Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)
specjalność: Systemy informatyczne w biologii

Sylabus przedmiotu Badania operacyjne:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Badania operacyjne
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 9 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 15 1,50,59zaliczenie
laboratoriaL4 15 1,50,41zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Elementy analizy matematycznej
W-2Algebra liniowa

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami optymalizacji i przykładami ich zastosowań
C-2Kształtowanie umiejętności rozpoznania sytuacji decyzyjnej i właściwego doboru modelu optymalizacyjnego, poszukiwania rozwiązań optymalnych oraz interpretacji otrzymanych wyników i ewentualnej interakcji z decydentem

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Program komputerowy PROTASS2: programowanie liniowe2
T-L-2Programowanie liniowe dyskretne2
T-L-3Zagadnienie transportowe i problemy przydziału4
T-L-4Optymalizacja wielokryterialna: programowanie celowe, metoda STEM, programowanie ilorazowe.4
T-L-5Kolokwium sprawdzające3
15
wykłady
T-W-1Podstawowe pojęcia teorii podejmowania decyzji, rodzaje decyzji, warunki podejmowania decyzji, modele decyzyjne, etapy podejmowania decyzji. Programowanie matematyczne. Programowanie liniowe: postać kanoniczna i standardowa zadania PL, metoda graficzna rozwiązania zadania PL, algorytm simleks2
T-W-2Programowanie liniowe w liczbach całkowitych2
T-W-3Zagadnienie transportowe oraz problemy przydziału i minimalizacji pustych przebiegów.4
T-W-4Optymalizacja wielokryterialna: programowanie ilorazowe, kompromisowe, celowe, metoda STEM.7
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych7
A-L-3Konsultacje do zajęć2
A-L-4Przygotowanie się do kolokwium20
44
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Konsultacje do wykładu2
A-W-3Czytanie literatury6
A-W-4Przygotowanie się do zaliczenia20
A-W-5Zaliczenie1
44

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład multimedialny z szeregiem przykładów zastosowania przedstawianej treści
M-2Wykład problemowy oparty na interakcji ze studentami
M-3Ćwiczenia laboratoryjne polegają na grupowym lub indywidualnym budowaniu modeli optymalizacyjnych dla różnych sytuacji decyzyjnych, poszukiwaniu rozwiązań optymalnych z wykorzystaniem oprogramowania oraz interpretacji otrzymanych rozwiązań.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Kolokwium sprawdzające umiejętność budowania właściwych modeli programowania matematycznego do różnych sytacji decyzyjnych oraz posługiwania się dostępnym oprogramowaniem do wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na postawie testu jednokrotnego wyboru, sprawdzającego przyswojenie podstawowych pojęć oraz zastosowania ich w konkretnych zagadnieniach problemowych.
S-3Ocena formująca: Ocena przygotowania, zaangażowania oraz pracy w trakcie zajęć laboratoryjnych

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O6.4_W01
Student ma wiedzę o podstawowych metodach rozwiązywania optymalnych zadań programowania matematycznego
BI_1A_W08, BI_1A_W18, BI_1A_W17P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3M-2, M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O6.4_U01
Student potrafi samodzielnie rozpoznać rodzaj sytuacji decyzyjnej i dobrać odpowiedni model matematyczny, wyznaczyć zmienne decyzyjne i dokonać identyfikacji współczynników modelu na podstawie danych, wykorzystać narzędzia komputerowe do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
BI_1A_U17, BI_1A_U01P1A_U01, P1A_U02, P1A_U03, P1A_U04, P1A_U07, T1A_U01, T1A_U02, T1A_U05, T1A_U09InzA_U02, InzA_U03, InzA_U06C-1, C-2T-W-2, T-L-4, T-L-1, T-W-1, T-L-2, T-L-3, T-W-4, T-W-3M-1, M-2, M-3S-2, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O6.4_K01
Student rozumie potrzebę komunikacji i współpracy z zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji.
BI_1A_K04P1A_K02, P1A_K03, P1A_K06, P1A_K08, T1A_K02, T1A_K03, T1A_K04, T1A_K06InzA_K01, InzA_K02C-2T-L-2, T-L-3, T-L-1, T-L-4M-3S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O6.4_W01
Student ma wiedzę o podstawowych metodach rozwiązywania optymalnych zadań programowania matematycznego
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student zna omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji oraz podstawowe metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryterium.
3,5Student zna wszystkie omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji oraz metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryterium.
4,0Student zna wszystkie omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji, metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryetrium oraz podstawowe metody rozwiązywania zadań wielokryterialnych.
4,5Student zna omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji, metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryetrium oraz metody rozwiązywania zadań wielokryterialnych.
5,0Student zna omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji, metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryetrium oraz metody rozwiązywania zadań wielokryterialnych. Potrafi wskazać wady i zalety tych metod oraz ich założenia.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O6.4_U01
Student potrafi samodzielnie rozpoznać rodzaj sytuacji decyzyjnej i dobrać odpowiedni model matematyczny, wyznaczyć zmienne decyzyjne i dokonać identyfikacji współczynników modelu na podstawie danych, wykorzystać narzędzia komputerowe do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student zna podstawowe pojęcia z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować zadanie programowania liniowego oraz wyjaśnić metodę graficzną.
3,5Student zna podstawowe pojęcia z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wiele omawianych zadania programowania matematycznego oraz wyjaśnić niektóre omawiane metody rozwiązywania zadań jednokryterialnych.
4,0Student zna wiekszość wymaganych pojęć z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wszystkie omawiane zadania programowania matematycznego oraz wyjaśnić wszystkie omawiane metody rozwiązywania zadań jednokryterialnych.
4,5Student zna wiekszość wymaganych pojęć z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wszystkie omawiane zadania programowania matematycznego oraz wyjaśnić wszystkie omawiane metody rozwiązywania zadań jednokryterialnych oraz jedną z metod dla zadań wielokryterialnych.
5,0Student zna wszystkie wymagane pojęcia z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wszystkie omawiane zadania programowania matematycznego oraz wyjaśnić wszystkie omawiane metody rozwiązywania tych zadań.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O6.4_K01
Student rozumie potrzebę komunikacji i współpracy z zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji.
2,0
3,0Przygotowuje się do poszczególnych zajęć i wykazuje zaangażowanie w trakcie zajęć.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Galas Z., Nykowski I., Żółkiewski Z., Programowanie wielokryterialne, PWE, Warszawa, 1987
  2. Galas Z., Nykowski I. (red.), Zbiór zadań z programowania matematycznego, cz. I i II, PWE, Warszawa, 1988
  3. Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A., Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 2004

