Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Logistyka (S1)

Sylabus przedmiotu Wspomaganie decyzji w logistyce:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Logistyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Wspomaganie decyzji w logistyce
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Mechaniki Konstrukcji
Nauczyciel odpowiedzialny Zbigniew Sekulski <Zbigniew.Sekulski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 15 1,00,40zaliczenie
wykładyW5 20 1,00,60zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy algebry i analizy matematycznej.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przekazanie studentom wiedzy na temat metod modelowania i optymalizacji przydatnych we wspomaganiu decyzji w logistyce.
C-2Opanowanie przez studentów umiejętności budowy matematycznych modeli problemów decyzyjnych w logistyce oraz przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem komputera.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Optymalizacja przykładowych funkcji matematycznych wybranymi metodami optymalizacji.5
T-L-2Sformułowanie zadania i modelu optymalizacyjnego dla wybranego problemu decyzyjnego w logistyce. Rozwiązanie sformułowanego problemu wybraną metodą. Prezentacja i dyskusja wyników.9
T-L-3Zaliczenie zajęć.1
15
wykłady
T-W-1Cel i zakres procesu podejmowania racjonalnych i trafnych decyzji w logistyce. Wymagania stawiane procesowi wyboru i podejmowania decyzji. System wartości i jego sformułowane w procesie wyboru i podejmowania decyzji w logistyce.3
T-W-2Zasady komputerowego wspomagania decyzji: pojęcie wariantu decyzyjnego, atrybutu i kryterium, model analityczny i symboliczny, rola analityka i decydenta, fazy procesu wspomagania decyzji. Praktyczne przykłady problemów decyzyjnych w logistyce.3
T-W-3Matematyczne podstawy teorii optymalizacji. Ogólne sformułowanie zadania optymalizacji jedno i wielokryterialnej: zmienne decyzyjne, parametry, funkcja (funkcje) celu, ograniczenia.4
T-W-4Formułowanie problemów decyzyjnych w logistyce jako problemów programowania matematycznego. Systematyka i przegląd zadań optymalizacji w logistyce.4
T-W-5Rodzaje modeli symulacyjnych i optymalizacyjnych w logistyce. Komputerowe narzędzia modelowania w logistyce. Matematyczny opis procesu logistycznego. Modelowanie zjawisk ciągłych i dyskretnych. Probabilistyczny charakter procesów logistycznych.4
T-W-6Pisemne sprawdzenie wiedzy.2
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Praca własna studenta.8
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia zajęć.2
25
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.20
A-W-2Praca własna studenta.3
A-W-3Przygotowanie do sprawdzenia wiedzy.2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podające - wykład informacyjny.
M-2Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne.
M-3Metody praktyczne - metoda projektów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Laboratoria - oceny sprawozdań z wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych.
S-2Ocena podsumowująca: Laboratoria - ocena końcowa - średnia z ocen sprawozdań.
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne.

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
LO_1A_C25_W01
Student zna podstawowe koncepcje modelowania i optymalizacji wspomagającycych podejmowanie decyzji w logistyce.
LO_1A_W09, LO_1A_W01C-1T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-W-4M-1S-3

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
LO_1A_C25_U01
Student potrafi sformułować proste modele sytuacji decyzyjnych w logistyce oraz przeprowadzić optymalizację z wykorzystaniem komputera.
LO_1A_U01, LO_1A_U05C-2T-L-2M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

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
LO_1A_C25_K01
Student jest świadom wpływu procesów logistycznych na bezpieczeństwo ludzi i środowiska oraz funkcjonowanie systemów gospodarczych jako całości.
LO_1A_K01C-1, C-2T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-W-4M-1, M-3S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
LO_1A_C25_W01
Student zna podstawowe koncepcje modelowania i optymalizacji wspomagającycych podejmowanie decyzji w logistyce.
2,0Student nie zna podstawowych pojęć.
3,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o podstawowym stopniu trudności.
3,5Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o średnim stopniu trudności.
4,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o zawansowanym stopniu trudności.
4,5Student interpretuje i uogólnia problemy o podstawowym stopniu trudności.
5,0Student interpretuje i uogólnia problemy o średnim stopniu trudności.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
LO_1A_C25_U01
Student potrafi sformułować proste modele sytuacji decyzyjnych w logistyce oraz przeprowadzić optymalizację z wykorzystaniem komputera.
2,0Student nie zna podstawowych pojęć.
3,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o podstawowym stopniu trudności.
3,5Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o średnim stopniu trudności.
4,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o zawansowanym stopniu trudności.
4,5Student interpretuje i uogólnia problemy o podstawowym stopniu trudności.
5,0Student interpretuje i uogólnia problemy o średnim stopniu trudności.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
LO_1A_C25_K01
Student jest świadom wpływu procesów logistycznych na bezpieczeństwo ludzi i środowiska oraz funkcjonowanie systemów gospodarczych jako całości.
2,0Student nie zna podstawowych pojęć.
3,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o podstawowym stopniu trudności.
3,5Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o średnim stopniu trudności.
4,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o zawansowanym stopniu trudności.
4,5Student interpretuje i uogólnia problemy o podstawowym stopniu trudności.
5,0Student interpretuje i uogólnia problemy o średnim stopniu trudności.

Literatura podstawowa

  1. Trzaskalik T. (red.), Modelowanie optymalizacyjne. Przykłady i zadania, Wyższa Szkoła Zarządzania Marketingowego i Języków Obcych w Katowicach, Katowice, 2002
  2. Jacyna M., Modelowanie i ocena systemów transportowych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2009
  3. Jacyna M., Wybrane zagadnienia modelowania systemów transportowych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2009
  4. Kusiak, J., Danielewska-Tułecka, A., Oprocha, P., Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań, PWN, Warszawa, 2009
  5. Nowak A., Optymalizacja. Teoria i zadania, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2007

Literatura dodatkowa

  1. Michalewicz Z., Fogel D.B., Jak to rozwiązać czyli nowoczesna heurystyka, WNT, Warszawa, 2006
  2. Woch J., Optymalizacja sieci transportowych, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Katowice, 2002
  3. Nermend K., Metody analizy wielokryterialnej i wielowymiarowej we wspomaganiu decyzji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Optymalizacja przykładowych funkcji matematycznych wybranymi metodami optymalizacji.5
T-L-2Sformułowanie zadania i modelu optymalizacyjnego dla wybranego problemu decyzyjnego w logistyce. Rozwiązanie sformułowanego problemu wybraną metodą. Prezentacja i dyskusja wyników.9
T-L-3Zaliczenie zajęć.1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Cel i zakres procesu podejmowania racjonalnych i trafnych decyzji w logistyce. Wymagania stawiane procesowi wyboru i podejmowania decyzji. System wartości i jego sformułowane w procesie wyboru i podejmowania decyzji w logistyce.3
T-W-2Zasady komputerowego wspomagania decyzji: pojęcie wariantu decyzyjnego, atrybutu i kryterium, model analityczny i symboliczny, rola analityka i decydenta, fazy procesu wspomagania decyzji. Praktyczne przykłady problemów decyzyjnych w logistyce.3
T-W-3Matematyczne podstawy teorii optymalizacji. Ogólne sformułowanie zadania optymalizacji jedno i wielokryterialnej: zmienne decyzyjne, parametry, funkcja (funkcje) celu, ograniczenia.4
T-W-4Formułowanie problemów decyzyjnych w logistyce jako problemów programowania matematycznego. Systematyka i przegląd zadań optymalizacji w logistyce.4
T-W-5Rodzaje modeli symulacyjnych i optymalizacyjnych w logistyce. Komputerowe narzędzia modelowania w logistyce. Matematyczny opis procesu logistycznego. Modelowanie zjawisk ciągłych i dyskretnych. Probabilistyczny charakter procesów logistycznych.4
T-W-6Pisemne sprawdzenie wiedzy.2
20

