Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Badania operacyjne
Tok studiów:
2014/2015
Kod:
IIN-1-682-s
Wydział:
Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Informatyka
Semestr:
6
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
dr hab. inż. Kwiecień Joanna (kwiecien@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
dr hab. inż. Kwiecień Joanna (kwiecien@agh.edu.pl)
dr hab. inż. Chmiel Wojciech (wch@agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Student zna i rozumie znaczenie pojęć omawianych w ramach modułu „Badania operacyjne” IN1A_W01 Aktywność na zajęciach
M_W002 Student zna techniki i zastosowania metod obliczeniowych oraz zagadnień sztucznej inteligencji, w tym metod dotyczących modelowania i optymalizacji systemów i sieci informatycznych. IN1A_W10 Aktywność na zajęciach,
Wykonanie projektu
Umiejętności
M_U001 Potrafi pozyskiwać informacje z literatury i innych źródeł; potrafi dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski. IN1A_U01 Wykonanie projektu
M_U002 Student potrafi wykorzystać poznane metody i modele do analizy, i projektowania aplikacji użytkowych. IN1A_U05 Wykonanie projektu
M_U003 Student potrafi ocenić, dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia stosowane przy realizacji zadań inżynierskich typowych dla informatyki IN1A_U08 Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach
Kompetencje społeczne
M_K001 Student potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy IN1A_K01 Wykonanie projektu
M_K002 Student potrafi pracować w zespole IN1A_K03 Wykonanie projektu
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Student zna i rozumie znaczenie pojęć omawianych w ramach modułu „Badania operacyjne” + - - - - - - - - - -
M_W002 Student zna techniki i zastosowania metod obliczeniowych oraz zagadnień sztucznej inteligencji, w tym metod dotyczących modelowania i optymalizacji systemów i sieci informatycznych. + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Potrafi pozyskiwać informacje z literatury i innych źródeł; potrafi dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski. - - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi wykorzystać poznane metody i modele do analizy, i projektowania aplikacji użytkowych. + - + - - - - - - - -
M_U003 Student potrafi ocenić, dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia stosowane przy realizacji zadań inżynierskich typowych dla informatyki + - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy - - + - - - - - - - -
M_K002 Student potrafi pracować w zespole - - + - - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:
  1. Wprowadzenie do teorii kolejek

    typy rozkładów strumienia wejściowego i wyjściowego, podstawowe pojęcia i definicje, klasyfikacja systemów kolejkowych, własności strumienia zdarzeń

  2. Analityczne metody analizy systemów kolejkowych

    jednorodny proces Markowa, równania Chapmana-Kołmogorowa, proces „urodzin i śmierci”, mnemotechniczna metoda opisu matematycznego systemów kolejkowych

  3. Modele klasycznych markowskich systemów kolejkowych

    systemy ze stratami, systemy z ograniczonym oczekiwaniem, systemy mieszane, systemy o nieograniczonej ilości kanałów, systemy z niecierpliwymi klientami, systemy zamknięte, praktyczne zastosowania,
    modele systemów kolejkowych z indywidualną obsługą

  4. Programowanie liniowe

    modele programowania liniowe w wersji prymalnej i dualnej, metoda simpleks

  5. Zagadnienia optymalnej trasy

    algorytmy grafowe i macierzowe

  6. Metody i algorytmy planowania sieciowego

    metody amerykańskie, metoda potencjałów MPM, wykres Gantta, praktyczne zastosowanie planowania sieciowego

  7. Metody i algorytmy: programowanie dyskretne

    metoda podziału i ograniczeń, algorytm Landa i Doiga

  8. Zagadnienie przepływu w sieciach transportowych

    własności przepływów, wyznaczanie maksymalnego i minimalnego przepływu w sieciach transportowych, algorytm Forda-Fulkersona, praktyczne zastosowania

  9. Problem przydziału

    sformułowanie problemu przydziału przy liniowym wskaźniku jakości, metoda węgierska, QAP, praktyczne zastosowania

  10. Problem komiwojażera

    sformułowanie problemu, metody rozwiązania (np.metoda kompozycji łacińskiej), praktyczne zastosowanie

  11. Problemy szeregowania zadań

    sformułowanie zagadnień, kryteria optymalności uszeregowania zadań, algorytmy dokładne

  12. Programowanie dynamiczne

    zasada optymalności Bellmana i zastosowania praktyczne

  13. Algorytmy inspirowane przez naturę w optymalizacji kombinatorycznej

    algorytmy stadne (PSO, algorytm pszczeli, algorytm mrówkowy, algorytm świetlika, algorytm karalucha)

Ćwiczenia laboratoryjne:

Tematyka ćwiczeń laboratoryjnych dotyczy modelowania i optymalizacji złożonych, rzeczywistych systemów kolejkowych oraz rozwiązania i badania własności przestrzeni rozwiązań zagadnień optymalizacji kombinatorycznej.

W ramach ćwiczeń laboratoryjnych kilkuosobowe zespoły wykonują również zadania praktyczne rozszerzające wiedzę przekazywaną podczas wykładów, które pozwalają poznać praktyczne zastosowanie tematyki badań operacyjnych.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 75 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w wykładach 14 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 32 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 14 godz
Przygotowanie do zajęć 15 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa jest oceną z ćwiczeń lab., aktywność na wykładzie może wpłynąć na podniesienie oceny.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Znajomość języka programowania C/C++/C#, Java lub Matlab

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Czachórski T.: Modele kolejkowe w ocenie efektywności sieci i systemów komputerowych. Pracownia Komputerowa Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 1999.
Filipowicz B.: Modele stochastyczne w badaniach operacyjnych: analiza i synteza systemów obsługi i sieci kolejkowych. WNT, Warszawa 1996.
Filipowicz B.: Modelowanie i optymalizacja systemów kolejkowych. Cz. I. Systemy markowskie. Wydawnictwo POLDEX, Kraków 2006, Wydanie 3-cie, zmienione i uzupełnione.
Filipowicz B., Idzikowska K.: Systemy i sieci kolejkowe w przykładach i zadaniach. Wyd. ABART, Kraków 2008
Cormen T.C., Leiserson Ch.E., Rivest R.L., Stein C.: Wprowadzenie do algorytmów. WNT, Warszawa 2007
Filipowicz B.: Badania operacyjne. Wybrane metody obliczeniowe i algorytmy. Cz. 1. Wydawnictwo ABART, Kraków 2007.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. Kwiecień J., Filipowicz B.: Comparison of firefly and cockroach algorithms in selected discrete and combinatorial problems. Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences ; 62(4), 2014.
2. Filipowicz B., Kwiecień J.: Algorytmy stadne w optymalizacji problemów przydziału przy kwadratowym wskaźniku jakości (QAP). Automatyka 15(2), 2011.
3. Filipowicz B., Kwiecień J.: Queueing systems and networks : models and applications. Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences, 56(4), 2008.
4. Szwed P., Chmiel W.: Multi-swarm PSO algorithm for the Quadratic Assignment Problem: a massive parallel implementation on the OpenCL platform. Neural and Evolutionary Computing (cs.NE), http://arxiv.org/abs/1504.05158
5. Szwed P., Chmiel W., Kadłuczka P.: OpenCL implementation of PSO algorithm for the quadratic assignment problem. Artificial Intelligence and Soft Computing : 14th International Conference, ICAISC 2015, Springer, Lecture Notes in Computer Science, Lecture Notes in Artificial Intelligence; LNAI 9120, 223–234, 2015.

Informacje dodatkowe:

Brak