BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych
|
|
|
- Sylwia Pietrzak
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych tpisula@prz.edu.pl 1
2 Literatura podstawowa wykorzystywana podczas zajęć wykładowych: 1. Gajda J., Badania operacyjne: przykłady zastosowań, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź Sikora W. (red.), Badania Operacyjne, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa Literatura podstawowa wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych: 1. Kukuła (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
3 Literatura Uzupełniająca: 1. Filipowicz B., Badania operacyjne. Wybrane metody obliczeniowe i algorytmy, Wydawnictwo Poldex, Kraków Gruszczyński M., Kuszewski T., Podgórska M., Ekonometria i badania operacyjne, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Ignasiak E. (red.), Badania Operacyjne, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa Kozubski J. J., Wprowadzenie do badań operacyjnych, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk Siudak D., Badania operacyjne z wykorzystaniem WinQSB, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa Siudak M., Badania operacyjne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa Sysło M. M., Deo N., Kowalik J. S., Algorytmy optymalizacji dyskretnej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Wojeński J., Urich R., Badania operacyjne w praktyce menadżera, Oficyna Wydawnicza Warszawskiej Szkoły Zarządzania, Warszawa
4 Treści kształcenia (wykłady 9, ćwiczenia - 12): Istota i geneza badań operacyjnych. Przedmiot i metodologia badań operacyjnych 1 godz. Zadania programowania liniowego (wybrane liniowe problemy decyzyjne, dualizm w programowaniu liniowym, algorytm Simplex 2 godz. ( 2 godz.) Programowanie nieliniowe w kontekście zadań programowania liniowego 1 godz., (1 godz.) Zadania programowania dynamicznego (algorytm Bellmana) 1 godz. (1 godz.) Przykładowe problemy optymalizacji dyskretnej, metoda podziału i ograniczeń, zagadnienie komiwojażera - algorytmy heurystyczne poszukiwania rozwiązań 1 godz. (2 godz.) 4
5 Treści kształcenia (wykłady i ćwiczenia): Elementarne pojęcia teorii grafów - problemy decyzyjne w ujęciu sieciowy 1 godz. (2 godz.) - programowanie sieciowe z kryterium czasu: metoda ścieżki krytycznej CPM, - planowanie w warunkach niepewności - algorytm PERT, Elementy programowania wielokryterialnego - 1 godz. (2 godz.) Elementy teorii gier 1 godz. (1 godz.) Wybrane zagadnienia systemów kolejkowych (ćwiczenia 1 godz.) 5
6 Efekty kształcenia - umiejętności 1. Zdobycie wiedzy: o sposobach modelowania matematycznego zagadnień decyzyjnych; o różnych metodach poszukiwania rozwiązań optymalnych zadań decyzyjnych. 2. Zdobycie umiejętności: budowania modeli matematycznych zagadnień decyzyjnych; rozwiązywania problemów decyzyjnych z wykorzystaniem właściwych technik i metod badań operacyjnych. 6
7 Istota Badań Operacyjnych 7
8 8
9 9
10 10
11 11
12 12
13 13
14 14
15 15
16 PROGRAMOWANIE LINIOWE
17 Model matematyczny problemów decyzyjnych
18 Model matematyczny problemów decyzyjnych
19 Model matematyczny problemów decyzyjnych
20 Model matematyczny problemów decyzyjnych
21 Model matematyczny problemów decyzyjnych
22 Model matematyczny problemów decyzyjnych
23 Model matematyczny problemów decyzyjnych
24 Zadania programowania liniowego postacie zadań programowania liniowego
25 Zadania programowania liniowego postacie zadań programowania liniowego
26 Zadania programowania liniowego postacie zadań programowania liniowego
27 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
28 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
29 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
30 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
31 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
32 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
33 Zadania programowania liniowego idea metody simpleks
34 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
35 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
36 Zadania programowania liniowego dualność w programowaniu liniowym
37 Zadania programowania liniowego algorytm metody simpleks
38 Zadania programowania liniowego algorytm metody simpleks
39 Zadania programowania liniowego algorytm metody simpleks
40 Zadania programowania liniowego algorytm metody simpleks
41
42 Zadania programowania liniowego algorytm metody simpleks
43 Zadania programowania liniowego algorytm metody simpleks
44 Zadania programowania liniowego algorytm metody simpleks
45
46 Zadania programowania liniowego algorytm metody simpleks
47
48 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
49 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
50 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
51 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
52 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
53 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
54 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
55 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
56 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
57 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
58 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
59 Zadania optymalizacji liniowej w problemach transportowych
60 ALGORYTM TRANPORTOWY
61 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 61
62 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 62
63 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 63
64 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 64
65 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 65
66 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 66
67 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 67
68 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 68
69 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 69
70 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy 70
71 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy niebazowa 71
72 Zagadnienia i Problemy Transportowe Algorytm Transportowy
73 ZAGADNIENIA OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ w aspekcie zadań PROGRAMOWANIA LINIOWEGO
74 Zadania optymalizacji nieliniowej zagadnienia ogólne
75 Zadania optymalizacji nieliniowej zagadnienia ogólne
76 Zadania optymalizacji nieliniowej zagadnienia ogólne
77 Zadania optymalizacji nieliniowej zagadnienia ogólne
78 Zadania optymalizacji nieliniowej zagadnienia ogólne
79 Zadania optymalizacji nieliniowej zagadnienia ogólne Warunek dostateczny istnienia ekstremum warunkowego zadania (2) w postaci kanonicznej jest następujący: m j 1,..., xn) j c j g ( x1,..., xn) j 1 L f ( x - Funkcja Lagrange a (m<n) Hesjan obrzeżony gdzie: g j i g x i j ; L pq L x x q 2 p H 2 Dla maksimum funkcji f warunkiem dostatecznym jest, aby H m, H,..., 1 m 2 zmieniały znak (dla 1 taki jak ) H n H m ( 1) m 1 H znak Dla minimum funkcji f warunkiem dostatecznym jest, aby miały one ten sam znak m (i to taki jak dla ) 79 ( 1)
