SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Matematyczne wspomaganie decyzji - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Matematyczne wspomaganie decyzji
Kod przedmiotu 06.9-WM-BHP-D-1_19
Wydział Wydział Mechaniczny
Kierunek Bezpieczeństwo i higiena pracy
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2022/2023
Informacje o przedmiocie
Semestr 1
Liczba punktów ECTS do zdobycia 4
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania polski
Sylabus opracował
  • dr inż. Renata Kasperska
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 15 1 9 0,6 Egzamin
Laboratorium 15 1 9 0,6 Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z metodami matematycznymi, które wspomagają podejmowanie optymalnych decyzji przez osoby decyzyjne, a także nabycie przez studentów umiejętności formułowania modeli matematycznych dla różnych problemów technicznych i z zakresu bhp oraz znajdowania dla nich rozwiązań optymalnych.

Wymagania wstępne

Podstawowa wiedza z zakresu matematyki i informatyki.

Zakres tematyczny

Wykład: 

W1. Decyzje, proces decyzyjny, teoria podejmowania decyzji, decyzje optymalne.

W2. Elementy programowania matematycznego, ZPL - metoda graficzna, simpleks, zagadnienie transportowe.

W3. Metodyka i etapy budowy modeli decyzyjnych. Optymalizacja jednokryterialna - zadania minimalizacji i maksymalizacji jednego kryterium, metody optymalizacji.

W4. Optymalizacja wielokryterialna i jej zastosowania - rozwiązanie kompromisowe i preferowane. Wybrane metody polioptymalizacji.

W5. Optymalizacja w warunkach niepewności. Zbiory rozmyte i logika rozmyta w podejmowaniu decyzji.

W6. Elementy teorii grafów i sieci - podstawowe pojęcia, algorytmy, zastosowania.

W7. Systemy ekspertowe. Metody reprezentacji wiedzy.

W8. Elementy teorii gier. Rodzaje gier. Wybór optymalnej strategii w grach z naturą.

Laboratorium: 

L1. Zajęcia organizacyjne, omówienie programu zajęć i formy zaliczenia przedmiotu.

L2. Budowa modelu matematycznego dla zadania optymalizacji - zastosowanie metody Simplex.

L3. Zadanie programowania linowego w MS Excel.

L4. Zagadnienie transportowe w MS Excel.

L5. Metody rozwiązywania różnych zadań optymalizacji liniowej i nieliniowej.

L6. Przykłady analizy grafów.

L7. Zastosowanie wnioskowania rozmytego w zagadnieniach bhp.

L8. Podsumowanie zagadnień. Zaliczenie laboratorium.

Metody kształcenia

W: Metoda podająca - wykład informacyjny, metoda eksponująca - prezentacja multimedialna.

L: Metoda programowa i praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne, rozwiązywanie zadań - analitycznie i z wykorzystaniem programów komputerowych, dyskusja.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład:  Pisemny egzamin z treści wykładu, na pozytywne zaliczenie wymagane uzyskanie ponad 50% punktów z egzaminu.
               Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest uzyskanie pozytywnego zaliczenia z laboratorium.

Laboratorium: Wykonanie i pozytywne zaliczenie wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych i sprawozdań przewidzianych programem nauczania.
                         Ocena z laboratorium jest średnią arytmetyczną ocen z wykonanych sprawozdań.

Ocena końcowa: średnia arytmetyczna ocen z laboratorium i egzaminu.

Literatura podstawowa

  1. Dąbrowski A., Schumann A., Woleński J., Podejmowanie decyzji. Pojęcia, teorie, kontrowersje. Copernicus Center Press: 2015.
  2. Grzymkowski R., Hetmaniak E., Kiełtyka S., Elementy programowania matematycznego. Wyd. Pracownia Komputerowa Jacka Skalmierskiego, Gliwice 2004
  3. Kaliszewski I.,  Wielokryterialne podejmowanie decyzji. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2008.
  4. Straffin P.D., Teoria gier. Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2006.
  5. Wilson R.J., Wprowadzenie do teorii grafów. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2016.

Literatura uzupełniająca

  1. Cegielski A., Programowanie liniowe. Programowanie matematyczne cz. I. Wydawnictwo UZ, Zielona Góra 2002.     
  2. Grzegorzewski P., Wspomaganie decyzji w warunkach niepewności. Metody statystyczne dla niesprecyzowanych danych. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2006. 
  3. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach. WN PWN, Warszawa 2001
  4. Radosiński E., Systemy informatyczne w dynamicznej analizie decyzyjnej. WN PWE, Warszawa-Wrocław 2001.
  5. Wakulicz-Deja A., Systemy wspomagania decyzji. Wyd. Uniwersytetu Śląskiego, Katowice 2010.

Uwagi

Pozostałe warunki uczestnictwa i zaliczenia określa Regulamin studiów.


Zmodyfikowane przez dr inż. Renata Kasperska (ostatnia modyfikacja: 05-04-2022 09:47)