PředmětyPředměty(verze: 965)
Předmět, akademický rok 2019/2020
  
Engineering Optimalization - AP445007
Anglický název: Engineering Optimalization
Zajišťuje: Ústav počítačové a řídicí techniky (445)
Fakulta: Fakulta chemicko-inženýrská
Platnost: od 2019 do 2020
Semestr: oba
Body: 0
E-Kredity: 0
Způsob provedení zkoušky:
Rozsah, examinace: 3/0, Jiné [HT]
Počet míst: zimní:neomezen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Poznámka: předmět je určen pouze pro doktorandy
student může plnit i v dalších letech
předmět lze zapsat v ZS i LS
Garant: Kukal Jaromír doc. Ing. Ph.D.
Záměnnost : P445007
Termíny zkoušek   Rozvrh   
Anotace -
Předmět se zabývá klasickými i moderními metodami spojité a diskrétní optimalizace, je zaměřen zejména na jejich praktické využití ve vědecké a výzkumné práci studentů. Posluchači se naučí korektně formulovat optimalizační problémy a řešit je ve vhodném výpočetním prostředí (Matlab: Symbolic Math Toolbox, Optimization Toolbox, Global Optimization Toolbox, případně i Solver Microsoft Excelu). Předmět je určen zejména pro posluchače, kteří v předcházejícím studiu nezískali dostatečné vědomosti a dovednosti potřebné pro řešení problémů v rámci své disertační práce.
Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Podmínky zakončení předmětu (Další požadavky na studenta) -

Vypracování a obhajoba tří samostatných projektů: 0 - 25 bodů

Ústní zkouška: 0-75 bodů

Celkové bodové hodnocení: 100-90 A, 89-80 B, 79-70 C, 69-60 D, 59-50 E, méně než 50 F.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Literatura -

Z: Himmelblau, D. M.: Applied Nonlinear Programming. McGraw-Hill, New York 1972. ISBN 0-07-028921-2.

Z: Turzík, D.: Matematika III. Základy optimalizace. VŠCHT, Praha 2006. ISBN 80-7080-363-0.

D: Venkataraman, P.: Applied Optimization with MATLAB Programming. Wiley, New York. 2002. ISBN 0-471-34958-5.

D: Lange, K.: Optimization (2nd edition), Springer, New York 2013. ISBN 978-1-4614-5837-1.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Metody výuky -

přednášky, příprava projektu a řešení případových studií

Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Sylabus -

1. Optimalizační proces, význam, smysl a cíle. Obecné schéma a prvky.

2. Lokální optimalizace, analytické a numerické metody a algoritmy.

3. Lineární, kvadratické a nelineární programování.

4. Diskrétní a globální optimalizace, genetické a evoluční algoritmy.

5. Optimalizace s využitím Matlabu, Optimization Toolboxu a Global Optimization Toolboxu.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Studijní opory -

www.honeywellprocess.com/

www.mathworks.com/

Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Výsledky učení -

Studenti budou po absolvování předmětu umět využít vybrané metody optimalizace pro řešení inženýrských problémů. Budou schopni použít vybrané metody umělé inteligence pro řešení problémů globální optimalizace.

Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Vstupní požadavky -

nejsou

Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
Studijní prerekvizity -

nejsou

Poslední úprava: Pátková Vlasta (19.11.2018)
 
VŠCHT Praha