Matematyczne modelowanie problemów optymalizacyjnych Kierunek studiów: Informatyka
Kod programu: W4-S2IN19.2020

Nazwa modułu: Matematyczne modelowanie problemów optymalizacyjnych
Kod modułu: W4-IN-S2-20-3-MMPO
Kod programu: W4-S2IN19.2020
Semestr: semestr letni 2021/2022
Język wykładowy: polski
Forma zaliczenia: zaliczenie
Punkty ECTS: 3
Opis:
Celem zajęć w tym module jest przygotowanie studentów do dokładnego i efektywnego rozwiązywania trudnych zadań optymalizacji dyskretnej. Rozpatrywane są trzy podejścia: (i) programowanie liniowe w tym całkowitoliczbowe (np. na podstawie języka MathProg), (ii) definiowanie problemów jako zadanie spełnialności formuły logicznej z wykorzystaniem leżących w jej osnowie różnych teorii (np. na podstawie biblioteki Z3) oraz (iii) programowanie logiczne z poszukiwaniem stabilnych modeli (np. na podstawie języka AnsProlog). Dzięki temu student powinien wykazać się pełnym zrozumieniem tematyki związanej ze stosowaniem klasycznych i nowoczesnych dokładnych metod optymalizacyjnych.
Wymagania wstępne:
(brak informacji)
Literatura podstawowa:
1. Tommi Sottinen (2009). Operations research with GNU Linear Programming Kit. ORMS1020 course notes. Department of Mathematics and Statistics, University of Vaasa, Finland. 2. Daniel Kroening, Ofer Strichman (2016). Decision Procedures – An Algorithmic Point of View, Second Edition. Springer. 3. Vladimir Lifschitz (2019). Answer Set Programming. Springer.
Efekt modułowy Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5]
Potrafi właściwie wykorzystać wybrane biblioteki programistyczne do formułowania problemów optymalizacji dyskretnej jako zadania programowania liniowego (w tym całkowitoliczbowego). [M_001]
 K_U01 [1/5] K_U05 [1/5] K_U08 [3/5] K_U09 [3/5]
Potrafi rozwiązać zadanie optymalizacji kombinatorycznej za pomocą nowoczesnych metod, takich jak ASP (ang. Answer Set Programming) i SMT (ang. Satisfiability Modulo Theories), w wybranym języku programowania. [M_002]
 K_U01 [1/5] K_U05 [3/5] K_U08 [3/5] K_U09 [3/5]
Ma wiedzę z zakresu formułowania zadań optymalizacji dyskretnej za pomocą klasycznych i nowoczesnych metod modelowania matematycznego. [M_003]
 K_W01 [4/5] K_W02 [3/5] K_W04 [1/5] K_W09 [1/5]
Typ Opis Kody efektów modułowych do których odnosi się sposób weryfikacji
Zaliczenie wykładu [W_001]
Rozwiązanie zadań z treścią, po jednym z każdego działu omawianego na wykładzie.
 M_003
Zaliczenie laboratorium [W_002]
Projekty programistyczne dotyczące klasycznych i nowoczesnych metod optymalizacji dyskretnej, wykorzystujące biblioteki glpk, Z3 oraz język AnsProlog.
 M_001 M_002
Rodzaj prowadzonych zajęć Praca własna studenta Sposoby weryfikacji
Typ Opis (z uwzględnieniem metod dydaktycznych) Liczba godzin Opis Liczba godzin
wykład [Z_001]
Podanie treści kształcenia w formie werbalnej z wykorzystaniem wizualizacji treści. Skupienie się na materiale trudnym pojęciowo, przedstawienie podstawowych przykładów oraz wskazanie adresów stron internetowych zawierających inne przykłady.
 15
Zapoznanie się z tematyką wykładu z wykorzystaniem istniejących pakietów metod, stron internetowych i zalecanej literatury podstawowej.
 30 Zaliczenie wykładu [W_001]
laboratorium [Z_002]
Szczegółowe przygotowanie studentów do rozwiązywania zadań ze wskazaniem na metodologię postępowania, wskazaniem kolejności wykonywanych czynności. Rozwiązywanie zadań z treścią.
 15
Rozwiązywanie zadań (głównie związanych z implementacją) z poszczególnych tematów wraz z analizą rozwiązań już istniejących na stronach internetowych.
 30 Zaliczenie laboratorium [W_002]
Załączniki
Opis modułu (PDF)
Informacje o sylabusach mogą ulec zmianie w trakcie trwania studiów.
Sylabusy (USOSweb)
Semestr Moduł Język wykładowy
(brak danych)