Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - 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 Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Banaś <Joanna.Banas@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Małgorzata Machowska-Szewczyk <Malgorzata.Machowska.Szewczyk@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 30 1,50,62egzamin
laboratoriaL4 15 1,50,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Elementy analizy matematycznej
W-2Algebra liniowa

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami optymalizacji i przykładami ich zastosowań
C-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznania sytuacji decyzyjnej i właściwego doboru modelu optymalizacyjnego
C-3Przygotowanie do samodzielnego procesu budowy i identyfikacji współczynników modelu matematycznego problemu decyzyjnego
C-4Rozwijanie umiejętności inetrpretacji otrzymanych wyników oraz ewentualnej interakcji z decydentem

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wykorzystanie oprogramowania do wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych: PL - algorytm SIMPLEKS, programowanie w liczbach całkowitych, problemy przydziału, zagadnienie transportowe; WPL - programowanie celowe, metoda STEM.15
15
wykłady
T-W-1Programowanie liniowe (PL): postać kanoniczna i standardowa programowania liniowego; metoda graficzna i bazowa rozwiązania zadania PL; algorytm SIMPLEKS i analiza wrażliwości; programowanie liniowe w liczbach całkowitych.8
T-W-2Wielokryterialne programowanie liniowe (WPL): WPL jako zadanie wektorowej maksymalizacji; graficzna metoda rozwiązania.; metody preferencyjne (programowanie kompromisowe, programowanie celowe, metoda punktu odniesienia, programowanie leksykograficzne); metoda interaktywna STEM; programowanie ilorazowe.8
T-W-3Elementy programowania nieliniowego i programowanie stochastyczne: programowanie kwadratowe (algorytm Wolfe’a); model E; model V; Model VE (Markovitza); Model EV.4
T-W-4Elementy teorii gier: wprowadzenie do teorii gier; gry o sumie zero; gry o sumie niezerowej (równowaga w sensie Nasha); gry z naturą.8
T-W-5Teoria kolejek i modelowanie sieciowe.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach15
A-L-2Przygotowanie się do zajęć7
A-L-3Konsultacje do laboratorium2
A-L-4Przygotowanie się do kolokwium20
44
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Konsultacje do wykładu2
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu13
A-W-4Egzamin1
46

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny wraz z szeregiem przykładów użycia i zastosowań przedstawianej treści
M-2Wykład problemowy oparty na interakcji ze studentami
M-3Ćwiczenia laboratoryjne w formie budowania modeli optymalizacyjnych do różnych sytuacji decyzyjnych i wyznaczanie rozwiązań optymalnych z wykorzystaniem oprogramowania do wspomagania modelowania

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Egzamin testowy jednokrotnego wyboru (około 24 pytań) sprawdzający przyswojenie wymaganych umiejętności przez ich zastosowanie w zadaniach problemowych (teoretycznych i praktycznych)
S-2Ocena 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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_B/03_W01
Student będzie umiał wyznaczyć rozwiązanie optymalne zadań programowania matematycznego metodami graficznymi i algebraicznymi
ZIP_1A_W01T1A_W01C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_B/03_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.
ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U17, ZIP_1A_U18, ZIP_1A_U22T1A_U01, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U15InzA_U01, InzA_U02, InzA_U05, InzA_U07C-2, C-3, C-4T-L-1M-2, M-3S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_B/03_K01
Student powinien docenić rolę komunikacji z decydentem i zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji
ZIP_1A_K06T1A_K02InzA_K01C-4M-2, M-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_B/03_W01
Student będzie umiał wyznaczyć rozwiązanie optymalne zadań programowania matematycznego metodami graficznymi i algebraicznymi
2,0Student nie umie wyznaczyć rozwiązania optymalnego zadań programowania matematycznego metodami graficznymi i algebraicznymi
3,0Student umie wyznaczyć rozwiązanie optymalne zadania programowania liniowego oraz rozwiązania sprawne zadania wielokryterialnego programowania liniowego metodami graficznymi
3,5Student spełnia kryteria na ocenę dostateczną oraz zna kroki algorytmu simpleks
4,0Student spełnia kryteria na ocenę 3,5 oraz zna różne metody wyznaczania rozwiązań sprawnych w zadaniach WPL
4,5Student spełnia kryteria na ocenę dobrą oraz zna metodę wyznaczania rozwiązań optymalnych w programowaniu kwadratowym (metodę Wolfe'a), umie scharakteryzować modele programowania stochastycznego i omówić model Markowitza
5,0Student spełnia kryteria na ocenę 4,5 oraz zna elementy teorii gier: umie zdefiniować grę o sumie zero, pojęcie startegii optymalnych i wartości gry, zna metody rozwiązania gier o sumie zero; umie objaśnić pojęcie gry z naturą i zna podstawowe reguły wyboru decyzji w takiej grze

