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 nauczania w trakcie semestru Zaliczenie przedmiotu egzamin Usprawiedliwianie nieobecności na zajęciach Przebieg egzaminu Korzystanie z materiałów pomocniczych niedopuszczalne Ocena łączna
Ogólne wprowadzenie w tematykę przedmiotu (wykład 2 godz.) Teoria zapasów (TZ) (wykład 4 godz., ćwiczenia 4 godz.) Zastosowanie teorii gier (TG) w zagadnieniach transportowych (wykład 4 godz., ćwiczenia 2 godz.) Teoria decyzji (TD) (wykład 2 godz.): Teoria masowej obsługi (TMO) (wykład 2 godz., ćwiczenia 2 godz.)
Analiza wielokryterialna (AW) (wykład 2 godz., ćwiczenia 2 godz.) Programowanie matematyczne (PM) (wykład 2 godz.) Zbiory rozmyte (ZR) (wykład 2 godz., ćwiczenia 2 godz.) Sztuczne sieci neuronowe (wykład 2 godz.) Sieci Petriego (PN) (wykład 4 godz., ćwiczenia 2 godz.)
Wiedza Zna podstawowe pojęcia z zakresu modelowania, optymalizacji, analizy systemowej w odniesieniu do szeroko rozumianych zagadnień transportowych Zna podstawowe modele teorii zapasów, zna podstawowe pojęcia z zakresu, zbiorów rozmytych, sztucznych sieci neuronowych i innych metod, matematycznych inspirowanych naturą, zna definicje, elementy i zasady modelowania z wykorzystaniem sieci Petriego, zna podstawowe pojęcia z zakresu teorii gier i teorii zna sposoby analizy i wyznaczania charakterystyk systemów masowej obsługi
Umiejętności Potrafi na podstawie werbalnego opisu sytuacji decyzyjnej zdefiniować formalnie zadanie decyzyjne Potrafi na podstawie formalnego sformułowania zadania decyzyjnego w transporcie określić jakie metody matematyczne są właściwe do poszukiwania rozwiązań optymalnych Potrafi poszukiwać modyfikacji poznanych algorytmów oraz sposobów doprecyzowania problemu decyzyjnego oraz dodatkowych informacji zmniejszających niepewność decydenta
Kompetencje społeczne Rozumie potrzebę patrzenia na rzeczywiste zadania stające przed inżynierem transportu jak na problemy decyzyjne, dostrzega potrzebę poszukiwania rozwiązań lepszych od intuicyjnych Dostrzega potrzebę formalizacji zadań, rozumie, że optymalizacja rozwiązań przynosi korzyści ekonomiczne i społeczne, a jednocześnie potrafi krytycznie ocenić uzyskiwane rozwiązania
Problemy decyzyjne w transporcie, metody matematyczne, analiza systemowa, pojęcie modelu, proces modelowania, pojęcie optymalizacji, zadanie optymalizacyjne, przegląd typowych zadań i metod optymalizacyjnych
Sytuacja decyzyjna okoliczności w jakich rozwiązywany jest problem (podejmowana jest decyzja) Decydent podejmuje decyzję i bierze za nią odpowiedzialność określa hierarchię celów definiuje ograniczenia (organizacyjne, techniczne, ekonomiczne) Problem decyzyjny brak rozwiązania oczywistego istnienie wielu możliwych rozwiązań trudność z wybraniem najlepszego rozwiązania
Ustalenie wielkości taboru Wyznaczenie optymalnej trasy przejazdu Określenie harmonogramu realizacji zadań Dobór przepustowości elementów infrastruktury Lokalizacja elementów infrastruktury Wyznaczenie optymalnej wielkości zamówienia Określenie zdolności obsługowych Ustalenie kolejności zajmowania punktu kolizyjnego
Identyfikacja problemu opis sytuacji (problemu) stwierdzenie istnienia problemu decyzyjnego Model matematyczny formalizacja opisu określenie danych zdefiniowanie zmiennych decyzyjnych Zadanie optymalizacyjne określenie funkcji celu ustalenie ograniczeń decyzja: optymalna, kompromisowa, dopuszczalna Ocena rozwiązania
Zbadanie celów rozważanej akcji w sytuacji charakteryzującej się niepewnością Rozpoznanie możliwych sposobów osiągnięcia tych celów Ocena pozytywnych i negatywnych skutków każdego z możliwych wariantów Porównanie wariantów według różnych kryteriów i przedstawienie wyników w sposób umożliwiający wybór
Obiekt rzeczywisty fragment rzeczywistości, którym zainteresowany jest decydent Modelowanie matematyczne proces, podczas którego prowadzi się badania poznawcze, których wynikiem jest model matematyczny Model matematyczny reprezentacja badanego obiektu (zjawiska) w innej postaci niż występuje ono w rzeczywistości (w postaci formalizmu matematycznego)
obserwacja obiektu rzeczywistego konceptualizacja - wybór istotnych cech obiektu idealizacja - określenie związków między istotnymi cechami obiektu konkretyzacja rozszerzenie związków o cechy uboczne weryfikacja logiczne i doświadczalne sprawdzenie związków realizacja działania praktyczne pozwalające na osiągniecie celów modelowania
Modele Sformalizowane Intuicyjne Analogowe Symboliczne Słowne Graficzne Matematyczne
Rodzaj związku między wielkościami korelacyjne przyczynowe Uwzględnienie czasu statyczne dynamiczne Wartości przyjmowane przez wielkości ciągłe dyskretne Uwzględnienie niepewności: deterministyczne probabilistyczne Uwzględnienie niejednoznaczności klasyczne rozmyte
D zbiór rozwiązań dopuszczalnych x rozwiązanie dopuszczalne f funkcja celu Znaleźć taką decyzję dopuszczalną x * D, że f(x * )=max {f(x): x D}
Programowanie liniowe Programowanie nieliniowe Teoria grafów i sieci Zagadnienie transportowe Programowanie dynamiczne Teoria zapasów Teoria gier Teoria decyzji Analiza wielokryterialna Zbiory rozmyte Systemy masowej obsługi Sztuczne sieci neuronowe Sieci Petriego
Problemy decyzyjne w transporcie, metody matematyczne, analiza systemowa, pojęcie modelu, proces modelowania, pojęcie optymalizacji, zadanie optymalizacyjne, przegląd typowych zadań i metod optymalizacyjnych