Kursa kods Mate4012
Kredītpunkti 2.25
Zinātnes nozareMatemātika
Kopējais stundu skaits kursā60
Lekciju stundu skaits8
Laboratorijas darbu stundu skaits16
Kursa apstiprinājuma datums12.02.2013
Atbildīgā struktūrvienībaMatemātikas un fizikas institūts
Mg. paed.
Studenti iepazīstas ar sistēmu modelēšanas un analīzes metodēm vadības lēmumu pieņemšanai, iegūst praktiskās iemaņas matemātiskajā modelēšanā un darbā ar izklājlapu lietotnes MS Excel optimizācijas līdzekli Solver, projektu plānošanas un kontroles lietotni MS Office Project, kā arī Hierarhiju analīzes metodi (AHP).
Pēc kursa studijām studentam būs:
• zināšanas par dažām, datorizētām, kvantitatīvām metodēm vadības lēmumu plānošanai un pieņemšanai;
• prasmes izveidot kvantitatīvus modeļus inženier-ekonomisko sistēmu izpētei un matemātiski pamatotai vadības lēmumu pieņemšanai, pielietojot MS Excel un MS Project lietotnes, kā arī AHP metodi;
• kompetence - tiek iegūtas zināšanas un praktiskās prasmes inženier-ekonomisko sistēmu resursu optimālas izmantošanas plānošanai, pielietojot informatīvās tehnoloģijas un ievērojot vispārpieņemtos vides saglabāšanas principus.
1 Lēmumu pieņemšanas metodes tehnisku un ekonomisku sistēmu izpētē.
2 Lineārā programmēšana (LP) ar MS Excel Solver.
3 Integrā lineārā programmēšana.
4 Lineārās programmēšanas speciālie uzdevumi.
5 Cilvēkresursu un objektu izvietošanas optimizācija.
6 Tīkla modeļi un to elementi procesu vai projektu vadīšanai. CPM un PERT metodes. LP tīklos.
7 Iepazīšanas ar projektu vai procesu plānošanas lietotni MS Office Project.
8 Hierarhiju analīzes (The Analytic Hierarchy Process) metode enerģētikas problēmu risināšanai.
Ieskaites vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: 1. kontroldarbs (LP) 40 %, 2. kontroldarbs (CPM un LP tīklos) 30 % un mājas darbs (AHP) 30 %. Atkārtoti ieskaite notiek rakstiski un satura ziņā atbilst semestra kumulatīva vērtējuma prasībām. Kontroldarbus var rakstīt vienu reizi un tikai norādītā laikā.
1. Koroļova J. Lekciju konspekti, laboratorijas darbu uzdevumi un papildmateriāli. http://estudijas.llu.lv
2. Rau N. Optimization Principles: Practical Applications to the Operation and markets of the electric power Industry. Piscataway, New York: Wiley-IEEE Press, 2003. 360 p.
3. Moore J.H., Weatherford L.R. Decision modelling with Microsoft Excel. Upper Saddle River, New York: Prentice Hall, 2001. 1020 p.
4. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. Москва: Дрофа, 2004. 207 с.
1. Peļņa M., Gulbe M. Optimizācijas uzdevumi ekonomikā. Rīga: Datorzinību centrs, 2003. 160 lpp.
2. Praude V., Beļčikovs J. Loģistika. Rīga: Vaidelote, 2003. 541 lpp.
3. Saaty T. The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw-Hill International, 1980, 287 p.
1. E-žurnāls Operation Research. [tiešsaiste]. Research Society of America ISSN 0030-364X [skatīts 10.12.2012.] Pieejams: http://or.journal.informs.org/
Obligātais kurss TF profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programmas „Lauksaimniecības enerģētika” pilna laika studijās.