Optymalizacja z użyciem klastrów komputerowych Kierunek studiów: Informatyka
Kod programu: 08-S2INI14.2014

Nazwa modułu: Optymalizacja z użyciem klastrów komputerowych
Kod modułu: 08-IN-S2-OzUKK
Kod programu: 08-S2INI14.2014
Semestr: semestr zimowy 2015/2016
Język wykładowy: polski
Forma zaliczenia: zaliczenie
Punkty ECTS: 3
Opis:
Celem zajęć w tym module jest przygotowanie studentów do rozwiązywania zadań optymalizacji dyskretnej z użyciem klastrów komputerowych. Dzięki temu student powinien wykazać się pełnym zrozumieniem tematyki związanej z projektowaniem i implementacją klasycznych i nowoczesnych algorytmów równoległych. W konsekwencji ma to doprowadzić do pogłębienia wiedzy z zakresu obliczeń równoległych i rozwinięcia umiejętności implementowania algorytmów tak, aby zadziałały na komputerach masowo równoległych.
Wymagania wstępne:
Dobra znajomość podstaw programowania, języka C/C++ oraz algorytmów i struktur danych
Literatura podstawowa:
(brak informacji)
Efekt modułowy Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5]
Potrafi implementować algorytmy równoległe na klastry komputerowe przy użyciu biblioteki MPI w języku C/C++ [OzUKK -U_5]
 K_2_A_I_U13 [1/5] K_2_A_I_U14 [1/5] K_2_A_I_U15 [1/5]
Potrafi praktycznie realizować wykrywanie zakończenia obliczeń rozproszonych [OzUKK -U_6]
 K_2_A_I_U13 [1/5]
Potrafi implementować algorytmy Monte Carlo z użyciem klastrów komputerowych w języku C/C++ z wykorzystaniem biblioteki MPI [OzUKK -U_7]
 K_2_A_I_U13 [1/5] K_2_A_I_U14 [1/5] K_2_A_I_U17 [1/5]
Potrafi implementować wybrane, dokładne algorytmy optymalizacji dyskretnej z użyciem klastrów komputerowych w języku C/C++ z wykorzystaniem biblioteki MPI [OzUKK -U_8]
 K_2_A_I_U13 [1/5] K_2_A_I_U14 [1/5] K_2_A_I_U17 [1/5]
Ma wiedzę z projektowania algorytmów równoległych i potrafi scharakteryzować poszczególne modele dekompozycji [OzUKK -W_1]
 K_2_A_I_W04 [1/5] K_2_A_I_W06 [2/5]
Ma wiedzę z zakresu podstawowych i zaawansowanych funkcji interfejsu MPI i potrafi scharakteryzować celowość ich użycia [OzUKK -W_2]
 K_2_A_I_W05 [1/5] K_2_A_I_W06 [1/5]
Ma wiedzę z zakresu zrównoleglania metod Monte Carlo i w szczególności w tym aspekcie potrafi scharakteryzować algorytmy: symulowanego wyżarzania i tabu search [OzUKK -W_3]
 K_2_A_I_W06 [1/5] K_2_A_I_W09 [1/5]
Ma wiedzę na temat realizacji obliczeń równoległych w zadaniach optymalizacji dyskretnej i w szczególności w tym aspekcie potrafi scharakteryzować: algorytm z powrotami oraz metodę podziału i ograniczeń [OzUKK -W_4]
 K_2_A_I_W06 [1/5] K_2_A_I_W09 [1/5]
Typ Opis Kody efektów modułowych do których odnosi się sposób weryfikacji
Zaliczenie wykładu [OzUKK -w_1]
Rozwiązanie zadań z treścią, po jednym z każdego działu omawianego na wykładzie
 OzUKK -W_1 OzUKK -W_2 OzUKK -W_3 OzUKK -W_4
Zaliczenie laboratorium [OzUKK -w_2]
Kolokwia po każdym temacie zamkniętym na ćwiczeniach wraz z kontrolą wiedzy teoretycznej z wykładu
 OzUKK -U_5 OzUKK -U_6 OzUKK -U_7 OzUKK -U_8
Rodzaj prowadzonych zajęć Praca własna studenta Sposoby weryfikacji
Typ Opis (z uwzględnieniem metod dydaktycznych) Liczba godzin Opis Liczba godzin
wykład [OzUKK -fs_1]
Podanie treści kształcenia w formie werbalnej z wykorzystaniem wizualizacji treści. Skupienie się na materiale trudnym pojęciowo i wskazanie adresów stron internetowych.
 15
Zapoznanie się z tematyką wykładu z wykorzystaniem istniejących pakietów metod: skryptu i stron internetowych.
 15 Zaliczenie wykładu [OzUKK -w_1]
laboratorium [OzUKK -fs_2]
Szczegółowe przygotowanie studentów do rozwiązywania zadań ze wskazaniem na metodologię postępowania, wskazaniem kolejności wykonywanych czynności. Rozwiązywanie zadań z treścią.
 30
Rozwiązywanie zadań (głównie związanych z implementacją) z poszczególnych tematów wraz z analizą rozwiązań już istniejących – w skrypcie i na stronach internetowych.
 30 Zaliczenie laboratorium [OzUKK -w_2]
Załączniki
Opis modułu (PDF)
Informacje o sylabusach mogą ulec zmianie w trakcie trwania studiów.
Sylabusy (USOSweb)
Semestr Moduł Język wykładowy
(brak danych)