Jacek Skorupski

pok. 251

tel. 234-7339

jsk@wt.pw.edu.pl

http://skorupski.waw.pl/mmt ◦ prezentacje

◦ ogłoszenia

konsultacje: poniedziałek 1215-14,

Udział w zajęciach

Kontrola wyników nauczania w trakcie semestru

Usprawiedliwianie nieobecności na zajęciach

Zaliczenie przedmiotu – egzamin

Przebieg egzaminu

Korzystanie z materiałów pomocniczych – niedopuszczalne

Ocena łączna

Ogólne wprowadzenie w tematykę przedmiotu (wykład 2 godz.)

Teoria zapasów (TZ) (wykład 4 godz., ćwiczenia 4 godz.)

Zastosowanie teorii gier (TG) w zagadnieniach transportowych (wykład 4 godz., ćwiczenia 2 godz.)

Teoria decyzji (TD) (wykład 2 godz.):

Teoria masowej obsługi (TMO) (wykład 2 godz., ćwiczenia 2 godz.)

Analiza wielokryterialna (AW) (wykład 2 godz., ćwiczenia 2 godz.)

Programowanie matematyczne (PM) (wykład 2 godz.)

Zbiory rozmyte (ZR) (wykład 4 godz., ćwiczenia 2 godz.)

Sieci Petriego (PN) (wykład 4 godz., ćwiczenia 2 godz.)

Wiedza ◦ Zna podstawowe pojęcia z zakresu modelowania,

optymalizacji, analizy systemowej – w odniesieniu do szeroko rozumianych zagadnień transportowych

◦ Zna podstawowe modele teorii zapasów, zna podstawowe pojęcia z zakresu zbiorów rozmytych, zna definicje, elementy i zasady modelowania z wykorzystaniem sieci Petriego, zna podstawowe pojęcia z zakresu teorii gier i teorii zna sposoby analizy i wyznaczania charakterystyk systemów masowej obsługi

Umiejętności ◦ Potrafi na podstawie werbalnego opisu sytuacji

decyzyjnej zdefiniować formalnie zadanie decyzyjne

◦ Potrafi na podstawie formalnego sformułowania zadania decyzyjnego w transporcie określić jakie metody matematyczne są właściwe do poszukiwania rozwiązań optymalnych

◦ Potrafi poszukiwać modyfikacji poznanych algorytmów oraz sposobów doprecyzowania problemu decyzyjnego oraz dodatkowych informacji zmniejszających niepewność decydenta

Kompetencje społeczne ◦ Rozumie potrzebę patrzenia na rzeczywiste zadania

stające przed inżynierem transportu jak na problemy decyzyjne, dostrzega potrzebę poszukiwania rozwiązań lepszych od intuicyjnych

◦ Dostrzega potrzebę formalizacji zadań, rozumie, że optymalizacja rozwiązań przynosi korzyści ekonomiczne i społeczne, a jednocześnie potrafi krytycznie ocenić uzyskiwane rozwiązania

Problemy decyzyjne w transporcie, metody matematyczne, analiza

systemowa, pojęcie modelu, proces modelowania, pojęcie optymalizacji, zadanie optymalizacyjne, przegląd

typowych zadań i metod optymalizacyjnych

Sytuacja decyzyjna ◦ okoliczności w jakich rozwiązywany jest problem

(podejmowana jest decyzja)

Decydent ◦ podejmuje decyzję i bierze za nią odpowiedzialność

◦ określa hierarchię celów

◦ definiuje ograniczenia (organizacyjne, techniczne, ekonomiczne)

Problem decyzyjny ◦ brak rozwiązania oczywistego

◦ istnienie wielu możliwych rozwiązań

◦ trudność z wybraniem najlepszego rozwiązania

Ustalenie wielkości taboru

Wyznaczenie optymalnej trasy przejazdu

Określenie harmonogramu realizacji zadań

Dobór przepustowości elementów infrastruktury

Lokalizacja elementów infrastruktury

Wyznaczenie optymalnej wielkości zamówienia

Określenie zdolności obsługowych

Ustalenie kolejności zajmowania punktu kolizyjnego

Identyfikacja problemu ◦ opis sytuacji (problemu)

◦ stwierdzenie istnienia problemu decyzyjnego

Model matematyczny ◦ formalizacja opisu

◦ określenie danych

◦ zdefiniowanie zmiennych decyzyjnych

Zadanie optymalizacyjne ◦ określenie funkcji celu

◦ ustalenie ograniczeń

◦ decyzja: optymalna, kompromisowa, dopuszczalna

Ocena rozwiązania

Zbadanie celów rozważanej akcji w sytuacji charakteryzującej się niepewnością

Rozpoznanie możliwych sposobów osiągnięcia tych celów

Ocena pozytywnych i negatywnych skutków każdego z możliwych wariantów

Porównanie wariantów według różnych kryteriów i przedstawienie wyników w sposób umożliwiający wybór

Obiekt rzeczywisty – fragment rzeczywistości, którym zainteresowany jest decydent

Modelowanie matematyczne – proces, podczas którego prowadzi się badania poznawcze, których wynikiem jest model matematyczny

Model matematyczny – reprezentacja badanego obiektu (zjawiska) w innej postaci niż występuje ono w rzeczywistości (w postaci formalizmu matematycznego)

obserwacja obiektu rzeczywistego

konceptualizacja - wybór istotnych cech obiektu

idealizacja - określenie związków między istotnymi cechami obiektu

konkretyzacja – rozszerzenie związków o cechy uboczne

weryfikacja – logiczne i doświadczalne sprawdzenie związków

realizacja – działania praktyczne pozwalające na osiągniecie celów modelowania

Rodzaj związku między wielkościami

◦ korelacyjne

◦ przyczynowe

Uwzględnienie czasu

◦ statyczne

◦ dynamiczne

Wartości przyjmowane przez wielkości

◦ ciągłe

◦ dyskretne

Uwzględnienie niepewności:

◦ deterministyczne

◦ probabilistyczne

Uwzględnienie niejednoznaczności

◦ klasyczne

◦ rozmyte

D – zbiór rozwiązań dopuszczalnych

x – rozwiązanie dopuszczalne

f – funkcja celu

Znaleźć taką decyzję dopuszczalną x*∈D, że f(x*)=max {f(x): x∈D}

Programowanie liniowe

Programowanie nieliniowe

Teoria grafów i sieci

Zagadnienie transportowe

Programowanie dynamiczne

Teoria zapasów

Teoria gier

Teoria decyzji

Analiza wielokryterialna

Zbiory rozmyte

Systemy masowej obsługi

Sztuczne sieci neuronowe

Sieci Petriego

Problemy decyzyjne w transporcie, metody matematyczne, analiza

systemowa, pojęcie modelu, proces modelowania, pojęcie optymalizacji, zadanie optymalizacyjne, przegląd

typowych zadań i metod optymalizacyjnych