Modelowanie systemów biologicznych
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | H.3s.MOD.SM.HZOBZ |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Modelowanie systemów biologicznych |
Jednostka: | Katedra Genetyki, Hodowli i Etologii Zwierząt |
Grupy: |
Bioinżynieria zwierząt II stopnia III sem. obowiązkowe |
Punkty ECTS i inne: |
3.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest zaprezentowanie możliwości zastosowania metody modelowania matematycznego do rozwiązywania problemów związanych z funkcjonowaniem różnych systemów biologicznych. W ramach zajęć przedstawione zostaną podstawowe założenia metody modelowania matematycznego, zasady konstruowania i rozwiązywania różnych typów modeli. Teoretycznie – na wykładach oraz praktycznie – poprzez prezentację specjalistycznego oprogramowania na ćwiczeniach, studenci poznają możliwości wykorzystania modelowania i programowania matematycznego m.in. w biotechnologii, fizjologii, parazytologii, ekologii i użytkowaniu zwierząt gospodarskich. |
Pełny opis: |
Wykłady Wprowadzenie do modelowania matematycznego - zasady konstruowania modeli . Rodzaje modeli matematycznych: mechanistyczne, empiryczne, deterministyczne, stochastyczne, liniowe, nieliniowe, statyczne, dynamiczne, wieloczynnikowe, wielokryterialne, optymalizacyjne, symulacyjne. Rozwiązywanie modeli przy pomocy programowania matematycznego - programowanie liniowe, kwadratowe, sieciowe, dynamiczne, hierarchiczne procesy Markova. Metody symulacji. Sztuczne sieci neuronowe - informacje podstawowe, etapy i elementy konstrukcji modelu neuronowego Możliwości wykorzystania modeli matematycznych w praktyce. Rozwiązywanie problemów dotyczących funkcjonowania systemów lub przebiegu procesów biologicznych - zagadnienia z zakresu m.in. biotechnologii, fizjologii, parazytologii, ekologii, rolnictwa. Ćwiczenia Wieloczynnikowe modele systemów biologicznych – prezentacja programów wchodzących w skład komputerowej platformy NetLogo. Podstawy programowania liniowego, kwadratowego, sieciowego, dynamicznego z rozszerzeniem o hierarchiczne procesy Markova – wykorzystanie standardowego oprogramowania (m.in. program Solver, Optimization Toolbox MATLAB, MLHMP). Metoda symulacji – przykłady w oparciu o standardowe oprogramowanie (m.in. Simulink/MATLAB, SimFlock). Modele ekologiczne: „układ drapieżnik – ofiara”, dynamika zmian liczebności (zagęszczenia) w zależności od czynników decyzyjnych, wyznaczanie optymalnych strategii gospodarowania populacjami zwierząt wolno żyjących - konstruowanie modeli dynamicznych z wykorzystaniem oprogramowania Stella. Zastosowania sieci neuronowych w badaniach przyrodniczych - (problemy optymalizacyjne; predykcja; aproksymacja funkcji; filtracja sygnałów; grupowanie obiektów; rozpoznawanie obrazów) - przykłady Prezentacja przykładowych problemów optymalizacyjnych w rolnictwie wraz z możliwościami ich rozwiązania przy wykorzystaniu metod modelowania i programowania matematycznego (określanie optymalnej struktury produkcji w gospodarstwie, układanie dawek pokarmowych, zarządzanie stadami bydła mlecznego i mięsnego, zarządzanie stadem świń, przebieg opasu buhajków). |
Literatura: |
Literatura 1. Bellman R.E., Dreyfus S.E. Programowanie dynamiczne (zastosowanie). PWE, Warszawa, 1967. 2. Błaszczuk D. Wstęp do prognozowania i symulacji. PWN, Warszawa, 2006. 3. Clark C. W., Mangel M. Dynamic State Variable Models in Ecology. Methods and Applications. Oxford University Press, New York, 2000. 4. Dijkhuizen A. A., Morris R. S. Animal Health Economics. Principles and Applications. Post Graduate Foundation in Veterinary Science, University of Sydney, 1997. 5. Kennedy J. O. S.. Dynamic programming. Applications to Agriculture and Natural Resources. Elsevier, London-New York, 1986. 6. Klekowski R., Mienszutkin W. W. Modelowanie matematyczne procesów ekologicznych. PWN, Warszawa, 1996. 7. Lipiec-Zajchowska M. (red.). Wspomaganie procesów decyzyjnych, Tom III. Badania operacyjne. Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa, 2003. 8. Tadeusiewicz R. 1998. Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa. |
