- Nazwa przedmiotu:
- Podstawy badań operacyjnych
- Koordynator przedmiotu:
- Krzysztof Pieńkosz
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia I stopnia
- Program:
- Automatyka i Robotyka
- Grupa przedmiotów:
- Przedmioty techniczne
- Kod przedmiotu:
- POBO
- Semestr nominalny:
- 4 / rok ak. 2018/2019
- Liczba punktów ECTS:
- 4
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 82
udział w wykładach: 15*2 godz. = 30 godz.,
udział w zajęciach laboratoryjnych: 5* 3 godz. = 15 godz.,
przygotowanie do kolejnych wykładów (przejrzenie materiałów z wykładu i literatury): 4 godz.,
udział w konsultacjach: 2 godz. w semestrze,
przygotowanie do kolokwiów 2 * 8 godz. = 16 godz.,
przygotowanie do laboratoriów, w tym rozwiązanie zadań domowych: 5 * 3 godz.= 15 godz.
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 2
udział w wykładach: 15*2 godz. = 30 godz.,
udział w zajęciach laboratoryjnych: 5* 3 godz. = 15 godz.,
udział w konsultacjach: 2 godz.,
w sumie: 30 + 15 + 2 = 47 godz. – ok. 2 punkty ECTS.
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 2
udział w zajęciach laboratoryjnych: 5* 3 godz. = 15 godz.,
przygotowanie do kolejnych wykładów: 4 godz.,
przygotowanie do laboratoriów, w tym rozwiązanie zadań domowych: 5 * 3 godz.= 15 godz.,
przygotowanie do kolokwiów 2 * 8 godz. = 16 godz.,
w sumie 15 + 4+15 + 16 = 50 godz. – ok. 2 punkty ECTS.
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium15h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Znajomość matematyki na poziomie I roku studiów: zbiory, grafy, szeregi, układy równań liniowych, podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa.
- Limit liczby studentów:
- 120
- Cel przedmiotu:
- Celem przedmiotu jest syntetyczne przedstawienie podstawowych modeli matematycznych, metod i narzędzi badań operacyjnych (w szczególności optymalizacji i symulacji) stosowanych do formułowania i rozwiązywania problemów decyzyjnych w różnorodnych zastosowaniach informatyki. Ukazanie zastosowań tych modeli na przykładach projektowania i analizy systemów komputerowych oraz sieci teleinformatycznych, w systemach wspomagania decyzji, przy planowaniu i harmonogramowaniu procesów produkcji i dystrybucji dóbr i usług oraz w systemach zarządzania. Osiągnięcie podstawowych umiejętności modelowania i rozwiązywania problemów inżynierskich w wymienionym zakresie z użyciem odpowiednich narzędzi informatycznych.
- Treści kształcenia:
- Podstawowe pojęcia z zakresu Badań Operacyjnych. Opis ogólnej metodologii Badań Operacyjnych: identyfikacja problemu, budowa modelu, opracowanie metody (algorytmu) rozwiązywania, proces rozwiązywania, analiza rozwiązań, weryfikacja i walidacja modelu, wdrożenie.
Modele planowanie przedsięwzięć. Metoda ścieżki krytycznej. Zapasy czasu. Problem planowania przedsięwzięć z ograniczeniami zasobowymi (zasoby odnawialne i zużywalne). Uwzględnienie niepewności w planowaniu przedsięwzięć - metoda PERT.
Programowanie liniowe. Podstawowe pojęcia. Formułowanie modeli programowania liniowego na przykładach wybranych problemów decyzyjnych. Interpretacja graficzna przy dwóch zmiennych decyzyjnych. Analiza parametryczna rozwiązań w zależności od wartości współczynników funkcji celu i ograniczeń. Omówienie idei algorytmu sympleks. Dualność w programowaniu liniowym, interpretacja cen dualnych.
Modele programowania nieliniowego i optymalizacji dyskretnej: Przykładowe problemy decyzyjne prowadzące do zadań programowania nieliniowego i dyskretnego. Charakterystyka metod rozwiązywania zadań optymalizacji dyskretnej. Uwagi nt. złożoności obliczeniowej problemów i algorytmów.
Programowanie dynamiczne: sformułowanie wieloetapowego problemu decyzyjnego. Definicja etapu i stanu. Zasada optymalności Bellmana. Reprezentacja problemu z dyskretną i skończoną przestrzenią stanów za pomocą grafu. Wyznaczenie optymalnej trajektorii sterowania. Przykłady zastosowań metody programowania dynamicznego.
Modele sieci przepływowych: zagadnienie maksymalnego i najtańszego przepływu. Właściwości modeli sieciowych - zadanie transportowe, przydziału, harmonogramowania. Przykładowe problemy decyzyjne modelowane za pomocą sieci przepływowych.
Problemy szeregowania zadań na procesorach. Wprowadzenie do zagadnień szeregowania: zadania podzielne i niepodzielne, zależności czasowe między operacjami i zadaniami, typowe kryteria szeregowania. Klasyczne problemy szeregowania: problem przepływowy, gniazdowy, systemy otwarte. Wybrane algorytmy szeregowania.
Systemy masowej obsługi. Modele systemów masowej obsługi. Charakterystyki funkcjonowania systemów obsługi. Analiza prostego systemu obsługi typu (M|M|c) o ograniczonej pojemności i zadanych parametrach. Modele otwartych sieci kolejkowych. Symulacja systemów obsługi i analiza uzyskiwanych wyników.
- Metody oceny:
- Oceniane są zadania domowe, ćwiczenia laboratoryjne wykonywane indywidualnie oraz kolokwia.
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- 1.Ignasiak E. (red.): Badania operacyjne, PWE.
2.Sysło M. M., Deo N., Kowalik J.S.: Algorytmy optymalizacji dyskretnej, PWN.
3.Kukuła K. (red.): Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN.
- Witryna www przedmiotu:
- studia.elka.pw.edu.pl
- Uwagi:
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Charakterystyka POBO_W01
- Zna metodologię badań operacyjnych i podstawowe modele stosowane do rozwiązywania zadań decyzyjnych.
Weryfikacja: Zadania domowe 1-5, laboratoria 1-5, kolokwia 1-2
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W04
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P6S_WG
- Charakterystyka POBO_W02
- Zna pojęcia z zakresu optymalizacji umożliwiające modelowanie zadań decyzyjnych.
Weryfikacja: Zadania domowe 1-4, laboratoria 1-4, kolokwia 1-2
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W04
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P6S_WG
- Charakterystyka POBO_W03
- Ma podstawową wiedzę z zakresu systemów masowej obsługi umożliwiającą przeprowadzenie analizy oraz symulacji prostego systemu.
Weryfikacja: Zadania domowe 1 i 5, laboratoria 1 i 5, kolokwium 2
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W04
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P6S_WG
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Charakterystyka POBO_U01
- Potrafi sformułować model programowania liniowego (PL) dla prostego problemu decyzyjnego
Weryfikacja: Zadanie domowe 3, laboratorium 3, kolokwia 1-2
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U11, K_U12, K_U24
Powiązane charakterystyki obszarowe:
III.P6S_UW.4.o, I.P6S_UW, III.P6S_UW.1.o, III.P6S_UW.2.o, III.P6S_UW.3.o
- Charakterystyka POBO_U02
- Umie zastosować model sieci przepływowej do rozwiązania problemu decyzyjnego.
Weryfikacja: Zadanie domowe 4, laboratorium 4, kolokwium 2
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U11, K_U12, K_U24
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P6S_UW, III.P6S_UW.1.o, III.P6S_UW.2.o, III.P6S_UW.3.o, III.P6S_UW.4.o
- Charakterystyka POBO_U03
- Umie sformułować i rozwiązać za pomocą standardowego oprogramowania problem decyzyjny dyskretny
Weryfikacja: Zadania domowe 3-4, laboratoria 3-4
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U11, K_U12, K_U24
Powiązane charakterystyki obszarowe:
III.P6S_UW.2.o, III.P6S_UW.3.o, III.P6S_UW.4.o, I.P6S_UW, III.P6S_UW.1.o
- Charakterystyka POBO_U04
- Potrafi przeprowadzić symulację procesu dyskretnego dla różnych reguł szeregowania zadań
Weryfikacja: Zadanie domowe 1, laboratorium 1
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U11, K_U12, K_U24
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P6S_UW, III.P6S_UW.1.o, III.P6S_UW.2.o, III.P6S_UW.3.o, III.P6S_UW.4.o
- Charakterystyka POBO_U05
- Zaplanować przedsięwzięcie metodą ścieżki krytycznej, wyznaczyć zapasy czasu poszczególnych operacji i utworzyć harmonogram realizacji przedsięwzięcia z uwzględnieniem standardowych wymagań.
Weryfikacja: Zadanie domowe 2, laboratorium 2, kolokwium 1
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U11, K_U12, K_U24
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P6S_UW, III.P6S_UW.1.o, III.P6S_UW.2.o, III.P6S_UW.3.o, III.P6S_UW.4.o