Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Models and Algorithms of Decision Making
Course of study:
2019/2020
Code:
ZZIP-2-105-n
Faculty of:
Management
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Management and Production Engineering
Semester:
1
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Part-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż. Łebkowski Piotr (plebkows@zarz.agh.edu.pl)
Module summary

Moduł stanowi rozszerzenie badań operacyjnych, a zwłaszcza modeli i metod matematycznych stosowanych w optymalizacji dyskretnej.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Skills: he can
M_U001 sformułować matematyczny model ZO ZIP2A_U01 Test,
Examination
M_U002 rozwiązywać wybrane ZO za pomocą prostych algorytmów ZIP2A_U01 Test,
Examination
Knowledge: he knows and understands
M_W001 jakie metody i narzędzia można zastosować, by rozwiązać różne ZO ZIP2A_W05, ZIP2A_W03 Test,
Examination
M_W002 podstawowe rodzaje zadań optymalizacyjnych (ZO) ZIP2A_W05, ZIP2A_W03 Test,
Examination
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
28 12 0 8 0 0 0 0 0 8 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Skills
M_U001 sformułować matematyczny model ZO + - + - - - - - + - -
M_U002 rozwiązywać wybrane ZO za pomocą prostych algorytmów + - + - - - - - + - -
Knowledge
M_W001 jakie metody i narzędzia można zastosować, by rozwiązać różne ZO + - - - - - - - + - -
M_W002 podstawowe rodzaje zadań optymalizacyjnych (ZO) + - - - - - - - + - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 125 h
Module ECTS credits 5 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 28 h
Preparation for classes 35 h
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 30 h
Realization of independently performed tasks 32 h
Module content
Lectures (12h):

  1. Wprowadzenie do teorii optymalizacji i programowania matematycznego
  2. Przegląd modeli matematycznych problemów optymalizacji dyskretnej:
    a) problemy z niepodzielnościami,
    b) problemy rozdziału zadań i zasobów,
    c) problemy kombinatoryczne,
    d) problemy ze stałymi dopłatami,
    e) problemy przepływów w sieciach
  3. Problemy optymalizacji na grafach
  4. Metoda podziału i ograniczeń
  5. Metoda odcięć
  6. Metody agregacji i dekompozycji w programowaniu matematycznym
  7. Programowanie wielokryterialne i metody wyznaczania rozwiązań niezdominowanych.

Laboratory classes (8h):

  1. Zapis w języku programowania matematycznego modeli zadań programowania liniowego całkowitoliczbowego mieszanego
  2. Zadania optymalizacji kombinatorycznej – symulacje
  3. Zadania optymalizacji tras na grafie – symulacje

Workshops (8h):

  1. Formułowanie modeli matematycznych dla problemów optymalizacji dyskretnej
  2. Rozwiązywanie zadań optymalizacji dyskretnej:
    a) metodą podziału i ograniczeń,
    b) metodą odcięć.
  3. Rozwiązywanie zadań optymalizacji na grafach

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Laboratory classes: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
  • Workshops: Podczas zajęć audytoryjnych studenci na tablicy rozwiązują zadane wcześniej problemy. Prowadzący na bieżąco dokonuje stosowanych wyjaśnień i moderuje dyskusję z grupą nad danym problemem.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:
  1. Wszystkie oceny wyznaczane są według skali zgodnej z regulaminem studiów AGH.
  2. Aby zaliczyć ćwiczenia laboratoryjne trzeba wykonać wszystkie zadania laboratoryjne i projektowe, przygotować sprawozdania, a także uzyskać pozytywną ocenę z każdego zadania. Ocena łączna wyznaczana jest jako średnia ważona ocen z wszystkich zadań.
  3. Aby zaliczyć ćwiczenia warsztatowe trzeba uzyskać pozytywną ocenę łączną z wszystkich sprawdzianów. Na wszystkich sprawdzianach obowiązuje cały materiał omawiany na ćwiczeniach od początku semestru. Ocena łączna wyznaczana jest jako prosta średnia ocen z wszystkich sprawdzianów. Odpowiedzi ustne pozwalają uzyskać dodatkowe punkty do oceny łącznej.
  4. Jeżeli student nie uzyska zaliczenia z jakiejkolwiek formy zajęć w wymaganym terminie, to przysługuje mu jeden termin zaliczenia poprawkowego na zasadach ustalonych z prowadzącym.
Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Laboratory classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
  • Workshops:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci przystępując do ćwiczeń są zobowiązani do przygotowania się w zakresie wskazanym każdorazowo przez prowadzącego (np. w formie zestawów zadań). Ocena pracy studenta może bazować na wypowiedziach ustnych lub pisemnych w formie kolokwium, co zgodnie z regulaminem studiów AGH przekłada się na ocenę końcową z tej formy zajęć.
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa wyliczana jest jako średnia ocen z poniższymi wagami:

Ocena Waga
Ćwiczenia laboratoryjne 30%
Ćwiczenia warsztatowe 70%

Pozytywna ocena końcowa zostanie wystawiona dopiero po uzyskaniu pozytywnych ocen z ćwiczeń warsztatowych i laboratoryjnych, oraz egzaminu. Wcześniejsze wyliczanie oceny końcowej ma jedynie charakter informacyjny.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

W przypadku nieobecności na zajęciach decyzja o możliwości i formie uzupełnienia zaległości należy do prowadzącego zajęcia, z zastrzeżeniem zapisów wynikających z Regulaminu Studiów.

Prerequisites and additional requirements:

Prerequisites and additional requirements not specified

Recommended literature and teaching resources:
  1. T. Sawik, Optymalizacja dyskretna w elastycznych systemach produkcyjnych, WNT, Warszawa 1992.
  2. T. Sawik, Badania operacyjne dla inżynierów zarządzania, AGH, Kraków 1998.
  3. M. Klimek, P. Łebkowski, Harmonogramowanie projektu rozliczanego etapowo, Wydawnictwa AGH, Kraków, 2015.
Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Wybrane przykłady:

  1. Gdowska K., VianaA., Pedroso J.P. 2018. Stochastic last-mile delivery with crowdshipping. Transportation Research Procedia, vol. 30, s. 90–100.
  2. Gdowska K. 2018. How to assess balancing public transportation. International Conference on Industrial Logistics : 15–17 May 2018, Beer-Sheva, Israel : conference proceedings / eds. Zilla Sinuany-Stern, Yuval Israel : Ben-Gurion University, S. 79–86.
  3. Gdowska K., Szczybra R., 2017. Tworzenie brygad autobusowych jako problem harmonogramowania zadań. Logistyka 2017 nr 6, s. 58–60.
  4. Gdowska K., Książek R., Jurczyk K., 2016. Timetabling problem and interval synchronization in urban public transport /W: CLC’2016: Carpathian Logistics Congress : November 28\textsuperscript{th}–30\textsuperscript{th} 2016, Zakopane: conference proceedings / TANGER Ltd., [et al.]. — Ostrava: TANGER Ltd., cop. 2017. — 1 dysk optyczny. S. 299–304.
  5. Kaczmarczyk, W., 1995, Dwupoziomowa metoda harmonogramowania produkcji w pewnym przepływowym systemie produkcyjnym, Kwartalnik AGH, Elektrotechnika, tom 14, zeszyt 3, Kraków, str. 258 262.
  6. Kaczmarczyk, W., Sawik, T., Schaller, A. i Tirpak, T., 2003, Configuring and scheduling of surface mount technology lines, Automatyka, tom 7, zeszyt 1 2, str. 83-88.
  7. Waldemar Kaczmarczyk, 2009, Modelling multi-period set-up times in the proportional lot-sizing problem, Decision Making in Manufacturing and Services, 3 (1-2), pp. 15 35.
  8. Waldemar Kaczmarczyk, 2011, Proportional lot-sizing and scheduling problem with identical parallel Machines, International Journal of Production Research, 49 (9), pp. 2605-2623.
  9. Waldemar Kaczmarczyk, 2011, Wybrane modele planowania wielkości i szeregowania partii produkcyjnych, Wydawnictwa AGH, seria Rozprawy i Monografie, nr 223, Kraków.
  10. Marcin Klimek, Piotr Łebkowski, 2015, Harmonogramowanie projektu rozliczanego etapowo, Wydawnictwa AGH, Kraków. # Magiera M: A relaxation heuristic for scheduling flowshops with intermediate buffers. Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences 61 (4). Warszawa 2013, pp. 929 – 942.
  11. Magiera M.: A multi-level method of support for management of product flow through supply chains. Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences, 63 (4), Warszawa 2015, pp. 933-946.
  12. Magiera M.: Wybrane metody planowania przepływów produktów przez linie produkcyjne i łań-cuchy dostaw. Rozprawy, monografie, nr 312. Wydawnictwa AGH. Kraków 2016.
  13. Magiera M.: Monolityczna metoda planowania montażu dotyczącego wielowariantowego sprzętu elektrycznego i elektronicznego. Przegląd Elektrotechniczny (Electrical Review), Stowarzyszenie Elektryków Polskich, 2017 R. 93 nr 8, str. 192–195.
  14. Magiera M.: Methods of planning deliveries of food products to a trade network with the selection of suppliers and transport companies. Archives of Control Sciences, 2018 vol. 28 no. 3, pp. 419–442.
  15. T. Sawik, Optymalizacja dyskretna w elastycznych systemach produkcyjnych, WNT, Warszawa 1992.
  16. T. Sawik, Badania operacyjne dla inżynierów zarządzania, AGH, Kraków 1998.
  17. T. Sawik (1999): Production Planning and Scheduling in Flexible Assembly Systems. Springer, Berlin.
  18. T. Sawik (2011): Scheduling in Supply Chains Using Mixed Integer Programming. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ (USA).
Additional information:

Ogólne warunki uczestnictwa i zaliczenia przedmiotu określa Regulamin Studiów