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Praca własna studenta.8
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia zajęć.2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.20
A-W-2Praca własna studenta.3
A-W-3Przygotowanie do sprawdzenia wiedzy.2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięLO_1A_C25_W01Student zna podstawowe koncepcje modelowania i optymalizacji wspomagającycych podejmowanie decyzji w logistyce.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_1A_W09ma pogłębioną wiedzę z zakresu inżynierii systemów i analizy systemowej przydatną do projektowania i modelowania procesów logistycznych, w tym transportowych i produkcyjnych
LO_1A_W01ma wiedzę z zakresu matematyki wyższej i statystyki w zakresie niezbędnym do formułowania i rozwiązywania problemów oraz opisu procesów logistycznych
Cel przedmiotuC-1Przekazanie studentom wiedzy na temat metod modelowania i optymalizacji przydatnych we wspomaganiu decyzji w logistyce.
Treści programoweT-W-1Cel i zakres procesu podejmowania racjonalnych i trafnych decyzji w logistyce. Wymagania stawiane procesowi wyboru i podejmowania decyzji. System wartości i jego sformułowane w procesie wyboru i podejmowania decyzji w logistyce.
T-W-5Rodzaje modeli symulacyjnych i optymalizacyjnych w logistyce. Komputerowe narzędzia modelowania w logistyce. Matematyczny opis procesu logistycznego. Modelowanie zjawisk ciągłych i dyskretnych. Probabilistyczny charakter procesów logistycznych.
T-W-2Zasady komputerowego wspomagania decyzji: pojęcie wariantu decyzyjnego, atrybutu i kryterium, model analityczny i symboliczny, rola analityka i decydenta, fazy procesu wspomagania decyzji. Praktyczne przykłady problemów decyzyjnych w logistyce.
T-W-4Formułowanie problemów decyzyjnych w logistyce jako problemów programowania matematycznego. Systematyka i przegląd zadań optymalizacji w logistyce.
Metody nauczaniaM-1Metody podające - wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć.
3,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o podstawowym stopniu trudności.
3,5Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o średnim stopniu trudności.
4,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o zawansowanym stopniu trudności.
4,5Student interpretuje i uogólnia problemy o podstawowym stopniu trudności.
5,0Student interpretuje i uogólnia problemy o średnim stopniu trudności.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięLO_1A_C25_U01Student potrafi sformułować proste modele sytuacji decyzyjnych w logistyce oraz przeprowadzić optymalizację z wykorzystaniem komputera.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_1A_U01posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji; potrafi uzyskane informacje analizować i oceniać, interpretować, syntezować i wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie związane z działalnością inżynierską w zakresie logistyki
LO_1A_U05potrafi dobrać i poprawnie zastosować metody i narzędzia, w tym podstawowe technologie informacyjne, niezbędne w pracy zawodowej
Cel przedmiotuC-2Opanowanie przez studentów umiejętności budowy matematycznych modeli problemów decyzyjnych w logistyce oraz przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem komputera.
Treści programoweT-L-2Sformułowanie zadania i modelu optymalizacyjnego dla wybranego problemu decyzyjnego w logistyce. Rozwiązanie sformułowanego problemu wybraną metodą. Prezentacja i dyskusja wyników.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne - ćwiczenia laboratoryjne.
M-3Metody praktyczne - metoda projektów.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratoria - oceny sprawozdań z wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć.
3,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o podstawowym stopniu trudności.
3,5Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o średnim stopniu trudności.
4,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o zawansowanym stopniu trudności.
4,5Student interpretuje i uogólnia problemy o podstawowym stopniu trudności.
5,0Student interpretuje i uogólnia problemy o średnim stopniu trudności.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięLO_1A_C25_K01Student jest świadom wpływu procesów logistycznych na bezpieczeństwo ludzi i środowiska oraz funkcjonowanie systemów gospodarczych jako całości.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_1A_K01ma świadomość swojej wiedzy i umiejętności, potrzebnej do rozwiązywania problemów poznawczych i praktycznych powstających w pracy zawodowej, rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się i samodoskonalenia.
Cel przedmiotuC-1Przekazanie studentom wiedzy na temat metod modelowania i optymalizacji przydatnych we wspomaganiu decyzji w logistyce.
C-2Opanowanie przez studentów umiejętności budowy matematycznych modeli problemów decyzyjnych w logistyce oraz przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem komputera.
Treści programoweT-W-1Cel i zakres procesu podejmowania racjonalnych i trafnych decyzji w logistyce. Wymagania stawiane procesowi wyboru i podejmowania decyzji. System wartości i jego sformułowane w procesie wyboru i podejmowania decyzji w logistyce.
T-W-5Rodzaje modeli symulacyjnych i optymalizacyjnych w logistyce. Komputerowe narzędzia modelowania w logistyce. Matematyczny opis procesu logistycznego. Modelowanie zjawisk ciągłych i dyskretnych. Probabilistyczny charakter procesów logistycznych.
T-W-2Zasady komputerowego wspomagania decyzji: pojęcie wariantu decyzyjnego, atrybutu i kryterium, model analityczny i symboliczny, rola analityka i decydenta, fazy procesu wspomagania decyzji. Praktyczne przykłady problemów decyzyjnych w logistyce.
T-W-4Formułowanie problemów decyzyjnych w logistyce jako problemów programowania matematycznego. Systematyka i przegląd zadań optymalizacji w logistyce.
Metody nauczaniaM-1Metody podające - wykład informacyjny.
M-3Metody praktyczne - metoda projektów.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć.
3,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o podstawowym stopniu trudności.
3,5Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o średnim stopniu trudności.
4,0Student rozumie pojęcia i rozwiązuje problemy o zawansowanym stopniu trudności.
4,5Student interpretuje i uogólnia problemy o podstawowym stopniu trudności.
5,0Student interpretuje i uogólnia problemy o średnim stopniu trudności.