654-0908/03 – Optimalizace (OPT)

Garantující katedraKatedra řízení průmyslových systémůKredity10
Garant předmětudoc. Ing. Milan Heger, CSc.Garant verze předmětudoc. Ing. Milan Heger, CSc.
Úroveň studiapostgraduálníPovinnostpovinně volitelný typu B
RočníkSemestrzimní + letní
Jazyk výukyangličtina
Rok zavedení2022/2023Rok zrušení
Určeno pro fakultyFMT, HGFUrčeno pro typy studiadoktorské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
HEG30 doc. Ing. Milan Heger, CSc.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zkouška 20+0
kombinovaná Zkouška 20+0

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Student bude umět formulovat základní principy optimalizace, volit mezi jednotlivými přístupy a metodami optimalizace při řízení technologických procesů, navrhovat a konstruovat optimální řídicí systémy, aplikovat principy umělé inteligence v praxi.

Vyučovací metody

Individuální konzultace
Projekt

Anotace

Jsou probrány základní principy optimalizace, volby mezi jednotlivými přístupy a metodami optimalizace při řízení technologických procesů, návrhy pro optimální řídicí systémy, aplikace principů umělé inteligence v praxi.

Povinná literatura:

MAŘÍK, V., O. ŠTĚPÁNKOVÁ a J. LAŽANSKÝ. Umělá inteligence. (6). Praha: Academia, 2013. ISBN 978-80-200-2276-9. FÁBRY, J. Matematické modelování. Praha: Professional Publishing, 2011. ISBN 978-80-7431-066-9. KIRK, D. E. Optimal control theory: an introduction. Dover ed. Mineola: Dover Publications, 2004. ISBN 0-486-43484-2. RUSSELL, S. J. a P. NORVIG. Artificial intelligence: a modern approach. 3rd ed., Pearson new international ed. Harlow: Pearson, 2014. ISBN 978-1-292-02420-2. NORGAARD, M. Neural networks for modelling and control of dynamic systems: a practitioner's handbook. London: Springer, 2000. ISBN 1-85233-227-1.

Doporučená literatura:

VÍTEČEK, A. a M. VÍTEČKOVÁ. Optimální systémy řízení. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 1999. ISBN 80-7078-736-8.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

E-learning

Další požadavky na studenta

Vypracování projektu na téma související s disertační prací.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Statická optimalizace – analytické a numerické metody jednorozměrné a vícerozměrné optimalizace. 2. Využití lineárního programování při optimalizaci řízení technologických a výrobních procesů. 3. Dynamická optimalizace – dynamické programování, Pontrjaginův princip minima a variační počet v úlohách optimálního řízení. 4. Pokročilé metody optimálního nastavení regulátorů. 5. Optimalizace s využitím genetických a evolučních algoritmů. 6. Možnosti využití neuronových sítí v optimalizaci technologických procesů. 7. Modelování, simulace a optimalizace vybraných problémů logistického řízení. 8. Tvorba a aplibace optimalizačních algoritmů.

Podmínky absolvování předmětu

Kombinovaná forma (platnost od: 2022/2023 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodůMax. počet pokusů
Zkouška Zkouška   3
Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2024/2025 (P0413D270001) Řízení průmyslových systémů P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2023/2024 (P0413D270001) Řízení průmyslových systémů P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2023/2024 (P0413D270001) Řízení průmyslových systémů K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2022/2023 (P0413D270001) Řízení průmyslových systémů K angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán
2022/2023 (P0413D270001) Řízení průmyslových systémů P angličtina Ostrava povinně volitelný typu B stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.