Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Badania operacyjne
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
RIME-2-310-WM-s
Wydział:
Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Wytwarzanie mechatroniczne
Kierunek:
Inżynieria Mechatroniczna
Semestr:
3
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr hab. inż. Kaczmarczyk Waldemar (wkaczmar@zarz.agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

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

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 podstawowe rodzaje Zagadnień Decyzyjnych i Optymalizacyjnych (ZDO) IME2A_W02 Kolokwium
M_W002 jakie narzędzia można zastosować, by rozwiązać różne ZDO IME2A_W02 Kolokwium,
Projekt
Umiejętności: potrafi
M_U001 rozwiązywać wybrane ZDO za pomocą prostych algorytmów IME2A_U07 Kolokwium
M_U002 sformułować matematyczny model ZDO IME2A_U07 Kolokwium,
Projekt
M_U003 zapisać model ZDO na komputerze IME2A_U07, IME2A_U11 Projekt
M_U004 sformułować obserwacje i wyciągnąć wnioski z wyników obliczeń wybranymi algorytmami rozwiązywania ZDO IME2A_U11 Projekt,
Sprawozdanie
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
30 10 0 20 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 podstawowe rodzaje Zagadnień Decyzyjnych i Optymalizacyjnych (ZDO) + - - - - - - - - - -
M_W002 jakie narzędzia można zastosować, by rozwiązać różne ZDO + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 rozwiązywać wybrane ZDO za pomocą prostych algorytmów + - - - - - - - - - -
M_U002 sformułować matematyczny model ZDO + - + - - - - - - - -
M_U003 zapisać model ZDO na komputerze + - + - - - - - - - -
M_U004 sformułować obserwacje i wyciągnąć wnioski z wyników obliczeń wybranymi algorytmami rozwiązywania ZDO + - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 50 godz
Punkty ECTS za moduł 2 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 10 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 10 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (10h):

1. Programowanie liniowe (PL)
2. Programowanie liniowe całkowitoliczbowe (PLCM)
3. Programowanie nieliniowe
4. Programowanie liniowe wielokryterialne
5. Elementy teorii grafów
6. Programowanie dynamiczne
7. Planowanie projektów
8. Algorytmy heurystyczne
9. Teoria podejmowania decyzji
10. Zagadnienia wieloatrybutowe

Ćwiczenia laboratoryjne (20h):

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 w arkuszu kalkulacyjnym
4. Budowa modeli i rozwiązywanie zadań PLCM za pomocą języka modelowania algebraicznego
5. Budowa modelu i planowanie projektu
6. Analiza zagadnienia za pomocą drzewa decyzyjnego

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Podczas wykładu, wykładowca opisuje i rozwiązuje różnorodne zagadnienia decyzyjne. Wykorzystuje w tym celu tablicę, prezentację multimedialną, arkusze kalkulacyjne, symulacje, i inne środki. Dla pobudzenia aktywności słuchaczy, wykładowca zadaje im pytania lub inicjuje dyskusję.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: Wykonując zadania laboratoryjne studenci poznają różnorodne dostępne narzędzia. Natomiast wykonując projekty studenci uczą się samodzielnie formułować zadania decyzyjne, budować poprawne modele, dobierać odpowiednie metody i narzędzia ich rozwiązywania. W razie potrzeby wykładowca udziela wskazówek. Pracując w grupie nad projektami studenci uczą się m.in. podziału zadań i koordynacji pracy. Pisząc sprawozdania z zadań i projektów, studenci uczą się m.in. formułować obserwacje i wnioski.
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 przedmiot trzeba uzyskać pozytywną ocenę łączną z wszystkich sprawdzianów. Na wszystkich sprawdzianach obowiązuje cały materiał omawiany na wykładzieod początku semestru. Ocena łączna wyznaczana jest jako prosta średnia ocen z wszystkich sprawdzianów. Odpowiedzi ustne pozwalają uzyskać dodatkowe punkty do oceny łącznej.
  3. 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.
  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.
Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci słuchają wykładu, a jeżeli czegoś nie rozumieją winni zadawać pytania. Jeżeli wykładowca zadaje im pytania lub inicjuje dyskusję, studenci powinni przedstawić swoją opinię. Podczas wykładu, studenci powinni sporządzać swoje własne notatki, zwłaszcza w trakcie rozwiązywania zadań na tablicy. Skrypt do każdego wykładu, w postaci pliku PDF, dostępny jest przed wykładem. Podczas omawiania jego treści, notatki mogą się ograniczać do obserwacji własnych studenta. Po wykładzie, a czasem przed, studenci powinni zapoznać się z zaleconymi lekturami. Bez zgody prowadzącego nie wolno nagrywać ani filmować wykładu.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują zadania laboratoryjne pod kierunkiem prowadzącego lub samodzielnie w małych grupach wykonują odmienne projekty. Po wykonaniu zadania lub projektu studenci oddają napisane programy i uzyskane wyniki, a także sprawozdania, zawierające opis zadań, metod, obserwacje i wnioski.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Średnia ważona:

Ocena Waga
Sprawdziany 80%
Ćwiczenia laboratoryjne 20%
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.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Wiedza z matematyki na poziomie szkoły średniej

Zalecana literatura i pomoce naukowe:
  1. Tadeusz Sawik, Badania operacyjne dla inżynierów zarządzania, AGH, Kraków, 1998.
  2. Stanisław Krawczyk, Metody ilościowe w planowaniu, C. H. Beck, Warszawa, 2001.
Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

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.
  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).
Informacje dodatkowe:

Ogólne warunki uczestnictwa i zaliczenia przedmiotu określa Regulamin Studiów