Strona główna

Karta przedmiotu


Pobieranie 38.28 Kb.
Data19.06.2016
Rozmiar38.28 Kb.

(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU





1. Nazwa przedmiotu: teoria gier w biologii systemów

2. Kod przedmiotu:

TGwBiolSys

3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2012

4. Forma kształcenia: studia trzeciego stopnia

5. Forma studiów: studia stacjonarne/niestacjonarne

6. Kierunek studiów: Biocybernetyka i Inżynieria biomedyczna

7. Profil studiów:

8. Specjalność:

9. Semestr: 3

10. Jednostka prowadząca przedmiot: Instytut Automatyki

11. Prowadzący przedmiot: Prof. dr hab. inż. Andrzej Świerniak

12. Przynależność do grupy przedmiotów: przedmioty kierunkowe

13. Status przedmiotu: obowiązkowy

14. Język prowadzenia zajęć: polski/angielski

15. Przedmioty wprowadzające oraz wymagania wstępne: wybrane zagadnienia matematyki, elementy dynamiki układów, wstęp do biologii systemów, podstawy programowania. Zakłada się, że przed rozpoczęciem nauki niniejszego przedmiotu student posiada przygotowanie w zakresie elementów algebry i analizy matematycznej, podstawową wiedzę w zakresie dynamiki układów, podstawowych pojęć rachunku prawdopodobieństwa, podstawowych pojęć z zakresu biologii systemów, podstawowych praw biologii molekularnej i genetyki, podstawowych własności systemów biologicznych.

16. Cel przedmiotu:

Celem przedmiotu jest nauczenie studentów metodologii modelowania systemów biologicznych z wykorzystaniem teorii gier, teorii gier ewolucyjnych i dyskretnych gier ewolucyjnych oraz analizy własności tego typu modeli z uwzględnieniem dynamiki oraz rozkładu przestrzennego.



17. Efekty kształcenia:

Nr

Opis efektu kształcenia

Metoda sprawdzenia efektu kształcenia

Forma prowadzenia zajęć

Odniesienie do efektów
dla kierunku studiów

W1

Zna sposoby budowania modeli matematycznych dla systemów biologicznych w oparciu o metody teorii gier




WT, WM

RAU_B_W04

RAU_B_W05



W2

Zna metody analizy modeli teoriogrowych, dynamiki replikatorów oraz przestrzennych modeli teoriogrowych.




WT, WM

RAU_B_W01

W3

Rozumie metodykę oceny własności zjawisk biologicznych w oparciu o wyniki analizy modeli teoriogrowych.




WM

RAU_B_W03

RAU_B_W07




U1

Potrafi zbudować model interakcji biologicznych oparty na metod teorii gier ewolucyjnych




WM

RAU_B_U06

RAU_B_U07

RAU_B_U09

RAU_B_U11



U2

Potrafi zaproponować metody analizy czasowej i przestrzennej interakcji biologicznych wykorzystujące teorie gier




WM

RAU_B_U12

RAU_B_U13

RAU_B_U14


U3

Potrafi przeprowadzić prosta analizę modeli opartych o teorie gier




WM

RAU_B_U10

RAU_B_U06

RAU_B_U04


K1

Potrafi samodzielnie zaproponować model matematyczny układów biologicznych oraz poprawnie zinterpretować wyniki jego analizy.




WT,WM

RAU_B_K02

RAU_B_K05



18. Formy zajęć dydaktycznych i ich wymiar (liczba godzin)

W. 10

19. Treści kształcenia:

Wykład:

Elementy i podstawowe definicje teorii gier, gry kooperacyjne i niekooperacyjne, gry o sumie zerowej i sumie niezerowej, równowaga w grach niekooperacyjnych, równowaga Nasha a równowaga Pareto, drzewa decyzyjne, indukcja wsteczna i analiza gier w postaci ekstensywnej, gry ewolucyjne, strategie a fenotypy, strategie mieszane i przestrzeń fazowa, równowaga ewolucyjna, strategie i stany ewolucyjnie stabilne. Przykłady

Dynamika replikatorów, rozwiązania ewolucyjnie stabilne a stabilność asymptotyczna równań replikatorów, rozwiązania na płaszczyznie fazowej, przykłady. Modelowanie interakcji międzygatunkowych i wewnątrzgatunkowych, wnioski. Modelowania interakcji międzykomórkowych, zastosowanie w problemach onkologicznych. Równowaga ewolucyjna a polimorfizm, homogeniczność i heterogenność populacji.

Gry przestrzenne i przestrzenne gry ewolucyjne. Automaty komórkowe a przestrzenne gry ewolucyjne, algorytmy: generowania krat, aktualizacji dopasowań, umierania, współzawodniczej reprodukcja, analiza rozkładów przestrzennych i ich ewolucji, przykłady. Zastosowanie do modelowania interakcji międzykomórkowych i procesów nowotworowych.

Gry przeciw naturze, analiza różnych rozwiązań, wykorzystanie w modelowaniu biosystemów, gry hierarchiczne , równowaga von Stackelberga. Modelowanie systemów z hierarchią.

Matematyka wzajemnej pomocy. Egoizm i altruizm, model teoriogrowy, altruizm wzajemny i krewniaczy, model altruizmu krewniaczego u pszczół, dobór indywidualny czy grupowy, przykłady.



20. Egzamin: nie

    Zaliczenie na podstawie dyskusji w trakcie wykładów oraz opcjonalnie na podstawie przedłożonego przez studenta opracowania pisemnego wybranego zagadnienia.




    21. Literatura podstawowa:

1. J. Maynard Smith: Evolution and the Theory of Games, Cambridge, 1982

2. M. Mesterton-Gibbons: An Intriduction to Game-Theoretic Modelling, AMS, 2001



22. Literatura uzupełniająca:

3. I. K. Geckil, P.L. Anderson: Applied Game Theory and |Strategic Behavior,CRC, 2010

4. A. Pave: On the prigins and Dynamics of Biodiversity: the Role of Chance, Springer, 2010.


23. Nakład pracy studenta potrzebny do osiągnięcia efektów kształcenia

Lp.

Forma zajęć

Liczba godzin

kontaktowych / pracy studenta



1

Wykład

10/15

2

Ćwiczenia




3

Laboratorium




4

Projekt




5

Seminarium




6

Inne: konsultacje

30/20




Suma godzin

40/35




24. Suma wszystkich godzin: 75

25. Liczba punktów ECTS: 3

26.Liczba punktów ECTS uzyskanych na zajęciach z bezpośrednim udziałem nauczyciela akademickiego: 3

27. Liczba punktów ECTS uzyskanych na zajęciach o charakterze praktycznym (laboratoria, projekty): 0

28. Uwagi:

Efekty kształcenia w zakresie wiedzy weryfikowane są na bieżąco w trakcie wykładów, natomiast umiejętności podlegają weryfikacji poprzez formułowanie i rozwiązywanie zadań praktycznych. Efekty kształcenia w zakresie kompetencji społecznych sprawdzane są w trakcie pracy zespołowej nad przykładowymi problemami badawczymi oraz przy opracowywaniu i prezentacji raportów końcowych.


Zatwierdzono:



…………………………………………………

(data i podpis kierownika studiów doktoranckich)


©snauka.pl 2016
wyślij wiadomość