Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Systemy wspomagania decyzji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy wspomagania decyzji
Specjalność Inżynieria systemów informacyjnych
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>, Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>, Wojciech Sałabun <wsalabun@wi.zut.edu.pl>, Antoni Wiliński <Antoni.Wilinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 7 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 30 1,50,50zaliczenie
wykładyW7 30 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra liniowa
W-2Matematyka dyskretna

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie klas problemów decyzyjnych: klasyfikacja, wybór, ranking.
C-2Nabycie umiejętności modelowania problemów decyzyjnych
C-3Poznanie roli analityka w procesie decyzyjnym jako informatyka wspomagającego rozwiązanie problemu decyzyjnego zgodne z systemem wartości decydenta zlecającego usługę wspomagania.
C-4Poznanie metod zbierania informacji o preferencjach decydenta i metod modelowania tych preferencji dla decydentów pojedynczych i grupowych
C-5Poznanie podstawowych elementów teorii użyteczności oraz wielokryterialnego wspomagania decyzji
C-6Nabycie umiejętności modelowania niedokładności, niepewności i niespójności w problemach decyzyjnych w oparciu o elementy teorii zbiorów rozmytych
C-7Nabywa umiejętności rozwiązywania rzeczywistych problemów decyzyjnych na platformach informatycznych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Skrypty systemów rekomendacyjnych oparte na modelach regresji pseudoinwersji Moore’a-Penrose’a, drzewach decyzyjnych, naiwnym klasyfikatorze Bayesa, Łancuchach Markova5
T-L-2Uczenie maszynowe i deep learning w systemach wspomagania decyzji. Znaczenie wizualizacji danych i wyników w systemach podejmowania decyzji2
T-L-3Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda AHP4
T-L-4Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda TOPSIS2
T-L-5Metoda wspomagania wielokryterialnego wyboru z rodziny PROMETHEE2
T-L-6Metoda wspomagania wielokryterialnego wyboru z rodziny ELECTRE2
T-L-7Inteligentny system wspomagania decyzji: metoda COMET5
T-L-8Modelowanie niedokładności, niepewności i niespójności w problemach decyzyjnych w oparciu o elementy teorii zbiorów rozmytych2
T-L-9Zasady doboru metod wspomagania decyzji do konkretnego problemu decyzyjnego1
T-L-10Rozwiązywanie decyzyjnego problemu samochodowego cechującego się ostra niepewnościa z użyciem teorii Yakova.2
T-L-11Rozwiązywanie decyzyjnego problemu medycznego 2 charakteryzujacego się silna niepewnością danych (optymalizacja progu FPG u pacjentów chorych na cukrzycę.2
T-L-12Rozwiązywanie decyzyjnego problemu ekonomicznego 2 charakteryzującego się silną niepewnością danych (optymalizacja ceny wycieczki zagranicznej).1
30
wykłady
T-W-1Podstawowe klasy problemów decyzyjnych: klasyfikacja, wybór, ranking. Zasady komputerowego wspomagania decyzji: pojęcie alternatyw decyzyjnej (wariantu decyzyjnego), agregacji, atrybutu i kryterium oceny. Rozróżnienie roli uczestników problemu decyzyjnego. Formułowanie problemów decyzyjnych jako problemów programowania matematycznego. Konstrukcja i własności rodziny kryteriów dla danego problemu decyzyjnego. Skale kryteriów: porządkowe, przedziałowe, ilorazowe.2
T-W-2Przestrzeń atrybutów w systemach wspomagania decyzji. Czynniki behawioralne2
T-W-3Kryteria w systemach wspomagania decyzji. Bikryterium zysk – ryzyko w systemach finansowych. Macierze pomyłek w systemach medycznych i technicznych. Kryterium Calmar, kryterium Sharpa.2
T-W-4Modelowanie problemów decyzyjnych w kategoriach analitycznych, jako problemów optymalizacji oraz jako problemów sztucznej inteligencji.2
T-W-5Pojęcie wariantu decyzyjnego (rozwiązania) kompromisowego ze względu na system wartości, czyli preferencje danego decydenta (subiektywizm). Elementy teorii użyteczności.2
T-W-6Elementy Teorii Perspektywy2
T-W-7Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda obiektów charakterytycznych4
T-W-8Procedury podejmowania decyzji systemach opieki zdrowotnej2
T-W-9Procedury podejmowania decyzji inwestycyjnych w systemach internetowego handlu automatycznego2
T-W-10Pojęcie i rodzaje niepewności. Ważność zagadnienia niepewności danych i konieczności jej uwzględniania. Przykłady problemów z silnie niepewnymi danymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się konwencjonalnym, probabilistycznym modelowaniem danych niepewnych.2
T-W-11Pojęcie (funkcji) odporności zmiennej decyzyjnej względem możliwych, negatywnych skutków niepewności występujących w problemie. Pojęcie (funckcii) sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe skutki niepewności występującej w problemie. Metoda określania funkcji odporności i sposobności.2
T-W-12Przykład rozwiązywania realnego problem ekonomicznego 1 z użyciem teorii Yakova . Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących funkcje odporności i sposobności decyzji.2
T-W-13Przykład rozwiązywania medycznego problemu 1 z użyciem teorii Yakova Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności2
T-W-14Przykład rozwiązywania elektrycznego problemu decyzyjnego 1 z użyciem teorii Yakova. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ wystepowania antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnościa.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnistwo w zajęciach30
A-L-2Praca własna przy kończeniu skryptów i sprawozdań w domu8
38
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu i studiowanie literatury przedmiotu6
A-W-3egzamin2
38

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny w postaci prezentacji multimedialnych uzupełnionych przykładami podawanymi na tablicy
M-2modelowanie problemów decyzyjnych i rozwiązywanie ich metodami dostępnymi w laboratorium, wykonywanie eksperymentów symulacyjnych, dyskusja, praca w zespole oraz studium przypadków

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: na podstawie odpowiedzi na pytania dotyczące materiału omówionego na poprzednich wykładach
S-2Ocena formująca: na podstawie oceny bieżącego postępu realizacji zadań
S-3Ocena podsumowująca: ocenę przygotowania studenta do poszczególnych zajęć laboratoryjnych oraz ocenę umiejętności związanych z realizacją ćwiczeń laboratoryjnych
S-4Ocena podsumowująca: ocenę sprawozdania przygotowywanego częściowo w trakcie zajęć, a częściowo po ich zakończeniu (ocena ta obejmuje także umiejętność pracy w zespole)
S-5Ocena podsumowująca: ocenę wiedzy i umiejętności związanych z realizacją zadań laboratoryjnych poprzez 2 kolokwia w semestrze
S-6Ocena podsumowująca: ocenę wiedzy i umiejętności wykazanych na egzaminie pisemnym obejmującym kilkanaście zadań i pytań testowych wielokrotnego wyboru; po egzaminie pisemnym ewentualne pytanie ustne kończy się oceną.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_D03.11.2_W01
Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem systemów wspomagania decyzji (SWD). Student zna przykłady takich problemów z różnych dziedzin, np. techniki, medycyny, ekonomii, etc. i jest świadomy różnicy między tak zwanymi problemami akademickimi i realnymi pod względem dostępności danych, ich dokładności /niepewności oraz kosztów ich zdobywania. Student posiada ogólną wiedzę o znanych metodach wielokryterialnego wspomagania decyzji oraz dokładniejszą wiedzę o wybranych metodach.
I_1A_W01, I_1A_W03, I_1A_W04, I_1A_W06C-1, C-3, C-4, C-5T-W-9, T-W-8, T-W-2, T-W-3, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14, T-W-1, T-W-4, T-W-7, T-W-5, T-W-6M-1S-1, S-6

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_D03.11.2_U01
Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może, czy nie może być rozwiązany z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji oraz potrafi rozwiązać taki problem za pomocą tych metod.
I_1A_U01, I_1A_U03, I_1A_U04, I_1A_U05C-2, C-6, C-7T-L-1, T-L-2, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-2S-2, S-3, S-4, S-5

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_D03.11.2_W01
Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem systemów wspomagania decyzji (SWD). Student zna przykłady takich problemów z różnych dziedzin, np. techniki, medycyny, ekonomii, etc. i jest świadomy różnicy między tak zwanymi problemami akademickimi i realnymi pod względem dostępności danych, ich dokładności /niepewności oraz kosztów ich zdobywania. Student posiada ogólną wiedzę o znanych metodach wielokryterialnego wspomagania decyzji oraz dokładniejszą wiedzę o wybranych metodach.
2,0
3,0Rozwiązanie problemu z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach na poziomie spełniającym wymagania jakościowe i dokładnościowe w stopniu dostatecznym.
3,5Spełnienie wymagań dotyczących oceny 3,0 a dodatkowo częściowo poprawne uzasadnienie doboru metody MCDA do zadanych problemów
4,0Dobrze dobrana metoda w celu rozwiązania problemu z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach oraz poprawne uzasadnienie wyboru metody
4,5Spełnia wymagania na ocenę 4,0 a dodatkowo częściowo poprawnie uzasadnił racjonalość uzyskanego rozwiązania
5,0Bardzo dobrze dobrane metody dla uzyskani racjonalnych rozwiązań problemów z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach oraz udowodnienie wspomnianej racjonalności rozwiązania jak i dobrania metody do zadanego problemu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_D03.11.2_U01
Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może, czy nie może być rozwiązany z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji oraz potrafi rozwiązać taki problem za pomocą tych metod.
2,0
3,0Student potrafi zakwalifikować niezbyt skomplikowany problem jako możliwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać.
3,5Wymagania jak na ocenę 3,0 a dodatkowo częściowo poprawnie przedsatwia rozwiązanie problemu o przeciętnej złożoności
4,0Student potrfafi zakwalifikować problem o przeciętnej złożoności jako możłiwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać
4,5Wymagania jak na ocenę 4,0 a dodatkowo częściowo poprawnie przedsatwia rozwiązanie problemu złożonego
5,0Student potrfafi zakwalifikować złożony problem decyzyjny jako możłiwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać

Literatura podstawowa

  1. Yakov Ben-Haim, Info-gap decision theory. Decisions under severe uncertainty, Elsevier, New York, 2006
  2. Wojciech Sałabun, The Characteristic Objects Method: A New Distance-based Approach to Multicriteria Decision-making Problems, Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 2015
  3. Evangelos Triantaphyllou, Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study, Kluwer Academic Publishers, 2002
  4. Bernard Roy, Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa, 1990
  5. Bishop C. M., Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Science+Business Media, New York, 2006
  6. Wilinski, A., & Kovalerchuk, B., Visual knowledge discovery and machine learning for investment strategy, Cognitive Systems Research, 2017, 44, p. 100-114

Literatura dodatkowa

  1. Yakov Ben-Haim, Info-gap economics. An operational introduction, Palgrave Macmillan, New York, 2010
  2. Triantaphyllou, E., Multi-criteria decision making methods: A comparative study, Springer, Boston, 2000
  3. Greco, S., Figueira, J., & Ehrgott, M., Multiple criteria decision analysis, Springer's International series, 2005
  4. Saaty, T. L., Decision-making with the AHP: Why is the principal eigenvector necessary., European journal of operational research, 2003, 145(1), 85-91
  5. Lai, Y. J., Liu, T. Y., & Hwang, C. L., Topsis for MODM, European Journal of Operational Research, 1994, 76(3), 486-500
  6. Roy, B., Readings in multiple criteria decision aid, Springer, Berlin, 1990, 155-183
  7. Faizi, S., Rashid, T., Sałabun, W., Zafar, S., Wątróbski, J., Decision Making with Uncertainty Using Hesitant Fuzzy Sets, International Journal of Fuzzy Systems, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Skrypty systemów rekomendacyjnych oparte na modelach regresji pseudoinwersji Moore’a-Penrose’a, drzewach decyzyjnych, naiwnym klasyfikatorze Bayesa, Łancuchach Markova5
T-L-2Uczenie maszynowe i deep learning w systemach wspomagania decyzji. Znaczenie wizualizacji danych i wyników w systemach podejmowania decyzji2
T-L-3Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda AHP4
T-L-4Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda TOPSIS2
T-L-5Metoda wspomagania wielokryterialnego wyboru z rodziny PROMETHEE2
T-L-6Metoda wspomagania wielokryterialnego wyboru z rodziny ELECTRE2
T-L-7Inteligentny system wspomagania decyzji: metoda COMET5
T-L-8Modelowanie niedokładności, niepewności i niespójności w problemach decyzyjnych w oparciu o elementy teorii zbiorów rozmytych2
T-L-9Zasady doboru metod wspomagania decyzji do konkretnego problemu decyzyjnego1
T-L-10Rozwiązywanie decyzyjnego problemu samochodowego cechującego się ostra niepewnościa z użyciem teorii Yakova.2
T-L-11Rozwiązywanie decyzyjnego problemu medycznego 2 charakteryzujacego się silna niepewnością danych (optymalizacja progu FPG u pacjentów chorych na cukrzycę.2
T-L-12Rozwiązywanie decyzyjnego problemu ekonomicznego 2 charakteryzującego się silną niepewnością danych (optymalizacja ceny wycieczki zagranicznej).1
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe klasy problemów decyzyjnych: klasyfikacja, wybór, ranking. Zasady komputerowego wspomagania decyzji: pojęcie alternatyw decyzyjnej (wariantu decyzyjnego), agregacji, atrybutu i kryterium oceny. Rozróżnienie roli uczestników problemu decyzyjnego. Formułowanie problemów decyzyjnych jako problemów programowania matematycznego. Konstrukcja i własności rodziny kryteriów dla danego problemu decyzyjnego. Skale kryteriów: porządkowe, przedziałowe, ilorazowe.2
T-W-2Przestrzeń atrybutów w systemach wspomagania decyzji. Czynniki behawioralne2
T-W-3Kryteria w systemach wspomagania decyzji. Bikryterium zysk – ryzyko w systemach finansowych. Macierze pomyłek w systemach medycznych i technicznych. Kryterium Calmar, kryterium Sharpa.2
T-W-4Modelowanie problemów decyzyjnych w kategoriach analitycznych, jako problemów optymalizacji oraz jako problemów sztucznej inteligencji.2
T-W-5Pojęcie wariantu decyzyjnego (rozwiązania) kompromisowego ze względu na system wartości, czyli preferencje danego decydenta (subiektywizm). Elementy teorii użyteczności.2
T-W-6Elementy Teorii Perspektywy2
T-W-7Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda obiektów charakterytycznych4
T-W-8Procedury podejmowania decyzji systemach opieki zdrowotnej2
T-W-9Procedury podejmowania decyzji inwestycyjnych w systemach internetowego handlu automatycznego2
T-W-10Pojęcie i rodzaje niepewności. Ważność zagadnienia niepewności danych i konieczności jej uwzględniania. Przykłady problemów z silnie niepewnymi danymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się konwencjonalnym, probabilistycznym modelowaniem danych niepewnych.2
T-W-11Pojęcie (funkcji) odporności zmiennej decyzyjnej względem możliwych, negatywnych skutków niepewności występujących w problemie. Pojęcie (funckcii) sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe skutki niepewności występującej w problemie. Metoda określania funkcji odporności i sposobności.2
T-W-12Przykład rozwiązywania realnego problem ekonomicznego 1 z użyciem teorii Yakova . Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących funkcje odporności i sposobności decyzji.2
T-W-13Przykład rozwiązywania medycznego problemu 1 z użyciem teorii Yakova Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności2
T-W-14Przykład rozwiązywania elektrycznego problemu decyzyjnego 1 z użyciem teorii Yakova. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ wystepowania antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnościa.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnistwo w zajęciach30
A-L-2Praca własna przy kończeniu skryptów i sprawozdań w domu8
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu i studiowanie literatury przedmiotu6
A-W-3egzamin2
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D03.11.2_W01Student posiada wiedzę o rodzaju problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem systemów wspomagania decyzji (SWD). Student zna przykłady takich problemów z różnych dziedzin, np. techniki, medycyny, ekonomii, etc. i jest świadomy różnicy między tak zwanymi problemami akademickimi i realnymi pod względem dostępności danych, ich dokładności /niepewności oraz kosztów ich zdobywania. Student posiada ogólną wiedzę o znanych metodach wielokryterialnego wspomagania decyzji oraz dokładniejszą wiedzę o wybranych metodach.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W01Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i obliczeniowej, niezbędną do formułowania i rozwiązywania problemów w szeroko pojętej informatyce i dyscyplinach pokrewnych.
I_1A_W03Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie metod przechowywania, przetwarzania, przesyłania i analizy danych oraz modelowania systemów umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów obliczeniowych.
I_1A_W04Ma wiedzę w zakresie programowania systemów komputerowych, zna podstawowe paradygmaty programowania i wiodące języki programowania.
I_1A_W06Posiada ogólną wiedzę dotyczącą szeroko pojętych systemów informatycznych, obejmującą różne fazy eksploatacji i rozwoju systemów oraz związane z tym procesy, zna podstawowe narzędzia i techniki przydatne w rozwiązywaniu problemów informatycznych.
Cel przedmiotuC-1Poznanie klas problemów decyzyjnych: klasyfikacja, wybór, ranking.
C-3Poznanie roli analityka w procesie decyzyjnym jako informatyka wspomagającego rozwiązanie problemu decyzyjnego zgodne z systemem wartości decydenta zlecającego usługę wspomagania.
