Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Techniki Morskiej i Transportu - Logistyka (S2)

Sylabus przedmiotu Badania operacyjne i teoria optymalizacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Logistyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Badania operacyjne i teoria optymalizacji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Mechaniki Konstrukcji
Nauczyciel odpowiedzialny Zbigniew Sekulski <Zbigniew.Sekulski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 15 1,00,40zaliczenie
wykładyW1 30 2,00,60zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Metody obliczeniowe algebry liniowej.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie umiejętności zastosowania wybranych elementów teorii optymalizacji oraz badań operacyjnych do wspomagania procesu podejmowania decyzji w logistyce.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Rozwiązywanie przykładów rachunkowych ilustrujących zagadnienia poruszane na wykładach13
T-A-2Usystematyzowanie i podsumowanie zagadnień realizowanych w ramach formy zajęć.2
15
wykłady
T-W-1Rozwiązanie optymalne i warunki optymalności. Ogólne sformułowanie matematycznego modelu zadania optymalizacji.4
T-W-2Liniowe i nieliniowe zadania optymalizacji. Jednokryterialne i wielokryterialne zadania optymalizacji. Dyskusja różnicy rozwiązań zadań optymalizacji jednokryterialnej (rozwiązanie optymalne) i optymalizacji wielokryterialnej (zbiór rozwiązań niezdominowanych).4
T-W-3Dyskusja pojęcia badań operacyjnych. Ogólne sformułowanie zadania programowania liniowego.2
T-W-4Metody rozwiązywania zadań programowania liniowego: metoda graficzna, metoda symplex. Zwrócenie uwagi na koncepcję rozwiązania bazowego.4
T-W-5Rola transportu w systemach logistycznych: około 80% wszystkich funkcji logistycznych stanowią problemy transportowe. Rola optymalizacji zadań transportowych w logistyce. Zadanie transportowe jako szczegóny przypadek zadania programowania liniowego.2
T-W-6Wprowadzenie do teorii teorii grafów w modelowaniu problemów transportowych i logistycznych. Wykresy, drzewa, drzewa opinające i drzewa minimalne (definicja, charakterystyka i proste właściwości). Problem minimalnego złącza (algorytm Prim), problemy z najkrótszą drogą.4
T-W-7Problemy transportowe: model transportu, podejście do rozwiązania problemu transportowego za pomocą algorytmu transportowego (początkowe bazowe rozwiązanie dopuszczalne: metoda narożnika północno-zachodniego, metoda najniższych kosztów, metoda aproksymacji Vogla), test optymalności i metody poprawy/optymalizacji (metoda "stepping stones", metoda MODI), rozwiązania alternatywne.4
T-W-8Sformułowanie problemu transportowego z punktu widzenia minimalizacji emisji w szczególności minimalizacji (CO2) w celu zminimalizowania wpływu transportu na środowisko. Analiza wpływu wyboru trasy przejazdu na zużycie energii i emisję CO2.4
T-W-9Usystematyzowanie i podsumowanie zagadnień realizowanych w ramach formy zajęć.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach audytoryjnych.15
A-A-2Samodzielne rozwiązywanie zadań sformułowanych przez nauczyciela.6
A-A-3Przygotowanie do ewaluacji umiejętności i kompetencji studentów.4
25
wykłady
A-W-1Uczestniczenie w wykładach.30
A-W-2Praca własna studentów.15
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia pisemnego.5
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
M-2Ćwiczenia rachunkowe.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena formująca na podstawie ocen samodzielnego rozwiązywania problemów.
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium z ćwiczeń rachunkowych.
S-3Ocena podsumowująca: Kolokwium z wykładów.

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_2A_B02_W01
Student potrafi scharakteryzować metody modelowania i optymalizacji wykorzystywane w organizowaniu i zarządzaniu procesami logistycznymi.
LO_2A_W06C-1T-W-8, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-7, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-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_2A_B02_U01
Student potrafi modelować procesy transportowo-logistyczne i przeprowadzić optymalizację z wykorzystaniem wybranych metod obliczeniowych oraz narzędzi komputerowych.
LO_2A_U03C-1T-A-1M-2S-1, S-2

