FIŞA DISCIPLINEI. (în baza OM nr. 5703/2011)

Size: px

Start display at page:

Download "FIŞA DISCIPLINEI. (în baza OM nr. 5703/2011)"

Rafe Evans
6 years ago
Views:

1 FIŞA DISCIPLINEI Aprobat prin decizia Consiliului Facultăţii nr. (în baza OM nr. 5703/2011) 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Sapientia din Cluj-Napoca 1.2. Facultatea/ DSPP Ştiinţe Tehnice şi Umaniste, Tîrgu Mureş 1.3. Domeniul de studii Informatică 1.4. Ciclul de studii Licenţă 1.5. Programul de studiu Informatică 1.6. Calificarea Licenţiat în informatică 2. Date despre disciplină 2.0. Departamentul Inginerie Electrică 2.1. Denumirea disciplinei Tehnici de optimizare 2.2. Titularul disciplinei / a activităţilor de Prof. dr. Dávid László curs 2.3. Titularul (ii) activităţilor seminar Prof. dr. Dávid László de laborator Şef lucr. dr. György Katalin proiect 2.4. Anul de studiu Semestrul Tipul de evaluare Ex 2.7. Regimul disciplinei DI 3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice) 3.1. Număr de ore pe săptămână 4 Din care: 3.2. curs seminar / laborator/ proiect/ practica 3.4. Total ore din planul de învăţământ 56 Din care: 3.5. curs seminar/ laborator/ proiect/ practica Distribuţia fondului de timp: Ore a) Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe 25 b) Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi 32 pe teren c) Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 10 d) Tutoriat - e) Examinări 2 f) Alte activităţi: Total ore studiu individual Total ore pe semestru Numărul de puncte de credit Precondiţii (acolo unde este cazul)

2 4.1. de curriculum 4.2. de competenţe 5. Condiţii (acolo unde este cazul) 5.1. De desfăşurare a cursului 5.2. De desfăşurare a seminarului/laboratorului/proiectului 6. Competenţele specifice acumulate Competenţe profesionale C4 conform grilei RNCIS Competenţe transversale 7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate) 7.1. Obiectivul general al Formulare, transformare problema tehnică într-una de disciplinei calcul optimal neliniar, competenţe de rezolvare Obiectivele specifice Utilizare softuri dedicate pentru rezolvarea problemelor de programare neliniară, formulare condiţii de necesitate şi suficienţă, evaluare convergenţă, evaluare condiţii de oprire, competenţe de aplicare în tehnică 8. Conţinuturi 8.1. Curs Metode de predare Observaţii OPTIMIZĂRI STAŢIONARE LINIARE ŞI NELINIARE Noţiuni fundamentale, minim ordinar fără restricţii, optimizarea, cu restricţii tip egalitate, multiplicatorii lui Lagrange, optimizarea, problema duală şi metoda relaxării Lagrange, problema cu restricţii tip inegalitate, multiplicatorii lui Kuhn-Tucker, probleme de calcul variational, Ecuatii Euler-Lagrange, probleme izoperimetrice, Ecuaţii Hamilton Jacobi, principiul minimului lui Pontryagin, aplicaţii, 8 ore METODE NUMERICE APLICATE ÎN OPTIMIZARE STAŢIONARĂ, Prezentare generală, metode numerice pentru probleme fără restricţii, metode de căutare directă, metode de gradienţi de ordin unu şi doi, metode de gradienţi conjugaţi, metode numerice pentru probleme cu restricţii, metoda funcţiilor de penalizare, aplicaţii. SISTEME DINAMICE OPTIMALE, Condiţii de optimalitate, aproximarea variaţională a problemei, de optim, condiţii de necesitate pentru problema stării finale libere, şi fixată, aplicarea principiului minimului lui Pontrjiaghin, condiţii de suficienţă, pentru optimalitate, ecuaţiile Hamilton-Jacobi, condiţii de transversalitate, aplicaţii 1 8 ore 1. David L, Tehnici de Optimizare în Automatizări, Universitatea " Petru Maior", Tg.Mures, B.C. Kuo, Automatic Control systems, John Wiley, New York, 2003

