Navigacija

22MOP - Optimizacija procesa

Specifikacija predmeta
Naziv Optimizacija procesa
Akronim 22MOP
Studijski program Digitalno procesno inženjerstvo
Modul
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
      Broj ESPB 5.0 Status predmeta obavezan predmet
      Uslovljnost drugim predmetom Oblik uslovljenosti
      Ciljevi izučavanja predmeta Cilj predmeta je da se studenti upoznaju sa optimizacijom procesnih sistema i primenom metoda optimizacije, kroz praktične primere iz procesne industrije. Fokus je na razumevanju ciljeva i potreba za optimizacijom, načinu formulisanja optimizacionih problema i primeni odgovarajućih metoda optimizacije, za sistem od interesa.
      Ishodi učenja (stečena znanja) Nakon odslušanog kursa studenti će biti osposobnjeni da, za jednostavnije procesne sisteme: 1) Utvrde potrebe i ciljeve optimizacije, 2) Odaberu pristup u optimizaciji, numerički metod i softver ili programski jezik za rešavanje, 3) Definišu strukturu optimizacije - funkciju cilja, ograničenja i optimizacione promenjive, 4) Postave optimizacioni problem (algoritam i kod) 5) Izvrše optimizaciju 6) Unaprede konvergenciju rešenja (po potrebi), 7) Predstave i analiziraju rezulate u skladu sa postavljenim ciljevima.
      Sadržaj predmeta
      Sadržaj teorijske nastave Na teorijskoj nastavi se predstavljaju elementi i ciljevi optimizacije procesa, daje se pregled metoda optimizacija, algoritmi i smernice za uprotrebe metoda za različite probleme. Obrađuje se primena determinističkih metoda (bezuslovne, gradijentne metode, linearno i nelinerano programiranje), stohastičkih optimizacionih metoda (genetski algoritam, simulirano žarenje, tabu pretraga i dr.), dinamičkih i sekvencijalnih metoda i teorije igara. Predstavlja se pristup i metode za više-objektnu optimizaciju (Pareto). Prikazuju se i diskutuju se različite primene optimizacije, za: 1) određivanje vrednosti fizički i hemijskih konstanti i veličina, 2) ekonomsku optimizaciju procesa i 3) sintezu procesa i konceptualno projektovanje, 4) optimizaciju superstruktura
      Sadržaj praktične nastave Praktična nastava se održava u računarskoj laboratoriji, gde studenti uz pomoć nastavnika i/ili samostalno, postavljaju i rešavaju optimizacione probleme kroz primere relevantne za procesne sistem i industriju. Primeri ilustruju različite primene optimizacije (ekonomska optimizacija, sinteza procesa, unaređenje dizajna urađaja, estimacija konstanti) i različite metode optimizacije, predstavljene na predavanjima. U radu se koriste programski jezici i paketi Python, GAMS i dr.
      Literatura
      1. Edgar. T.F., Himmelblau, Optimization of Chemical Processes, McGraw-Hill, 2001
      2. Dutta S. Optimization in Chemical Engineering, Cambbridge Uni. Press, 2016
      3. Biegler L. Nonlinear Programming: Concepts, Algorithms, and Applications to Chemical Processes, Society for Industial and Applied Mathematics, 2010
      4. Stanimirović Z. Nelinearno programiranje, Matematički fakultet – Univerzitet u Beogradu, 2014.
      5. Floudas C.A. Nonlinear and Mixed-Integer Optimization, Fundamentals and Applications, Oxford University Press, 1995
      Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
      Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
      1 3
      Metode izvođenja nastave Predavanja (1 čas nedeljno) Vežbe na računaru (3 časa nedeljno)
      Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
      Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
      Aktivnosti u toku predavanja Pismeni ispit 30
      Praktična nastava 70 Usmeni ispit
      Projekti
      Kolokvijumi
      Seminari