Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Operational Research
Course of study:
2019/2020
Code:
ZZIP-1-402-s
Faculty of:
Management
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Management and Production Engineering
Semester:
4
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr inż. Magiera Marek (mmagiera@zarz.agh.edu.pl)
Module summary

Celem wykładów z BO jest zapoznanie słuchaczy z podstawowymi rodzajami zagadnień decyzyjnych i optymalizacyjnych, metodami ich modelowania i rozwiązywania.

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 obserwacje i wyciągać wnioski dotyczące wyników obliczeń, po zastosowaniu wybranych algorytmów rozwiązywania zagadnień decyzyjnych i optymalizacyjnych; ZIP1A_U01 Activity during classes,
Execution of laboratory classes
M_U002 zapisać model matematyczny (dotyczący zagadnienia decyzyjnego i optymalizacyjnego) w języku programowania matematycznego; ZIP1A_U01 Execution of laboratory classes
M_U003 sformułować model matematyczny dotyczący zagadnienia decyzyjnego i optymalizacyjnego; ZIP1A_U01, ZIP1A_U03 Activity during classes,
Execution of laboratory classes,
Test,
Examination
M_U004 rozwiązywać wybrane zagadnienia decyzyjne i optymalizacyjne za pomocą prostych algorytmów. ZIP1A_U01 Test,
Examination
Knowledge: he knows and understands
M_W001 podstawowe rodzaje zagadnień decyzyjnych i optymalizacyjnych. ZIP1A_W09, ZIP1A_W05 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
45 15 0 15 0 0 0 0 0 15 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 obserwacje i wyciągać wnioski dotyczące wyników obliczeń, po zastosowaniu wybranych algorytmów rozwiązywania zagadnień decyzyjnych i optymalizacyjnych; - - + - - - - - + - -
M_U002 zapisać model matematyczny (dotyczący zagadnienia decyzyjnego i optymalizacyjnego) w języku programowania matematycznego; - - - - - - - - + - -
M_U003 sformułować model matematyczny dotyczący zagadnienia decyzyjnego i optymalizacyjnego; - - - - - - - - + - -
M_U004 rozwiązywać wybrane zagadnienia decyzyjne i optymalizacyjne za pomocą prostych algorytmów. - - + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 podstawowe rodzaje zagadnień decyzyjnych i optymalizacyjnych. + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 75 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 45 h
Realization of independently performed tasks 28 h
Examination or Final test 2 h
Module content
Lectures (15h):

Celem wykładów z BO jest zapoznanie słuchaczy z podstawowymi rodzajami zagadnień decyzyjnych i optymalizacyjnych, metodami ich modelowania i rozwiązywania.

  1. Badania operacyjne jako ilościowe metody zarządzania
  2. Programowanie liniowe (PL)
  3. Programowanie liniowe całkowitoliczbowe (PLCM)
  4. Programowanie liniowe wielokryterialne
  5. Programowanie nieliniowe
  6. Elementy teorii grafów
  7. Programowanie dynamiczne
  8. Harmonogramowanie projektów
  9. Algorytmy heurystyczne
  10. Teoria podejmowania decyzji i elementy teorii gier
  11. Zagadnienia wieloatrybutowe
  12. Wdrażanie metod badań operacyjnych

Workshops (15h):

1. Budowa modeli PL
2. Budowa modeli PLCM
3. Rozwiązywanie zadań za pomocą programowania dynamicznego
4. Analiza czasowa projektów
5. Algorytmy heurystyczne
6. Zastosowanie teorii grafów w algorytmach
7. Optymalizacja wielokryterialna

Laboratory classes (15h):

1. Budowa modeli i rozwiązywanie zadań PL w arkuszu kalkulacyjnym
2. Budowa modeli i rozwiązywanie zadań PL za pomocą języka modelowania algebraicznego
3. Budowa modeli i rozwiązywanie zadań PLCM – zadania z niepodzielnościami
4. Budowa modeli i rozwiązywanie zadań PLCM – zadania kombinatoryczne
5. Złożone struktury danych – przepływy w sieciach, zastosowanie teorii grafów
6. Budowa modelu i planowanie projektu (sieci CPM, MPM)
7. Optymalizacja wielokryterialna.

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.
  • 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.
  • 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:
  1. Warunkiem dopuszczenia do egzaminu jest zaliczenie ćwiczeń warsztatowych oraz ćwiczeń laboratoryjnych – uzyskanie pozytywnych ocen.
  2. Warunkiem zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych jest zrealizowanie wszystkich tematów zadań przypisanych poszczególnym zajęciom oraz udokumentowanie przeprowadzonych czynności – w postaci sprawozdań z zajęć, na których student był obecny. Ocena ustalana jest na podstawie liczby uzyskanych punktów zgodnie z regulaminem studiów AGH.
  3. Warunkiem zaliczenia ćwiczeń warsztatowych jest uzyskanie co najmniej 50% liczby punktów, które mogą być przyznane studentowi w czasie wszystkich zajęć. Ocena wyznaczana jest na podstawie liczby uzyskanych punktów zgodnie z regulaminem studiów AGH.
  4. Zaliczenie poprawkowe ćwiczeń warsztatowych w wyniku zaliczenia kolokwium poprawkowego obejmującego całość materiału (wszystkie zagadnienia dotyczące ćwiczeń oraz wykładów). Należy uzyskać co najmniej 50% punktów.
  5. Zaliczenie poprawkowe ćwiczeń laboratoryjnych obejmuje wykonanie dodatkowego projektu lub kilku projektów (decyduje prowadzący) i odpowiedź ustną lub pisemną (decyduje prowadzący) dotyczącą tego projektu oraz tematyki ćwiczeń laboratoryjnych.
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.
  • 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.
  • 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 końcowa – ważona średnia ocen:

Waga Ocena
50% Egzamin
30% Ćwiczenia warsztatowe
20% Ćwiczenia laboratoryjne

W przypadku zaliczenia określonej formy zajęć lub zdania egzaminu w terminie co najmniej drugim do wagi brana jest pod uwagę średnia ocen uzyskana w kolejnych terminach. Nie może to jednak skutkować brakiem pozytywnej oceny końcowej, jeżeli uzyskano pozytywną ocenę z ćwiczeń warsztatowych, ćwiczeń laboratoryjnych oraz egzaminu.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:
  1. Usprawiedliwioną nieobecność studenta na ćwiczeniach warsztatowych należy nadrobić przez samodzielną naukę lub w miarę możliwości w ramach zajęć dla innej grupy pod kierunkiem tego samego prowadzącego (zajęcia muszą dotyczyć tej samej tematyki).
  2. Usprawiedliwioną nieobecność na ćwiczeniach laboratoryjnych należy nadrobić aktywnie uczestnicząc w zajęciach prowadzonych dla innej grupy (ten sam prowadzący oraz ta sama tematyka zajęć, która dotyczyła opuszczonych zajęć). Jeżeli ten sposób “odrobienia” zajęć jest niemożliwy, to należy zwrócić się niezwłocznie do prowadzącego po wydanie tematu zadania (projektu) – na pierwszych zajęciach po okresie nieobecności lub należy umówić się na konsultacje. Zadanie to (projekt) powinien być wykonany w ciągu 7 dni i przedstawiony prowadzącemu, który może studentowi zadać pytania dotyczące tematyki rozwiązanego zadania.
  3. Nieusprawiedliwione nieobecności na zajęciach obowiązkowych mogą skutkować wpisem “nieobecny” w protokole dotyczącym zajęć.
  4. W pozostałych przypadkach dotyczących nieobecności studenta na zajęciach, decyzja o możliwości i formie uzupełnienia zaległości należy do prowadzącego zajęcia, z zastrzeżeniem zapisów wynikających z regulaminów studiów.
Prerequisites and additional requirements:

Prerequisites and additional requirements not specified

Recommended literature and teaching resources:
  1. Garfinkel, R. S. i Nemhauser, G. L. (1978). Programowanie całkowitoliczbowe, PWN.
  2. Gass, S. I. (1976). Programowanie liniowe: metody i zastosowania, PWN.
  3. Goodwin, P. i Wright, G. (2011). Analiza decyzji, Wolters-Kluwer.
  4. Graham, R. L., Knuth, D. E. i Patashnik, O. (2012). Matematyka konkretna, Wydawnictwo Naukowe PWN.
  5. Ignasiak, E., Borucki, W., Marcinkowski, J. i Sikora, W. (2001). Badania operacyjne, PWE.
  6. Jędrzejczyk, Z., Kukuła, K., Skrzypek, J. i Walkosz, A. (2005). Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN.
  7. Kahneman, D. (2012). Pułapki myślenia. O myśleniu szybkim i wolnym, Media Rodzina.
  8. Krawczyk, S. (2001a). Metody ilościowe w planowaniu (działalności przedsiębiorstwa), C.H. Beck, Warszawa.
  9. Krawczyk, S. (2001b). Metody ilościowe w planowaniu w logistyce (przedsiębiorstwa), C. H.Beck, Warszawa.
  10. Martos, B. (1983). Programowanie nieliniowe, PWN.
  11. Niederliński, A. (1983). Systemy i sterowanie, PWN.
  12. Nisbett, R. E. (2016). Mindware: Narzędzia skutecznego myślenia, Smak Słowa.
  13. Roy, B. (1990). Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT.
  14. Sawik, T. (1998). Badania operacyjne dla inżynierów zarządzania, Wydawnictwa AGH.
  15. Straffin, P. D. (2004). Teoria gier, Scholar.
  16. Sutherland, S. (1996). Rozum na manowcach, Książka i Wiedza.
  17. Sysło, M. M., Deo, N. i Kowalik, J. S. (1999). Algorytmy optymalizacji dyskretnej z programami w języku Pascal, Wydawnictwo Naukowe PWN.
  18. Tyszka, T. (2000). Psychologiczne pulapki oceniania i podejmowania decyzji, GWP Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne.
  19. Tyszka, T. i Zaleśkiewicz, T. (2001). Racjonalność decyzji, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
  20. Walukiewicz, S. (ed.) (1986). Programowanie dyskretne, PWN.
  21. Wright, C. R. B. i Ross, K. A. (2016). Matematyka dyskretna, Wydawnictwo Naukowe PWN.
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. 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.
Additional information:

Ogólne warunki uczestnictwa i zaliczenia przedmiotu określa regulamin studiów AGH.