Przeskocz do głównej zawartości



Katedra Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej
Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnika Śląska
44-100 Gliwice, ul. Konarskiego 18A
tel. +48 32 2371204   fax. +48 32 2371282

Strona główna
Przedmioty
Pliki do pobrania
Kontakt
  

Skip Navigation Links
Struktura Katedry
Oferta współpracy
LaboratoriaExpand Laboratoria
Nasi absolwenci
Wydarzenia
PracownicyExpand Pracownicy

Dydaktyka
Skip Navigation Links
Prace dyplomowe
Projekty inżynierskie
Specjalności
Przedmioty
Pliki do pobrania
Podręczniki i skrypty
Praktyki studenckie
Koła naukoweExpand Koła naukowe

Działalność
naukowa
Skip Navigation Links
Profil naukowy
Przykłady badańExpand Przykłady badań
Projekty badawcze
Rozprawy doktorskie
Konferencje naukowe

<październik 2020>
PnWtŚrCzPtSoN
2829301234
567891011
12131415161718
19202122232425
2627282930311
2345678

Zaawansowane metody programowania

Kierunek: Mechanika i Budowa Maszyn
Specjalność: Modelowanie i optymalizacja układów mechanicznych (MB4)
Rodzaj studiów i semestr:
stacjonarne II st., sem. III
Punkty ECTS:
3
Prowadzący: dr hab. inż. Alicja Piasecka-Belkhayat, dr inż. Jolanta Dziatkiewicz, dr inż. Marek Paruch


Opis przedmiotu

Celem prowadzonych zajęć jest przedstawienie podstaw teoretycznych oraz numerycznych algorytmów służących do rozwiązywania zadań optymalizacji, identyfikacji oraz analizy wrażliwości. W ramach wykładu i laboratorium poruszone zostaną zagadnienia związane z metodami deterministycznymi (gradientowymi i bezgradientowymi) oraz niedeterministycznymi (randomizowanymi).


Program przedmiotu

  • wykład: 30 godzin w semestrze
  • laboratorium: 30 godzin w semestrze

Warunki zaliczenia

  • Zaliczenie na ocenę pozytywną laboratorium (warunki podaje prowadzący na zajęciach)
  • Egzamin z wykładu.

OCENA KOŃCOWA: O=0.65E+0.35L

E - ocena z egzaminu (musi być pozytywna)    L - ocena z laboratorium (musi być pozytywna)


Tematyka wykładów

  • Problem prosty i odwrotny

  • Przykłady problemów odwrotnych

  • Typowe problemy w rozwiązywaniu zagadnień odwrotnych

  • Analiza wrażliwości

  • Algorytmy gradientowe

  • Algorytmy genetyczne i ewolucyjne

  • Operatory ewolucyjne

  • Metody optymalizacji z ograniczeniami

  • Optymalizacja wielokryterialna

  • Sztuczne sieci neuronowe

  • Hybrydowe metody optymalizacji

  • Zagadnienie identyfikacji układów mechanicznych

  • Prezentacja zastosowań praktycznych


Tematyka laboratoriów

  • Rozwiązywanie zadań bezpośrednich

  • Jednoparametryczna analiza wrażliwości

  • Wieloparametryczna analiza wrażliwości

  • Metody gradientowe – dane niezaburzone

  • Metody gradientowe – dane zaburzone

  • Algorytmy ewolucyjne

  • Wpływ operatorów ewolucyjnych na otrzymane rozwiązania

  • Optymalizacja z ograniczeniami

  • Problem komiwojażera

  • Symulowane wyżarzanie

  • Optymalizacja wielokryterialna

  • Sztuczne sieci neuronowe

  • Hybrydowe metody optymalizacji

  • Zagadnienie identyfikacji


Literatura

  • J. Arabas, Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa, 2001.
  • W. Findeisen, J. Szymanowski, A. Wierzbicki, Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, PWN, 1980.
  • 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, 2003.
  • L. Rutkowski, Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwa Naukowe PWN, Warszawa, 2006.
  • J. Taler, P. Duda, Rozwiązywanie prostych i odwrotnych zagadnień przewodzenia ciepła, WNT, Warszawa, 2003.


 

           webadmin


© Copyright MiIO. Wszelkie prawa zastrzeżone. Wszelkie materiały tekstowe, zdjęciowe, graficzne, dźwiękowe, filmowe zamieszczone na stronach są prawnie chronione i stanowią własność intelektualną MiIO.
Kopiowanie dla celów komercyjnych, dystrybucja, modyfikacja oraz publikacja, bez pisemnej zgody Kierownika Katedry Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej są zabronione.

Zasady wykorzystywania „ciasteczek” (ang. cookies) w serwisach internetowych Politechniki Śląskiej