157-0372/01 – Optimalizační metody (OM)
Garantující katedra | Katedra systémového inženýrství a informatiky | Kredity | 6 |
Garant předmětu | doc. Mgr. Ing. František Zapletal, Ph.D. | Garant verze předmětu | doc. Mgr. Ing. František Zapletal, Ph.D. |
Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | Povinnost | povinný |
Ročník | 1 | Semestr | zimní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2015/2016 | 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
Zápočet:
- aktivní účast na cvičení
- účast na cvičení alespoň 70 %
- získání minimálně 23 bodů ze 45
Zkouška:
- ústní
E-learning
Studijní opory TpB:
https://lms.vsb.cz/course/view.php?id=72589
Studenti čerpají z povinné a doporučené literatury. Navíc mají k dispozici rozšířené podklady k přednáškám a sbírku řešených příkladů s komentáři.
Další požadavky na studenta
Aktivní účast na přednáškách a cvičeních, samostudium, studium povinné literatury, individuální konzultace.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Připomenutí lineárních deterministických optimalizačních úloh a jejich řešení
2. Podmínky existence optima, problém lokálních extrémů úloh nelineární optimalizace.
3. Stochastické programování - principy, předpoklady, možnosti užití a klasifikace modelů.
4. Stochastické programování - jednostupňové modely bez zahrnutí míry rizika.
5. Stochastické programování - jednostupňové modely s pravděpodobnostními podmínkami.
6.Stochastické programování - dvoustupňové modely s využitím principu penalizace účelové funkce.
7. Stochastické programování - modely se zahrnutím míry rizika v podobě rozptylu, VaR, Markowitzův optimalizační model, logika vícestupňových stochastických modelů.
8. Nejistota vyjádřená v podobě fuzzy čísel - základní terminologie a základy fuzzy logiky a fuzzy algebry, základní fuzzy operace.
9. Vybrané metody fuzzy optimalizace - střední hodnota fuzzy čísla, různé druhy neurčitosti, optimalizace po alfa řezech, metriky možnosti a nutnosti.
10. Flexibilní programování.
11. Úvod do Analýzy obalu dat (DEA).
12. Základní předpoklady a typy DEA modelů.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky