Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Badania operacyjne
Course of study:
2019/2020
Code:
GIPZ-1-415-s
Faculty of:
Mining and Geoengineering
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
-
Semester:
4
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr inż. Napieraj Aneta (aneta.napieraj@agh.edu.pl)
Module summary

Celem przedmiotu jest zdobycie wiedzy i umiejętności w zakresie wykorzystania metod matematycznych w podejmowaniu decyzji. Zdobyte doświadczenie przekłada się na świadomość studenta o znaczeniu stosowania metod matematycznych przy podejmowaniu decyzji w przedsiębiorstwie.

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)
Social competence: is able to
M_K001 Student potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny w zakresie podejmowania decyzji kierowniczych IPZ1A_K02, IPZ1A_K01, IPZ1A_K03 Activity during classes,
Examination,
Test,
Participation in a discussion
M_K002 Student rozumie potrzebę ciągłego aktualizowania i poszerzania wiedzy z zakresu metod matematycznych stosowanych w zarządzaniu projektami IPZ1A_K01 Activity during classes,
Examination,
Test
M_K003 Student potrafi samodzielnie obserwować zmiany w przedsiębiorstwie i kreować rozwiązania w zakresie kierowania zespołami ludzkimi IPZ1A_K02, IPZ1A_K01, IPZ1A_K03 Activity during classes,
Examination,
Test,
Participation in a discussion
Skills: he can
M_U001 Student potrafi zidentyfikować i analizować procesy występujące w działalności gospodarczej IPZ1A_U02, IPZ1A_U04 Activity during classes,
Examination,
Test
M_U002 Student potrafi tworzyć modele matematyczne zależności występujących w przedsiębiorstwie i na rynku IPZ1A_U02, IPZ1A_U04, IPZ1A_U01 Activity during classes,
Examination,
Test,
Case study,
Participation in a discussion
M_U003 Student potrafi wykorzystać poznane metody obliczeniowe analizy sieci czynności odpowiednio do postawionych zadań z zakresu planowania projektów IPZ1A_U02, IPZ1A_U01 Activity during classes,
Test
M_U004 Student potrafi wykorzystywać matematyczne metody do podejmowania optymalnych decyzji gospodarczych IPZ1A_U02, IPZ1A_U04 Activity during classes,
Examination,
Test,
Case study,
Participation in a discussion
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Student ma wiedzę w zakresie metod analizy sieciowej na temat modelowania procesów produkcyjnych, określania kryteriów optymalizacji i doboru własciwych metod obliczniowych. IPZ1A_W02, IPZ1A_W04, IPZ1A_W03 Examination,
Test
M_W002 Student ma podstawową wiedzę z zakresu sieci czynności oraz wybranych zagadnień z teorii grafów. IPZ1A_W02, IPZ1A_W04, IPZ1A_W03 Activity during classes,
Examination,
Test
M_W003 Student zna podstawy funkcjonowania przedsiębiorstwa i zasady zarządzania IPZ1A_W02, IPZ1A_W01, IPZ1A_W04 Activity during classes,
Examination,
Test
M_W004 Student zna i rozumie podstawowe pojęcia i prawa związane z analizą matematyczną i podstawy ekonomii. IPZ1A_W01, IPZ1A_W04 Activity during classes,
Test
M_W005 Student zna podstawy podejmowania decyzji kierowniczych w przedsiębiorstwie IPZ1A_W02, IPZ1A_W01, IPZ1A_W04, IPZ1A_W03 Activity during classes,
Examination,
Test
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
60 30 15 15 0 0 0 0 0 0 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
Social competence
M_K001 Student potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny w zakresie podejmowania decyzji kierowniczych - + - - - - - - - - -
M_K002 Student rozumie potrzebę ciągłego aktualizowania i poszerzania wiedzy z zakresu metod matematycznych stosowanych w zarządzaniu projektami + + - - - - - - - - -
M_K003 Student potrafi samodzielnie obserwować zmiany w przedsiębiorstwie i kreować rozwiązania w zakresie kierowania zespołami ludzkimi - + - - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student potrafi zidentyfikować i analizować procesy występujące w działalności gospodarczej - + + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi tworzyć modele matematyczne zależności występujących w przedsiębiorstwie i na rynku - + + - - - - - - - -
M_U003 Student potrafi wykorzystać poznane metody obliczeniowe analizy sieci czynności odpowiednio do postawionych zadań z zakresu planowania projektów - + + - - - - - - - -
M_U004 Student potrafi wykorzystywać matematyczne metody do podejmowania optymalnych decyzji gospodarczych - + + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student ma wiedzę w zakresie metod analizy sieciowej na temat modelowania procesów produkcyjnych, określania kryteriów optymalizacji i doboru własciwych metod obliczniowych. + - - - - - - - - - -
M_W002 Student ma podstawową wiedzę z zakresu sieci czynności oraz wybranych zagadnień z teorii grafów. + - - - - - - - - - -
M_W003 Student zna podstawy funkcjonowania przedsiębiorstwa i zasady zarządzania + + + - - - - - - - -
M_W004 Student zna i rozumie podstawowe pojęcia i prawa związane z analizą matematyczną i podstawy ekonomii. + + + - - - - - - - -
M_W005 Student zna podstawy podejmowania decyzji kierowniczych w przedsiębiorstwie + + + - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 150 h
Module ECTS credits 5 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 60 h
Preparation for classes 40 h
Realization of independently performed tasks 45 h
Examination or Final test 2 h
Contact hours 1 h
Inne 2 h
Module content
Lectures (30h):

Przedmiot badań operacyjnych – problematyka związana z podejmowaniem optymalnych decyzji gospodarczych. Przykłady zastosowań metod badań operacyjnych Modele optymalizacyjne – kryteria optymalizacji – warunki ograniczające problemy decyzyjne – rozwiązania optymalne. Programowanie liniowe. Zagadnienie standardowe i postać kanoniczna zagadnienia programowania liniowego – rozwiązanie graficzne – warunki istnienia rozwiązania. Rozwiązywanie problemów decyzyjnych z zastosowaniem algorytmu simpleks. Postać bazowa. Etapy iteracji. I i II kryterium simpleksowe. Zagadnienie dualności w zadaniach programowania liniowego. Zasady formułowania modelu dualnego zadania programowania liniowego. Interpretacja ekonomiczna. Zagadnienie transportowe. Model zbilansowany i model niezbilansowany. Metody wyznaczania pierwszego rozwiązania bazowego. Algorytm transportowy. Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Metoda podziału i ograniczeń. Problemy przydziału. Gospodarka zapasami.
Wybrane wiadomości z teorii grafów. Relacje dwuczłonowe, zwrotne, przeciwzwrotne, symetryczne, asymetryczne, przechodnie, spójne. Wierzchołki i łuki grafu, krawędzie i
łańcuchy w grafie, graf spójny i ściśle spójny, acykliczny, symetryczny i antysymetryczny, funkcje macierzowe grafów, porządkowanie wierzchołków grafu.
Metody matematyczne zarządzania projektami: Odwzorowanie projektów w postaci sieci czynności, metoda CPA (Critical Path Analysis), Technika MPM (Metro Potential Méthode), Metoda CPM-COST, Metoda PERT, PERT – COST, Techniki GAN (Generalized Activity Network) i GERT (Graphical Evaluation and Review Technique).
Pojęcie frontu czynności, fronty sprzeczne, sieć ściśle spójna, eliminacja frontów sprzecznych, macierz frontów czynności. Metoda alokacji zasobu jednorodnego i niejednorodnego w sieci czynności.

Auditorium classes (15h):

Programowanie liniowe: Przykłady zastosowania programowania liniowego. Budowa modelu, funkcja celu i warunki ograniczające. Metoda graficzna. Przykłady zadań dotyczących produkcji, mieszanek i cięcia. Obliczenie optymalnych wartości zmiennych decyzyjnych za pomocą algorytmu simpleks . Badanie wrażliwości modelu liniowego na zmianę parametrów zadania decyzyjnego. Przykłady rozwiązywania zadań transportowych zbilansowanych i niezbilansowanych. Zagadnienie przydziału.
Programowanie sieciowe: Sieć czynności, czynność i zdarzenie, charakterystyka czynności (czas realizacji, zakres robót, czasochłonność, obłożenie, koszty), zdarzenie jako zmiana stanu procesu, graficzna prezentacja sieci czynności, jednoznaczność przedstawiania czynności równoległych, zdarzenia początkowe i końcowe sieci, następstwo czynności i zdarzeń. Cykl w sieci czynności, droga i ścieżka, spójność sieci, czas realizacji sieci czynności jako czas najdłuższej ścieżki, wyznaczenie terminów dla zdarzeń. Rodzaje zapasów czasu dla czynności, wyznaczanie ich oraz znaczenie dla realizacji przedsięwzięcia. Ścieżka krytyczna, definicja, kryteria wyznaczania przebiegu ścieżki krytycznej przez zdarzenia i czynności. Prezentacja wyników obliczeń w postaci wykresu Gantta, weryfikacja realizacji przedsięwzięcia w oparciu o projekt sieci czynności. Porządkowanie wierzchołków sieci czynności, kompresja sieci czynności metodą CPM-COST, określanie realności terminów dyrektywnych realizacji projektu metodą PERT, kompresja sieci czynności metodą PERT-COST.

Laboratory classes (15h):

Wykorzystanie MS Excel w rozwiązywaniu zadań z zakresu:
1) programowania liniowego
2) z wykorzystaniem algorytmu simpleks
3) zagadnienia transportowe
4) zagadnienia przydziału

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.
  • Auditorium classes: Podczas zajęć audytoryjnych studenci na tablicy rozwiązują zadane wcześniej problemy. Prowadzący na bieżąco dokonuje stosowanych wyjaśnień i moderuje dyskusję z grupą nad danym problemem.
  • 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.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zaliczeniem z ćwiczeń audytoryjnych jest ocena z kolokwium zaliczeniowego. Zaliczeniem z ćwiczeń laboratoryjnych jest ocena z kolokwium zaliczeniowego. Treści wykładu weryfikowane są egzaminem. Zaliczeniem całego przedmiotu jest średnia ocen uzyskanych ze wszystkich form kształcenia (czyli: ocena z zaliczenia ćw. audytoryjnych, ocena z zaliczenia ćw. laboratoryjnych i ocena z egzaminu).

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.
  • Auditorium classes:
    – 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.
  • 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.
Method of calculating the final grade:

Ocena to średnia ważona ocen uzyskanych z egzaminu (E), zaliczenia ćwiczeń audytoryjnych(ĆA) i zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych (ĆL) obliczana według wzoru: OK=0,4*E+0,3*ĆA+0,3*ĆL

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

Studenci sami uzupełniają wiedzę z opuszczonych zajęć, prowadzący umożliwia także odrabianie zajęć z inną grupą.

Prerequisites and additional requirements:

Nie określono wymagań wstępnych i dodatkowych.

Recommended literature and teaching resources:

Ignasiak E. (red.): „Badania operacyjne” – PWE, Warszawa 1996
Kukuła K. (red.): „Badania operacyjne w przykładach i zadaniach” – PWN, Warszawa 1996
Sikora W. (red.): „Badania operacyjne” – PWE, Warszawa 2008
Trzaskalik T.: „Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem” – PWE, Warszawa 2003
Wagner H. M.: „Badania operacyjne” – PWE, Warszawa 1980
Majchrzak E.: "Badania operacyjne. Teoria i zastosowania" – Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2007
Ignasiak E: „Programowanie sieciowe” – PWE, Warszawa 1972
Ignasiak E: “Optymalne struktury projektów” – PWE, Warszawa 1977
Ignasiak E: “Teoria grafów i planowanie sieciowe” – PWE, W-wa 1982
Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A.: „Badania operacyjne w przykładach i zadaniach” – PWN, Warszawa 1996

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Evolutionary optimisation of coal production in underground mines / Edyta BRZYCHCZY, Aneta NAPIERAJ, Marta SUKIENNIK // Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej ; nr 1972. Organizacja i Zarządzanie
Method of determination of the current liquidity radio with the use of fuzzy logic in hard coal mines / Marta SUKIENNIK, Edyta BRZYCHCZY, Marek KĘSEK, Aneta NAPIERAJ // Przegląd Górniczy 2014 t. 70 nr 9, s. 76–81.

Additional information:

Sprawdzian pisemny może student poprawiać dwukrotnie.