80 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
81 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
82 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
83 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
84 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
85 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
86 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
87 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
88 Zadania optymalizacji nieliniowej w problemach transportowych
89 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE 89
90 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 90
91 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 91
92 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 92
93 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 93
94 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 94
95 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 95
96 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 96
97 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 97
98 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 98
99 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 99
100 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 100
101 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 101
102 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 102
103 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 103
104 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 104
105 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 105
106 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 106
107 PODSTAWY PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO 107
108 LINIOWE MODELE OPTYMALIZACJI DYSKRETNEJ 108
109 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej wprowadzenie w tematykę zagadnień 109
110 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej wprowadzenie w tematykę zagadnień 110
111 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej wprowadzenie w tematykę zagadnień 111
112 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykład dyskretnego problemu decyzyjnego 112
113 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykład dyskretnego problemu decyzyjnego 113
114 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykład dyskretnego problemu decyzyjnego 114
115 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykład dyskretnego problemu decyzyjnego 115
116 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykład dyskretnego problemu decyzyjnego 116
117 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykład dyskretnego problemu decyzyjnego element najmniejszy -2 - (-15) = 13 trzy linie zatem przechodzimy do kroku 4 117
118 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykład dyskretnego problemu decyzyjnego s element minimalny elementy odjęte elementy dodane cztery linie zatem rozwiązanie optymalne (krok 3) F( x i ) , j X [szt./godz.]
119 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 119
120 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 120
121 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 121
122 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 122
123 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 123
124 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 124
125 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 125
126 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 126
127 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej metoda podziału i ograniczeń 127
128 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych Przykłady problemów optymalizacji dyskretnej 128
129 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 129
130 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 130
131 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 131
132 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 132
133 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 133
134 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 134
135 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 135
136 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 136
137 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 137
138 Liniowe Modele Optymalizacji Dyskretnej przykłady dyskretnych problemów decyzyjnych 138
139 PROGRAMOWANIE SIECIOWE zadanie komiwojażera (przybliżony algorytm rozwiązania) 139
140 PROGRAMOWANIE SIECIOWE zadanie komiwojażera (przybliżony algorytm rozwiązania) 140
141 PROGRAMOWANIE SIECIOWE zadanie komiwojażera (przybliżony algorytm rozwiązania) 141
142 PROGRAMOWANIE SIECIOWE zadanie komiwojażera (przybliżony algorytm rozwiązania) 142
143 PROGRAMOWANIE SIECIOWE zadanie komiwojażera (przybliżony algorytm rozwiązania) 143
144 PROGRAMOWANIE SIECIOWE zadanie komiwojażera (przybliżony algorytm rozwiązania) 144
145 PROGRAMOWANIE SIECIOWE zadanie komiwojażera (przybliżony algorytm rozwiązania) 145
146 ELEMENTY TEORII GIER 146
147 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 147
148 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 148
149 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 149
150 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 150
151 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 151
152 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 152
153 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 153
154 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 154
155 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 155
156 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 156
157 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 157
158 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 158
159 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 159
160 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 160
161 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 161
162 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 162
163 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 163
164 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 164
165 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 165
166 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 166
167 GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZERO ORAZ GRY Z NATURĄ 167
168 ANALIZA SIECIOWA PRZEDSIĘWZIĘĆ METODA ŚCIEŻKI KRYTYCZNEJ ALGORYTM CPM 168
169 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 169
170 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 170
171 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 171
172 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 172
173 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 173
174 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 174
175 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 175
176 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 176