3 3. Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, 2009 Alte surse bibliografice 1. M.Athans, P.L.Falb Optimal Control: An Introduction to the Theory and its Applications, McGraw Hill New-York, K.J.Astrom,B. Wittenmark, Computer Controlled Systems, Theory and Design, Prentice-Hall, B.D.O.Anderson, Optimal Control, Linear Quadratic Methods, Prentice-Hall, S.Cãlin,M.Tetişco,I.Dumitrache,C.Popeea,D.Popescu, Optimizãri în Automatizãri Industriale, Editura Tehnicã, Bucureşti, S.Cãlin, Th.Popescu, B.Jora, V.Sima, Conducerea Adaptivã şi flexibilã a proceselor industriale, Editura.Tehnicã, Bucureşti, T.Coloşi, Tehnici de Optimizare, Curs vol. II-III, Institutul Politehnic Cluj-Napoca, R.N.Clark, Control System Dynamics, Cambridge University Press T.L.Dragomir, Tehnici de Optimizare, Institutul Politehnic "Traian Vuia" Timişoara Kósa A, Optimumszámítási modellek, Műszaki könyvkiadó, V Ionescu, Teoria Sistemelor (sisteme liniare) EDP Bucureşti V.Ionescu,L.Lupaş Tehnici de Calcul în Teoria Sistemelor, Editura.Tehnicã, Bucureşti, V.Ionescu,C.Popeea Optimizarea sistemelor, EDP, Bucureşti D.L.Kleinmann, On an iterative technique for Riccati equation computation,ieee Trans.Autom.Control,13, , H.Kwakernaak,R.Sivan, Linear Optimal Control Systems, John Wiley & Sons, Inc, Wiley-Intersience, New- York Lantos B, Irányítási rendszerek elmélete és tervezése, Akadémiai kiadó, A.J.Laub Schur method for solving algebric Riccati equations, IEEE Transaction on Automatic. Control 24, , C.T.Leondes, Control and Dynamics Systems, Advances in Theory and Applications, Academic Press C.B.Moller,J.N.Little,S.N.Bangert, S.Kleinman, PC-MATLAB User's Guide.The MathWorks, Inc E. Polak, Computational methods in optimisation, Academic Press, M.G.Singh, A.Titli Systems Decomposition, Optimisation and Control Pergamon Press A.P.Sage, C.C.White, Optimum System Control, Pretince/Hall, Int.,Inc., V.Sima,A.Varga, Practica Optimizãrii Asistate de Calculator, Editura Tehnică, Bucureşti, G.Stein,M.Athans, The LQR/LTR procedure for multiovariable feedback control design. IEEE Trans.Autom. Control, 32, , S.G.Tzafestas, Applied Digital Control, North,Holland Systems and Control, A.Varga,V.Sima, Tehnici numerice de calcul în teoria sistemelor liniare: Proiectarea sistemelor automate AMC,36,5-49, L.A.Zadeh, E.Polak, System Theory, Inter University Electronics Series Vol.8., McGraw-Hill, L.William,Ph.D.Brogan, Modern Control Theory, Prentice-Hall, *** NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING, Cambridge University Press. Programs Copyright (C) by Numerical Recipes, Seminar Metode de predare Observaţii 1.Probleme referitoare la determinarea minimului funcţionalelor fără restricţii 2. Probleme referitoare la determinarea minimului funcţionalelor fără restricţii (metoda Lagrange, Kuhn Tucker, etc) 3. Rezolvarea numerică a problemelor de optimizări staţionare. Metode directe. 4. Probleme numerice cu algoritmi de tip gradienţi 4 ore 5. Aplicaţii cu calcul variaţional. Ecuaţii Euler Lagrange 6. Probleme cu optimizări dinamice. 1. David L, Tehnici de Optimizare în Automatizări, Universitatea " Petru Maior", Tg.Mures, 2000

4 2. Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, Laborator Metode de predare Observaţii 1.Prezentarea generală: NTSM, PSI; prezentarea scurtă a lucrărilor de laboratoare, regulamente. Introducere în mediul Matlab. 2.Metode de căutare a minimului cu şi fără restricţii în mediul Matlab. 3.Algoritmi de căutare directe a minimului. Metoda Monte-Carlo. Metoda Boltzmann. Algoritmi genetici. 4.Metode de gradienţi de ordin I cu pas contant şi pas variabil. Metode de calcul al pasului optimal 5.Metode de gradienţi de ordin II. Metode de gradienţi conjugaţi 6.Metode numerice pentru probleme cu restricţii. 7. Colocviu de laborator 1. György K., Dávid L., Optimum kereső algoritmusok, Optimális szabályozasok, Laborjegyzet, 2010 Lucrări practice de laborator în format electronic accesibil pe intranetul facultăţii. 2.. György K., Dávid L. Tehnici de optimizare, Lucrări de laborator, Univ. Petru Maior, Tg. Mures, Proiect Metode de predare Observaţii 8.5. Practica Metode de predare Observaţii 9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului 10. Evaluare A. Condiții de îndeplinit pentru prezentarea la evaluare: Efectuarea lucrărilor de laboratoare şi nota de trecere la colocviu de laborator. Prezenţa la toate lucrările de laborator este obligatorie. Recuperarea ulterioară acestora (în cazuri bine justificate) este posibilă de ex. cu alte grupe, dar acest lucru se discute in prealabil cu titularul de aplicaţii. B. Criterii, metode și ponderi în evaluare: Tip activitate Criterii de evaluare Metode de evaluare Pondere din nota finală Curs Scris (40%) şi oral (20%) in timpul sesiunii examen 60% Seminar Laborator Activitatea studentului în timpul semestrului la colocviu de laborator 40%

5 laborator (10%) + colocviu de laborator (30%) Proiect Standard minim de performanţă Formularea corectă a problemei de calcul optimal cu restricţii, aptitudini de rezolvare analitică, utilizarea softurilor dedicate, competenţe de evaluare a convergenţei, competenţe de elaborare soft calcul optimal neliniar cu şi fără restricţii, Formulare problema programare dinamică, competenţe de rezolvare. Data completării Semnătura titularului disciplinei Semnătura titularului/rilor de aplicaţii Data avizării de către responsabilul programului de studii Semnătura responsabilului programului de studii Data avizării în departament Semnătura directorului de departament

FIŞA DISCIPLINEI. proiect 2.4 Anul de studiu Semestrul Tipul de evaluare Ex 2.7 Regimul disciplinei DI

FIŞA DISCIPLINEI. proiect 2.4 Anul de studiu Semestrul Tipul de evaluare Ex 2.7 Regimul disciplinei DI FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Sapientia din Cluj-Napoca superior 1. Facultatea Ştiinţe Tehnice şi Umaniste, Tîrgu Mureş 1.3 Departamentul Inginerie