157-0372/02 – Optimalizační metody (OM)
| Garantující katedra | Katedra systémového inženýrství a informatiky | Kredity | 5 |
| Garant předmětu | doc. Mgr. Ing. František Zapletal, Ph.D. | Garant verze předmětu | doc. Mgr. Ing. František Zapletal, Ph.D. |
| Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | | |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2019/2020 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | EKF | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem předmětu je seznámit studenty s pokročilými metodami optimalizace, konkrétně s metodami optimalizace za podmínek neurčitosti a modely pro měření efektivnosti rozhodovacích jednotek.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Anotace
Studentům jsou představena jak teoretická východiska vybraných metod, ale zejména také možnosti aplikace těchto metod v ekonomické praxi. Absolventi předmětu budou umět strukturovat a řešit optimalizační problémy se zahrnutím vlivu rizika a nejistoty. Studenti poznají základní metody stochastického programování a fuzzy optimalizace a možnosti jejich řešení v aplikačních softwarech.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
E-learning
Další požadavky na studenta
Písemný zápočtový test z oblasti fuzzy programování
Písemný zápočtový test z oblasti stochastického programování
Písemný zápočtový test z oblasti hodnocení efektivity
Ústní zkouška.
Minimální účast na cvičeních 75 %.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1.Úlohy lineárního programování a jejich řešení.
2.Podmínky existence optima, problém lokálních extrémů úloh nelineární optimalizace.
3.Riziko – náhodná proměnná, vybrané rizikové míry a jejich aplikace v optimalizačních modelech.
4.Stochastické programování - principy, předpoklady, možnosti užití a klasifikace modelů.
5.Stochastické programování - jednostupňové modely s pravděpodobnostními podmínkami.
6.Stochastické programování – rekurzní modely s penalizací účelové funkce.
7.Stochastické programování - modely se zahrnutím míry rizika v podobě rozptylu, VaR, Markowitzův model.
8.Nejistota vyjádřená v podobě fuzzy čísel - základy fuzzy logiky a fuzzy algebry, základní fuzzy operace.
9.Vybrané metody fuzzy optimalizace - využití defuzzifikace, různé druhy neurčitosti, optimalizace po alfa řezech.
10.Vybrané metody fuzzy optimalizace - flexibilní programování.
11.Analýza obalu dat (DEA) – logika hodnocení efektivnosti produkčních jednotek pomocí DEA.
12.Analýza obalu dat (DEA) – CCR a BCC model, vybrané možnosti rozšíření DEA modelů.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky