Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Badania operacyjne:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Badania operacyjne
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Maja Kocoń <Maja.Kocon@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 13 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP7 20 1,80,44zaliczenie
wykładyW7 30 2,20,56egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw programowania.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami i narzędziami stosowanymi w obszarze badań operacyjnych.
C-2Student uzyskał wiedzę z zakresu badań operacyjnych, w tym z zakresu programowania dynamicznego, liniowego i sieciowego.
C-3Zapoznanie studentów z metodami harmonogramowania zadań.
C-4Nabycie umiejętności rozwiązywania wybranych problemów inżynierskich z obaszru badań operacyjnych stosując poznane metody optymalizacyjne.
C-5Nabycie umiejętności projektowania harmonogramu działań prowadzącego do realizacji postawionego zadania technologicznego.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Opracowanie planu realizacji przedsięwzięcia z zastosowaniem poznanych metod.4
T-P-2Implementacja wybranego algorytmu do rozwiązania zadania optymalizacji dyskretnej.10
T-P-3Programowanie dynamiczne.6
20
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do badań operacyjnych.2
T-W-2Metody programowania sieciowego.3
T-W-3Złożoność obliczeniowa problemów optymalizacji.2
T-W-4Analiza czasowo kosztowa harmonogramu.2
T-W-5Elementy programowania dynamicznego.2
T-W-6Programowanie całkowitoliczbowe.2
T-W-7Zagadnienia transportowe i teoria kolejek. Modele symulacyjne.3
T-W-8Programowanie w warunkach ryzyka i niepewności.2
T-W-9Sterowanie systemami masowej obsługi.2
T-W-10Metody heurystyczne stosowane w badaniach operacyjnych.3
T-W-11Elementy teorii gier i programowania wielokryterialnego.2
T-W-12Metoda podziału i ograniczeń.3
T-W-13Zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach operacyjnych.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach.20
A-P-2Wykonanie przydzielonych problemów projektowych.24
44
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Samodzielne przygotowanie się do zajęć, uzupełnienie treści wykładów oraz przygotowanie się do egzaminu.26
56

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2metoda projektów
M-3metoda programowana polegająca na napisaniu programu realizującego wybrany algorytm

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena poprawności wykonania projektów.
S-2Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie projektu na podstawie ocen cząstkowych z wykonanych projektów.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej.

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
AR_1A_C19b_W03
Student zna metody szeregowania zadań oraz rozdziału zadań i zasobów dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego.
AR_1A_W11C-3T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-9, T-W-5M-1S-4, S-2
AR_1A_C31.2_W01
Student ma wiedzę na temat metod optymalizacji stosowanych w obszarze badań operacyjnych.
AR_1A_W01C-2, C-1T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-13, T-W-5, T-W-10, T-W-12, T-W-7, T-W-8, T-W-11, T-W-6M-1S-4, S-2

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
AR_1A_C19b_U01
Student potrafi zastosować metody szeregowania zadań dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego oraz metody rozdziału zadań i zasobów dla kompleksu operacji zależnych.
AR_1A_U22C-5T-P-1, T-P-2M-2, M-3S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C19b_W03
Student zna metody szeregowania zadań oraz rozdziału zadań i zasobów dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego.
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
AR_1A_C31.2_W01
Student ma wiedzę na temat metod optymalizacji stosowanych w obszarze badań operacyjnych.
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C19b_U01
Student potrafi zastosować metody szeregowania zadań dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego oraz metody rozdziału zadań i zasobów dla kompleksu operacji zależnych.
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.

Literatura podstawowa

  1. T.Sawik, Badania operacyjne dla inżynierów zarządzania, Wyd. AGH, Kraków, 1998
  2. Z. Bubnicki, Podstawy informatycznych systemów zarządzania, Politechnika Wrocławska, Wrocław, 1993
  3. Z. Banaszak, W. Muszyński, Systemy elastycznej automatyzacji dyskretnych procesów przemysłowych, Wyd. Pol. Wr, Wrocław, 1991
  4. Z. Jędrzejczak, J. Skrzypek, K. Kukuła, A. Walkosz, Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 2005
  5. Tadeusz Mikulczyński, Automatyzacja procesów produkcyjnych. Metody modelowania procesów dyskretnych i programowania sterowania, WNT, Warszawa, 2009
  6. Maciej Nowak, Interaktywne wielokryterialne wspomaganie decyzji w warunkach ryzyka: metody i zastosowania, Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach, Katowice, 2008
  7. Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ronald L, Clifford Stein, Wprowadzenie do algorytmów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2018
  8. N. Deo, Teoria grafów i jej zastosowania w technice i informatyce, PWN, Warszawa, 1980

Literatura dodatkowa

  1. M. Trocki, B. Grucza, K. Ogonek, Zarządzanie projektami, Polskie Wyd. Ekonomiczne, Warszawa, 2003
  2. Tadeusz Czachórski, Modele kolejkowe w ocenie efektywności sieci i systemów komputerowych, Pracownia Komputerowa Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 1999
  3. S. Walukiewicz, Programowanie dyskretne, PWN, Warszawa, 1986
  4. R. S. Garfinkel, G. L. Nemhauser, Programowanie całkowitoliczbowe, PWN, Warszawa, 1978

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Opracowanie planu realizacji przedsięwzięcia z zastosowaniem poznanych metod.4
T-P-2Implementacja wybranego algorytmu do rozwiązania zadania optymalizacji dyskretnej.10
T-P-3Programowanie dynamiczne.6
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do badań operacyjnych.2
T-W-2Metody programowania sieciowego.3
T-W-3Złożoność obliczeniowa problemów optymalizacji.2
T-W-4Analiza czasowo kosztowa harmonogramu.2
T-W-5Elementy programowania dynamicznego.2
T-W-6Programowanie całkowitoliczbowe.2
T-W-7Zagadnienia transportowe i teoria kolejek. Modele symulacyjne.3
T-W-8Programowanie w warunkach ryzyka i niepewności.2
T-W-9Sterowanie systemami masowej obsługi.2
T-W-10Metody heurystyczne stosowane w badaniach operacyjnych.3
T-W-11Elementy teorii gier i programowania wielokryterialnego.2
T-W-12Metoda podziału i ograniczeń.3
T-W-13Zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach operacyjnych.2
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach.20
A-P-2Wykonanie przydzielonych problemów projektowych.24
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Samodzielne przygotowanie się do zajęć, uzupełnienie treści wykładów oraz przygotowanie się do egzaminu.26
56
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C19b_W03Student zna metody szeregowania zadań oraz rozdziału zadań i zasobów dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W11Ma podstawową wiedzę z zakresu metod sterowania procesami dyskretnymi.
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie studentów z metodami harmonogramowania zadań.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do badań operacyjnych.
T-W-2Metody programowania sieciowego.
T-W-4Analiza czasowo kosztowa harmonogramu.
T-W-3Złożoność obliczeniowa problemów optymalizacji.
T-W-9Sterowanie systemami masowej obsługi.
T-W-5Elementy programowania dynamicznego.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej.
S-2Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C31.2_W01Student ma wiedzę na temat metod optymalizacji stosowanych w obszarze badań operacyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W01Ma wiedzę z matematyki obejmującą algebrę w tym rachunek macierzowy, analizę w tym elementy rachunku różniczkowego i całkowego, rachunek operatorowy oraz rachunek prawdopodobieństwa i metody numeryczne w zakresie niezbędnym do opisu, analizy, modelowania i symulacji sygnałów i systemów dynamicznych w tym wspomaganych komputerowo.
Cel przedmiotuC-2Student uzyskał wiedzę z zakresu badań operacyjnych, w tym z zakresu programowania dynamicznego, liniowego i sieciowego.
C-1Zapoznanie studentów z metodami i narzędziami stosowanymi w obszarze badań operacyjnych.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do badań operacyjnych.
T-W-2Metody programowania sieciowego.
T-W-4Analiza czasowo kosztowa harmonogramu.
T-W-3Złożoność obliczeniowa problemów optymalizacji.
T-W-13Zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach operacyjnych.
T-W-5Elementy programowania dynamicznego.
T-W-10Metody heurystyczne stosowane w badaniach operacyjnych.
T-W-12Metoda podziału i ograniczeń.
T-W-7Zagadnienia transportowe i teoria kolejek. Modele symulacyjne.
T-W-8Programowanie w warunkach ryzyka i niepewności.
T-W-11Elementy teorii gier i programowania wielokryterialnego.
T-W-6Programowanie całkowitoliczbowe.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Ocena końcowa na zakończenie wykładów na podstawie pracy pisemnej.
S-2Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C19b_U01Student potrafi zastosować metody szeregowania zadań dla maszyn szeregowych, równoległych i systemu gniazdowego oraz metody rozdziału zadań i zasobów dla kompleksu operacji zależnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U22Potrafi stosować właściwe metody do sterowania kompleksem operacji w tym do harmonogramowania zadań.
Cel przedmiotuC-5Nabycie umiejętności projektowania harmonogramu działań prowadzącego do realizacji postawionego zadania technologicznego.
Treści programoweT-P-1Opracowanie planu realizacji przedsięwzięcia z zastosowaniem poznanych metod.
T-P-2Implementacja wybranego algorytmu do rozwiązania zadania optymalizacji dyskretnej.
Metody nauczaniaM-2metoda projektów
M-3metoda programowana polegająca na napisaniu programu realizującego wybrany algorytm
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena poprawności wykonania projektów.
S-2Ocena formująca: Ocena aktywności studenta oraz zrozumienia przedstawionego materiału dydaktycznego.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena na zakończenie projektu na podstawie ocen cząstkowych z wykonanych projektów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student uzyskał poniżej 50% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,0Student uzyskał pomiędzy 50% a 60% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
3,5Student uzyskał pomiędzy 61% a 70% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,0Student uzyskał pomiędzy 71% a 80% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
4,5Student uzyskał pomiędzy 81% a 90% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.
5,0Student uzyskał powyżej 91% punktów z części zaliczenia dotyczącego efektu kształcenia.