Nazwa przedmiotu:
Wspomaganie decyzji
Koordynator przedmiotu:
dr inż. Tomasz Śliwiński
Status przedmiotu:
Fakultatywny ograniczonego wyboru
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Informatyka
Grupa przedmiotów:
Przedmioty specjalnościowe
Kod przedmiotu:
WDEUZ
Semestr nominalny:
3 / rok ak. 2020/2021
Liczba punktów ECTS:
5
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
120 godzin, w tym: 30 godzin na zapoznanie sie z wykładami, ok 30 godzin pracy własnej, ok 60 godzin pracy przy projektach.
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
3
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
2
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt30h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Znajomość materiału z zakresu Metod Optymalizacji jest tu przydatna, ale nie jest nieodzowna.
Limit liczby studentów:
30
Cel przedmiotu:
Celem wykładu jest przedstawienie metod konstrukcji i analizy modeli dla wspomagania decyzji.
Treści kształcenia:
1. Decyzje i procesy decyzyjne. Wprowadzenie do problemów decyzyjnych i wspomagania decyzji: elementy decyzji, niepewność i ryzyko w problemach decyzyjnych, fazy procesu decyzyjnego, koncepcje racjonalności i ograniczonej racjonalności. 2. Modelowanie problemów i procesów decyzyjnych. Typy modeli decyzyjnych: modele matematyczne, statyczne i dynamiczne, deterministyczne i stochastyczne, tablice i drzewa decyzji; specyfikacja modeli decyzyjnych: diagramy zależności, języki opisu modeli. 3. Techniki budowy i analizy modeli. Techniki analizy: symulacja prosta, symulacja odwrotna, optymalizacja; modelowanie zależności dla konstrukcji zadań optymalizacji: zależności liniowe, dyskretne, techniki modelowania funkcji przedziałami liniowych; solwery optymalizacyjne. 4. Modelowanie preferencji w warunkach niepewności. Niepewność a ryzyko; koncepcje wyboru w warunkach niepewności, minimalizacja żalu; koncepcje wyboru w warunkach ryzyka, wartość informacji, miary ryzyka; inne reprezentacje niepewności: zbiory rozmyte, zbiory przybliżone. 5. Modelowanie preferencji przy wielości celów. Optymalizacja wielokryterialna decyzji: pojęcie optymalności wektorowej w sensie Pareto, liniowa funkcja skalaryzująca, podstawowe charakteryzacje zbioru Pareto w przypadku wypukłym i niewypukłym; funkcje skalaryzujące zgodne z porządkiem Pareto, modelowanie racjonalności i ograniczonej racjonalności. 6. Metody optymalizacji wielokryterialnej. Techniki generacji rozwiązań Pareto-optymalnych: wyznaczanie zbioru Pareto dla zadań dwukryterialnych. Metody interaktywne: programowanie celowe, metody punktu odniesienia, metoda punktu odniesienia a zbiory rozmyte, implementacja metod punktu odniesienia, inne metody interaktywne. 7. Elementy teorii gier. Typy modeli gier: rodzaje gier i ich rozwiązań, gry dwuosobowe, rozwiązania niekooperacyjne, równowaga gry; gry macierzowe o sumie stałej; gry kooperacyjne; elementy teorii gier wieloosobowych, gry koalicyjne. 8. Systemy wspomagania decyzji (SWD). Koncepcje i struktura SWD: pozyskiwanie i wykorzystanie danych, budowa i wykorzystanie modeli, interaktywne wspomaganie decyzji, systemy wspomagania decyzji oparte na metodach punktu odniesienia, interfejs użytkownika.
Metody oceny:
Dwa zadania projektowe (razem 50 punktów, zaliczenie po uzyskaniu 26 punktów) oraz egzamin pisemny (50 punktów, zaliczenie po uzyskaniu 26 punktów).
Egzamin:
tak
Literatura:
Podstawowa J. Wessels, M. Makowski, A.P. Wierzbicki: Model Based Decision Support Systems with Environmental Applications. Kluwer, 2000. P.D. Straffin: Teoria gier. Scholar, 2004. Uzupełniająca S.J. Andriole: Handbook of Decision Support Systems, TAB Professional and Reference Books, 1989.
Witryna www przedmiotu:
do uzupełnienia
Uwagi:
do uzupełnienia

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka WD-W01
ma uporządkowaną wiedzę na temat analitycznych modeli dla wspomagania decyzji
Weryfikacja: egzamin, projekt
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K2_W05, K2_W08
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_WG, III.P7S_WG.o, P7U_W, I.P7S_WG.o, III.P7S_WG, I.P7S_WK
Charakterystyka WD-W02
ma podstawową wiedzę z zakresu teorii decyzji
Weryfikacja: egzamin, projekt
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K2_W05, K2_W08
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_WG, III.P7S_WG.o, P7U_W, I.P7S_WG.o, III.P7S_WG, I.P7S_WK
Charakterystyka WD-W03
ma uporządkowaną wiedzę z zakresu optymalizacji wielokryterialnej ze szczególnym uwzględnieniem metod interaktywnych
Weryfikacja: egzamin, projekt
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K2_W08, K2_W05
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_WK, P7U_W, I.P7S_WG, III.P7S_WG.o, I.P7S_WG.o, III.P7S_WG

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka WD-U01
umie budować modele decyzyjne uwzględniające wielość kryteriów i nieprecyzyjność ocen
Weryfikacja: projekt, egzamin
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K2_U01, K2_U07
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_UK, P7U_U, I.P7S_UW, III.P7S_UW.2.o, I.P7S_UW.o, III.P7S_UW.o
Charakterystyka WD-U02
potrafi projektować efektywne procedury modelowania i identyfikacji preferencji decydenta w komputerowym wspomaganiu decyzji
Weryfikacja: projekt
Powiązane charakterystyki kierunkowe: K2_U01, K2_U07
Powiązane charakterystyki obszarowe: I.P7S_UK, P7U_U, I.P7S_UW, III.P7S_UW.2.o, I.P7S_UW.o, III.P7S_UW.o