Probabilistyczne i deterministyczne modele optymalizacji decyzji ( ścieżka SAS)
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2400-ZEWW318 |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
|
Nazwa przedmiotu: | Probabilistyczne i deterministyczne modele optymalizacji decyzji ( ścieżka SAS) |
Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych |
Grupy: |
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h) Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | nieobowiązkowe |
Skrócony opis: |
Celem zajęć jest zapoznanie uczestników z probabilistycznymi i deterministycznymi metodami optymalizacji, będącymi podstawą do podejmowania decyzji w problemach badawczych i biznesowych. Zajęcia obejmują formułowanie zadań decyzyjnych, przegląd algorytmów ich rozwiązywania i interpretację otrzymywanych wyników. Uczestnicy zajęć przeprowadzają praktyczne obliczenia używając Systemu SAS (głownie modułów BASE, STAT, IML, OR). Od uczestników jest wymagana elementarna znajomość analizy matematycznej, algebry i rachunku prawdopodobieństwa oraz Systemu SAS albo innego programu statystycznego lub matematycznego. Zaliczenie polega na przygotowaniu projektu obejmującego sformułowanie problemu badawczego, zebranie danych, przeprowadzenie obliczeń za pomocą SAS wraz z opisem zastosowanej metody i interpretacją otrzymanych wyników oraz na samodzielnym wykonywaniu prac domowych. |
Pełny opis: |
1. Przedmiot badań operacyjnych. Model procesu decyzyjnego 2. Programowanie liniowe. Metoda sympleks. Dualność w programowaniu liniowym. Programowanie parametryczne (LP) 3. Programowanie całkowitoliczbowe. Metoda podziału i ograniczeń (LP) 4. Optymalizacja nieliniowa bez ograniczeń i z ograniczeniami (NLP) 5. Zagadnienie przydziału (ASSIGN) 6. Zadanie transportowe (TRANS) 7. Przepływy w sieciach. Najkrótsza droga, maksymalny przepływ, dodatkowe ograniczenia (NETFLOW) 8. Generatory liczb pseudolosowych 9. Całkowanie metodami Monte Carlo |
Literatura: |
Literatura obowiązkowa: 1. Renata Dudzińska-Baryła, Optymalizacja decyzji w module SAS/OR, Akademia Ekonomiczna, Katowice 2008. 2. Tadeusz Trzaskalik, Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2007. 3. Xitao Fan, Akos Felsovalyi, Stephen A. Sivo, Sean C. Keenan, SAS for Monte Carlo Studies:A Guide for Quantitative Researchers, SAS Insitute Inc., Cary, NC, USA 2002 Literatura uzupełniająca: 1. SAS Institute Inc., SAS/OR 9.1 User's Guide: Mathematical Programing, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA 2004 2. Giuseppe Calafiore and Fabrizio Dabbene, Probabilistic and Randomized Methods for Design under Uncertainty, Springer, London 2006 |
Efekty uczenia się: |
Oczekuje się nabycia umiejętności formułowania i modelowania problemów probabilistycznej i deterministycznej optymalizacji decyzji za pomocą Systemu SAS w zakresie: samodzielnego zbudowania modelu matematycznego, dobór odpowiedniej metody (algorytmu) rozwiązania zadania, prezentacji i interpretacji danych i uzyskanych wyników. Przedmiot jest częścią Data Mining Certificate Program prowadzonego we współpracy z SAS Institute Polska. Ukończenie kursu zwiększa kompetencje uczestników zajęć na rynku pracy dając im podstawy teoretyczne i praktyczne w zakresie probabilistycznych i deterministycznych metod optymalizacji decyzji. SU05, SU06, SK01, SK03, SU04, SU03, SU02, SU01, SW03, SW02, SW01, SW04, SW05, SK02, SK04 |
Metody i kryteria oceniania: |
Forma zaliczenia: przygotowanie projektu stanowiącego rozwiązanie problemu optymalizacji decyzji za pomocą wybranych metod optymalizacyjnych poznanych na zajęciach. Projekt powinien zawierać sformułowanie problemu, opis danych, metodę rozwiązania zadania za pomocą procedur SAS, kod programu realizującego rozwiązanie, raport zawierający tablice i wykresy wynikowe wraz z interpretacją otrzymanych wyników, wnioski końcowe. W skład oceny końcowej wchodzą również punkty otrzymane za rozwiązywanie prac domowych. Zajęcia prowadzone w laboratorium komputerowym (w roku akad. 2020/2021 zajęcia w trybie zdalnym) |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.