638-3026/01 – Optimální řízení procesů (OŘP)
Garantující katedra | Katedra automatizace a počítačové techniky v průmyslu | Kredity | 6 |
Garant předmětu | doc. Ing. Milan Heger, CSc. | Garant verze předmětu | doc. Ing. Milan Heger, CSc. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
Ročník | 1 | Semestr | letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2019/2020 | Rok zrušení | 2022/2023 |
Určeno pro fakulty | FMT | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Student bude umět klasifikovat a aplikovat jednotlivé metody teorie optimálního řízení v praxi.
Student bude umět navrhovat postupy pro optimalizaci řízení jednotlivých technologických agregátů.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Experimentální práce v laboratoři
Anotace
Jsou probrány základní pojmy a vztahy teorie optimálního řízení, analytické a numerické metody jednorozměrné a vícerozměrné statické optimalizace a klasické teorie extremální regulace dynamických systémů. Pozornost je věnována i optimálnímu řízení větších technologických celků s využitím lineárního programování. Závěr přednášek je zaměřen na výklad principů dynamické
optimalizace a využití prvků umělé inteligence. Předmět podává ucelenou informaci o problematice výpočtu extrémů funkcí a funkcionálů při řešení optimalizačních úloh řízení technologických agregátů a procesů.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Písemné a ústní zkoušení.
E-learning
Další požadavky na studenta
vypracování semestrálního projektu a absolvování testu
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Problematika optimálního řízení procesů. Optimalizace statických a dynamických systémů. Úvod do teorie optimálního řízení, statická a dynamická optimalizace, jednorozměrné a vícerozměrné úlohy, matematický aparát a metody řešení.
2. Analytické metody statické jednorozměrné optimalizace, odvození nutných a postačujících podmínek pro hledání optima, přístupy a metody řešení. Praktické grafické znázornění metod v Excelu.
3. Numerické metody statické jednorozměrné optimalizace, jejich význam a jednotlivé přístupy. Praktické využití diferenčních, přímých, interpolačních, komparativních, adaptivních metod.
4. Analytické metody vícerozměrné statické optimalizace bez omezení a s omezením.
5. Metoda nejmenších čtverců její využití pro aproximaci funkcí. Využití neuronových sítí pro aproximaci funkcí. Porovnání obou přístupů.
6. Numerické metody vícerozměrné statické optimalizace, deterministické a stochastické. Využití prvků umělé inteligence při řešení úloh vícerozměrné statické optimalizace. Softwarová realizace uvedených metod se simulacemi.
7. Principy a metody extremální regulace a příklady jejich praktického využití v metalurgii a souvisejících oborech. Softwarová realizace extremálního regulátoru.
8. Lineární programování, základní pojmy, grafická interpretace a řešení, tvorba modelů a aplikace na hierarchicky vyšších úrovních řízení v metalurgickém průmyslu.
9. Lineární programování - řešení úloh výrobního programování, nutriční problém, distribuční problém a optimalizace řezných plánů.
10. Praktické využití řešitele v Excelu pro řešení lineárních a nelineárních úloh vícerozměrné statické optimalizace.
11. Metody optimalizace při řešení praktických úloh v logistice.
12. Dynamická optimalizace, základní pojmy, typy účelových funkcionálů, definice úlohy, metody a aplikace pro optimální řízení větších energetických agregátů a metalurgických celků a optimální nastavení regulačních obvodů.
13. Využití genetických algoritmů a řešitele v Excelu pro optimalizaci získávání matematických popisů dynamických systémů z experimentálně získaných procesů.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky