Dla studenta

„Tak przebiega kształcenie – pełny obraz jest zazwyczaj zbyt skomplikowany, by mógł go zrozumieć ktokolwiek poza ekspertami w danej dziedzinie, a ci wiedzą tyle, że i tak w większość sami nie wierzą.”

Ian Stewart

Terminy konsultacji: Pon 6:00 – 7:30, Wt 6:00 – 7:30, Wt 17:00- 20:00
Tutorials: Mon 6:00 – 7:30, Tue 6:00 – 7:30, Tue 17:00 – 20:00
Miejsce / Location: C3 15

Sylabus do przedmiotu „Metody numeryczne”
Sylabus do przedmiotu „Identyfikacja systemów”
Sylabus do przedmiotu „Modele systemów dynamicznych”
Sylabus do przedmiotu „Optymalizacja systemów”
Sylabus do przedmiotu „Wstęp do programowania”
Sylabus do przedmiotu „Modelowanie i analiza systemów”

Przedmioty prof. Jerzego Świątka

Metody Analizy Systemowej we Wspomaganiu Decyzji

Wykłady
  1. Model w badaniach systemowych. Wstęp pojęcia podstawowe
  2. Sygnały Transformata Laplace’a i Z
  3. Typowe opisy obiektów
  4. Podstawowe liniowe elementy dynamiczne i ich opisy
  5. Podstawowe zadania identyfikacji
    1. Podstawowe zadania identyfikacji, obiekt w klasie modeli
    2. Wybór optymalnego modelu
  6. Elementy wspomagania decyzji
    1. Wstęp. Optymalizacja w kierunku
    2. Bezgradientowe metody optymalizacji
    3. Gradientowe metody optymalizacji
    4. Optymalizacja z ograniczeniami
  7. Programowanie liniowe
    1. Programowanie liniowe
  8. Programowanie całkowitoliczbowe
  9. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności
    1. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności
  10. Identyfikacja obiektów dynamicznych 1
  11. Identyfikacja obiektów dynamicznych 2
  12. Identyfikacja obiektów dynamicznych 3
  13. Wybrane zadania identyfikacji systemów złożonych
  14. Kompleksy operacji
  15. Decyzje wielokryterialne
  16. Optymalizacja wieloetapowa – programowanie dynamiczne
  17. Modele procesów masowej obsługi
Ćwiczenia
Literatura
  • Jerzy Świątek – Wybrane zagadnienia identyfikacji statycznych systemów złożonych
  • Jakub Gutenbaum – Modelowanie matematyczne systemów
  • Zdzisław Bubnicki – Identyfikacja obiektów sterowania
  • Jan Kusiak, Anna Danielewska-Tułecka, Piotr Oprocha – Optymalizacja – Wybrane metody z przykładami zastosowań
  • Stanisław Osowski – Modelowanie i symulacja układów i procesów dynamicznych

Do góry

System Modelling and Analysis

Classes
Lectures
  1. Model in the systems research. Introduction – basic concept
  2. Physical signal characteristic
  3. Typical mathematical models
  4. Model building task based on experiment – identification problem
  5. Determination of the plant parameters
  6. Choice of the best model
  7. Noised measurements of the physical values
  8. Estimation of plant parameter with noisy measurements
  9. Estimation of the plant parameter with random value
  10. Choice of the best model, probabilistic case
  11. Identification of dynamic plants
  12. Identification of dynamic plants
  13. Identification of dynamic plants
  14. Selected problems of complex systems modeling
  15. Modeling of complex of operation systems
  16. Model based decision making
  17. Numerical optimization methods
    1. Numerical optimization methods – line search
    2. Numerical optimization methods – multidimensional search without derivatives
    3. Numerical optimization methods – multidimensional search using derivatives
    4. Numerical optimization methods – constrained optimization methods
    1. Linear programming
    2. Integer programming
    1. Multicriteria decision making
    2. Multistage decision making
  18. Decision making under uncertainty
  19. Summary
Recommended books
  • Katsuhiko Ogata – Modern Control Engineering
  • Zdzisław Bubnicki – Identification of Control Plants
  • Vladimir Cherkassky, Filip M. Mulier – Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods
  • Lennart Ljung, Torkel Glad – Modeling of Dynamic Systems
  • Lennart Ljung – System Identification: Theory for the User
  • Christopher M. Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning

