Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
Sylabus przedmiotu Badania operacyjne - Przedmiot obieralny I:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Badania operacyjne - Przedmiot obieralny I | ||
| Specjalność | inteligentne aplikacje komputerowe | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 17 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Elementy analizy matematycznej |
| W-2 | Algebra liniowa |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z wybranymi metodami optymalizacji i przykładami ich zastosowań |
| C-2 | Kształtowanie 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
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Rozwiązywanie zadań optymalizacyjnych za pomocą programu PROTASS2, dotyczących: programowania liniowego (PL) metodą SIMPLEKS, programowania w liczbach całkowitych, problemów przydziału oraz zagadnienia transportowego, WPL za pomocą programowania celowego, metody STEM. | 15 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Elementy programowania liniowego (PL): postać kanoniczna i standardowa zadania PL, metoda graficzna rozwiązania zadania PL, algorytm simpleks | 4 |
| T-W-2 | Programowanie w liczbach całkowitych | 2 |
| T-W-3 | Zagadnienie transportowe i problemy przydziału | 4 |
| T-W-4 | Wielokryterialne programowanie liniowe (WPL): programowanie kompromisowe, programowanie celowe, metoda STEM, programowanie ilorazowe. | 5 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych | 14 |
| A-L-2 | Przygotowanie się do kolokwium | 4 |
| A-L-3 | Zaliczenie formy zajęć | 1 |
| 19 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Czytanie literatury | 5 |
| A-W-3 | Przygotowanie się do zaliczenia | 13 |
| A-W-4 | Zaliczenie | 1 |
| 34 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład multimedialny z szeregiem przykładów zastosowania przedstawianej treści |
| M-2 | Wykład problemowy oparty na interakcji ze studentami |
| M-3 | Ćwiczenia 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
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena 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-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie wykładu na postawie testu jednokrotnego wyboru, sprawdzającego przyswojenie podstawowych pojęć oraz zastosowania ich w konkretnych zagadnieniach problemowych. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D19/O6/1-2_W01 Student ma wiedzę w zakresie podstawowych metod poszukiwania rozwiązań optymalnych zadań programowania matematycznego | I_2A_W01 | — | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1 | M-1, M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D19/O6/1-2_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 i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników. | I_2A_U10, I_2A_U04, I_2A_U05 | — | C-1, C-2 | T-L-1 | M-1, M-2, M-3 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D19/O6/1-2_K01 Student rozumie potrzebę komunikacji i współpracy z zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji. | I_2A_K02 | — | C-2 | T-L-1 | M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/O6/1-2_W01 Student ma wiedzę w zakresie podstawowych metod poszukiwania rozwiązań optymalnych zadań programowania matematycznego | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna podstawowe pojęcia z obszaru badań operacyjnych, potrafi zdefiniować wiele omawianych zadań programowania matematycznego oraz wyjaśnić niektóre omawiane metody rozwiązywania zadań jednokryterialnych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/O6/1-2_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 i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi wykorzystać wskazane przez nauczyciela metody i narzędzia informatyczne do rozwiązywania problemów decyzyjnych jednokryterialnych, ułożyć odpowiedni model matematyczny, znaleźć jego rozwiązanie. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D19/O6/1-2_K01 Student rozumie potrzebę komunikacji i współpracy z zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji. | 2,0 | |
| 3,0 | Przygotowuje się do poszczególnych zajęć i wykazuje zaangażowanie w trakcie zajęć. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Galas Z., Nykowski I., Żółkiewski Z., Programowanie wielokryterialne, PWE, Warszawa, 1987
- Galas Z., Nykowski I. (red.), Zbiór zadań z programowania matematycznego, cz. I i II, PWE, Warszawa, 1988
- Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A., Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 2004
Literatura dodatkowa
- Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych komputerem, PWE, Warszawa, 2003