Sylabusy przedmiotów obowiązkowych
na studiach stacjonarnych II-go stopnia
dla kierunku Informatyka
Analiza i Projektowanie Systemów
Informatycznych
rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy
kierunek: Informatyka
rodzaj studiów: Dzienne studia II-go stopnia (magisterskie)
Prowadzący: dr inż. Małgorzata Bach
dr inż. Piotr Bajerski
dr inż. Robert Brzeski
mgr inż. Adam Duszeńko
dr inż. Katarzyna Harężlak
dr inż. Henryk Josiński
mgr inż. Ewa Płuciennik
dr inż. Aleksandra Werner
dr inż. A
ukasz Wyciślik
Rozkład:
Semestr W Ćw Lab Proj Sem Egz ECTS
VIII 2 - - - - 3
IX - - 2 - - 3
URL: http://157.158.51.7/aipsi/
Cel: Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z problematyką występu-
jącą w trakcie realizacji średnich i dużych projektów informatycznych.
Przedstawiane są najważniejsze techniki modelowania systemów infor-
matycznych wykorzystywane w metodykach obiektowych i struktural-
nych. Studenci nabywają wiadomości i umiejętności niezbędnych anality-
kom i projektantom systemów informatycznych.
Opis: Podstawowe problemy występujące podczas analizy i projektowania sys-
temów informatycznych. Modele procesów tworzenia oprogramowania.
Rational Unified Process (RUP). Programowanie ekstremalne (ang.
Extreme Programming). Inżynieria wymagań. Unified Modeling Language
 UML (diagramy: przypadków użycia, klas, interakcji, czynności,
maszyny stanowej i wdrożeniowe). Klasyczne wzorce projektowe (m.in.
obserwator, singleton, fabryki, dekorator, most, strategia, metoda sza-
blonowa, pełnomocnik, polecenie). Wzorce i zręby architektury aplikacji
korporacyjnych. EJB3. Hibernate. Projektowanie baz danych w Oracle
Designer. Rozwiązania generyczne w modelowaniu danych. Wybrane za-
gadnienia organizacji i zarządzania projektem informatycznym.
Słowa analiza i projektowanie systemów informatycznych, inżynieria oprogra-
kluczowe: mowania, inżynieria wymagań, projektowanie baz danych, RUP, UML,
ERD, wzorce projektowe
Wykład
Wprowadzenie do analizy i projektowania systemów informatycznych. Produkt, projekt i
proces. Modele procesów tworzenia oprogramowania (kaskadowy, ewolucyjny, przyro-
stowy, budowa z komponentów i spiralny). Model spiralny jako generator innych modeli.
Rational Unified Process (RUP). Zasady zwinnego wytwarzania oprogramowania (ang.
Agile Software Development). Programowanie ekstremalne (ang. Extreme Programming).
Ulepszanie procesu wytwarzania oprogramowania. Struktura, funkcje i klasyfikacja kom-
puterowych narządzi wspomagających analizę i projektowanie systemów informatycznych
(CASE).
Inżynieria wymagań. Klasyfikacja wymagań. Zarządzanie wymaganiami. Atrybuty
wymagań. RequisitePro jako przykład narzędzia wspierającego organizację i zarządzanie
wymaganiami. Dokument wizji (RUP). A
ączenie wymagań z innymi artefaktami projektu
(ang. traceability).
UML. Diagramy przypadków użycia. Diagramy klas. Karty CRC. Elementy OCL. Diagramy
interakcji. Diagramy czynności. Diagramy maszyny stanowej. Diagramy wdrożeniowe.
Diagramy pakietów. Szablony projektów w narzędziach CASE. Szacowanie złożoności i
kosztu oprogramowania na podstawie punktów przypadków użycia.
Klasyczne wzorce projektowe: obserwator, singleton, blokowanie dwufazowe, pula
obiektów, rejestr, kompozyt, fabryki, adapter, fasada, mediator, brama, dekorator, most,
strategia, metoda szablonowa, pełnomocnik, polecenie, stan, pyłek, pamiątka, usługa
zastępcza, przypadek szczególny.
Wzorce i zręby architektury aplikacji korporacyjnych. Wzorce logiki dziedziny (skrypt
transakcji, model dziedziny, moduł tabeli, warstwa usług). Wzorce architektury z
ródła
danych (brama danych tabeli, brama danych wiersza, rekord aktywny, odwzorowanie
danych (ang. data mapper)). Wzorce w mapowaniu obiektowo-relacyjnym (jednostka
pracy (ang. unit of work), mapa tożsamości, opóz
nione ładowanie, odwzorowanie meta-
danych, obiekt zapytania, magazyn). Wzorce prezentacji internetowych (model-widok-
kontroler (MVC), kontroler strony, kontroler fasady, kontroler aplikacji). Wzorce dystry-
bucji (zdalna fasada, obiekt transferu danych). EJB3, Hibernate i TopLink jako przykłady
zastosowania wzorców w dostępie do baz danych.
Projektowanie baz danych. Modelowanie baz danych w oparciu o narzędzie Oracle Desi-
gner. Rozwiązania generyczne w modelowaniu danych. Modelowanie podtypów i związ-
ków wykluczających się na diagramach związków encji i ich implementacja w relacyjnych
bazach danych.
Podejście strukturalne do projektowania aplikacji bazodanowych w oparciu o narzędzie
Oracle Designer (diagramy procesów biznesowych (ang. Business Process Diagram), dia-
gramy hierarchii funkcji (ang. Function Hierarchy Diagram) i diagramy przepływu danych
(ang. Data Flow Diagram); utrzymywanie spójności modelu procesów z modelem da-
nych).
Wybrane zagadnienia organizacji i zarządzania projektem informatycznym. Model pozio-
mów dojrzałości wytwarzania oprogramowania (ang. Capability Maturity Model). Eksplo-
atacja systemu informatycznego.
Laboratorium
Laboratorium składa się z 6 ćwiczeń. Wszystkie 6 spotkań jest poświęconych rozwiązaniu
jednego zadania projektowego.
1. Analiza wymagań (RequisitePro). Tworzenie dokumentu wizji na postawie szablonu z
RUP. Utworzenie słownika terminologii używanej w projekcie. Zapisywanie zależności
między wymaganiami.
2. Modelowanie przypadków użycia. Opis przypadków użycia za pomocą diagramów in-
terakcji. Specyfikacja przypadków użycia na podstawie szablonu z RUP. Powiązanie
przypadków użycia z wymaganiami. Model analityczny.
3. Modelowanie przepływu pracy przy użycia diagramów aktywności. Modelowanie pod-
systemów w postaci diagramu pakietów. Projekt systemu w architekturze trójwarstwo-
wej. Zastosowanie wzorców projektowych.
4. Kooperacje (realizacje przypadków użycia). Specyfikacja kooperacji. Diagramy inte-
rakcji na poziomie projektowym. Powiązanie elementów projektu z modelem
przypadków użycia.
5. Projekt bazy danych. Wykorzystanie diagramu zmian stanów do opisu zachowania klas
trwałych (ang. persistent). Generacja schematu bazy danych. Założenie bazy danych.
6. Inżynieria odwrotna bazy danych i modelowanie strukturalne w Oracle Designer.
Warunki zaliczenia i egzaminu
Zaliczenie laboratorium  zgodnie z regulaminem.
Egzamin dla osób chętnych  ustny i/lub pisemny.
Informacje dodatkowe
Metody nauczania
Wykład uzupełniany slajdami i pokazami komputerowymi.
Materiały dydaktyczne
slajdy prezentowane na wykładach w postaci elektronicznej, instrukcje laboratoryjne.
Literatura podstawowa
1. Sommerville I.: Inżynieria oprogramowania. WNT, Warszawa, 2003.
2. S. Wrycza, B. Marcinkowski, K. Wyrzykowski: Język UML 2.0 w modelowaniu
systemów informatycznych. Helion, Gliwice, 2005.
3. Gamma E., Helm R., Johnson R., Vlissides J.: Wzorce projektowe. WNT, Warszawa,
2005.
4. Fowler M, Rice D., Foemmel M., Hieatt E., Mee R., Stafford R.: Architektura
systemów zarządzania przedsiębiorstwem. Wzorce projektowe. Helion, Gliwice, 2005.
Literatura uzupełniająca
1. Fowler M., Scott K.: UML 2.0 w kropelce. Wydawnictwo LTP.
2. Schneider G., Winters J.: Stosowanie przypadków użycia. WNT, Warszawa, 2004.
3. Shalloway A., Trott J. R.: Projektowanie zorientowane obiektowo. Wzorce
projektowe. Wyd. II. Helion, Gliwice, 2005.
4. Kroll P., Kruchten P.: Rational Unified Process od strony praktycznej. WNT,
Warszawa, 2007.
5. Astels D., Miller G., Novak M.: eXtreme programming. Helion, Gliwice, 2003.
6. Beck K., Andres C.: Wydajne programowanie. eXtreme Programming. MIKOM,
Warszawa, 2006.
7. Barker R.: CASE*Method. Modelowanie związków encji. WNT, Warszawa, 1996.
8. Leffingwell D., Widrig D.: Zarządzanie wymaganiami. WNT, Warszawa, 2003.
Autor dokumentu: Piotr Bajerski
Adres email: [e-mail]
Data utworzenia: 2007.04.20
Data ostatniej aktualizacji: 2007-04-24 1:00
Wizja komputerowa
Prowadzący: prof. dr hab. inż. Katarzyna Stąpor ([e-mail])
Rozkład:
Semestr W Ćw Lab Proj Sem Egz ECTS
8 2      2
9  1 1  + 3
Cel: Nauczenie zasad konstrukcji systemów automatycznego widzenia, a
w tym metod przetwarzania obrazów cyfrowych 2D, podstaw
widzenia w 3D oraz projektowania klasyfikatorów
Opis: Moduły systemu automatycznego widzenia: dyskretyzacja obrazu,
polepszanie jakości  wyrównywanie histogramu, filtracje,
segmentacja, ekstrakcja cech, uczenie nadzorowane - klasyfikacja.
Morfologia matematyczna. Dziedzina przestrzenna i
częstotliwościowa obrazu, transfomaty Fouriera, cosinusowa.
Praktyczna konstrukcja klasyfikatorów. Grupowanie danych:
algorytmy podziałowe i hierarchiczne. Widzenie w 3D.
Słowa model kamery, stereowidzenie, histogram obrazu, filtracja obrazu,
kluczowe: segmentacja, progowanie, morfologia matematyczna, cechy obrazu,
uczenie nadzorowane, klasyfikator, uczenie nienadzorowane -
grupowanie danych
Wykład
Elementy składowe systemu automatycznego rozpoznawania: 1) moduł akwizycji (kamera,
skaner, dyskretyzacaja obrazu), dziedzina przestrzenna i częstotliwościowa (transformata
Fouriera). 2) moduł przetwarzania wstępnego obrazu (polepszanie kontrastu, odszumianie,
filtracje liniowe i nieliniowe, wyrównywanie histogramu, przekształcenia morfologiczne), 3)
moduł segmentacji obrazu (detekcja krawędzi, progowanie), 4) moduł ekstrakcji cech
(detekcja punktów krytycznych, szkieletyzacja, wektoryzacja, przykłady deskryptorów
kształtu, tworzenie wektora cech), 5) moduł selekcji i ekstrakcji cech, 6) moduł klasyfikacji:
metody oparte na rozkładach prawdopodobieństwa (optymalny klasyfikator Bayesa,
klasyfikator empiryczny oparty na parametrycznej i nieparametrycznej estymacji rozkładu,
metoda najbliższych sąsiadów), metody bezpośrednie: liniowe (dyskryminacja Fishera,
metoda konstrukcji optymalnej hiperpłaszczyzny rozdzielającej przez maksymalizację
marginesu) i nieliniowe (maszyna wektorów podpierających), drzewa klasyfikacyjne.