Do góry

Rozpoznawanie

Wykłady
  1. Wprowadzenie
  2. Bayesowska teoria decyzji
  3. Bayesowska teoria decyzji
  4. Metody nieparametryczne
  5. Liniowe funkcje dyskryminujące
  6. Sieci neuronowe
  7. Selekcja cech
  8. Ekstrakcja cech
  9. Grupowanie
  10. Kwantyzacja wektorowa
  11. Wybór modelu
  12. Pakiety i popularne klasyfikatory
  13. Drzewa decyzyjne i przykłady

Do góry

Wybrane problemy inżynierii systemów

Wykłady
  1. Wstęp
  2. Metoda systemowa
  3. Informacja
  4. Systemy decyzyjne
  5. Ryzyko
  6. Efektywność systemów
  7. Systemy gospodarcze

Do góry

metody Optymalizacji

Wykłady
  1. Elementy wspomagania decyzji
  2. Optymalizacja w kierunku
  3. Bezgradientowe metody optymalizacji
  4. Gradientowe metody optymalizacji
  5. Optymalizacja z ograniczeniami
  6. Programowanie liniowe
  7. Programowanie całkowitoliczbowe
  8. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności
  9. Optymalny pomiar
  10. Optymalizacja wieloetapowa – programowanie dynamiczne
  11. Decyzje wielokryterialne
  12. Dekompozycja zadania optymalizacji
  13. Podsumowanie

Do góry

Modele systemów dynamicznych

Wykłady
  1. Wstęp
  2. Sygnały ciągłe – Transformata Laplace’a i Z
  3. Typowe opisy obiektów
  4. Podstawowe liniowe elementy dynamiczne i ich opisy
  5. Sterowalność i obserwowalność systemów
  6. Powiązania pomiędzy opisami
  7. Stabilność układów dynamicznych
  8. Dyskretyzacja sygnałów ciągłych
  9. Systemy złożone

Do góry

Identyfikacja systemów

Wykłady
  1. Model w badaniach systemowych. Wstęp, pojęcia podstawowe
  2. Podstawowe zadania identyfikacji, obiekt w klasie modeli
  3. Wybór optymalnego modelu
  4. Identyfikacja obiektów dynamicznych 1 – równanie różniczkowe
  5. Identyfikacja obiektów dynamicznych 2 – odpowiedź impulsowa
  6. Identyfikacja obiektów dynamicznych 3 – równanie różnicowe, rekurencja
  7. Wybrane zadania identyfikacji systemów złożonych
  8. Kompleksy operacji

Do góry

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

Wykłady
  1. Model w badaniach systemowych. Wstęp, pojęcia podstawowe
  2. Podstawowe zadania identyfikacji, obiekt w klasie modeli
  3. Wybór optymalnego modelu
  4. Identyfikacja obiektów dynamicznych 1 – równanie różniczkowe
  5. Identyfikacja obiektów dynamicznych 2 – odpowiedź impulsowa
  6. Identyfikacja obiektów dynamicznych 3 – równanie różnicowe, rekurencja
  7. Wybrane zadania identyfikacji systemów złożonych
  8. Elementy wspomagania decyzji
  9. Metody numeryczne – wstęp, optymalizacja w kierunku
  10. Bezgradientowe metody optymalizacji
  11. Gradientowe metody optymalizacji
  12. Optymalizacja z ograniczeniami
  13. Programowanie liniowe
  14. Programowanie całkowitoliczbowe
  15. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności
  16. Optymalizacja wieloetapowa – programowanie dynamiczne
  17. Dekompozycja zadania optymalizacji
  18. Decyzje wielokryterialne
Ćwiczenia

Do góry

System analysis and decision support in computer scienecs

Lectures
  1. Model in the systems research. Introduction – basic concept
  2. Model building task based on experiment – identification problem
    1. Determination of the plant parameters
    2. Choice of the best model
    3. Choice of the best model, probabilistic case
  3. Noised measurements of the physical values
    1. Estimation of plant parameter with noisy measurements
    2. Estimation of the plant parameter with random value
  4. Model based decision making
  5. Numerical optimization methods
    1. Numerical optimization methods – line search
    2. Numerical optimization methods – multidimensional search without derivatives
    3. Numerical optimization methods – multidimensional search using derivatives
  6. Numerical optimization methods – constrained optimization methods
  7. Linear programming
  8. Integer programming
  9. Decision making under uncertainty
  10. Multistage decision making
  11. Decomposition and coordination of the optimization task
  12. Multicriteria decision making
  13. Identification of dynamic plants
  14. Identification of dynamic plants
  15. Identification of dynamic plants
  16. Selected problems of complex systems modeling
  17. Modeling of complex of operation systems
  18. Summary

Do góry