Subject » BMEVEKFM404
Applied optimization
Alkalmazott optimalizálás
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Alkalmazott optimalizálás
Applied optimization
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVEKFM404 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Credits | 5 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
DR. Farkas Tivadar
position: adjunktus
contact:
farkas.tivadar@vbk.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék
|
||||||||||||
| Faculty | Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | BMEVEKFA512 (Vegyipari műveletek II), BMEVEVMA605 (Folyamattan) | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Programme
- Methods of process synthesis: targeting methods, knowledge based methods (hierarchical decomposition, case based reasoning), optimization. Hybrid methods.
- Stochastic optimization methods: evolutionary algorithms, particle swarm optimization, taboo search, Monte-Carlo simulation.
- Deterministic optimization: definition, main steps, general mathematical model, categorization of models, types of objective functions.
- Algorithms for solving Linear Programming (LP), Nonlinear Programming (NLP), Mixed Integer Linear Programming (MILP), and Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) problems.
- Basics of mathematical logic, logical operators. Transforming logical expressions to Conjuctive Normal Form (CNF) and Disjunctive Normal Form (DNF) using De Morgan’s laws, and then transforming these into algebraic equations.
- Typical optimization problems: travelling salesman problem, assignment problem, resource management, estimation of reaction kinetic parameters, optimization of operating parameters of batch operations, scheduling, supply chain optimization.
- Robust optimization (considering uncertainty of model or operating parameters).
- Project work 1: Creating and optimizing the mathematical model of a simple problem using MS Excel.
- Project work 2: Understanding, implementing a complex chemical example from a textbook or from a scientific article. Then creating and optimizing its model using AIMMS.
No objectives provided.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
Ismeri egy optimalizálási probléma definiálásának az összetevőit (matematikai modell, korlátok, célok, döntési változók). Ismeri az optimalizálás folyamatát és módszertanát, a keresési módszereket és a matematikai modellek típusait. Ismeri a különböző optimalizálási modellek megoldási algoritmusait. Ismeri a különböző optimalizálási modellek megoldási algoritmusait. Ismeri egy optimalizálási probléma definiálásának az összetevőit (matematikai modell, korlátok, célok, döntési változók).
Skills
Képes egy matematikai modellt saját tudása vagy a megfelelő szakirodalom feldolgozása alapján felírni, a probléma alapján a paramétereket, változókat, egyenleteket és a célfüggvényt azonosítani és definiálni. Képes egy szavakkal kifejezett összefüggést logikai kifejezésként felírni, és azt algebrai egyenletté alakítani. Képes egy optimalizálási modellt MS Excel és AIMMS programokban létrehozni és megoldani, az optimumot megtalálni.
Attitudes
Törekszik szakmailag magas szinten önállóan vagy munkacsoportban megtervezni és végrehajtani a feladatait. A problémákra holisztikusan tekint. Fejleszti a modellek értelmezésének és felépítésének képességét, és hogy a folyamatokat és problémákat matematikai modellekben gondolkodva fogalmazzák és oldja meg.
Autonomy and responsibility
Önálló modellalkotásra és optimalizálási feladat megoldására képes. Felismeri azon eseteket és helyzeteket, amelyeket optimalizálással javítani lehet.
Oktatási módszertan
Not provided.
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
nincs
General rules
Követelmények:
A tananyagot a félév végén kérjük számon írásbeli zárthelyi formájában.
Teljesítményértékelés neve (típus)
jele
értékelt tanulási eredmények
Projektfeladat
P
Összegző teljesítményértékelés
Ö
jele
részarány
P
33%
Ö
67%
Összesen
100%
Pótlási lehetőségek:
TVSz szerint
Konzultációk:
A hallgatók munkájához konzultációs segítséget biztosítunk laboridőben és órarenden kívüli időben egyaránt. Vizsgafelkészüléshez konzultáció igény szerint biztosított, egyéni egyeztetés alapján.
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Not provided.
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
| Faculty | Program | Curriculum | Curriculum type | Primary |
|---|---|---|---|---|
| Default Faculty | vegyészmérnöki | Vegyészmérnöki mesterképzési szak tanterve | kötelező | nem |