Kurs powstał w ramach projektu "MOOC@PB-Nowoczesne technologie w procesie kształcenia" umowa nr POWR.03.01.00-00-W040/18-00.

OPIS KURSU

Uczestnicy kursu poznają obszary zastosowań wielokryterialnych metod optymalizacji, szczegółowe procedury obliczeniowe metody SAW, TOPSIS, AHP, zastosowanie zbiorów rozmytych w analizie wielokryterialnej. Nabędą umiejętność implementacji metod w arkuszu kalkulacyjnym (MS Excel) i interpretacji otrzymanych za ich pomocą wyników.

Kurs dedykowany jest studentom I i II stopnia kierunku logistyka, zarządzanie oraz zarządzanie i inżynieria produkcji jako uzupełnienie programu studiów. Dodatkowo mogą z niego skorzystać osoby, które chcą poszerzyć wiedzę o metodach optymalizacji decyzji.

Kurs składa się z 6 modułów oraz wprowadzenia i podsumowania. Kurs realizowany jest w tempie własnym uczestników. Treść kursu prezentowana jest w formie wykładu, ćwiczeń multimedialnych, analizy przykładowych rozwiązań. Dołączone są również pliki z przykładami rozwiązań w arkuszu kalkulacyjnym.

WYMAGANIA WSTĘPNE

Aby przystąpić do realizacji kursu wskazane jest posiadanie podstawowej wiedzy z badań operacyjnych i obsługi arkuszy kalkulacyjnych (np. MS Excel).

CELE KURSU

• Zdobędziesz wiedzę teoretyczną o wybranych metodach wielokryterialnej optymalizacji problemów decyzyjnych (SAW, TOPSIS, AHP).
• Poznasz algorytmy obliczeniowe oraz obszary możliwych zastosowań omawianych metod.
• Dowiesz się, jak zastosować omawiane metody w praktyce.
• Nauczysz się analizować przykładowe problemy z wykorzystaniem arkuszy kalkulacyjnych.

PORUSZANE ZAGADNIENIA

Wprowadzenie

W tej części zostały zaprezentowane założenia kursu, zawartość kursu, zasady zaliczenia i kontakt z autorem kursu.

MODUŁ 1

Podstawy optymalizacji decyzji

W module pierwszym zostały omówione metody wielokryterialne  i ich podział.

MODUŁ 2

Algorytm metody SAW

W module drugim zostały zaprezentowane założenia, procedury obliczeniowe i przykłady rozwiązań metodą SAW.

MODUŁ 3

Algorytm metody TOPSIS

W module trzecim zostały zaprezentowane założenia, procedury obliczeniowe i przykłady rozwiązań metodą TOPSIS.

MODUŁ 4

Algorytm metody AHP

W module czwartym zostały zaprezentowane założenia, procedury obliczeniowe i przykłady rozwiązań metodą AHP.

MODUŁ 5

Zastosowanie zbiorów rozmytych w analizie wielokryterialnej

W module piątym zostały zaprezentowane założenia, procedury obliczeniowe i przykłady zastosowania liczb rozmytych w omawianych metodach.

MODUŁ 6

Ocena przydatności omawianych metod i interpretacja otrzymanych wyników

W module szóstym zaprezentowano podsumowanie tematyki kursu.

Podsumowanie

W części końcowej przedstawiono zasady zaliczenia kursu i uzyskania zaświadczenia o jego zaliczeniu.

WARUNKI ZALICZENIA

Aby zaliczyć kurs należy zrealizować wszystkie jednostki lekcyjne oraz odpowiedzieć na pytania testowe umieszczone w każdym module. Warunkiem zaliczenia kursu jest uzyskanie co najmniej 50% możliwych punktów. Ćwiczenia są pytaniami zamkniętymi jednokrotnego wyboru. Dotyczą części teoretycznej oraz prezentowanych rozwiązań praktycznych.

WARUNKI OTRZYMANIA ZAŚWIADCZENIA

Osoby, które uzyskają wynik co najmniej 50% punktów z wszystkich testów, otrzymają zaświadczenie o ukończeniu kursu.

KADRA KURSU

  dr inż. Wojciech Zalewski

Adiunkt, Politechnika Białostocka, Wydział Inżynierii Zarządzania. Obszar zainteresowań naukowych koncentruje się na wykorzystaniu metod matematycznych, technologii informatycznych i narzędzi sztucznej inteligencji w procesach podejmowania decyzji oraz dodatkowo w estymacji stanów pracy sieci rozdzielczych. Szczególną uwagę poświęca się metodom optymalizacji. Działalność dydaktyczna obejmuje szerokie zagadnienia dotyczące zastosowania technologii informatycznych w procesach zarządzania oraz metod optymalizacji procesów decyzyjnych.