Zadanie grupowania danych: pojęcie podziału i dendrogramu, algorytmy hierarchiczne i
podziałowe (algorytm k-średnich twardy i rozmyty, algorytm gęstościowy).
Widzenie w 3D: model kamery, parametry wewnętrzne i zewnętrzne, kalibracja kamery,
stereowidzenie, znajdowanie odpowiedniości punktów w parze obrazów dla wyznaczenia 3-
go wymiaru,
wybrane algorytmy odtwarzania kształtu 3D.
Projekt
Ogólna charakterystyka  cel
Tworzenie wielomodularnych systemów automatycznego widzenia dla różnych zagadnień
praktycznych
Tematyka zadań projektowych
Analiza, projekt i implementacja poszczególnych modułów systemu automatycznego
widzenia (moduły: przetwarzania wstępnego, segmentacji, ekstrakcji cech, klasyfikator) dla
różnorodnych zastosowań
Zespół prowadzący
Prof. dr hab. inż. Katarzyna Stąpor
dr inż. Adam Świtoński
Laboratorium
Ogólna charakterystyka  cel
Nauczenie algorytmów stanowiących podstawę działania poszczególnych modułów systemu
automatycznego widzenia
Tematyka laboratorium
1. Moduł przetwarzania wstępnego obrazu: algorytmy dla przekształceń punktowych, filtracji liniowej
i nieliniowej, operacji na histogramie obrazu, przekształceń morfologicznych
2. Moduł segmentacji obrazu: algorytmy dla detekcji konturu, progowania globalnego i
adaptacyjnego, segmentacji regionalnej
3. Moduł ekstrakcji i obliczania cech obrazu: algorytmy znajdowania punktów krytycznych, szkieletu,
obliczanie deskryptorów kształtu, tekstury, cech niezmienniczych
4. Moduł rozpoznawania: uczenie, walidacja i testowanie klasyfikatorów: empirycznego Bayesa
parametrycznego i nieparametrycznych, maszyny wektorów podpierających
5. Grupowanie danych: algorytmy podziałowe twarde i rozmyte oraz hierarchiczne, konstrukcja
dendrogramu
6. Widzenie w 3D: algorytmy znajdowania odpowiedniości punktów w stereoparze
Wyposażenie laboratorium
Komputery klasy PC
Oprogramowanie: Windows XP
Wykaz pomieszczeń
Sala 830
Zespół prowadzący zajęcia i kierownik laboratorium
dr inż. Adam Świtoński  kierownik laboratorium
dr inż. Ewa Starzewska-Karwan
dr inż. Marcin Skowronek
dr inż. Rafał Augustyn
mgr inż. Michał Piekarek
mgr inż. Marcin Michalak
Materiały dydaktyczne do laboratorium
1. Opracowany zestaw instrukcji laboratoryjnych.
Regulamin laboratorium
Obecności i spóz
nienia
1. Obecność na laboratorium jest obowiązkowa.
2. Każda nieobecność musi być usprawiedliwiona za pomocą zwolnienia lekarskiego, które musi
być dostarczone najpóz
niej 2 tygodnie po zakończeniu choroby. Niedostarczenie zwolnienia
będzie traktowane jako nieobecność nieusprawiedliwiona.
3. Nieobecność nieusprawiedliwiona obniża ocenę końcową o jeden stopień.
4. Wypadki losowe (pogrzeby, choroby w rodzinie) będą rozpatrywane indywidualnie przez
kierownika przedmiotu. Uprasza się o wcześniejsze informowanie o planowanej nieobecności
o ile to możliwe lub w najkrótszym możliwym terminie po zaistnieniu tego faktu.
5. Spóz
nienie większe niż 15 min. uznawane jest za nieobecność usprawiedliwioną i wymaga
odrobienia.
Przebieg zajęć:
1. W trakcie każdego laboratorium zostaje wypełniona lista obecności dostarczona przez
prowadzących.
2. Zabrania się, bez zgody prowadzącego zajęcia, umieszczania w napędach nośników danych
oraz modyfikowania konfiguracji sprzętowej komputerów. Osoba, lub sekcja, winna złamania
niniejszego zakazu będzie usuwana z laboratorium na zasadzie nieobecności
nieusprawiedliwionej.
3. Jeżeli po zakończeniu laboratorium konfiguracja, pozostawiona przez osoby podpisane na
sprawozdaniu, uniemożliwi poprawne przeprowadzenie kolejnych zajęć osoby te zostaną
ukarane obniżeniem oceny końcowej o jedną ocenę.
Zasady zaliczania laboratorium
Warunkiem zaliczenia jest wykonanie wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenie sprawdzianu
pisemnego na koniec semestru.
Warunki zaliczenia  wykład
kolokwium zaliczeniowe
Metody nauczania
wykład uzupełniony prezentacjami.
Literatura  wykład
1. K.Stąpor: Automatyczna klasyfikacja obiektów, Wyd. Exit, Warszawa, 2005
2. R. Tadeusiewicz, M. Flasiński: Rozpoznawanie obrazów, PWN, Warszawa, 1991
3. R.C. Gonzalez, R.E. Woods: Digital image processing, Prentice-Hall, N.Y., 2002
4. E. Trucco, A. Verri: Introductory techniques for 3D computer vision, Prentice Hall, N.J.,
1998
Computer Vision
Elements of CV system, image acquisition and digitization, spatial and frequency domain, Fourier
transform. Camera model, calibration, estimation of its parameters, stereovision. Image enhancement,
filtering, contrast stretching, histogram equalization. Mathematical morphology. Image segmentation,
contour detection, thresholding. Feature extraction, thinning, vectorization, corner detection. Shape
and texture descriptors. Supervised classification, Bayes optimal classifier, parametric and
nonparametric Bayes classifiers, direct classifiers, maximal margin learning rule, nonlinear classifiers,
support vector machines. Unsupervised classification - clustering, partitional and hierarchical
algorithms.
Modelowanie Cyfrowe
rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy
kierunek: Informatyka
rodzaj studiów: Dzienne studia II-go stopnia (magisterskie)
Prowadzący: Dr inż. Marcin Skowronek ([e-mail])
Rozkład:
Semestr W Ćw Lab Proj Sem Egz ECTS
8 2 1 - - - 4
9 1 - 2 - - E 4
URL: http://zti.iinf.polsl.gliwice.pl/mc/mc/
Cel:
Celem przedmiotu jest przedstawienie: metod opisu układów dynamicznych,
cech środków programowych stosowanych do budowy modeli takich ukła-
dów oraz algorytmów wykorzystywanych dla realizacji celów modelowania.
Studenci nabywają umiejętność tworzenia modeli cyfrowych układów ciąg-
łych i układów zdarzeń dyskretnych z użyciem specjalizowanych lub uniwer-
salnych środków programowych.
Opis:
Modele, modelowanie i symulacja. Metod i etapy modelowania. Metody
opisu układów ciągłych, metody opisu układów dyskretnych. Stabilność
układów dynamicznych  kryterium Hurwitza, twierdzenia Lapunowa.
Elementy modelu cyfrowego układu ciągłego. Opis środków programowych:
program Simnon, pakiet DarP, środowisko Matlab-Simulink. Schematy róż-
nicowe do wyznaczania rozwiązania przybliżonego  stabilność i zbieżność.
Automatyzacja procesu badań modelowych  zadania optymalizacji paramet-
rycznej, algorytmy rozwiązywania zadań optymalizacji parametrycznej. Mo-
dele układów zdarzeń dyskretnych, koncepcje stosowane przy budowie mo-
deli tych układów. Opis środków programowych: biblioteka CSL++, pakiet
GASP IV-P, środowisko OMNet++. Generacja liczb losowych.
Słowa
Model cyfrowy  modelowanie i symulacja, schemat różnicowy, równania
kluczowe:
stanu, całkowanie równań stanu, optymalizacja parametryczna, algorytmy
rozwiązywania zadań optymalizacji parametrycznej, koncepcja wyboru dzia-
łania, koncepcja planowania zdarzeń, koncepcja interakcji procesów,
generacja liczb losowych
Wykład
Modele matematyczne układów dynamicznych. Modele, modelowanie i symulacja. Klasy-
fikacja metod modelowania. Cele i etapy modelowania. Modele układów dynamicznych.
Układy dynamiczne liniowe ciągłe. Sposoby opisu: równania różniczkowe, funkcje przejścia,
macierzowe funkcje przejścia. Przykłady opisu elementów podstawowych. Metody całościo-
we i strukturalne Schematy blokowe i zasady przekształceń. Równania stanu układu liniowe-
go. Układy dynamiczne liniowe dyskretne. Przykłady układów dyskretnych. Transformaty
dyskretne. Funkcje przejścia układów dyskretnych. Równania stanu układu dyskretnego.
Układy nieliniowe ciągłe. Linearyzacja. Metoda płaszczyzny fazowej. Punkty równowagi.
Układy nieliniowe dyskretne.
Właściwości układów dynamicznych. Kryteria dobroci. Pojęcie stabilności. Warunki stabil-
ności układów liniowych ciągłych. Kryterium Hurwitza. Warunki stabilności układów linio-
wych dyskretnych. Zastosowanie kryterium Hurwitza. Stabilność układów nieliniowych.
Twierdzenia Lapunowa.
Modele cyfrowe układów ciągłych. Elementy modelu cyfrowego. Przykład budowy modelu
z wykorzystaniem uniwersalnego języka algorytmicznego. Środowisko Matlab-Simulink,
charakterystyka i zakres zastosowań. Przestrzeń robocza, operacje na macierzach, prezentacja
graficzna, M-pliki skryptowe i funkcyjne. Przykład budowy modelu układu ciągłego i realiza-
cji badań. Pakiet Simulink: bloki operacyjne, budowa schematu operacyjnego, S-funkcje. Za-
sady realizacji eksperymentów. Schematy różnicowe dla znajdowania rozwiązania przybliżo-
nego. Metody numerycznego rozwiązywania równań różniczkowych. Metody jednokrokowe,
metody wielokrokowe. Zmiana rzędu i kroku całkowania. Oszacowanie błędu lokalnego.
Zbieżność i stabilność schematu różnicowego.
Automatyzacja procesu badań modelowych. Zadanie optymalizacji parametrycznej jako
przykład definiowania celu modelowania. Algorytmy rozwiązywania zadań optymalizacji
parametrycznej. Metody poszukiwania minimum w kierunku. Metody gradientowe, sposoby
wyznaczania składowych gradientu. Metody poszukiwań prostych: Hooka-Jeevesa, Neldera-
Meada. Metody z minimalizacją wzdłuż kierunków poszukiwań: Gaussa-Seidela, kierunków
sprzężonych Powella, gradientu sprzężonego Fletchera-Reevesa, zmiennej metryki Fletchera-
Powella-Davidona. Metoda funkcji kary dla rozwiązywania zadań optymalizacji
parametrycznej z ograniczeniami.
Modele układów zdarzeń dyskretnych. Elementy układów zdarzeń dyskretnych. Charak-
terystyki opisu i oceny układów zdarzeń dyskretnych. Koncepcje budowy i elementy modelu
cyfrowego. Koncepcji wyboru działania. Budowa modelu według koncepcji planowania zda-
rzeń. Budowa modelu według koncepcji przebiegu procesu. Ocena wyników symulacji. Cha-
rakterystyka języka CSL. Elementy biblioteki CSL++. Klasy: zegarów, pojemników, genera-
torów, statystyk i histogramów. Opis metod. Przykład budowy modelu. Pakiet symulacyjny
GASP IV-P, charakterystyka i zastosowanie. Procedury obsługi zbiorów. Procedury określa-
nia statystyk i histogramów. Procedury generacji liczb losowych. Przykład budowy modelu.
Środowisko OMNet++, charakterystyka i zastosowanie. Opis topologii modelu, elementy biblio-
teki symulacyjnej: moduły proste, komunikaty, generacja liczb losowych, kontenery do przecho-
wywania obiektów, klasy statystyk i histogramów, zapis przebiegów czasowych i wielkości ska-
larnych. Narzędzia pomocnicze. Implementacja algorytmu symulacyjnego, przykład budowy
modelu. Generacja liczb losowych. Generacja liczb losowych o rozkładzie równomiernym.
Weryfikacja generatorów, testy zgodności rozkładu, testy niezależności rozkładu. Właści-
wości arytmetyczne generatorów losowych. Zasady konstrukcji generatorów losowych o do-
wolnym rozkładzie. Metoda odwracanie dystrybuanty, metoda eliminacji, metoda superpo-
zycji rozkładu. Przykłady konstrukcji generatorów niektórych rozkładów.
Ćwiczenia
Odpowiedzi układów dynamicznych ciągłych. Rozwiązanie liniowego układu równań stanu.
Właściwości macierzy tranzycji. Transformata funkcji schodkowych i transformata Z. Roz-
wiązywanie równań różnicowych liniowych o stałych współczynnikach, zastosowanie
transformaty Z. Badanie stabilności układów ciągłych liniowych i nieliniowych. Badanie sta-
bilności schematów różnicowych numerycznego rozwiązywania równań różniczkowych.
Znajdowanie równań stanu układu dynamicznego. Określanie warunków początkowych
zmiennych stanu. Określanie wartości zmiennych wyjściowych. Program Simnon, charakte-
rystyka i zakres zastosowań. Zasady opisu modelu. Przykłady opisu modeli układów ciągłych
i dyskretnych. Zlecenia opisu badań modelowych: translacja modelu, zapamiętywanie rozwią-
zań, ustawianie parametrów i warunków początkowych, prezentacja wyników symulacji.
Przykłady mokropoleceń. Pakiet symulacyjny DarP, charakterystyka i zakres zastosowań.
Struktura pakietu, zmienne globalne, procedury podstawowe i pomocnicze. Zasady opisu
modelu. Przykłady opisu modelu. Zapis badań modelowych w trybie pracy interakcyjnej
i wsadowej. Przykłady zapisu badań modelowych. Elementy pakietu DarP do rozwiązywania
zadań optymalizacji parametrycznej. Przykłady opisu zadań optymalizacji parametrycznej.
Laboratorium
W ramach laboratorium rozwiązywane są typowe zadania modelowania z wykorzystaniem
różnych narzędzi programowych. Ćwiczenia laboratoryjne realizowane są w 4 godzinnych
jednostkach czasowych. W oddzielnym terminie odbywają się sprawdziany końcowe.
1. Program Simnon  odpowiedzi i portrety fazowe układów dynamicznych. Elementy pro-
gramu SimnonWin. Opis układu w postaci równań stanu. Rejestracja odpowiedzi czasowych
i portretów fazowych układów dynamicznych. Przykłady definiowania makropoleceń.
2. Środowisko obliczeń naukowo-technicznych Matlab-Simulink. Wprowadzanie macierzy do
przestrzeni roboczej, podstawowe operacje na macierzach, prezentacja graficzna, budowa
modeli układów ciągłych lub dyskretnych za pomocą pakietu Simulink, realizacja ekspert-
mentów. Definiowanie M-plików skryptowych i funkcyjnych.
3. Pakiet DarP  optymalizacja parametryczna. Elementy pakietu DarP. Przykłady zadań
optymalizacji parametrycznej. Zapis badań modelowych poszukujących rozwiązania zadania
optymalizacji parametrycznej.
4. Biblioteka CSL++  modele układów zdarzeń dyskretnych w koncepcji wyboru działania.
Elementy biblioteki CSL++. Modele systemu masowej obsługi. Testy generatorów losowych.
Budowa modeli w koncepcji wyboru działania.
5. Pakiet NewGASP IV-P  Modele układów zdarzeń dyskretnych w koncepcji planowania
zdarzeń. Elementy pakietu. Budowa sieci stanowisk obsługi w koncepcji planowania zdarzeń.
Badanie typowych charakterystyk statystycznych modeli układów zdarzeń dyskretnych.
6. Środowisko OMNet++. Opis topologii modelu, elementy biblioteki symulacyjnej. Imple-
mentacja algorytmu symulacyjnego. Budowa modeli systemów masowej obsługi i sieci
komputerowych
Warunki zaliczenia i egzaminu
Wykład zaliczany jest na podstawie zaliczenia ćwiczeń tablicowych (sem. 8), zaliczenia
ćwiczeń laboratoryjnych (sem. 9).
Ćwiczenia tablicowe zaliczane są na podstawie 2 sprawdzianów. Warunki uzyskania zalicze-
nia ćwiczeń tablicowych to: pozytywne oceny (e"3) ze sprawdzianów.
Ćwiczenia laboratoryjne oceniane są na podstawie przygotowania do ćwiczeń, aktywności
na ćwiczeniu, sprawozdań i sprawdzianów końcowych. Warunkiem uzyskania zaliczenia
z ćwiczeń laboratoryjnych jest zaliczenie wszystkich ćwiczeń.
Egzamin pisemny i ustny. Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest uzyskanie zaliczenia
wykładu
Informacje dodatkowe
Wykład tradycyjny uzupełniany materiałami dostępnymi na stronie przedmiotu. Materiały
dotyczą danych tabelarycznych, bardziej złożonych schematów działania lub algorytmów,
skrótowych opisów prezentowanych narzędzi programowych oraz zrealizowanych za pomocą
tych narzędzi opisów przykładowych modeli i badań modelowych.
Na stronie przymiotu dostępne są również materiały pomocnicze do ćwiczeń tablicowych
oraz opisy zadań wykonywanych w ramach ćwiczeń laboratoryjnych.
Literatura
1. M. Skowronek: Modelowanie cyfrowe  opis, algorytmy, środki programowe. Wyd. Pol.
Śl., Gliwice 2004.
2. M. Skowronek  red.: Zadania z modelowania cyfrowego. Wyd. Pol. Śl., Gliwice 2005.
3. OMNet++ 3.2. User manual. http://www.omnetpp.org/doc/manual/usman.html
4. Tyszer J.: Symulacja cyfrowa. WNT, Warszawa 1990.
Digital Modelling
Objectives:
The goal of the course is presenting the description methods of dynamic
systems, the features of programming resources applied for making such
models and the algorithms used for solving modelling goals. Students acquire
some practice in building digital models of continuous systems or discrete
event systems using a specialized or universal programming resources.
Description:
Models, modelling and simulation. Methods and stages of modelling.
Description methods of continuous systems, description methods of discrete
systems. Stability of dynamic systems  Hurwitz criterion, Liapunov
theorems. Digital model components of continuous system. Description the
programming resources: Simnon program, DarP package, Matlab-Simulink
environment. Difference schemes for calculating an approximate solution 
stability and convergence. Automation of research modelling process 
parameter optimisation tasks, algorithms for solution the parameter
optimisation tasks. Models of discrete event systems  conceptions used for
building such models. Description of programming resources: CSL++ library,
GASP IV-P package, OMNet++ environment. Random number generation.
Keywords:
Digital model  modelling and simulation, difference scheme, state equations,
integration of state equations, parameter optimisation, algorithms for solution
the parameter optimisation tasks, activity scanning approach, event scheduling
approach, process interaction approach, random number generation.
Autor dokumentu: Marcin Skowronek
Adres email: marcin.skowronek @polsl.pl
Data utworzenia: 2007-04-22
Data ostatniej aktualizacji: 2007-06-12
Algorytmy i Struktury Danych 2
rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy
kierunek: Informatyka
rodzaj studiów: Dzienne studia II-go stopnia (magisterskie)
Prowadzący: Zbigniew Czech
Rozkład:
Semestr W Ćw Lab Proj Sem Egz ECTS
8 -2 -1 - - - -4
URL:
Cel: Celem przedmiotu jest wprowadzenie słuchacza w zaawansowane zagadnienia
algorytmów i struktur danych. Prezentowane są algorytmy sortowania w czasie
liniowym, wyszukiwania drzewach, wyszukiwanie wzorców w tekstach
Opis:
Słowa Algorytmy, struktury danych, złożoność obliczeniowa, sortowanie, wyszukiwanie
kluczowe:
Wykład
W ramach wykładu prezentowane są następujące zagadnienia:
Sortowanie w czasie liniowym z użyciem dodatkowej tablicy i "in situ".
Sortowanie kubełkowe i pozycyjne.
Sortowanie leksykograficzne (sortowanie dat).
Wyszukiwanie w drzewach BST.
Haszowanie otwarte.
Haszowanie zamknięte.
Przezwyciężanie kolizji, podwójne haszowanie, złożoność haszowania.
Wady i zalety haszowania, restrukturyzacja tablic haszujących.
Wyszukiwanie wzorca w tekście.
Algorytm wyszukiwania naiwnego.
Algorytm Knutha, Morrisa i Pratta.
Algorytm wyszukiwania z wbudowanym wzorem.
Reprezentacja grafów w komputerze.
Przeszukiwanie grafu w głąb, wyszukiwanie składowych spójności.
Przeszukiwanie grafu wszerz, znajdowanie najkrótszych dróg.
Algorytm znajdowania cykli fundamentalnych w grafie.
Znajdowanie minimalnych drzew rozpinających, algorytm Kruskala.
Algorytm Prima-Dijkstry.
Algorytm znajdowania cykli Eulera.
Ćwiczenia
W ramach ćwiczeń prezentowane są następujące zagadnienia:
Zaawansowane algorytmy grafowe
Problem maksymalnego przepływu
Algorytmy optymalizacji wielokryterialnej
Algorytmy heurystyczne (mrówkowe, genetyczne,
symulowanego wyżarzania, przeszukiwanie tabu)
Laboratorium
Projekt
Seminarium
Warunki zaliczenia i egzaminu
Zaliczenie ćwiczeń  zgodnie z regulaminem. Pisemny egzamin końcowy.
Informacje dodatkowe
Literatura
Podstawowa
L. Banachowski, K. Diks, W. Rytter, Algorytmy i Struktury Danych,
WNT, Warszawa, 1996.
T.H. Corman, C.E. Lejserson, R.L. Rivest, Wprowadzenie do Algorytmów,
WNT, Warszawa, 1997.
E.M. Reingold, J. Nievergelt, N. Deo, Algorytmy Kombinatoryczne,
PWN, Warszawa, 1985.
Uzupełniająca
N. Wirth, Algorytmy + Struktury danych = Programy, WNT, Warszawa, 2000.
L. Banachowski, A. Kreczmar, Elementy Analizy Algorytmów, WNT, Warszawa, 1982.
S. Alagić, M.A. Arbib, Projektowanie Programów
Poprawnych i Dobrze Zbudowanych, WNT, Warszawa, 1982.
A.V. Aho, J.D. Ullman, Projektowanie i Analiza Algorytmów Komputerowych,
PWN, Warszawa, 1983.
J. Bentley, Perełki Programowania, WNT, Warszawa, 1986.
W. Lipski, Kombinatoryka dla Programistów, WNT, Warszawa, 1987.
L. Banachowski, A. Kreczmar, W. Rytter, Analiza Algorytmów i Struktur Danych,
WNT, Warszawa, 1987.
D. Harel, Rzecz o Istocie Informatyki. Algorytmika, WNT, Warszawa, 1992.
R.L. Graham, D.E. Knuth, O. Patashnik, Matematyka Konkretna, PWN, Warszawa, 1996.
Opis w języku angielskim
Algorithms and data structures II
---------------------------------
The aim of the course is to introduce the audience
into advanced subjects of algorithms and data structures.
The linear sorting algorithms, searching in trees
and pattern maching algorithms are presented.
Autor dokumentu: Zbigniew Czech
Adres email: [e-mail]
Data utworzenia: 20.04.2007
Data ostatniej aktualizacji: 2007-05-15 11:08:00
Ocena wydajności systemów i sieci komputerowych
Prowadzący: prof. dr hab. inż. Tadeusz Czachórski ([e-mail])
Rozkład:
Semestr W Ćw Lab Proj Sem Egz ECTS
9 2  2   + 5
Cel: Wykład zaznajamia z podstawowymi metodami oceny efektywności
pracy systemów i sieci komputerowych. Taka ocena towarzyszy każ-
demu etapowi istnienia systemu - projektowaniu, wytwarzaniu, konfi-
guracji, rozbudowie. Rosnąca złożoność systemów komputerowych
powoduje, że wpływ parametrów pracy ich elementów na działanie
całości wymyka się intuicji projektantów, co rodzi potrzebę stosowa-
nia modeli.
Opis: Modele operacyjne: związki pomiędzy przepustowością, czasem ob-
sługi, liczbą zadań w kolejce. Ograniczenia przepustowości i czasu
reakcji systemu wielodostępnego. Metoda analizy wartości średnich.
Modele markowowskie pojedynczego stanowiska i sieci stanowisk,
modelowanie przełącznika sieci ATM, algorytmów unikania przecią-
żenia przełącznika. Aproksymacja dyfuzyjna i jej wykorzystanie w
opisie stanów nieustalonych natężenia ruchu pakietów w sieciach ko-
munikacyjnych.
Słowa Sieci komputerowe, ocena efektywności, modelowanie, teoria
kluczowe: kolejek, protokoły komunikacyjne, natężenie ruchu
telekomunikacyjnego, unikanie przeciążeń, jakość usług.
Wykład
Modele operacyjne: podstawowe zależności pomiędzy wykorzystaniem zasobów, ich zatłoczeniem,
przepustowością i czasem odpowiedzi; znajdowanie wąskich gardeł systemu komputerowego.
Ograniczenia (asymptotyczne i dla systemów zrównoważonych) na czas odpowiedzi i przepustowość
komputerowych systemów wielodostępnych. Wykorzystanie ograniczeń do analizy wpływu modyfikacji
systemu (wymiana dysków, równoważenie dysków, zmiana jednostki centralnej, wprowadzenie
pamięci wirtualnej) na czas odpowiedzi i przepustowość całego systemu.
Sieciowe modele systemów  analiza za pomocą metody wartości średnich (MVA): algorytm metody
MVA, jej zastosowanie w przypadku jednej i wielu klas zadań dla modeli sieci zamkniętej i otwartej;
wersje przybliżone algorytmu w przypadku bardzo dużych sieci. Wykorzystane metody do opisu
mechanizmu okienkowego regulacji natężenia ruchu stosowanej w protokołach TCP/IP, i wyznaczania
czasu przesyłu pakietów przez sieć różnymi drogami. Optymalizacja mocy połączenia (iloraz
przepustowości i średniego czasu przesyłu). Proste modele probabilistyczne: ich uzasadnienie,
modele markowowskie pojedynczego stanowiska z ograniczonym buforem kolej-kowania zadań, z
równoległymi kanałami pracy, z ograniczonym zbiorem wykonywanych zadań; ich wykorzystanie w
analizie pracy sieci lokalnej i routera.
Modele markowowskie rozwiązywane numerycznie, ich zastosowanie w analizie mechanizmów
rozładowania przeciążeń w węz
le sieci (kolejki pakietów z algorytmem progowym i z wypychaniem
(pushout), modele mechanizmów kontroli natężenia strumienia na wejściu do sieci (cieknące wiadro -
leaky bucket, przesuwne okno - sliding window, skaczące okno - jumping window). Modelowanie
wpływu tych mechanizmów na pracę węzła sieci. Markowowskie modele zmiennego w czasie
natężenia ruchu pakietów i ich integracja z modelami węzłów sieciowych. Modelowanie pracy
przełączników w sieciach optycznych, analiza wybranych algorytmów trasowania w sieciach
całkowicie optycznych. Analiza pracy przełącznika brzegowego po-między siecią elektroniczną a
siecią całkowicie optyczną.
Metoda aproksymacji dyfuzyjnej w zastosowaniu do analizy stanów nieustalonych w momentach
przeciążenia sieci. Model przełącznika sieci ATM. Analiza wpływu własności statystycznych
(samopodobieństwo, długoterminowa autokorelacja) przesyłanego strumienia (np. strumień
zakodowanych w standardzie MPEG2 obrazów) na pracę sieci.
Laboratorium
Ogólna charakterystyka  cel
Laboratorium poświęcone jest technikom oceny wydajności systemów i sieci komputerowych. Jako
główne narzędzie wykorzystywany jest OMNeT++. Jest to obiektowo zorientowane środowisko do
symulacji zdarzeń dyskretnych oparte na języku C++. Dodatkowo na laboratorium używane są metody
oceny wydajności oparte o analityczne modele markowowskie.
Tematyka ćwiczeń
1. Wprowadzenie do OMNeT++, język NED, moduły, komunikaty, FES
2. Podstawy symulacji zdarzeń dyskretnych, gra NIM
3. Przykład prostego symulatora (np. model skrzyżowania)
4. Model pojedynczej kolejki FIFO
5. Zaawansowane modele kolejkowe
6. Symulator przełącznika optycznego
7. Proste modele sieci
8. Symulator do badań protokołu TCP/IP (4 ćwiczenia). W tym:
o utworzenie z
ródeł danych,
o utworzenie uproszczonej warstwy TCP
o utworzenie uproszczonej warstwy IP
o utworzenie przełączników sieciowych transmitujących pakiety ze stacji nadawczej do
odbiorczej
o rozbudowa stanowiska o implementacje protokołu IP pozwalającą na adresowanie
pakietów oraz poszczególnych stacji roboczych
o rozbudowa stanowiska badawczego o szczegółową implementację protokołu TCP i
zaimplementowanie wybranych mechanizmów kontroli przepływu danych zgodnie z
dokumentacja RFC793, RFC2001.
9. Złożone generatory ruchu sieciowego
10. Poznanie gotowych symulatorów napisanych w OMNeT++
Wyposażenie laboratorium
Komputery klasy PC
Oprogramowanie: OMNeT++, Microsoft Visual Studio.NET
Wykaz pomieszczeń
Sala 414
Zespół prowadzący zajęcia i kierownik laboratorium
dr inż. Andrzej Chydziński  kierownik laboratorium
dr inż. Robert Wójcicki
dr inż. Piotr Pecka
Materiały dydaktyczne do ćwiczeń
2. Podręcznik do OMNeT ++: http://www.omnetpp.org/doc/manual/usman.html.
3. Zasady modelowania sieci komputerowych:
http://www.omnetpp.org/doc/INET/walkthrough/tutorial.html
4. T. Czachórski: Modele kolejkowe w ocenie efektywności sieci i systemów komputerowych.
Wydawnictwo pracowni komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice 1999.
Regulamin laboratorium
Obecności i spóz
nienia
6. Obecność na laboratorium jest obowiązkowa.
7. Każda nieobecność musi być usprawiedliwiona za pomocą zwolnienia lekarskiego, które musi
być dostarczone najpóz
niej 2 tygodnie po zakończeniu choroby. Niedostarczenie zwolnienia
będzie traktowane jako nieobecność nieusprawiedliwiona.
8. Nieobecność nieusprawiedliwiona obniża ocenę końcową o jeden stopień.
9. Wypadki losowe (pogrzeby, choroby w rodzinie) będą rozpatrywane indywidualnie przez
kierownika przedmiotu. Uprasza się o wcześniejsze informowanie o planowanej nieobecności
o ile to możliwe lub w najkrótszym możliwym terminie po zaistnieniu tego faktu.
10. Spóz
nienie większe niż 15 min. uznawane jest za nieobecność usprawiedliwioną i wymaga
odrobienia.
Przebieg zajęć:
4. W trakcie każdego laboratorium zostaje wypełniona lista obecności dostarczona przez
prowadzących.
5. Zabrania się, bez zgody prowadzącego zajęcia, umieszczania w napędach nośników danych
oraz modyfikowania konfiguracji sprzętowej komputerów. Osoba, lub sekcja, winna złamania
niniejszego zakazu będzie usuwana z laboratorium na zasadzie nieobecności
nieusprawiedliwionej.
6. Jeżeli po zakończeniu laboratorium konfiguracja, pozostawiona przez osoby podpisane na
sprawozdaniu, uniemożliwi poprawne przeprowadzenie kolejnych zajęć osoby te zostaną
ukarane obniżeniem oceny końcowej o jedną ocenę.
Zasady zaliczania laboratorium
Warunkiem zaliczenia jest wykonanie wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych i zaliczenie sprawdzianu
pisemnego na koniec semestru.
Warunki zaliczenia  wykład
kolokwium zaliczeniowe
Metody nauczania
wykład uzupełniony przezroczami.
Literatura  wykład
1. T. Czachórski, Modele kolejkowe w ocenie efektywności sieci i systemów komputerowych,
Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice 1999.
2. T. Czachórski, Modele kolejkowe systemów komputerowych, skrypt 2151, Wydaw-nictwo
Politechniki Śląskiej.
3. W. Stallings, High Speed Networks, TCP/IP and ATM Design Pronciples, Prentice Hall Upper
Saddle River 1998.
4. R. Jain, The Art of Computer Systems Performance Analysis, Techniques for the Ex-
perimental Design Measurement Simulation and Modeling, Wiley, New York 1991