Efekty uczenia się: |
Wiedza Formułuje zasady i metody konstruowania matematycznych modeli systemów i procesów biologicznych Dobiera odpowiednie metody i techniki numeryczne dla uzyskania lepszego wglądu w funkcjonowanie systemu lub przebieg procesu i ewentualnego podjęcia optymalnych działań dotyczących systemu lub procesu Opisuje przykłady praktycznego wykorzystania modelowania matematycznego do symulacji i optymalizacji funkcjonowania systemów i przebiegu procesów biologicznych Umiejętności Konstruuje i rozwiązuje proste modele systemów i procesów biologicznych Weryfikuje poprawność przyjętych założeń modelowych i metod rozwiązania modelu, interpretuje uzyskane rozwiązania Stosuje standardowe i specjalistyczne narzędzia komputerowe dla uzyskania lepszego wglądu w funkcjonowanie systemu lub przebieg procesu i ewentualnego podjęcia optymalnych działań dotyczących systemu lub procesu Kompetencje społeczne Posiada świadomość praktycznej użyteczności metod matematycznych w rozwiązywaniu zadań decyzyjnych, ale też konieczności krytycznej oceny uzyskanych w ten sposób rozwiązań Potrafi pracować w grupie przy realizacji zadań wymagających indywidualnej wiedzy i kreatywności |
Metody i kryteria oceniania: |
Wykłady: Egzamin - test wyboru, pytania otwarte Ćwiczenia: Sprawdzian umiejętności wykonania zadania obliczeniowego, wypracowania decyzji Zaliczenie projektu Na ocenę 2 <55% Na ocenę 3 55-60% Na ocenę 3,5 61-70% Na ocenę 4 71-80% Na ocenę 4,5 81-90% Na ocenę 5 >90% |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/2021" (zakończony)
Okres: | 2021-02-25 - 2021-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ WYK
CWL
PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia laboratoryjne, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Joanna Makulska | |
Prowadzący grup: | Joanna Makulska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Egzamin | |
Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest zaprezentowanie możliwości zastosowania metody modelowania matematycznego do rozwiązywania problemów związanych z funkcjonowaniem różnych systemów biologicznych. W ramach zajęć przedstawione zostaną podstawowe założenia metody modelowania matematycznego, zasady konstruowania i rozwiązywania różnych typów modeli. Teoretycznie – na wykładach oraz praktycznie – poprzez prezentację specjalistycznego oprogramowania na ćwiczeniach, studenci poznają możliwości wykorzystania modelowania i programowania matematycznego m.in. w biotechnologii, fizjologii, parazytologii, ekologii i użytkowaniu zwierząt gospodarskich. |
|
Pełny opis: |
Wykłady Wprowadzenie do modelowania matematycznego - zasady konstruowania modeli . Rodzaje modeli matematycznych: mechanistyczne, empiryczne, deterministyczne, stochastyczne, liniowe, nieliniowe, statyczne, dynamiczne, wieloczynnikowe, wielokryterialne, optymalizacyjne, symulacyjne. Rozwiązywanie modeli przy pomocy programowania matematycznego - programowanie liniowe, kwadratowe, sieciowe, dynamiczne, hierarchiczne procesy Markova. Metody symulacji. Sztuczne sieci neuronowe - informacje podstawowe, etapy i elementy konstrukcji modelu neuronowego Możliwości wykorzystania modeli matematycznych w praktyce. Rozwiązywanie problemów dotyczących funkcjonowania systemów lub przebiegu procesów biologicznych - zagadnienia z zakresu m.in. biotechnologii, fizjologii, parazytologii, ekologii, rolnictwa. Ćwiczenia Wieloczynnikowe modele systemów biologicznych – prezentacja programów wchodzących w skład komputerowej platformy NetLogo. Podstawy programowania liniowego, kwadratowego, sieciowego, dynamicznego z rozszerzeniem o hierarchiczne procesy Markova – wykorzystanie standardowego oprogramowania (m.in. program Solver, Optimization Toolbox MATLAB, MLHMP). Metoda symulacji – przykłady w oparciu o standardowe oprogramowanie (m.in. Simulink/MATLAB, SimFlock). Modele ekologiczne: „układ drapieżnik – ofiara”, dynamika zmian liczebności (zagęszczenia) w zależności od czynników decyzyjnych, wyznaczanie optymalnych strategii gospodarowania populacjami zwierząt wolno żyjących - konstruowanie modeli dynamicznych z wykorzystaniem oprogramowania Stella. Zastosowania sieci neuronowych w badaniach przyrodniczych - (problemy optymalizacyjne; predykcja; aproksymacja funkcji; filtracja sygnałów; grupowanie obiektów; rozpoznawanie obrazów) - przykłady Prezentacja przykładowych problemów optymalizacyjnych w rolnictwie wraz z możliwościami ich rozwiązania przy wykorzystaniu metod modelowania i programowania matematycznego (określanie optymalnej struktury produkcji w gospodarstwie, układanie dawek pokarmowych, zarządzanie stadami bydła mlecznego i mięsnego, zarządzanie stadem świń, przebieg opasu buhajków). |
|
Literatura: |
Literatura 1. Bellman R.E., Dreyfus S.E. Programowanie dynamiczne (zastosowanie). PWE, Warszawa, 1967. 2. Błaszczuk D. Wstęp do prognozowania i symulacji. PWN, Warszawa, 2006. 3. Clark C. W., Mangel M. Dynamic State Variable Models in Ecology. Methods and Applications. Oxford University Press, New York, 2000. 4. Dijkhuizen A. A., Morris R. S. Animal Health Economics. Principles and Applications. Post Graduate Foundation in Veterinary Science, University of Sydney, 1997. 5. Kennedy J. O. S.. Dynamic programming. Applications to Agriculture and Natural Resources. Elsevier, London-New York, 1986. 6. Klekowski R., Mienszutkin W. W. Modelowanie matematyczne procesów ekologicznych. PWN, Warszawa, 1996. 7. Lipiec-Zajchowska M. (red.). Wspomaganie procesów decyzyjnych, Tom III. Badania operacyjne. Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa, 2003. 8. Tadeusiewicz R. 1998. Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/2022" (zakończony)
Okres: | 2022-02-28 - 2022-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia laboratoryjne, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Joanna Makulska | |
Prowadzący grup: | Joanna Makulska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Egzamin | |
Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest zaprezentowanie możliwości zastosowania metody modelowania matematycznego do rozwiązywania problemów związanych z funkcjonowaniem różnych systemów biologicznych. W ramach zajęć przedstawione zostaną podstawowe założenia metody modelowania matematycznego, zasady konstruowania i rozwiązywania różnych typów modeli. Teoretycznie – na wykładach oraz praktycznie – poprzez prezentację specjalistycznego oprogramowania na ćwiczeniach, studenci poznają możliwości wykorzystania modelowania i programowania matematycznego m.in. w biotechnologii, fizjologii, parazytologii, ekologii i użytkowaniu zwierząt gospodarskich. |
|
Pełny opis: |
Wykłady Wprowadzenie do modelowania matematycznego - zasady konstruowania modeli . Rodzaje modeli matematycznych: mechanistyczne, empiryczne, deterministyczne, stochastyczne, liniowe, nieliniowe, statyczne, dynamiczne, wieloczynnikowe, wielokryterialne, optymalizacyjne, symulacyjne. Rozwiązywanie modeli przy pomocy programowania matematycznego - programowanie liniowe, kwadratowe, sieciowe, dynamiczne, hierarchiczne procesy Markova. Metody symulacji. Sztuczne sieci neuronowe - informacje podstawowe, etapy i elementy konstrukcji modelu neuronowego Możliwości wykorzystania modeli matematycznych w praktyce. Rozwiązywanie problemów dotyczących funkcjonowania systemów lub przebiegu procesów biologicznych - zagadnienia z zakresu m.in. biotechnologii, fizjologii, parazytologii, ekologii, rolnictwa. Ćwiczenia Wieloczynnikowe modele systemów biologicznych – prezentacja programów wchodzących w skład komputerowej platformy NetLogo. Podstawy programowania liniowego, kwadratowego, sieciowego, dynamicznego z rozszerzeniem o hierarchiczne procesy Markova – wykorzystanie standardowego oprogramowania (m.in. program Solver, Optimization Toolbox MATLAB, MLHMP). Metoda symulacji – przykłady w oparciu o standardowe oprogramowanie (m.in. Simulink/MATLAB, SimFlock). Modele ekologiczne: „układ drapieżnik – ofiara”, dynamika zmian liczebności (zagęszczenia) w zależności od czynników decyzyjnych, wyznaczanie optymalnych strategii gospodarowania populacjami zwierząt wolno żyjących - konstruowanie modeli dynamicznych z wykorzystaniem oprogramowania Stella. Zastosowania sieci neuronowych w badaniach przyrodniczych - (problemy optymalizacyjne; predykcja; aproksymacja funkcji; filtracja sygnałów; grupowanie obiektów; rozpoznawanie obrazów) - przykłady Prezentacja przykładowych problemów optymalizacyjnych w rolnictwie wraz z możliwościami ich rozwiązania przy wykorzystaniu metod modelowania i programowania matematycznego (określanie optymalnej struktury produkcji w gospodarstwie, układanie dawek pokarmowych, zarządzanie stadami bydła mlecznego i mięsnego, zarządzanie stadem świń, przebieg opasu buhajków). |
|
Literatura: |
Literatura 1. Bellman R.E., Dreyfus S.E. Programowanie dynamiczne (zastosowanie). PWE, Warszawa, 1967. 2. Błaszczuk D. Wstęp do prognozowania i symulacji. PWN, Warszawa, 2006. 3. Clark C. W., Mangel M. Dynamic State Variable Models in Ecology. Methods and Applications. Oxford University Press, New York, 2000. 4. Dijkhuizen A. A., Morris R. S. Animal Health Economics. Principles and Applications. Post Graduate Foundation in Veterinary Science, University of Sydney, 1997. 5. Kennedy J. O. S.. Dynamic programming. Applications to Agriculture and Natural Resources. Elsevier, London-New York, 1986. 6. Klekowski R., Mienszutkin W. W. Modelowanie matematyczne procesów ekologicznych. PWN, Warszawa, 1996. 7. Lipiec-Zajchowska M. (red.). Wspomaganie procesów decyzyjnych, Tom III. Badania operacyjne. Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa, 2003. 8. Tadeusiewicz R. 1998. Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/2023" (zakończony)
Okres: | 2023-02-27 - 2023-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT CWL
WYK
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia laboratoryjne, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Joanna Makulska | |
Prowadzący grup: | Joanna Makulska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Egzamin |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/2024" (w trakcie)
Okres: | 2024-02-26 - 2024-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT CWL
WYK
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia laboratoryjne, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Joanna Makulska | |
Prowadzący grup: | Joanna Makulska | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: | Egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie.