysło, Algorytmy optymalizacji dyskretnej, PWN, 1993

2. D. Rogulska. Programowanie liniowe. Algorytmy i zadania. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódźkiego 1991

3. K.I. Majid, Optymalne projektowanie konstrukcji, PWN, W-wa1981

4. David E. Kolberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, 2003 WNT

5. D. Rutkowska, Inteligentne systemy obliczeniowe.

6. M. Trocki, B. Grucz, K. Ogonek, Zarządzanie projektami, W-wa 2002

7. A. Stachurski, A. Wierzbicki, Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa 1999

Metody i kryteria oceniania:

Ocena przedmiotu odbywa się na podstawie egzaminu ustnego.

Kryteria oceniania:

Wykład: egzamin pisemny

60% punktów ocena 3

75% punktów ocena 4

90% i więcej ocena 5

Podczas ćwiczeń implementowane są wybrane algorytmy optymalizacyjne prezentowane na wykładzie. Zaliczenie odbywa się na podstawie oceny poprawności zaimplementowanych algorytmów.

Egzamin oraz ćwiczenia sprawdzają osiągnięcie efektów: W1, W2, W3

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (zakończony)

Okres: 2022-02-21 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Rafał Adamczak
Prowadzący grup: Rafał Adamczak, Rafał Linowiecki
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/23" (zakończony)

Okres: 2023-02-20 - 2023-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Rafał Adamczak
Prowadzący grup: Rafał Adamczak, Rafał Linowiecki
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-20 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Rafał Adamczak
Prowadzący grup: Rafał Adamczak, Rafał Linowiecki
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-1 (2024-03-12)