Statuss(Aktīvs) | Izdruka | Arhīvs(0) | Studiju plāns Vecais plāns | Kursu katalogs | Vēsture |
Kursa nosaukums | Operāciju pētīšanas metodes |
Kursa kods | InfT3030 |
Zinātnes nozare | Informācijas tehnoloģija (nav zn) |
Kredītpunkti (ECTS) | 3 |
Kopējais stundu skaits kursā | 81 |
Lekciju stundu skaits | 8 |
Semināru un praktisko darbu stundu skaits | 24 |
Studenta patstāvīgā darba stundu skaits | 49 |
Kursa apstiprinājuma datums | 10/03/2021 |
Atbildīgā struktūrvienība | Datoru sistēmu un datu zinātnes institūts |
Kursa izstrādātājs(-i) | |
Mg. paed., lekt. Jeļena Koroļova |
|
Priekšzināšanas Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas |
|
Kursa anotācija | |
Studenti iepazīstas ar Operāciju Pētīšanas metodem vadības lēmumu pieņemšanai: iegūst praktiskās iemaņas matemātiskajā modelēšanā (lineārā, integrā un nelineārā programmēšanā) un darbā ar izklājlapu lietotnes MS Excel optimizācijas līdzekli Solver; projektu vadīšanā ar Critical Path Method, projektu risku novērtēšanā ar Program Evaluation and Review Techniques un lietotni MS Office Project, kā arī alternatīvu salīdzināšanā ar Analytic Hierarchy Process. | |
Kursa rezultāti un to vērtēšana | |
Zināšanas – par datorizētām operāciju pētīšanas metodēm vadības lēmumu plānošanai un pieņemšanai inženierijā un ekonomikā (praktiskie darbi, mājas darbi, kontroldarbi).
Prasmes – izveidot matemātiskus modeļus operāciju izpētei un matemātiski pamatotai vadības lēmumu pieņemšanai, pielietojot MS Excel un MS Project lietotnes (praktiskie darbi, mājas darbi, kontroldarbi). Kompetence – tiek iegūtas zināšanas un praktiskās prasmes inženierekonomisko sistēmu resursu optimālas izmantošanas plānošanai, pielietojot informācijas tehnoloģijas un ievērojot vispārpieņemtos vides saglabāšanas principus (mājas darbi, kontroldarbi). |
|
Kursa saturs(kalendārs) | |
1. Ievads. Matemātiskā programmēšana. Metožu klasifikācija un pielietošana. [L- 1 h]
2. Lineārā programmēšana (LP) un MS Excel Solver. Ierobežotu resursu izmantošana peļņas (ienākuma) maksimizācijai. [L- 1 h ; P – 4 h] 3. Lineārā programmēšana (LP) un MS Excel Solver. Ierobežotu resursu izmantošana izmaksu (laika) minimizācijai. [L- 1 h; P – 4 h] 4. Integrā lineārā programmēšana (ILP) un MS Excel Solver. Ražošanas resursu izmantošanas optimizācija. [L- 1 h; P – 2 h] 5. Integrā nelineārā programmēšana (INLP) ar MS Excel Solver. Ražošanas resursu izmantošanas optimizācija. [L – 1 h; P – 2 h] 6. 1. kontroldarbs (LP, IP, INLP). [2 h] 7. Tīkla modeļi procesu vai projektu vadīšanai. Kritiska ceļa metode (Critical Path Method, CPM). Projekta izpildes laika risku novērtēšanā ar Program Evaluation and Review Techniques (PERT). [L- 1 h; P – 2 h] 8. Lineārā programmēšana projektu tīklos izmaksu optimizācijai. [L- 1 h; P – 2 h] 9. Iepazīšanās ar projektu vai procesu plānošanas lietotni MS Office Project. [P – 1 h] 10. 2. kontroldarbs (CPM, LP tīklos). [2 h] 11. Hierarhiju analīzes metode (The Analytic Hierarchy Process, AHP) mežinženierijas problēmu risināšanai. [L- 1 h; P – 1 h] 12. Patstāvīga individuāla darba ar AHP metodes pielietojumu aizstāvēšana. [2 h] |
|
Prasības kredītpunktu iegūšanai | |
Sekmīgi nokārtota ieskaite jeb vismaz 40% no studiju kursa kopvērtējuma. | |
Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums | |
Attiecīgās tēmas uzdevumi patstāvīgam darbam izvietoti e-studiju sistēmā (http://estudijas.llu.lv). Semestra laikā izstrādājams viens patstāvīgais mājas darbs. | |
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji | |
1.Ieskaites vērtējums ir atkarīgs no semestra kumulatīvā vērtējuma: 1. kontroldarbs (LP, IP, INLP) 40 %, 2. kontroldarbs (CPM, LP tīklos) 30 % un patstāvīgais individuālais darbs (AHP metodes pielietojumu) 30 %. Kontroldarbus var rakstīt tikai vienu reizi. 2.Studenti, kuri galvenokārt studē patstāvīgi vai vēlas uzlabot kumulatīvo vērtējumu, kārto rakstisko ieskaiti (max 70 %) un aizstāv patstāvīgu individuālu darbu (30 %). | |
Obligātā literatūra | |
1. Hamdy A. Taha Operations research: an introduction. 10 edition. Harlow, England: Pearson Education 2017. 843 p.
2. Hamdy A. Taha Operations research: an introduction. 9 edition. Upper Saddle River, N.J. : Pearson Education/Prentice Hall, 2011. 824 p. 3. Frolova L. Matemātiskā modelēšana ekonomikā un menedžmentā. Rīga: Izglītības soļi, 2005. 438 lpp. 4. Koroļova J. Lekciju konspekti, laboratorijas darbu uzdevumi un papildmateriāli. http://estudijas.llu.lv |
|
Papildliteratūra | |
1. Peļņa M., Gulbe M. Optimizācijas uzdevumi ekonomikā. Rīga: Datorzinību centrs, 2003. 160 lpp.
2. Praude V., Beļcikovs J. Loģistika. Rīga: Vaidelote, 2003. 541 lpp. 3. Moore J.H., Weatherford L.R. Decision modelling with Microsoft Excel. Prentice Hall, 2001. 1020 p |
|
Periodika un citi informācijas avoti | |
E-žurnāls "Operation Research" [tiešsaiste]. eISSN: 1526-5463 (Online) [Skatīts 17.05.2022.] Pieejams: https://pubsonline.informs.org/journal/opre | |
Piezīmes | |
Studiju kurss iekļauts MF profesionālās augstākās izglītības bakalaura studiju programmā Mežinženieris. |