C-4Poznanie metod zbierania informacji o preferencjach decydenta i metod modelowania tych preferencji dla decydentów pojedynczych i grupowych
C-5Poznanie podstawowych elementów teorii użyteczności oraz wielokryterialnego wspomagania decyzji
Treści programoweT-W-9Procedury podejmowania decyzji inwestycyjnych w systemach internetowego handlu automatycznego
T-W-8Procedury podejmowania decyzji systemach opieki zdrowotnej
T-W-2Przestrzeń atrybutów w systemach wspomagania decyzji. Czynniki behawioralne
T-W-3Kryteria w systemach wspomagania decyzji. Bikryterium zysk – ryzyko w systemach finansowych. Macierze pomyłek w systemach medycznych i technicznych. Kryterium Calmar, kryterium Sharpa.
T-W-10Pojęcie i rodzaje niepewności. Ważność zagadnienia niepewności danych i konieczności jej uwzględniania. Przykłady problemów z silnie niepewnymi danymi. Konwencjonalne metody opisu niepewności i ich wady. Paradoksy związane z posługiwaniem się konwencjonalnym, probabilistycznym modelowaniem danych niepewnych.
T-W-11Pojęcie (funkcji) odporności zmiennej decyzyjnej względem możliwych, negatywnych skutków niepewności występujących w problemie. Pojęcie (funckcii) sposobności decyzji dotyczącej wartości zmiennej decyzyjnej na możliwe skutki niepewności występującej w problemie. Metoda określania funkcji odporności i sposobności.
T-W-12Przykład rozwiązywania realnego problem ekonomicznego 1 z użyciem teorii Yakova . Metoda konstruowania kryterialnych funkcji decydenta agregujących funkcje odporności i sposobności decyzji.
T-W-13Przykład rozwiązywania medycznego problemu 1 z użyciem teorii Yakova Konstruowanie multi-kryteriów decyzyjnych agregujących wielowymiarowe funkcje odporności i sposobności
T-W-14Przykład rozwiązywania elektrycznego problemu decyzyjnego 1 z użyciem teorii Yakova. Pojęcie antagonizmu i zgodności funkcji odporności i sposobności. Wpływ wystepowania antagonizmu i zgodności tych funkcji na sposób rozwiązywania problemów z niepewnościa.
T-W-1Podstawowe klasy problemów decyzyjnych: klasyfikacja, wybór, ranking. Zasady komputerowego wspomagania decyzji: pojęcie alternatyw decyzyjnej (wariantu decyzyjnego), agregacji, atrybutu i kryterium oceny. Rozróżnienie roli uczestników problemu decyzyjnego. Formułowanie problemów decyzyjnych jako problemów programowania matematycznego. Konstrukcja i własności rodziny kryteriów dla danego problemu decyzyjnego. Skale kryteriów: porządkowe, przedziałowe, ilorazowe.
T-W-4Modelowanie problemów decyzyjnych w kategoriach analitycznych, jako problemów optymalizacji oraz jako problemów sztucznej inteligencji.
T-W-7Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda obiektów charakterytycznych
T-W-5Pojęcie wariantu decyzyjnego (rozwiązania) kompromisowego ze względu na system wartości, czyli preferencje danego decydenta (subiektywizm). Elementy teorii użyteczności.
T-W-6Elementy Teorii Perspektywy
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny w postaci prezentacji multimedialnych uzupełnionych przykładami podawanymi na tablicy
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: na podstawie odpowiedzi na pytania dotyczące materiału omówionego na poprzednich wykładach
S-6Ocena podsumowująca: ocenę wiedzy i umiejętności wykazanych na egzaminie pisemnym obejmującym kilkanaście zadań i pytań testowych wielokrotnego wyboru; po egzaminie pisemnym ewentualne pytanie ustne kończy się oceną.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Rozwiązanie problemu z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach na poziomie spełniającym wymagania jakościowe i dokładnościowe w stopniu dostatecznym.
3,5Spełnienie wymagań dotyczących oceny 3,0 a dodatkowo częściowo poprawne uzasadnienie doboru metody MCDA do zadanych problemów
4,0Dobrze dobrana metoda w celu rozwiązania problemu z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach oraz poprawne uzasadnienie wyboru metody
4,5Spełnia wymagania na ocenę 4,0 a dodatkowo częściowo poprawnie uzasadnił racjonalość uzyskanego rozwiązania
5,0Bardzo dobrze dobrane metody dla uzyskani racjonalnych rozwiązań problemów z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji przedstawionych na zajęciach oraz udowodnienie wspomnianej racjonalności rozwiązania jak i dobrania metody do zadanego problemu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D03.11.2_U01Student potrafi określić czy dany problem rzeczywisty może, czy nie może być rozwiązany z użyciem poznanych metod wielokryterialnego wspomagania podejmowania decyzji oraz potrafi rozwiązać taki problem za pomocą tych metod.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U01Potrafi wykrywać związki i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i na tej podstawie tworzyć modele komputerowe i przeprowadzać ich symulacje.
I_1A_U03Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
I_1A_U04Potrafi samodzielnie posługiwać się materiałami źródłowymi w zakresie analizy i syntezy zawartych w nich informacji oraz poddawać je krytycznej ocenie w odniesieniu do problemów informatycznych.
I_1A_U05Potrafi rozwiązywać zadania i problemy informatyczne z wykorzystaniem metod matematyki obliczeniowej w szczególności stosując techniki analityczne lub symulacyjne.
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności modelowania problemów decyzyjnych
C-6Nabycie umiejętności modelowania niedokładności, niepewności i niespójności w problemach decyzyjnych w oparciu o elementy teorii zbiorów rozmytych
C-7Nabywa umiejętności rozwiązywania rzeczywistych problemów decyzyjnych na platformach informatycznych.
Treści programoweT-L-1Skrypty systemów rekomendacyjnych oparte na modelach regresji pseudoinwersji Moore’a-Penrose’a, drzewach decyzyjnych, naiwnym klasyfikatorze Bayesa, Łancuchach Markova
T-L-2Uczenie maszynowe i deep learning w systemach wspomagania decyzji. Znaczenie wizualizacji danych i wyników w systemach podejmowania decyzji
T-L-10Rozwiązywanie decyzyjnego problemu samochodowego cechującego się ostra niepewnościa z użyciem teorii Yakova.
T-L-11Rozwiązywanie decyzyjnego problemu medycznego 2 charakteryzujacego się silna niepewnością danych (optymalizacja progu FPG u pacjentów chorych na cukrzycę.
T-L-12Rozwiązywanie decyzyjnego problemu ekonomicznego 2 charakteryzującego się silną niepewnością danych (optymalizacja ceny wycieczki zagranicznej).
T-L-3Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda AHP
T-L-4Metody wspomagania wielokryterialnego wyboru i rankingowania: metoda TOPSIS
T-L-5Metoda wspomagania wielokryterialnego wyboru z rodziny PROMETHEE
T-L-6Metoda wspomagania wielokryterialnego wyboru z rodziny ELECTRE
T-L-7Inteligentny system wspomagania decyzji: metoda COMET
T-L-8Modelowanie niedokładności, niepewności i niespójności w problemach decyzyjnych w oparciu o elementy teorii zbiorów rozmytych
T-L-9Zasady doboru metod wspomagania decyzji do konkretnego problemu decyzyjnego
Metody nauczaniaM-2modelowanie problemów decyzyjnych i rozwiązywanie ich metodami dostępnymi w laboratorium, wykonywanie eksperymentów symulacyjnych, dyskusja, praca w zespole oraz studium przypadków
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: na podstawie oceny bieżącego postępu realizacji zadań
S-3Ocena podsumowująca: ocenę przygotowania studenta do poszczególnych zajęć laboratoryjnych oraz ocenę umiejętności związanych z realizacją ćwiczeń laboratoryjnych
S-4Ocena podsumowująca: ocenę sprawozdania przygotowywanego częściowo w trakcie zajęć, a częściowo po ich zakończeniu (ocena ta obejmuje także umiejętność pracy w zespole)
S-5Ocena podsumowująca: ocenę wiedzy i umiejętności związanych z realizacją zadań laboratoryjnych poprzez 2 kolokwia w semestrze
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi zakwalifikować niezbyt skomplikowany problem jako możliwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać.
3,5Wymagania jak na ocenę 3,0 a dodatkowo częściowo poprawnie przedsatwia rozwiązanie problemu o przeciętnej złożoności
4,0Student potrfafi zakwalifikować problem o przeciętnej złożoności jako możłiwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać
4,5Wymagania jak na ocenę 4,0 a dodatkowo częściowo poprawnie przedsatwia rozwiązanie problemu złożonego
5,0Student potrfafi zakwalifikować złożony problem decyzyjny jako możłiwy lub niemożliwy do rozwiązania podanymi metodami i następnie go rozwiązać