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_B/03_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.
2,0Student nie umie samodzielnie rozpoznać rodzaju sytuacji decyzyjnej i dobrać odpowiedniego modelu matematycznego, wykorzystać narzędzia komputerowego wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników
3,0Student umie samodzielnie wykorzystać narzędzia komputerowego wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych do gotowych modeli programowania liniowego
3,5Student spełnia kryteria na ocenę dostateczną oraz umie samodzielnie rozpoznać rodzaj sytuacji decyzyjnej
4,0Student spełnia kryteria na ocenę 3,5 oraz umie dobrać odpowiedni model matematyczny
4,5Student spełnia kryteria na ocenę dobrą oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników
5,0Student spełnia kryteria na ocenę 4,5 oraz umie zbudować model programowania celowego na podstawie modelu WPL i poziomów aspiracji

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_B/03_K01
Student powinien docenić rolę komunikacji z decydentem i zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji
2,0Student nie docenia roli komunikacji z decydentem i zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji
3,0Student umie wskazać w modelu decyzyjnym czynniki zależne od środowiska zewnętrznego
3,5Student spełnia kryteria na ocenę dostateczną oraz umie wskazać parametry niezależne (obiektywne) oraz zależne (subiektywne) modelu
4,0Student spełnia kryteria na ocenę 3,5 oraz potrafi rozpoznać sytuację decyzyjną wymagającą dodatkowych informacji od decydenta
4,5Student spełnia kryteria na ocenę dobrą oraz potrafi wykorzystać preferencje decydenta
5,0Student spełnia kryteria na ocenę 4,5 oraz porafi zinterpretować wpływ preferencji decydenta

Literatura podstawowa

  1. Galas Z., Nykowski I., Żółkiewski Z., Programowanie wielokryterialne, PWE, Warszawa, 1987
  2. Galas Z., Nykowski I. (red.), Zbiór zadań z programowania matematycznego, cz. I i II, PWE, Warszawa, 1988
  3. Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A., Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 2004
  4. Runka H.J., Programowanie matematyczne. Część II: Programowanie nieliniowe., Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań, 1997

Literatura dodatkowa

  1. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych komputerem, PWE, Warszawa, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wykorzystanie oprogramowania do wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych: PL - algorytm SIMPLEKS, programowanie w liczbach całkowitych, problemy przydziału, zagadnienie transportowe; WPL - programowanie celowe, metoda STEM.15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Programowanie liniowe (PL): postać kanoniczna i standardowa programowania liniowego; metoda graficzna i bazowa rozwiązania zadania PL; algorytm SIMPLEKS i analiza wrażliwości; programowanie liniowe w liczbach całkowitych.8
T-W-2Wielokryterialne programowanie liniowe (WPL): WPL jako zadanie wektorowej maksymalizacji; graficzna metoda rozwiązania.; metody preferencyjne (programowanie kompromisowe, programowanie celowe, metoda punktu odniesienia, programowanie leksykograficzne); metoda interaktywna STEM; programowanie ilorazowe.8
T-W-3Elementy programowania nieliniowego i programowanie stochastyczne: programowanie kwadratowe (algorytm Wolfe’a); model E; model V; Model VE (Markovitza); Model EV.4
T-W-4Elementy teorii gier: wprowadzenie do teorii gier; gry o sumie zero; gry o sumie niezerowej (równowaga w sensie Nasha); gry z naturą.8
T-W-5Teoria kolejek i modelowanie sieciowe.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w laboratoriach15
A-L-2Przygotowanie się do zajęć7
A-L-3Konsultacje do laboratorium2
A-L-4Przygotowanie się do kolokwium20
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Konsultacje do wykładu2
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu13
A-W-4Egzamin1
46
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_B/03_W01Student będzie umiał wyznaczyć rozwiązanie optymalne zadań programowania matematycznego metodami graficznymi i algebraicznymi
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_W01ma wiedzę z matematyki na poziomie wyższym niezbędnym do ilościowego opisu, rozumienia i modelowania problemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W01ma wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami optymalizacji i przykładami ich zastosowań
Treści programoweT-W-1Programowanie liniowe (PL): postać kanoniczna i standardowa programowania liniowego; metoda graficzna i bazowa rozwiązania zadania PL; algorytm SIMPLEKS i analiza wrażliwości; programowanie liniowe w liczbach całkowitych.
T-W-2Wielokryterialne programowanie liniowe (WPL): WPL jako zadanie wektorowej maksymalizacji; graficzna metoda rozwiązania.; metody preferencyjne (programowanie kompromisowe, programowanie celowe, metoda punktu odniesienia, programowanie leksykograficzne); metoda interaktywna STEM; programowanie ilorazowe.
T-W-3Elementy programowania nieliniowego i programowanie stochastyczne: programowanie kwadratowe (algorytm Wolfe’a); model E; model V; Model VE (Markovitza); Model EV.
T-W-4Elementy teorii gier: wprowadzenie do teorii gier; gry o sumie zero; gry o sumie niezerowej (równowaga w sensie Nasha); gry z naturą.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny wraz z szeregiem przykładów użycia i zastosowań przedstawianej treści
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin testowy jednokrotnego wyboru (około 24 pytań) sprawdzający przyswojenie wymaganych umiejętności przez ich zastosowanie w zadaniach problemowych (teoretycznych i praktycznych)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie wyznaczyć rozwiązania optymalnego zadań programowania matematycznego metodami graficznymi i algebraicznymi
3,0Student umie wyznaczyć rozwiązanie optymalne zadania programowania liniowego oraz rozwiązania sprawne zadania wielokryterialnego programowania liniowego metodami graficznymi
3,5Student spełnia kryteria na ocenę dostateczną oraz zna kroki algorytmu simpleks
4,0Student spełnia kryteria na ocenę 3,5 oraz zna różne metody wyznaczania rozwiązań sprawnych w zadaniach WPL
4,5Student spełnia kryteria na ocenę dobrą oraz zna metodę wyznaczania rozwiązań optymalnych w programowaniu kwadratowym (metodę Wolfe'a), umie scharakteryzować modele programowania stochastycznego i omówić model Markowitza
5,0Student spełnia kryteria na ocenę 4,5 oraz zna elementy teorii gier: umie zdefiniować grę o sumie zero, pojęcie startegii optymalnych i wartości gry, zna metody rozwiązania gier o sumie zero; umie objaśnić pojęcie gry z naturą i zna podstawowe reguły wyboru decyzji w takiej grze
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_B/03_U01Student 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_U25ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U17ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U18potrafi planować, przeprowadzać eksperymenty (w tym pomiary i symulacja komputerowa), interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski z eksperymentów
ZIP_1A_U22potrafi wykorzystać w zadaniach inżynierskich metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznania sytuacji decyzyjnej i właściwego doboru modelu optymalizacyjnego
C-3Przygotowanie do samodzielnego procesu budowy i identyfikacji współczynników modelu matematycznego problemu decyzyjnego
C-4Rozwijanie umiejętności inetrpretacji otrzymanych wyników oraz ewentualnej interakcji z decydentem
Treści programoweT-L-1Wykorzystanie oprogramowania do wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych: PL - algorytm SIMPLEKS, programowanie w liczbach całkowitych, problemy przydziału, zagadnienie transportowe; WPL - programowanie celowe, metoda STEM.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy oparty na interakcji ze studentami
M-3Ćwiczenia laboratoryjne w formie budowania modeli optymalizacyjnych do różnych sytuacji decyzyjnych i wyznaczanie rozwiązań optymalnych z wykorzystaniem oprogramowania do wspomagania modelowania
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Egzamin testowy jednokrotnego wyboru (około 24 pytań) sprawdzający przyswojenie wymaganych umiejętności przez ich zastosowanie w zadaniach problemowych (teoretycznych i praktycznych)
S-2Ocena 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
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie samodzielnie rozpoznać rodzaju sytuacji decyzyjnej i dobrać odpowiedniego modelu matematycznego, wykorzystać narzędzia komputerowego wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników
3,0Student umie samodzielnie wykorzystać narzędzia komputerowego wspomagania modelowania i rozwiązywania problemów optymalizacyjnych do gotowych modeli programowania liniowego
3,5Student spełnia kryteria na ocenę dostateczną oraz umie samodzielnie rozpoznać rodzaj sytuacji decyzyjnej
4,0Student spełnia kryteria na ocenę 3,5 oraz umie dobrać odpowiedni model matematyczny
4,5Student spełnia kryteria na ocenę dobrą oraz dokonać interpretacji otrzymanych wyników
5,0Student spełnia kryteria na ocenę 4,5 oraz umie zbudować model programowania celowego na podstawie modelu WPL i poziomów aspiracji
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_B/03_K01Student powinien docenić rolę komunikacji z decydentem i zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_K06ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_K01ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Cel przedmiotuC-4Rozwijanie umiejętności inetrpretacji otrzymanych wyników oraz ewentualnej interakcji z decydentem
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy oparty na interakcji ze studentami
M-3Ćwiczenia laboratoryjne w formie budowania modeli optymalizacyjnych do różnych sytuacji decyzyjnych i wyznaczanie rozwiązań optymalnych z wykorzystaniem oprogramowania do wspomagania modelowania
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie docenia roli komunikacji z decydentem i zewnętrznym środowiskiem przy tworzeniu systemu wspomagania decyzji
3,0Student umie wskazać w modelu decyzyjnym czynniki zależne od środowiska zewnętrznego
3,5Student spełnia kryteria na ocenę dostateczną oraz umie wskazać parametry niezależne (obiektywne) oraz zależne (subiektywne) modelu
4,0Student spełnia kryteria na ocenę 3,5 oraz potrafi rozpoznać sytuację decyzyjną wymagającą dodatkowych informacji od decydenta
4,5Student spełnia kryteria na ocenę dobrą oraz potrafi wykorzystać preferencje decydenta
5,0Student spełnia kryteria na ocenę 4,5 oraz porafi zinterpretować wpływ preferencji decydenta