Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)
Sylabus przedmiotu Badania operacyjne:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Badania operacyjne | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Tomasz Sobczak <Tomasz.Sobczak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
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 metodami optymalizacji i przykładami ich zastosowań |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności rozpoznania sytuacji decyzyjnej i właściwego doboru modelu optymalizacyjnego |
| C-3 | Przygotowanie do samodzielnego procesu budowy i identyfikacji współczynników modelu matematycznego problemu decyzyjnego |
| C-4 | Rozwijanie umiejętności inetrpretacji otrzymanych wyników oraz ewentualnej interakcji z decydentem |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Programowanie liniowe, „metoda geometryczna”, problem struktury asortymentowej produkcji | 2 |
| T-L-2 | Komputerowe wspomaganie rozwiązywania zadań programowania liniowego, dobór struktury asortymentowej, programowanie całkowitoliczbowe | 7 |
| T-L-3 | Problemy transportowe,l Problem komiwojażera, Problemy przydziału | 2 |
| T-L-4 | Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne | 2 |
| T-L-5 | Komputerowe wspomaganie rozwiązywania zadań programowania nieliniowego | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe pojęcia z teorii badań operacyjnych: problem decyzyjny, modelowanie sytuacji decyzyjnej, metody i narzędzia z obszaru badań operacyjnych. | 2 |
| T-W-2 | Programowanie liniowe (PL): postać kanoniczna i standardowa programowania liniowego; metoda graficzna i bazowa rozwiązania zadania PL; algorytm SIMPLEKS i analiza wrażliwości; Zagadnienie dualne PL | 8 |
| T-W-3 | Programowanie całkowitoliczbowe: metoda odcięć Gomoryego, metoda podziału i ograniczeń Land-Doiga. | 2 |
| T-W-4 | Programowanie nieliniowe: metody optymalizacji bez i z ograniczeniami, metody minimalizacji kierunkowe (dwufazowe), metody analityczne. | 4 |
| T-W-5 | Wielokryterialne programowanie liniowe (WPL): | 2 |
| T-W-6 | Programowanie sieciowe: podstawy teorii grafów, modelowanie procesów w konwencji grafów sieciowych, metoda CPM, PERT, analiza czasowo-kosztowa. | 6 |
| T-W-7 | Teoria kolejek: parametry systemu kolejkowego, modele i obliczenia systemu kolejkowego. | 2 |
| T-W-8 | Problemy decyzyjne w konwencji zadania optymalizacji liniowej: problem doboru struktury asortymentowej, transportowy, rozkroju materiałowego, problem komiwojażera, przydziału i alokacji. | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w laboratoriach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie się do zajęć | 20 |
| A-L-3 | Konsultacje do laboratorium | 4 |
| A-L-4 | Przygotowanie się do kolokwium | 20 |
| 59 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 30 |
| A-W-2 | Konsultacje do wykładu | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie się do egzaminu | 25 |
| A-W-4 | Egzamin | 3 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny wraz z szeregiem przykładów użycia i zastosowań przedstawianej treści |
| M-2 | Wykład problemowy oparty na interakcji ze studentami |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne w formie budowania modeli optymalizacyjnych do różnych sytuacji decyzyjnych i wyznaczanie rozwiązań optymalnych z wykorzystaniem oprogramowania do wspomagania modelowania |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Egzamin testowy jednokrotnego wyboru (około 24 pytań) sprawdzający przyswojenie wymaganych umiejętności przez ich zastosowanie w zadaniach problemowych (teoretycznych i praktycznych) |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Kolokwium sprawdzające umiejętności budowania właściwych modeli programowania matematycznego do różnych sytuacji decyzyjnych i posługiwanie się dostępnym oprogramowaniem do wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_B04_W01 Student będzie rozróżnić optymalizacyjne narzędzia teoretyczne, bedzie w stanie wyznaczyć rozwiązanie optymalne zadań programowania matematycznego metodami graficznymi i algebraicznymi | ZIIP_1A_W01 | T1A_W01 | — | C-1 | T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-W-6, T-W-7, T-W-5, T-W-4, T-W-8, T-W-2, T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_B04_U01 Student powinien umieć samodzielnie rozpoznać rodzaj sytuacji decyzyjnej i dobrać odpowiedni model matematyczny (tj. wyznaczyć zmienne decyzyjne i dokonać identyfikacji współczynników modelu na podstawie danych), wykorzystać narzędzia komputerowego wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników. | ZIIP_1A_U19 | T1A_U09 | InzA_U02 | C-2, C-4, C-3 | T-L-1, T-L-4, T-L-5, T-L-2, T-L-3, T-W-8 | 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 | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_1A_B04_K01 Student powinien docenić rolę komunikacji z decydentem i zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji | ZIIP_1A_K06 | T1A_K02 | InzA_K01 | C-4 | T-W-1 | M-2, M-3 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_B04_W01 Student będzie rozróżnić optymalizacyjne narzędzia teoretyczne, bedzie w stanie wyznaczyć rozwiązanie optymalne zadań programowania matematycznego metodami graficznymi i algebraicznymi | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać. | |
| 3,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania. | |
| 4,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_B04_U01 Student powinien umieć samodzielnie rozpoznać rodzaj sytuacji decyzyjnej i dobrać odpowiedni model matematyczny (tj. wyznaczyć zmienne decyzyjne i dokonać identyfikacji współczynników modelu na podstawie danych), wykorzystać narzędzia komputerowego wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników. | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać. | |
| 3,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania. | |
| 4,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_1A_B04_K01 Student powinien docenić rolę komunikacji z decydentem i zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać. | |
| 3,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0. | |
| 4,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania. | |
| 4,5 | Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0. | |
| 5,0 | Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania. |
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
- Runka H.J., Programowanie matematyczne. Część II: Programowanie nieliniowe., Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań, 1997
Literatura dodatkowa
- Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych komputerem, PWE, Warszawa, 2003