177 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 177
178 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 178
179 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 179
180 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 180
181 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 181
182 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 182
183 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 183
184 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 184
185 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 185
186 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 186
187 PROGRAMOWANIE SIECIOWE analiza sieciowa przedsięwzięć - metoda CPM 187
188 PLANOWANIE SIECIOWE W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI 188
189 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 189
190 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 190
191 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 191
192 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 192
193 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 193
194 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 194
195 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 195
196 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 196
197 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 197
198 SIECIOWA ANALIZA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI algorytm PERT 198
199 ANALIZA CZASOWO KOSZTOWA REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ 199
200 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 200
201 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 201
202 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 202
203 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 203
204 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 204
205 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 205
206 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 206
207 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 207
208 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa Sieć czynności oraz ścieżka krytyczna: 208
209 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 209
210 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 210
211 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 211
212 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 212
213 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 213
214 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa aktualna sieć czynności 214
215 SIECIOWA ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ analiza czasowo - kosztowa 215
216 MAKSYMALIZACJA PRZEPŁYWU SIECIOWEGO ALGORYTM: FORDA - FULKERSONA 216
217 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 217
218 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 218
219 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 219
220 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 220
221 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 221
222 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 222
223 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 223
224 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 224
225 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 225
226 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 226
227 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 227
228 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 228
229 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 229
230 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 230
231 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 231
232 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 232
233 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 233
234 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 234
235 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 235
236 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 236
237 PROGRAMOWANIE SIECIOWE - algorytm maksymalnego przepływu Forda - Fulkersona 237
238 WYBRANE ZAGADNIENIA PROJEKTOWANIA I ANALIZY SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 238
239 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 239
240 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 240
241 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 241
242 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 242
243 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 243
244 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 244
245 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 245
246 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 246
247 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 247
248 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 248
249 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 249
250 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 250
251 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 251
252 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 252
253 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 253
254 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 254
255 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 255
256 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 256
257 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 257
258 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 258
259 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 259
260 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 260
261 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 261
262 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 262
263 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 263
264 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 264
265 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 265
266 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 266
267 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 267
268 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 268
269 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 269
270 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 270
271 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 271
272 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 272
273 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 273
274 WYBRANE ZAGADNIENIA SYSTEMÓW MASOWEJ OBSŁUGI 274
275 WIELOKRYTERIALNE ZAGADNIENIA OPTYMALIZACYJNE
276 PLAN PREZENTACJI WYKŁADU Prowadzący: dr Tomasz Pisula
277 PLAN PREZENTACJI WYKŁADU Prowadzący: dr Tomasz Pisula
278 WPROWADZENIE Prowadzący: dr Tomasz Pisula
279 WPROWADZENIE Prowadzący: dr Tomasz Pisula
280 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
281 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
282 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
283 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
284 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
