460-4121/04 – Operační výzkum I (OV I)

Garantující katedraKatedra informatikyKredity5
Garant předmětuIng. Lenka Skanderová, Ph.D.Garant verze předmětuIng. Lenka Skanderová, Ph.D.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostvolitelný odborný
Ročník1Semestrletní
Jazyk výukyangličtina
Rok zavedení2019/2020Rok zrušení
Určeno pro fakultyFEIUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
SKA206 Ing. Lenka Skanderová, Ph.D.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zápočet a zkouška 2+2

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je naučit posluchače základním deterministickým a pokročilejším stochastickým metodám v oblasti operačního výzkumu. Důraz bude kladen především na praktické využití nabytých znalostí v oblasti lineárního programování, transportních a alokačních úloh, a úloh týkajících se plánování (scheduling). Po absolvování kurzu budou posluchači umět různými metodami řešit úlohy z oblasti řízení výroby, plánování, logistiky, plánování tras atd.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Operační výzkum (OR) je souborem vědních disciplín zaměřených na analýzu různých typů rozhodovacích a optimalizačních problémů. Je rovněž znám pod názvy "management science" nebo "decision science". Zahrnuje aplikaci matematických metod a informačních technologií při návrhu systémů tak, aby fungovaly co nejefektivněji, nebo aplikaci uvedených metod při rozhodování jak co nejlépe využít dostupných zdrojů. Kurz posluchače seznámí se základními pojmy, principy, problémy a technikami operačního výzkumu. Představí historický kontext, typické vlastnosti řešených problémů a význam operačního výzkumu. Bude probrán postup modelování reálných problémů a optimalizace jejich parametrů. Bude diskutováno lineární programování a jeho aplikace. Přednášky budou dále rozšiřovat základní algoritmus simplex o aplikaci omezených proměnných. Vedle deterministických metod budou posluchačům představeny i metody stochastické s ohledem na současné odborné publikace v dané oblasti. Po úspěšném absolvování kurzu budou posluchači schopni rozlišit, která z představených metod (deterministitkých a stochastických) je pro daný typ problému nejvhodnější.

Povinná literatura:

[1] Taha Hamdy (2010) Operations Research: An Introduction (9th Edition). ISBN-13: 978-0132555937 [2] Winston Wayne (2003) Operations Research: Applications and Algorithms. ISBN-13: 978-0534380588 [3] Pinedo M. (2012) Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems. Springer. ISBN-13: 978-1461419860 [4] Hillier, F. S. (2012): Introduction to operations research. Tata McGraw-Hill Education. ISBN: 0072321695

Doporučená literatura:

[1] Marlow W. Mathematics for Operations Research. Dover Publications. ISBN-13: 978-0486677231

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Posluchači během semestru vypracují tři domácí úkoly na přidělená témata z oblasti paralelních algoritmů. Nabízená témata bude zahrnovat paralelní řešení komplexních problémů a použití různých metod a technik paralelních algoritmů. Na domácích úkolech budou studenti pracovat během semestru průběžně. Řešení bude možno konzultovat s vyučujícím během přednášek, cvičení, během osobních konzultací nebo e-mailem. Zkouška je písemná.

E-learning

Další požadavky na studenta

Další požadavky nejsou kladeny.

Prerekvizity

Kód předmětuZkratkaNázevPovinnost
460-4086 BIA Biologicky inspirované algoritmy Doporučená

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

Přednášky: ========== 1. Představení a základní pojmy operačního výzkumu 2. Historie operačního výzkumu, význam pro praxi 3. Základní disciplíny operačního výzkumu 4. Typy úloh, oblasti aplikací 5. Matematický model problému, optimalizace parametrů 6. Lineární programování 7. Oblasti aplikace lineárního programování 8. Dopravní a distribuční problémy 9. Základní pojmy teorie grafů, cesty v grafech, toky v sítích 10. Omezené proměnné, simplex algoritmus 11. Jednorozměrný cutting stock problém 12. Dantzig-Wolfe algoritmus rozkladu 13. Primal-dual algoritmus 14. Formulace víceúčelových problémů, formulace goal programming Cvičení: ======== 1. Implementace algoritmu simplex 2. Aplikace algoritmu simplex pro problémy s omezenými proměnnými 3. Reprezentace grafu, matice sousednosti 4. Implementace Dantzig-Wolfe dekompozičního algoritmu 5. Imolementace primal-dual algoritmu 6. Implementace metody goal programming 7. Problém obchodního cestujícího 8. Vehicle routing problém 9. Capacitated vehicle routing problém 10. Problém maximalizace toku v síti 11. Minimum cost flow problém 12. Problém batohu (Knapsack problem) 13. Job shop scheduling problém 14. Problém přiřazení

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2019/2020 letní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet 45  25
        Zkouška Zkouška 55  26
Rozsah povinné účasti: Na cvičení budou studenti vypracovávat úlohy související s tématem přednášky. Za každou úlohu student získá body. Minimální počet bodů pro získání zápočtu je 25, maximální pak 45.

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2022/2023 (N0688A140015) Průmysl 4.0 AZD P angličtina Ostrava 1 povinný stu. plán
2022/2023 (N0613A140035) Informatika P angličtina Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2022/2023 (N2647) Informační a komunikační technologie (2612T025) Informatika a výpočetní technika P angličtina Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2021/2022 (N0688A140015) Průmysl 4.0 AZD P angličtina Ostrava 1 povinný stu. plán
2020/2021 (N0688A140015) Průmysl 4.0 AZD P angličtina Ostrava 1 povinný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku