Zapoznanie studenta z wybranymi metodami, modelami i zastosowaniami badań operacyjnych.
Wymagania wstępne
Znajomość podstaw algebry liniowej, matematyki dyskretnej (teorii grafów), rachunku prawdopodobieństwa. Znajomość liniowych modeli optymalizacyjnych w zakresie przedmiotu Badania operacyjne 1.
Zakres tematyczny
Wykład
Modelowanie matematyczne w badaniach operacyjnych. Zastosowania badań operacyjnych. (2 godz.).
Wybrane modele optymalizacji dyskretnej i ich zastosowania (6 godz.).
Metody rozwiązywania zadań optymalizacji dyskretnej (2 godz.).
Programowanie wielokryterialne. Metody interaktywne (2 godz.).
Programowanie dynamiczne. Drzewa decyzyjne (2 godz.).
Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. Programowanie stochastyczne (4 godz.).
Laboratorium:
Układanie modeli matematycznych dla problemów optymalizacji dyskretnej: zagadnienie produkcyjne i zagadnienie diety ze zmiennymi całkowitymi, zagadnienia rozkroju i załadunku (2 godz.).
Metoda podziału i ograniczeń dla zadań programowania liniowego całkowitoliczbowego. (2 godz.).
Zagadnienie transportowe z kryterium kosztów i z kryterium czasu. Algorytm transportowy. Zagadnienie przydziału i taśmy produkcyjnej (4 godz.).
Rozwiązywanie problemów dyskretnych i binarnych przy pomocy Solvera w Excelu. (4 godz.). Kolokwium (2 godz.).
Wyznaczanie maksymalnego przepływu i minimalnych przekrojów w sieciach przepływów. Algorytm FF-EK (2 godz.).
Budowanie sieci czynności przy planowaniu przedsięwzięć. Wyznaczanie najkrótszego czasu realizacji przedsięwzięcia, ścieżek krytycznych (metoda CPM) i diagramu Gantta (4 godz.).
Zadania optymalizacji liniowej wielokryterialnej. Wyznaczanie rozwiązań Pareto-optymalnych i rozwiązań sprawnych. Rozwiązanie optymalne dla metakryterium (2 godz.).
Zadania optymalizacji wielokryterialnej dyskretnej. Diagramy Hassego i rozwiązania Pareto-optymalne. Stopnie realizacji kryteriów I i II rodzaju, metakryterium (2 godz.). Kolokwium (2 godz.).
Zadania dotyczące podejmowania decyzji w warunkach niepewności i w warunkach ryzyka (2 godz.).
Metody kształcenia
Tradycyjny wykład, ćwiczenia laboratoryjne.
Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się
Opis efektu
Symbole efektów
Metody weryfikacji
Forma zajęć
Warunki zaliczenia
Ostateczna ocena z przedmiotu uwzględnia ocenę z laboratorium (40%) i ocenę z egzaminu (60%), przy założeniu, że student osiągnął wszystkie zakładane efekty kształcenia w stopniu dostatecznym.
Literatura podstawowa
A. Cegielski, Programowanie matematyczne - część 1 - Programowanie liniowe, Uniwersytet Zielonogórski, Zielona Góra, 2002.
T. Trzaskalik, Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa, 2003.
Badania operacyjne (red. W. Sikora), PWE, Warszawa, 2008.
Literatura uzupełniająca
W. Grabowski, Programowanie matematyczne, PWE, Warszawa, 1982.
Decyzje menedżerskie z Excelem (red. T. Szapiro), PWE, Warszawa, 2000.
A. A. Korbut, J. J. Finkelsztejn, Programowanie dyskretne, PWN, Warszawa, 1974.
Uwagi
Zmodyfikowane przez dr Alina Szelecka (ostatnia modyfikacja: 12-09-2016 08:31)
Ta strona używa ciasteczek (cookies), dzięki którym nasz serwis może działać lepiej. Korzystając z niniejszej strony, wyrażasz zgodę na ich używanie. Dowiedz się więcej.