285 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
286 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
287 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
288 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
289 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
290 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
291 Prowadzący: dr Tomasz Pisula BUDOWA RANKINGU OBIEKTÓW W ŚWIETLE OCEN WIELOKRYTERIALNYCH
292 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE - przykład
293 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE - przykład
294 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE zbieżność kryteriów
295 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE zbieżność kryteriów
296 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE optimum w sensie PARETO
297 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE metody wyznaczania rozwiązań sprawnych
298 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE metody wyznaczania rozwiązań sprawnych
299 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE metody wyznaczania rozwiązań sprawnych
300 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Organizacja Kampanii Reklamowej
301 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Organizacja Kampanii Reklamowej
302 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Organizacja Kampanii Reklamowej
303 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Organizacja Kampanii Reklamowej
304 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Organizacja Kampanii Reklamowej
305 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Organizacja Kampanii Reklamowej
306 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Organizacja Kampanii Reklamowej
307 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Organizacja Kampanii Reklamowej
308 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Określenie strategii długookresowej firmy (optymalizacja celowa)
309 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Określenie strategii długookresowej firmy (optymalizacja celowa)
310 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Określenie strategii długookresowej firmy (optymalizacja celowa)
311 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Określenie strategii długookresowej firmy (optymalizacja celowa)
312 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Określenie strategii długookresowej firmy (optymalizacja celowa)
313 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Określenie strategii długookresowej firmy (optymalizacja celowa)
314 Prowadzący: dr Tomasz Pisula LINIOWE PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE przykład: Określenie strategii długookresowej firmy (optymalizacja celowa)
Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej
Kod przedmiotu TR.NIK405 Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Wersja przedmiotu 2015/2016 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów
Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej
Kod przedmiotu TR.SIK306 Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Wersja przedmiotu 2015/16 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów
Opis przedmiotu: Badania operacyjne
Opis : Badania operacyjne Kod Nazwa Wersja TR.SIK306 Badania operacyjne 2013/14 A. Usytuowanie w systemie studiów Poziom Kształcenia Stopień Rodzaj Kierunek studiów Profil studiów Specjalność Jednostka
KARTA PRZEDMIOTU. Język polski. Badania operacyjne Nazwa przedmiotu Język angielski operational research USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW
KARTA PRZEDMIOTU Kod przedmiotu E/FIRP/BOP Język polski Badania operacyjne Nazwa przedmiotu Język angielski operational research USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek studiów Forma studiów
Badania operacyjne Operation research. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 Badania
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Badania operacyjne Operational research Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Engineering of Production Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Poziom studiów: studia I stopnia
K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz
K.Pieńkosz Wprowadzenie 1 dr inż. Krzysztof Pieńkosz Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej pok. 560 A tel.: 234-78-64 e-mail: K.Pienkosz@ia.pw.edu.pl K.Pieńkosz Wprowadzenie
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. stacjonarne. II stopnia. ogólnoakademicki. podstawowy WYKŁAD ĆWICZENIA LABORATORIUM PROJEKT SEMINARIUM
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Badania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017
Badania operacyjne Ćwiczenia 1 Wprowadzenie Plan zajęć Sprawy organizacyjne (zaliczenie, nieobecności) Literatura przedmiotu Proces podejmowania decyzji Problemy decyzyjne w zarządzaniu Badania operacyjne
Uniwersytet Warszawski Wydział Zarządzania Sylabus
Uniwersytet Warszawski Wydział Zarządzania Sylabus Formularz opisu (formularz sylabusa) dotyczy studiów I i II stopnia A. Informacje ogólne (wypełnia koordynator z wyjątkiem pól Kod, Przyporządkowanie
Badania operacyjne SYLABUS
Badania operacyjne nazwa przedmiotu SYLABUS B. Informacje szczegółowe Elementy składowe sylabusu Opis Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Kod przedmiotu 0600-FS1-2BOP Nazwa jednostki prowadzącej Wydział
Badania operacyjne 2015/2016
Badania operacyjne 2015/2016 nazwa przedmiotu SYLABUS B. Informacje szczegółowe Elementy składowe Opis sylabusu Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Kod przedmiotu 0600-FS1-2BOP Nazwa jednostki Wydział
Z-LOG-120I Badania Operacyjne Operations Research
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 01/013 Z-LOG-10I Badania Operacyjne Operations Research A. USYTUOWANIE MODUŁU W
I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI. Kod przedmiotu: Ecs 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny. Kierunek: Mechatronika 5. Specjalność: Techniki Komputerowe
Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 2L, 1C PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy dla specjalności matematyka finansowa i ubezpieczeniowa Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium Metody optymalizacji w ekonomii
Opis modułu kształcenia Programowanie liniowe
Opis modułu kształcenia Programowanie liniowe Nazwa podyplomowych Nazwa obszaru kształcenia, w zakresie którego są prowadzone studia podyplomowe Nazwa kierunku, z którym jest związany zakres podyplomowych
Dr Andrzej Podleśny Poznań, dnia r. MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS)
Dr Andrzej Podleśny Poznań, dnia 1.10.2017 r. MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS) dla przedmiotu Informatyka w zarządzaniu na kierunku Zarządzanie i prawo w biznesie I. Informacje ogólne 1. Nazwa modułu : Informatyka
Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.
Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych Badania operacyjne Dr inż. Artur KIERZKOWSKI Wprowadzenie Badania operacyjne związana jest ściśle z teorią podejmowania
Z-ZIP-120z Badania Operacyjne Operations Research. Stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Monika Skóra
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Z-ZIP-120z Badania Operacyjne Operations Research A. USYTUOWANIE MODUŁU
KARTA PRZEDMIOTU. Badania operacyjne kod: C14. Operational research
KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:
Metody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 4 BADANIA OPERACYJNE dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Badania operacyjne podstawowe definicje II. Metodologia badań operacyjnych III. Wybrane zagadnienia badań operacyjnych
Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu
Sylabus przedmiotu: Specjalność: Badania operacyjne Wszystkie specjalności Data wydruku: 21.01.2016 Dla rocznika: 2015/2016 Kierunek: Wydział: Zarządzanie i inżynieria produkcji Inżynieryjno-Ekonomiczny
Systemy wspomagania decyzji Kod przedmiotu
Systemy wspomagania decyzji - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Systemy wspomagania decyzji Kod przedmiotu 06.9-WM-ZIP-D-06_15W_pNadGenG0LFU Wydział Kierunek Wydział Mechaniczny Zarządzanie
Grafy i sieci w informatyce - opis przedmiotu
Grafy i sieci w informatyce - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Grafy i sieci w informatyce Kod przedmiotu 11.9-WI-INFD-GiSwI Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa
Jacek Skorupski pok. 251 tel. 234-7339 jsk@wt.pw.edu.pl http://skorupski.waw.pl/mmt prezentacje ogłoszenia konsultacje: poniedziałek 16 15-18, sobota zjazdowa 9 40-10 25 Udział w zajęciach Kontrola wyników
MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH
MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH 1. Przedmiot nie wymaga przedmiotów poprzedzających 2. Treść przedmiotu Proces i cykl decyzyjny. Rola modelowania matematycznego w procesach decyzyjnych.
KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu
KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2017/2018
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2017/2018 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Programowanie liniowe w technice Linear programming in engineering problems Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na kierunku matematyka przemysłowa Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium,
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Podniesienie poziomu wiedzy studentów z zagadnień dotyczących analizy i syntezy algorytmów z uwzględnieniem efektywności
Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji
Badania operacyjne i teoria optymalizacji Instytut Informatyki Poznań, 2011/2012 1 2 3 Teoria optymalizacji Teoria optymalizacji a badania operacyjne Teoria optymalizacji zajmuje się badaniem metod optymalizacji
Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 0/04 Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization A. USYTUOWANIE MODUŁU W
Ekonometria_FIRJK Arkusz1
Rok akademicki: Grupa przedmiotów Numer katalogowy: Nazwa przedmiotu 1) : łumaczenie nazwy na jęz. angielski 3) : Kierunek studiów 4) : Ekonometria Econometrics Ekonomia ECS 2) Koordynator przedmiotu 5)
Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa. Marzec Podstawy teorii optymalizacji Oceanotechnika, II stop., sem.
Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. II stop., sem. I, Kierunek Oceanotechnika, Spec. Okrętowe Podstawy teorii optymalizacji Wykład 1 M. H. Ghaemi Marzec 2016 Podstawy teorii
Karta (sylabus) przedmiotu
WM Karta (sylabus) przedmiotu MECHANIKA I BUDOWA MASZYN Studia I stopnia o profilu: A P Przedmiot: Wybrane z Kod ECTS Status przedmiotu: obowiązkowy MBM S 0 5 58-4_0 Język wykładowy: polski, angielski
Planowanie i organizacja robót inżynieryjnych WF-ST1-GI--12/13Z-PANO. Liczba godzin stacjonarne: Wykłady: 15 Zajęcia projektowe: 30
Karta przedmiotu Wydział: Wydział Finansów Kierunek: Gospodarka przestrzenna I. Informacje podstawowe Nazwa przedmiotu Planowanie i organizacja robót inżynieryjnych Nazwa przedmiotu w j. ang. Język prowadzenia
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Programowanie liniowe w zagadnieniach finansowych i logistycznych Linear programming in financial and logistics problems Kierunek: Matematyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla specjalności
Z-ZIP2-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 0/03 Z-ZIP-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization A. USYTUOWANIE
Elementy Modelowania Matematycznego
Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 8 Programowanie nieliniowe Spis treści Programowanie nieliniowe Zadanie programowania nieliniowego Zadanie programowania nieliniowego jest identyczne jak dla
EKONOMETRIA I SYLABUS
Załącznik nr 5 do Uchwały nr 1202 Senatu UwB z dnia 29 lutego 2012 r. EKONOMETRIA I SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom
Politechniki Warszawskiej Zakład Logistyki i Systemów Transportowych B. Ogólna charakterystyka przedmiotu
Kod przedmiotu TR.SIK408 Nazwa przedmiotu Systemy transportowe II Wersja przedmiotu 2015/16 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów
OPTYMALIZACJA PROCESÓW LOGISTYCZNYCH
POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. I. Łukasiewicza Wydział Zarządzania Katedra Metod Ilościowych OPTYMALIZACJA PROCESÓW LOGISTYCZNYCH Prowadzący: dr Tomasz Pisula e-mail: tpisula@prz.edu.pl Treści kształcenia:
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Zapoznanie studentów z inteligentnymi
Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/ Kod przedmiotu:aisd2
Załącznik Nr 5 do Zarz. Nr 33/11/12 (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH 2 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
KARTA PRZEDMIOTU. Techniki przetwarzania sygnałów, D1_3
KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:
Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania
Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Metoda programowania dynamicznego........... 5
TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu
TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Literatura Literatura
Badania operacyjne egzamin
Imię i nazwisko:................................................... Nr indeksu:............ Zadanie 1 Załóżmy, że Tablica 1 reprezentuje jeden z kroków algorytmu sympleks dla problemu (1)-(4). Tablica
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU
Zał. nr do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim BADANIA OPERACYJNE Nazwa w języku angielskim Operational research Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Matematyka
Skowrońska-Szmer. Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością. 04.01.2012r.
mgr inż. Anna Skowrońska-Szmer Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością 04.01.2012r. 1. Cel prezentacji 2. Biznesplan podstawowe pojęcia 3. Teoria gier w
Egzamin / zaliczenie na ocenę*
Zał. nr do ZW 33/01 WYDZIAŁ / STUDIUM KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Optymalizacja systemów Nazwa w języku angielskim System optimization Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Inżynieria Systemów
Ekonometria_EkonJK Arkusz1
Rok akademicki: Grupa przedmiotów Numer katalogowy: Nazwa przedmiotu 1) : łumaczenie nazwy na jęz. angielski 3) : Kierunek studiów 4) : Ekonometria Econometrics Ekonomia ECS 2) Koordynator przedmiotu 5)
Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2010/2011
SYLLABUS na rok akademicki 00/0 Tryb studiów Stacjonarne Nazwa kierunku studiów EKONOMIA Poziom studiów Stopień pierwszy Rok studiów/ semestr III; semestr 5 Specjalność Bez specjalności Kod przedmiotu
Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, dr
Tryb studiów Stacjonarne Nazwa kierunku studiów EKONOMIA Poziom studiów Stopień pierwszy Rok studiów/ semestr III; semestr 5 Specjalność Bez specjalności Kod przedmiotu w systemie USOS 1000-ES1-3EC1 Liczba
Programowanie matematyczne
dr Adam Sojda Badania Operacyjne Wykład Politechnika Śląska Programowanie matematyczne Programowanie matematyczne, to problem optymalizacyjny w postaci: f ( x) max przy warunkach g( x) 0 h( x) = 0 x X
Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming)
Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming) Jest jedną z metod rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. Jej twórcą (1957) był amerykański matematyk Richard Ernest Bellman. Schemat ten
Z-LOG-1004 Matematyka dyskretna Discrete mathematics. Przedmiot podstawowy Wybieralny polski Semestr III
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Z-LOG-1004 Matematyka dyskretna Discrete mathematics A. USYTUOWANIE MODUŁU
1.1.1 Statystyka matematyczna i badania operacyjne
1.1.1 Statystyka matematyczna i badania operacyjne I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE (MODULE) Kod przedmiotu: STATYSTYKA MATEMATYCZNA I BADANIA OPERACYJNE P5 Wydział Zamiejscowy w Ostrowie
Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 11.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017 Kierunek studiów: Informatyka Profil: Praktyczny
Procesy i systemy dynamiczne Nazwa przedmiotu SYLABUS A. Informacje ogólne
Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod przedmiotu Język przedmiotu Procesy i systemy dynamiczne Nazwa
1.1. Zajęcia w ramach przedmiotu są prowadzone w oparciu o Regulamin Studiów obowiązujący na Uniwersytecie Przyrodniczym oraz niniejszy regulamin.
EKONOMETRIA dr inż.. ALEKSANDRA ŁUCZAK Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu Katedra Finansów w i Rachunkowości ci Zakład Metod Ilościowych Collegium Maximum,, pokój j 617 Tel. (61) 8466091 luczak@up.poznan.pl
Rok akademicki: 2013/2014 Kod: RIE s Punkty ECTS: 3. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Nazwa modułu: Badania operacyjne i eksploatacyjne Rok akademicki: 2013/2014 Kod: RIE-1-406-s Punkty ECTS: 3 Wydział: Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Kierunek: Inżynieria Mechaniczna i Materiałowa Specjalność:
doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.
doc. dr Beata Pułska-Turyna Zakład Badań Operacyjnych Zarządzanie B506 mail: turynab@wz.uw.edu.pl mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. Tel.: (22)55 34 144 Mail: student@pgadecki.pl
SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W GŁOGOWIE SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU Systemy produkcyjne komputerowo zintegrowane. NAZWA JEDNOSTKI PROWADZĄCEJ PRZEDMIOT Instytut Politechniczny 3. STUDIA
METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU
1.1.1 Metody ilościowe w zarządzaniu I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: RiAF_PS5 Wydział Zamiejscowy
PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji
PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji 2.Problem niesferyczności składnika losowego w modelach ekonometrycznych.
dr Tadeusz Różański wykład dr Tadeusz Różański ćwiczenia audytoryjne
Kod przedmiotu: PLPILA0-IKO-L-4s10-01IWBIA Pozycja planu: D11 INFORMACJ O PRZDMIOCI A. Podstawowe dane 1 Nazwa przedmiotu Badania operacyjne II Kierunek studiów konomia 3 Poziom studiów I stopnia (lic.)
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 13. PROBLEMY OPTYMALIZACYJNE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska PROBLEMY OPTYMALIZACYJNE Optymalizacja poszukiwanie
Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Metody matematyczne w transporcie Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej
Kod przedmiotu TR.SMK103 Nazwa przedmiotu Metody matematyczne w transporcie Wersja przedmiotu 2015/2016 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia II stopnia Forma i tryb prowadzenia
Tomasz M. Gwizdałła 2012/13
METODY METODY OPTYMALIZACJI OPTYMALIZACJI Tomasz M. Gwizdałła 2012/13 Informacje wstępne Tomasz Gwizdałła Katedra Fizyki Ciała Stałego UŁ Pomorska 149/153, p.523b tel. 6355709 tomgwizd@uni.lodz.pl http://www.wfis.uni.lodz.pl/staff/tgwizdalla
Sterowanie procesami dyskretnymi Discrete processes
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 Sterowanie procesami dyskretnymi Discrete processes A. USYTUOWANIE MODUŁU
METODY OPTYMALIZACJI. Tomasz M. Gwizdałła 2018/19
METODY OPTYMALIZACJI Tomasz M. Gwizdałła 2018/19 Informacje wstępne Tomasz Gwizdałła Katedra Fizyki Ciała Stałego UŁ Pomorska 149/153, p.524b tel. 6355709 tomgwizd@uni.lodz.pl http://www.wfis.uni.lodz.pl/staff/tgwizdalla
Metody optymalizacji Optimization methods Forma studiów: stacjonarne Poziom studiów II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 1W, 1Ć
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści dodatkowych Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia Metody Optimization methods Forma studiów: stacjonarne Poziom studiów
Konspekt. Piotr Chołda 2 marca Podstawowe informacje nt. przedmiotu. Prowadzący przedmiot (wykład, egzamin, projekt, laboratorium):
Konspekt Piotr Chołda 2 marca 2016 1 Podstawowe informacje nt. przedmiotu 1.1 Dane nt. prowadzących Prowadzący przedmiot (wykład, egzamin, projekt, laboratorium): dr hab. inż. Piotr Chołda; pok. 015, pawilon
METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH
PREZENTACJA SEPCJALNOŚCI: METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH WYDZIAŁ INFORMATYKI I KOMUNIKACJI KIERUNEK INFORMATYKA I EKONOMETRIA SEKRETARIAT KATEDRY BADAŃ OPERACYJNYCH Budynek D, pok. 621 e-mail
Z-ZIP-1004 Matematyka dyskretna Discrete mathematics. Stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg, prof. PŚk
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod Nazwa Nazwa w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/13 Z-ZIP-1004 Matematyka dyskretna Discrete mathematics A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe
Spis treści Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 i całkowitoliczbowe Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis treści Spis treści 1 Wstęp 2 3 Spis treści Spis treści 1 Wstęp
Elektrotechnika II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
Badania operacyjne. Michał Kulej. semestr letni, Michał Kulej () Badania operacyjne semestr letni, / 13
Badania operacyjne Michał Kulej semestr letni, 2012 Michał Kulej () Badania operacyjne semestr letni, 2012 1/ 13 Literatura podstawowa Wykłady na stronie: www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/kulej Trzaskalik
Programowanie liniowe
Badania operacyjne Ćwiczenia 4 Programowanie liniowe Dualizm w programowaniu liniowym Plan zajęć Dualizm w programowaniu liniowym Projektowanie programu dualnego Postać programu dualnego Przykład 1 Rozwiązania
Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Badania Operacyjne w Informatyce Operations Research in Computer Science
Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich. Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego
Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego Kilka słów o nas Katedra Badań Operacyjnych jest częścią Instytutu Ekonomik Stosowanych i Informatyki.
Wykłady specjalistyczne. (specjalność: Matematyka w finansach i ekonomii) oferowane na stacjonarnych studiach I stopnia (dla 3 roku)
Wykłady specjalistyczne (specjalność: Matematyka w finansach i ekonomii) oferowane na stacjonarnych studiach I stopnia (dla 3 roku) w roku akademickim 2015/2016 (semestr zimowy) Spis treści 1. MODELE SKOŃCZONYCH
Informacje ogólne. Podstawy Automatyki I. Instytut Automatyki i Robotyki
Informacje ogólne 1 Podstawy Automatyki I Instytut Automatyki i Robotyki Autorzy programu: prof. dr hab. inż. Jan Maciej Kościelny, dr inż. Wieńczysław Jacek Kościelny Semestr V Liczba godzin zajęć według
Z-EKO-184 Ekonometria Econometrics. Ekonomia I stopień Ogólnoakademicki. Studia stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg.
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-EKO-184 Ekonometria Econometrics Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia:
Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne Temat ćwiczenia: Programowanie liniowe, metoda geometryczna, dobór struktury asortymentowej produkcji Zachodniopomorski Uniwersytet
Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich. Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego
Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego Kilka słów o nas Katedra Badań Operacyjnych jest częścią Instytutu Ekonomik Stosowanych i Informatyki.
Uczelnia Łazarskiego. Sylabus. 1. Nazwa przedmiotu EKONOMETRIA 2. Kod przedmiotu
Uczelnia Łazarskiego Sylabus 1. Nazwa przedmiotu EKONOMETRIA 2. Kod przedmiotu 3. Język wykładowy Język polski 4. Status przedmiotu podstawowy do wyboru Języki X kierunkowy specjalistyczny Inne 5. Cel
Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu
Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Prognozowanie gospodarcze Kod przedmiotu 11.9-WZ-EkoP-PrG-S16 Wydział Kierunek Wydział Ekonomii i Zarządzania Ekonomia Profil
Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Nazwa modułu: Transport i logistyka międzynarodowa Rok akademicki: 2014/2015 Kod: ZZIP-2-205-ZL-n Punkty ECTS: 3 Wydział: Zarządzania Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Specjalność: Zarządzanie
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE ANALIZA SYSTEMOWA. Logistyka. Niestacjonarne. I stopnia III. dr Cezary Stępniak. Ogólnoakademicki.
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Elektrotechnika I stopień ogólnoakademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy. obieralny polski semestr VIII semestr letni. nie. Laborat. 16 g.
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Wybrane zagadnienia teorii sterowania Selection problems of control theory
Elektrotechnika I stopień ogólnoakademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy. obieralny polski semestr VII semestr zimowy. nie
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Teoria sterowania wybrane zagadnienia Control theory selection problems Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
Z-LOGN Ekonometria Econometrics. Przedmiot wspólny dla kierunku Obowiązkowy polski Semestr IV
bbbbkarta MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Z-LOGN1-0184 Ekonometria Econometrics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Rok akademicki: 2015/2016 Kod: ZZIP-2-202-ZL-n Punkty ECTS: 4. Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Specjalność: Zarządzanie logistyczne
Nazwa modułu: Transport i logistyka międzynarodowa Rok akademicki: 2015/2016 Kod: ZZIP-2-202-ZL-n Punkty ECTS: 4 Wydział: Zarządzania Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Specjalność: Zarządzanie
Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE 6. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 6.1
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Modelowanie przetworników pomiarowych Kod przedmiotu
Modelowanie przetworników pomiarowych - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Modelowanie przetworników pomiarowych Kod przedmiotu 06.0-WE-ED-MPP Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium BIOCYBERNETYKA Biocybernetics Forma studiów: