Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Modelowanie systemów biologicznych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: H.GHZ.MSB9.SM.HBIOZ
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Modelowanie systemów biologicznych
Jednostka: Katedra Genetyki, Hodowli i Etologii Zwierząt
Grupy: Biologia stosowana II stopnia elektywy
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
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:

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 jednokrotnego 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%

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie.
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)