Wymagania do opisu projektu

Wydział Elektroniki
Kier: Automatyka i Robotyka
Studia magisterskie niestacjonarne
Dr. inŜ. Ewa Szlachcic
Teoria i metody optymalizacji
Katedra Automatyki, Mechatroniki i Systemów
Projekt
Sterowania
Kod kursu: ARKK15002P
Zakres i opis projektu z „ Teorii i metod optymalizacji”
1.
Opis projektu z przedmiotu “Teoria i metody optymalizacji” w zakresie programowania
liniowego
całkowitoliczbowego (PCL) lub programowania nieliniowego (PN) powinien
zawierać:
sformułowanie praktycznego zadania optymalizacji liniowej, całkowitoliczbowej lub
zadania optymalizacji nieliniowej dla liczby zmiennych decyzyjnych zadania n>2 – w
postaci:
1. interpretacja praktyczna zmiennych decyzyjnych zadania PCL lub zadania PN,
2. interpretacja praktyczna funkcji celu oraz kolejnych ograniczeń wraz ze
zdefiniowaniem jednostek w systemie SI.
Ustalenie wykorzystywanego algorytmu optymalizacji i szczegółowe omówienie
algorytmu optymalizacji (kolejne kroki algorytmu), powołując się na literaturę.
Zadanie programowania liniowego, całkowitoliczbowego - powinno zawierać dwa
przykłady:
−
−
Przykład zadania programowania liniowego, całkowitoliczbowego (PCL) z
omówieniem kolejnych kroków wybranego algorytmu. Dla przykładu zadania
PCL dla 2 zmiennych – naleŜy dołączyć obliczenia w kolejnych iteracjach.
Omówienie przyjętego praktycznego przykładu zadania optymalizacji dla liczby
zmiennych n>2 – rozwiązanie optymalne w postaci wektora zmiennych
decyzyjnych oraz wartość funkcji celu wraz z interpretacją praktyczną
rozwiązania oraz podanie wynikowej liczby iteracji.
Zadanie programowania nieliniowego - powinno zawierać dwa przykłady:
−
−
Przykład zadania programowania nieliniowego (PN) z omówieniem kolejnych
kroków wybranego algorytmu. Dla przykładu zadania PN dla 2 zmiennych –
naleŜy dołączyć obliczenia w kolejnych iteracjach.
NaleŜy podać:
o typ wykorzystanego algorytmu - algorytm optymalizacji lokalnej lub
algorytm optymalizacji globalnej
o stosowane kryteria stopu – przyjęta zbieŜność algorytmu przez
wykorzystywane narzędzia obliczeniowe.
Omówienie przyjętego praktycznego przykładu zadania optymalizacji dla liczby
zmiennych n>2 – rozwiązanie optymalne w postaci wektora zmiennych
decyzyjnych oraz wartość funkcji celu wraz z interpretacją praktyczną
rozwiązania oraz podanie wynikowej liczby iteracji.
Informacje ogólne o wykorzystanym programie – środowisko programistyczne, zasady
wprowadzania danych początkowych - reguły doboru współczynników algorytmu – jeŜeli
takie są.
Wykaz literatury, zawierający pozycje cytowane w opisie.
2. NaleŜy przyjąć następujące oznaczenia:
n - ilość zmiennych, m - ilość ograniczeń, x – wektor zmiennych decyzyjnych, zbiór rozwiązań
*
dopuszczalnych X, dokładność obliczeń ε, liczba iteracji L, punkt optymalny x , wartość optymalna
*
funkcji celu: f(x ) .