Subject » BMEKOALA339
Operational research & decision support
Operációkutatás és döntéstámogatás
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Operációkutatás és döntéstámogatás
Operational research & decision support
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEKOALA339 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 7 | ||||||||||||
| Subject coordinator | — | ||||||||||||
| Responsible department | — | ||||||||||||
| Faculty | Default Faculty | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Teaching language | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | BMEKOALA337 (Statisztika) | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Az operációkutatás alapvető matematikai modellezési módszereinek ismertetése, valamint a modellezés és döntéstámogatás során alkalmazható tipikus informatikai eszközök használatának bemutatása és elsajátítása a Logisztikai mérnöki szak hallgatói számára.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
Ismeri a matematikai modellalkotás lépéseit. Optimumszámítási problémák megoldási lépéseit algoritmizálni tudja. Felismeri és be tudja azonosítani a tipikus LP és hálózati modelleket.
Skills
A tanult operációkutatási problémákra képes matematikai modellt felírni. Képes kiválasztani a megfelelő megoldási algoritmust. Képes egyszerűbb esetekben a probléma kézi, bonyolultabb esetekben a szoftveres megoldására.
Attitudes
Problémaérzékenység, nyitottság optimalizálási helyzetek felismerésére, motiváltság az optimalizálási problémák megoldására, kitartás a modellalkotástól a megoldásán át az eredmények értékeléséig.
Autonomy and responsibility
és felelősségvállalás: Felelős döntési képesség optimalizálási helyzetek előtt, képes-e a problémára matematikai modellt felírni és megoldani.
Oktatási módszertan
Not provided.
Tanulástámogató anyagok
Tankönyvek
Wayne L. Winston: Operációkutatás I-II. (Módszerek és alkalmazások), AULA kiadó, Budapest 2003. Hillier, Lieberman: Bevezetés az Operációkutatásba, LSI oktató központ, Budapest 1994. Az Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék honlapján megtalálható segédanyagok (www.logisztika.bme.hu) Tantárgyi adatlap
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
General rules
Tematika: Az operációkutatási szakterület kifejlődése, az operációkutatás szerepe a valós döntési problémák megoldásában. Az operációkutatás eszköztára, a matematikai modellek és programozás, az optimalizálás szerepe. A lineáris programozási feladatok értelmezése. A szimplex módszer. A dualitás. Érzékenységvizsgálat. A nemlineáris programozási feladatok értelmezése. Diszkrét programozás. Dinamikus programozási feladatok, keresési problémák gráfokon. Játékelmélet. Szimuláció. Multikritériumos feladatok. Korszerű optimalizálási módszerek. Tipikus logisztikai jellegű döntési problémák és modellezési lehetőségeik. Döntéstámogatás, számítógépes eszközök a döntéstámogatásban.
Gyakorlat: Az előadáson ismertetett operációkutatási és döntéstámogatási módszerek gyakorlati példákon keresztül történő bemutatása. Operációkutatási módszerekkel modelezhető gyakorlati döntéstámogatási feladatok megoldásának begyakoroltatása. Az ismeretek házi feladatok megoldásán keresztül történő elmélyítése.
Labor: Az operációkutatásban és statisztikában alkalmazott programcsomagok felhasználói szintű oktatása, szoros összhangban az előkövetelményben feltüntetett Statisztika című tantárgy gyakorlatain ismertetett, illetve az ehhez a tantárgyhoz tartozó gyakorlatokon bemutatott és megoldott feladatokkal.
Egyéni hallgatói feladat: A félév során a hallgatók három házi feladatot kapnak alapvető döntéstámogatási problémák témaköreiből, amelyet önállóan kell kidolgozniuk és dokumentálniuk.
Követelmények/értékelési szabályok: A félév során kettő zárthelyi dolgozatot iratunk, amelyek egy-egy alkalommal javíthatók, illetve pótolhatók. A félév végi aláírás feltétele: a házi feladatok hiánytalan beadása és a meghatározott minimum pontszám elérése, továbbá a zárhelyi dolgozatok legalább elégséges eredménye. A vizsga eredményébe a házi feladatokra kapott pontszám 10-10-10 %, a zárthelyik 10-10%, az írásbeli vizsga 50 % arányban kerül beszámításra. Az írásbeli vizsga eredménye szükség esetén szóbeli vizsgán javítható.
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Not provided.
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
| Faculty | Program | Curriculum | Curriculum type | Primary |
|---|---|---|---|---|
| Default Faculty | Default Program | Default Curriculum | — | nem |