Literatura dodatkowa

  1. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych komputerem, PWE, Warszawa, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Program komputerowy PROTASS2: programowanie liniowe2
T-L-2Programowanie liniowe dyskretne2
T-L-3Zagadnienie transportowe i problemy przydziału4
T-L-4Optymalizacja wielokryterialna: programowanie celowe, metoda STEM, programowanie ilorazowe.4
T-L-5Kolokwium sprawdzające3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe pojęcia teorii podejmowania decyzji, rodzaje decyzji, warunki podejmowania decyzji, modele decyzyjne, etapy podejmowania decyzji. Programowanie matematyczne. Programowanie liniowe: postać kanoniczna i standardowa zadania PL, metoda graficzna rozwiązania zadania PL, algorytm simleks2
T-W-2Programowanie liniowe w liczbach całkowitych2
T-W-3Zagadnienie transportowe oraz problemy przydziału i minimalizacji pustych przebiegów.4
T-W-4Optymalizacja wielokryterialna: programowanie ilorazowe, kompromisowe, celowe, metoda STEM.7
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych7
A-L-3Konsultacje do zajęć2
A-L-4Przygotowanie się do kolokwium20
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Konsultacje do wykładu2
A-W-3Czytanie literatury6
A-W-4Przygotowanie się do zaliczenia20
A-W-5Zaliczenie1
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O6.4_W01Student ma wiedzę o podstawowych metodach rozwiązywania optymalnych zadań programowania matematycznego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W08posiada wiedzę o metodach i narzędziach diagnostycznych wykorzystywanych w analizach i doświadczeniach biologicznych, a także o sposobach interpretacji uzyskanych wyników
BI_1A_W18ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami optymalizacji i przykładami ich zastosowań
Treści programoweT-W-1Podstawowe pojęcia teorii podejmowania decyzji, rodzaje decyzji, warunki podejmowania decyzji, modele decyzyjne, etapy podejmowania decyzji. Programowanie matematyczne. Programowanie liniowe: postać kanoniczna i standardowa zadania PL, metoda graficzna rozwiązania zadania PL, algorytm simleks
T-W-2Programowanie liniowe w liczbach całkowitych
T-W-4Optymalizacja wielokryterialna: programowanie ilorazowe, kompromisowe, celowe, metoda STEM.
T-W-3Zagadnienie transportowe oraz problemy przydziału i minimalizacji pustych przebiegów.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy oparty na interakcji ze studentami
M-1Wykład multimedialny z szeregiem przykładów zastosowania przedstawianej treści
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na postawie testu jednokrotnego wyboru, sprawdzającego przyswojenie podstawowych pojęć oraz zastosowania ich w konkretnych zagadnieniach problemowych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student zna omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji oraz podstawowe metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryterium.
3,5Student zna wszystkie omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji oraz metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryterium.
4,0Student zna wszystkie omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji, metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryetrium oraz podstawowe metody rozwiązywania zadań wielokryterialnych.
4,5Student zna omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji, metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryetrium oraz metody rozwiązywania zadań wielokryterialnych.
5,0Student zna omawiane pojęcia teorii podejmowania decyzji, metody rozwiązywania zadań programowania matematycznego z jednym kryetrium oraz metody rozwiązywania zadań wielokryterialnych. Potrafi wskazać wady i zalety tych metod oraz ich założenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O6.4_U01Student potrafi samodzielnie rozpoznać rodzaj sytuacji decyzyjnej i dobrać odpowiedni model matematyczny, wyznaczyć zmienne decyzyjne i dokonać identyfikacji współczynników modelu na podstawie danych, wykorzystać narzędzia komputerowe do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U17korzysta z podstawowych narzędzi informatycznych do analizy danych zgromadzonych w bazach danych, dobiera odpowiednie oprogramowanie do badania procesów biologicznych
BI_1A_U01wykorzystuje wiedzę o zjawiskach fizycznych i biologicznych, przemianach chemicznych i potrafi opisać je za pomocą modeli matematycznych oraz statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U02rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim
P1A_U03wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne
P1A_U04wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
P1A_U07wykazuje umiejętność poprawnego wnioskowania na podstawie danych pochodzących z różnych źródeł
T1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U05ma umiejętność samokształcenia się
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami optymalizacji i przykładami ich zastosowań
C-2Kształtowanie umiejętności rozpoznania sytuacji decyzyjnej i właściwego doboru modelu optymalizacyjnego, poszukiwania rozwiązań optymalnych oraz interpretacji otrzymanych wyników i ewentualnej interakcji z decydentem
Treści programoweT-W-2Programowanie liniowe w liczbach całkowitych
T-L-4Optymalizacja wielokryterialna: programowanie celowe, metoda STEM, programowanie ilorazowe.
T-L-1Program komputerowy PROTASS2: programowanie liniowe
T-W-1Podstawowe pojęcia teorii podejmowania decyzji, rodzaje decyzji, warunki podejmowania decyzji, modele decyzyjne, etapy podejmowania decyzji. Programowanie matematyczne. Programowanie liniowe: postać kanoniczna i standardowa zadania PL, metoda graficzna rozwiązania zadania PL, algorytm simleks
T-L-2Programowanie liniowe dyskretne
T-L-3Zagadnienie transportowe i problemy przydziału
T-W-4Optymalizacja wielokryterialna: programowanie ilorazowe, kompromisowe, celowe, metoda STEM.
T-W-3Zagadnienie transportowe oraz problemy przydziału i minimalizacji pustych przebiegów.
Metody nauczaniaM-1Wykład multimedialny z szeregiem przykładów zastosowania przedstawianej treści
M-2Wykład problemowy oparty na interakcji ze studentami
M-3Ćwiczenia laboratoryjne polegają na grupowym lub indywidualnym budowaniu modeli optymalizacyjnych dla różnych sytuacji decyzyjnych, poszukiwaniu rozwiązań optymalnych z wykorzystaniem oprogramowania oraz interpretacji otrzymanych rozwiązań.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na postawie testu jednokrotnego wyboru, sprawdzającego przyswojenie podstawowych pojęć oraz zastosowania ich w konkretnych zagadnieniach problemowych.
S-1Ocena podsumowująca: Kolokwium sprawdzające umiejętność budowania właściwych modeli programowania matematycznego do różnych sytacji decyzyjnych oraz posługiwania się dostępnym oprogramowaniem do wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia wymagań na ocenę dst.
3,0Student zna podstawowe pojęcia z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować zadanie programowania liniowego oraz wyjaśnić metodę graficzną.
3,5Student zna podstawowe pojęcia z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wiele omawianych zadania programowania matematycznego oraz wyjaśnić niektóre omawiane metody rozwiązywania zadań jednokryterialnych.
4,0Student zna wiekszość wymaganych pojęć z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wszystkie omawiane zadania programowania matematycznego oraz wyjaśnić wszystkie omawiane metody rozwiązywania zadań jednokryterialnych.
4,5Student zna wiekszość wymaganych pojęć z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wszystkie omawiane zadania programowania matematycznego oraz wyjaśnić wszystkie omawiane metody rozwiązywania zadań jednokryterialnych oraz jedną z metod dla zadań wielokryterialnych.
5,0Student zna wszystkie wymagane pojęcia z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wszystkie omawiane zadania programowania matematycznego oraz wyjaśnić wszystkie omawiane metody rozwiązywania tych zadań.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O6.4_K01Student rozumie potrzebę komunikacji i współpracy z zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K04jest zdolny do efektywnej pracy samodzielnej i zespołowej, wykazuje odpowiedzialność za pracę własną, wspólnie realizowane zadania oraz powierzany sprzęt
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_K02potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
P1A_K03potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
P1A_K06jest odpowiedzialny za bezpieczeństwo pracy własnej i innych; umie postępować w stanach zagrożenia
P1A_K08potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
T1A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
T1A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
T1A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
T1A_K06potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_K01ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
InzA_K02potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-2Kształtowanie umiejętności rozpoznania sytuacji decyzyjnej i właściwego doboru modelu optymalizacyjnego, poszukiwania rozwiązań optymalnych oraz interpretacji otrzymanych wyników i ewentualnej interakcji z decydentem
Treści programoweT-L-2Programowanie liniowe dyskretne
T-L-3Zagadnienie transportowe i problemy przydziału
T-L-1Program komputerowy PROTASS2: programowanie liniowe
T-L-4Optymalizacja wielokryterialna: programowanie celowe, metoda STEM, programowanie ilorazowe.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia laboratoryjne polegają na grupowym lub indywidualnym budowaniu modeli optymalizacyjnych dla różnych sytuacji decyzyjnych, poszukiwaniu rozwiązań optymalnych z wykorzystaniem oprogramowania oraz interpretacji otrzymanych rozwiązań.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Ocena przygotowania, zaangażowania oraz pracy w trakcie zajęć laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Przygotowuje się do poszczególnych zajęć i wykazuje zaangażowanie w trakcie zajęć.
3,5
4,0
4,5
5,0