Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Discrete optimisation
Tok studiów:
2016/2017
Kod:
ZIPM-3-007-n
Wydział:
Zarządzania
Poziom studiów:
Studia III stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Inżynieria Produkcji Metali Nieżelaznych
Semestr:
0
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma i tryb studiów:
Niestacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
prof. zw. dr hab. inż. Sawik Tadeusz (sawik@zarz.agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
prof. zw. dr hab. inż. Sawik Tadeusz (sawik@zarz.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 Knows IPM3A_W02, IPM3A_W01 Egzamin
M_W002 Knows modelling techniques and tools applied in discrete optimisation. IPM3A_W03 Wykonanie projektu
Umiejętności
M_U001 Is able to interpret solutions of discrete optimisation problems. IPM3A_U01 Egzamin
Kompetencje społeczne
M_K001 Understands the importance of advanced decision making methods in modern enterprise. IPM3A_K02 Egzamin
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 Knows - - - - + - - - - - -
M_W002 Knows modelling techniques and tools applied in discrete optimisation. - - - - + - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Is able to interpret solutions of discrete optimisation problems. - - - - + - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Understands the importance of advanced decision making methods in modern enterprise. - - - - + - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Konwersatorium:

Discrete Optimization is an advanced course on combinatorial optimization and mixed integer programming applications in the area of production engineering and operations management.

The course consists of two parts:

  1. Mixed integer programming models and algorithms.
  1. Combinatorial optimization and optimization on graphs.

Highlights

  • The most important production and operations management problems can be modeled as mixed integer linear programs or combinatorial and graph optimization problems.
  • A comprehensive knowledge in discrete and combinatorial optimization is required to build efficient mathematical models for production and operations management problems.

Topics

  1. Introduction to combinatorial optimization and mixed integer programming.
  2. Problems with indivisibilities: binary vs, integer knapsack problem, bin packing problem vs. cutting stock problem. Applications of greedy and FFD heuristics.
  3. Mixed integer programs for linear and quadratic assignment problems.
  4. Traveling salesman problem. Subtour elimination constraints: Miller–Tucker–Zemlin vs. Dantzig–Fulkerson–Johnson formulations. Symmetric vs. asymmetric problem, vehicle routing vs. multiple traveling salesman.
  5. Set covering/partitioning problem.
  6. Resource and task allocation problems. Mixed integer programs for machine loading, assembly line balancing and routing problems.
  7. Fixed charge problems. Mixed integer programs for location, production and inventory planning, robotized assembly cell design and loading problems.
  8. Optimization on graphs: introduction to the theory of graphs and basic definitions.
  9. Network flow problems. Linear programs and graph-theoretic algorithms.
  10. Minimum spanning tree, maximum matching, minimum covering. Integer programs and graph-theoretic algorithms.
  11. Arc routing problems. Mixed integer programs and graph-theoretic algorithms: undirected and directed chinese postman problems.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 42 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w konwersatoriach 14 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 28 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Assessment (1 ECTS):
Written test. Requirements: a few basic planning problems and models, as well as general classification and basic properties of other considered problems and models.

Exam (3 ECTS):
Written exam. Requirements: all considered planning problems and models.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:
  1. T. Sawik (1998): Badania operacyjne dla inżynierów zarządzania. (Operations Research for Industrial Engineers). AGH University Press, Kraków. (textbook in Polish).
  2. T. Sawik (1999): Production Planning and Scheduling in Flexible Assembly Systems. Springer, Berlin.
  3. T. Sawik (2011): Scheduling in Supply Chains Using Mixed Integer Programming. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ (USA).
Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:
  1. T. Sawik (1999): Production Planning and Scheduling in Flexible Assembly Systems. Springer, Berlin.
  2. T. Sawik (2011): Scheduling in Supply Chains Using Mixed Integer Programming. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ (USA).
Informacje dodatkowe:

Brak