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_2A_B02_K01
Student ma świadomość konieczności stosowania metod optymalizacyjnych oraz istotności poprawnie budowanych modeli obliczeniowych w trafności podejmowaych decyzji i postrzeganiu jakości jego pracy w społeczeństwie.
LO_2A_K02C-1T-A-2, T-W-9M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
LO_2A_B02_W01
Student potrafi scharakteryzować metody modelowania i optymalizacji wykorzystywane w organizowaniu i zarządzaniu procesami logistycznymi.
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_2A_B02_U01
Student potrafi modelować procesy transportowo-logistyczne i przeprowadzić optymalizację z wykorzystaniem wybranych metod obliczeniowych oraz narzędzi komputerowych.
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_2A_B02_K01
Student ma świadomość konieczności stosowania metod optymalizacyjnych oraz istotności poprawnie budowanych modeli obliczeniowych w trafności podejmowaych decyzji i postrzeganiu jakości jego pracy w społeczeństwie.
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. Kusiak Jan, Danielewska-Tułecka Anna, Oprocha Piotr, Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2009
  2. Stadnicki Jacek, Teoria i praktyka rozwiązywania zadań optymalizacji, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2018
  3. Kukuła Karol, Jędrzejczyk Zbigniew, Skrzypek Jerzy, Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2015
  4. Czerwiński Z., Matematyka na usługach ekonomii, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań, 2011
  5. Lisowski J., Metody optymalizacji, Akademia Morska w Gdyni, Gdynia, 2017
  6. Chudy M., Wybrane algorytmy optymalizacji, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2022
  7. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 2008
  8. Trzaskalik T. (red.), Modelowanie optymalizacyjne. Przykłady i zadania, Wyższa Szkoła Zarządzania Marketingowego i Języków Obcych w Katowicach, Katowice, 2002

Literatura dodatkowa

  1. P. Rama Murthy, Operations Research, New Age International, 2007
  2. Gass, Saul I., Harris, Carl M. (Eds.), Encyclopedia of Operations Research and Management Science, Springer, 2013
  3. Kaufmann A., Faure R., Badania operacyjne na co dzień, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 1988
  4. Gajda J.B., Jadczak R. (red.), Badania operacyjne. Przykłady zastosowań, Przykłady zastosowań, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, 2015
  5. Trzaskalik T. (red.), Zadania z badań operacyjnych. Część I, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice, 2022
  6. Trzaskalik T. (red.), Zadania z badań operacyjnych. Część II, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice, 2022

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Rozwiązywanie przykładów rachunkowych ilustrujących zagadnienia poruszane na wykładach13
T-A-2Usystematyzowanie i podsumowanie zagadnień realizowanych w ramach formy zajęć.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Rozwiązanie optymalne i warunki optymalności. Ogólne sformułowanie matematycznego modelu zadania optymalizacji.4
T-W-2Liniowe i nieliniowe zadania optymalizacji. Jednokryterialne i wielokryterialne zadania optymalizacji. Dyskusja różnicy rozwiązań zadań optymalizacji jednokryterialnej (rozwiązanie optymalne) i optymalizacji wielokryterialnej (zbiór rozwiązań niezdominowanych).4
T-W-3Dyskusja pojęcia badań operacyjnych. Ogólne sformułowanie zadania programowania liniowego.2
T-W-4Metody rozwiązywania zadań programowania liniowego: metoda graficzna, metoda symplex. Zwrócenie uwagi na koncepcję rozwiązania bazowego.4
T-W-5Rola transportu w systemach logistycznych: około 80% wszystkich funkcji logistycznych stanowią problemy transportowe. Rola optymalizacji zadań transportowych w logistyce. Zadanie transportowe jako szczegóny przypadek zadania programowania liniowego.2
T-W-6Wprowadzenie do teorii teorii grafów w modelowaniu problemów transportowych i logistycznych. Wykresy, drzewa, drzewa opinające i drzewa minimalne (definicja, charakterystyka i proste właściwości). Problem minimalnego złącza (algorytm Prim), problemy z najkrótszą drogą.4
T-W-7Problemy transportowe: model transportu, podejście do rozwiązania problemu transportowego za pomocą algorytmu transportowego (początkowe bazowe rozwiązanie dopuszczalne: metoda narożnika północno-zachodniego, metoda najniższych kosztów, metoda aproksymacji Vogla), test optymalności i metody poprawy/optymalizacji (metoda "stepping stones", metoda MODI), rozwiązania alternatywne.4
T-W-8Sformułowanie problemu transportowego z punktu widzenia minimalizacji emisji w szczególności minimalizacji (CO2) w celu zminimalizowania wpływu transportu na środowisko. Analiza wpływu wyboru trasy przejazdu na zużycie energii i emisję CO2.4
T-W-9Usystematyzowanie i podsumowanie zagadnień realizowanych w ramach formy zajęć.2
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach audytoryjnych.15
A-A-2Samodzielne rozwiązywanie zadań sformułowanych przez nauczyciela.6
A-A-3Przygotowanie do ewaluacji umiejętności i kompetencji studentów.4
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestniczenie w wykładach.30
A-W-2Praca własna studentów.15
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia pisemnego.5
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięLO_2A_B02_W01Student potrafi scharakteryzować metody modelowania i optymalizacji wykorzystywane w organizowaniu i zarządzaniu procesami logistycznymi.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_2A_W06ma uporządkowaną wiedzę w zakresie badań operacyjnych, w tym modeli obliczeniowych i optymalizacyjnych stosowanych w logistyce
Cel przedmiotuC-1Nabycie umiejętności zastosowania wybranych elementów teorii optymalizacji oraz badań operacyjnych do wspomagania procesu podejmowania decyzji w logistyce.
Treści programoweT-W-8Sformułowanie problemu transportowego z punktu widzenia minimalizacji emisji w szczególności minimalizacji (CO2) w celu zminimalizowania wpływu transportu na środowisko. Analiza wpływu wyboru trasy przejazdu na zużycie energii i emisję CO2.
T-W-1Rozwiązanie optymalne i warunki optymalności. Ogólne sformułowanie matematycznego modelu zadania optymalizacji.
T-W-2Liniowe i nieliniowe zadania optymalizacji. Jednokryterialne i wielokryterialne zadania optymalizacji. Dyskusja różnicy rozwiązań zadań optymalizacji jednokryterialnej (rozwiązanie optymalne) i optymalizacji wielokryterialnej (zbiór rozwiązań niezdominowanych).
T-W-3Dyskusja pojęcia badań operacyjnych. Ogólne sformułowanie zadania programowania liniowego.
T-W-7Problemy transportowe: model transportu, podejście do rozwiązania problemu transportowego za pomocą algorytmu transportowego (początkowe bazowe rozwiązanie dopuszczalne: metoda narożnika północno-zachodniego, metoda najniższych kosztów, metoda aproksymacji Vogla), test optymalności i metody poprawy/optymalizacji (metoda "stepping stones", metoda MODI), rozwiązania alternatywne.
T-W-4Metody rozwiązywania zadań programowania liniowego: metoda graficzna, metoda symplex. Zwrócenie uwagi na koncepcję rozwiązania bazowego.
T-W-5Rola transportu w systemach logistycznych: około 80% wszystkich funkcji logistycznych stanowią problemy transportowe. Rola optymalizacji zadań transportowych w logistyce. Zadanie transportowe jako szczegóny przypadek zadania programowania liniowego.
T-W-6Wprowadzenie do teorii teorii grafów w modelowaniu problemów transportowych i logistycznych. Wykresy, drzewa, drzewa opinające i drzewa minimalne (definicja, charakterystyka i proste właściwości). Problem minimalnego złącza (algorytm Prim), problemy z najkrótszą drogą.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Kolokwium z wykładów.
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_2A_B02_U01Student potrafi modelować procesy transportowo-logistyczne i przeprowadzić optymalizację z wykorzystaniem wybranych metod obliczeniowych oraz narzędzi komputerowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_2A_U03potrafi wykorzystywać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne, potrafi formułować i testować hipotezy, związane z prostymi problemami badawczymi
Cel przedmiotuC-1Nabycie umiejętności zastosowania wybranych elementów teorii optymalizacji oraz badań operacyjnych do wspomagania procesu podejmowania decyzji w logistyce.
Treści programoweT-A-1Rozwiązywanie przykładów rachunkowych ilustrujących zagadnienia poruszane na wykładach
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia rachunkowe.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena formująca na podstawie ocen samodzielnego rozwiązywania problemów.
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium z ćwiczeń rachunkowych.
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_2A_B02_K01Student ma świadomość konieczności stosowania metod optymalizacyjnych oraz istotności poprawnie budowanych modeli obliczeniowych w trafności podejmowaych decyzji i postrzeganiu jakości jego pracy w społeczeństwie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówLO_2A_K02uznaje znaczenie wiedzy w rozwiązywaniu problemów z zakresu logistyki, jest świadomy potrzeby ciągłego samodoskonalenia i dokształcania się, a także korzystania z możliwości zasięgania opinii ekspertów
Cel przedmiotuC-1Nabycie umiejętności zastosowania wybranych elementów teorii optymalizacji oraz badań operacyjnych do wspomagania procesu podejmowania decyzji w logistyce.
Treści programoweT-A-2Usystematyzowanie i podsumowanie zagadnień realizowanych w ramach formy zajęć.
T-W-9Usystematyzowanie i podsumowanie zagadnień realizowanych w ramach formy zajęć.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny, objaśnianie i wyjaśnianie.
M-2Ćwiczenia rachunkowe.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena formująca na podstawie ocen samodzielnego rozwiązywania problemów.
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.