Matematyczne wspomagania decyzji

CEL PRZEDMIOTU

C1. Zapoznanie studentów z teoretycznymi podstawami metod optymalizacyjnych.

C2. Wykształcenie umiejętności budowy modeli matematycznych dla problemów decyzyjnych

C3. Wykształcenie zdolności zastosowania odpowiednich metod matematycznych do poszukiwania rozwiązania optymalnego przy użyciu specjalistycznych pakietów komputerowych i samodzielnej interpretacji i weryfikacji merytorycznej otrzymanych wyników.

C4. Wykształcenie kompetencji do samodzielnego przeprowadzania analiz zjawisk i procesów ekonomiczno-społecznych oraz podejmowania decyzji z wykorzystaniem poznanych metod optymalizacyjnych

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

1. Student powinien znać podstawy analizy matematycznej.

2. Student powinien identyfikować i rozumieć podstawowe terminy z zakresu nauk społeczno-ekonomicznych.

3. Student powinien planować procedury obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte umiejętności pracy z różnymi pakietami obliczeniowymi.

4. Student powinien umieć organizować samodzielnie pracę z zachowaniem zasad logicznego wnioskowania.

LITERATURA PODSTAWOWA I UZUPEŁNIAJĄCA

Literatura podstawowa:

1. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2011

2. Ignasiak E (red.)., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2001

Literatura uzupełniająca:

1. Anholcer M., Badania operacyjne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań 2009

2. Sikora W., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008

3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008

C1. Zapoznanie studentów z teoretycznymi podstawami metod optymalizacyjnych.

C2. Wykształcenie umiejętności budowy modeli matematycznych dla problemów decyzyjnych

C3. Wykształcenie zdolności zastosowania odpowiednich metod matematycznych do poszukiwania rozwiązania optymalnego przy użyciu specjalistycznych pakietów komputerowych i samodzielnej interpretacji i weryfikacji merytorycznej otrzymanych wyników.

C4. Wykształcenie kompetencji do samodzielnego przeprowadzania analiz zjawisk i procesów

ekonomiczno-społecznych oraz podejmowania decyzji z wykorzystaniem poznanych metod

optymalizacyjnych

1. Student powinien znać podstawy analizy matematycznej.

2. Student powinien identyfikować i rozumieć podstawowe terminy z zakresu nauk

społecznoekonomicznych.

3. Student powinien planować procedury obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte umiejętności pracy z

różnymi pakietami obliczeniowymi.

4. Student powinien umieć organizować samodzielnie pracę z zachowaniem zasad logicznego

wnioskowania.

Literatura podstawowa:

1. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2011

2. Ignasiak E (red.)., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2001

Literatura uzupełniająca:

1. Anholcer M., Badania operacyjne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,

Poznań 2009

2. Sikora W., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008

3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008

4. M. Scherer, Multi-Layer Neural Networks for Sales Forecasting, Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics, Vol. 17, Iss. 1, 2018, pp. 61-68

C1. Zapoznanie studentów z teoretycznymi podstawami metod optymalizacyjnych.

C2. Wykształcenie umiejętności budowy modeli matematycznych dla problemów decyzyjnych

C3. Wykształcenie zdolności zastosowania odpowiednich metod matematycznych do poszukiwania rozwiązania optymalnego przy użyciu specjalistycznych pakietów komputerowych i samodzielnej interpretacji i weryfikacji merytorycznej otrzymanych wyników.

C4. Wykształcenie kompetencji do samodzielnego przeprowadzania analiz zjawisk i procesów

ekonomiczno-społecznych oraz podejmowania decyzji z wykorzystaniem poznanych metod

optymalizacyjnych

1. Student powinien znać podstawy analizy matematycznej.

2. Student powinien identyfikować i rozumieć podstawowe terminy z zakresu nauk

społecznoekonomicznych.

3. Student powinien planować procedury obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte umiejętności pracy z

różnymi pakietami obliczeniowymi.

4. Student powinien umieć organizować samodzielnie pracę z zachowaniem zasad logicznego

wnioskowania.

Literatura podstawowa:

1. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2011

2. Ignasiak E (red.)., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2001

Literatura uzupełniająca:

1. Anholcer M., Badania operacyjne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,

Poznań 2009

2. Sikora W., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008

3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008

4. M. Scherer, Multi-Layer Neural Networks for Sales Forecasting, Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics, Vol. 17, Iss. 1, 2018, pp. 61-68

C1. Zapoznanie studentów z teoretycznymi podstawami metod optymalizacyjnych.

C2. Wykształcenie umiejętności budowy modeli matematycznych dla problemów decyzyjnych

C3. Wykształcenie zdolności zastosowania odpowiednich metod matematycznych do poszukiwania rozwiązania optymalnego przy użyciu specjalistycznych pakietów komputerowych i samodzielnej interpretacji i weryfikacji merytorycznej otrzymanych wyników.

C4. Wykształcenie kompetencji do samodzielnego przeprowadzania analiz zjawisk i procesów

ekonomiczno-społecznych oraz podejmowania decyzji z wykorzystaniem poznanych metod

optymalizacyjnych

1. Student powinien znać podstawy analizy matematycznej.

2. Student powinien identyfikować i rozumieć podstawowe terminy z zakresu nauk

społecznoekonomicznych.

3. Student powinien planować procedury obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte umiejętności pracy z

różnymi pakietami obliczeniowymi.

4. Student powinien umieć organizować samodzielnie pracę z zachowaniem zasad logicznego

wnioskowania.

Literatura podstawowa:

1. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2011

2. Ignasiak E (red.)., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2001

Literatura uzupełniająca:

1. Anholcer M., Badania operacyjne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,

Poznań 2009

2. Sikora W., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008

3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008

4. M. Scherer, Multi-Layer Neural Networks for Sales Forecasting, Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics, Vol. 17, Iss. 1, 2018, pp. 61-68

C1. Zapoznanie studentów z teoretycznymi podstawami metod optymalizacyjnych.

C2. Wykształcenie umiejętności budowy modeli matematycznych dla problemów decyzyjnych

C3. Wykształcenie zdolności zastosowania odpowiednich metod matematycznych do poszukiwania rozwiązania optymalnego przy użyciu specjalistycznych pakietów komputerowych i samodzielnej interpretacji i weryfikacji merytorycznej otrzymanych wyników.

C4. Wykształcenie kompetencji do samodzielnego przeprowadzania analiz zjawisk i procesów

ekonomiczno-społecznych oraz podejmowania decyzji z wykorzystaniem poznanych metod

optymalizacyjnych

1. Student powinien znać podstawy analizy matematycznej.

2. Student powinien identyfikować i rozumieć podstawowe terminy z zakresu nauk

społecznoekonomicznych.

3. Student powinien planować procedury obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte umiejętności pracy z

różnymi pakietami obliczeniowymi.

4. Student powinien umieć organizować samodzielnie pracę z zachowaniem zasad logicznego

wnioskowania.

Literatura podstawowa:

1. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2011

2. Ignasiak E (red.)., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2001

Literatura uzupełniająca:

1. Anholcer M., Badania operacyjne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,

Poznań 2009

2. Sikora W., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008

3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008

4. M. Scherer, Multi-Layer Neural Networks for Sales Forecasting, Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics, Vol. 17, Iss. 1, 2018, pp. 61-68

C1. Zapoznanie studentów z teoretycznymi podstawami metod optymalizacyjnych.

C2. Wykształcenie umiejętności budowy modeli matematycznych dla problemów decyzyjnych

C3. Wykształcenie zdolności zastosowania odpowiednich metod matematycznych do poszukiwania rozwiązania optymalnego przy użyciu specjalistycznych pakietów komputerowych i samodzielnej interpretacji i weryfikacji merytorycznej otrzymanych wyników.

C4. Wykształcenie kompetencji do samodzielnego przeprowadzania analiz zjawisk i procesów

ekonomiczno-społecznych oraz podejmowania decyzji z wykorzystaniem poznanych metod

optymalizacyjnych

1. Student powinien znać podstawy analizy matematycznej.

2. Student powinien identyfikować i rozumieć podstawowe terminy z zakresu nauk

społecznoekonomicznych.

3. Student powinien planować procedury obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte umiejętności pracy z

różnymi pakietami obliczeniowymi.

4. Student powinien umieć organizować samodzielnie pracę z zachowaniem zasad logicznego

wnioskowania.

Literatura podstawowa:

1. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2011

2. Ignasiak E (red.)., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2001

Literatura uzupełniająca:

1. Anholcer M., Badania operacyjne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,

Poznań 2009

2. Sikora W., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008

3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008

4. M. Scherer, Multi-Layer Neural Networks for Sales Forecasting, Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics, Vol. 17, Iss. 1, 2018, pp. 61-68

C1. Zapoznanie studentów z teoretycznymi podstawami metod optymalizacyjnych.

C2. Wykształcenie umiejętności budowy modeli matematycznych dla problemów decyzyjnych

C3. Wykształcenie zdolności zastosowania odpowiednich metod matematycznych do poszukiwania rozwiązania optymalnego przy użyciu specjalistycznych pakietów komputerowych i samodzielnej interpretacji i weryfikacji merytorycznej otrzymanych wyników.

C4. Wykształcenie kompetencji do samodzielnego przeprowadzania analiz zjawisk i procesów

ekonomiczno-społecznych oraz podejmowania decyzji z wykorzystaniem poznanych metod

optymalizacyjnych

1. Student powinien znać podstawy analizy matematycznej.

2. Student powinien identyfikować i rozumieć podstawowe terminy z zakresu nauk

społecznoekonomicznych.

3. Student powinien planować procedury obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte umiejętności pracy z

różnymi pakietami obliczeniowymi.

4. Student powinien umieć organizować samodzielnie pracę z zachowaniem zasad logicznego

wnioskowania.

Literatura podstawowa:

1. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2011

2. Ignasiak E (red.)., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2001

Literatura uzupełniająca:

1. Anholcer M., Badania operacyjne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,

Poznań 2009

2. Sikora W., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008

3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008

4. M. Scherer, Multi-Layer Neural Networks for Sales Forecasting, Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics, Vol. 17, Iss. 1, 2018, pp. 61-68

C1. Zapoznanie studentów z teoretycznymi podstawami metod optymalizacyjnych.

C2. Wykształcenie umiejętności budowy modeli matematycznych dla problemów decyzyjnych

C3. Wykształcenie zdolności zastosowania odpowiednich metod matematycznych do poszukiwania rozwiązania optymalnego przy użyciu specjalistycznych pakietów komputerowych i samodzielnej interpretacji i weryfikacji merytorycznej otrzymanych wyników.

C4. Wykształcenie kompetencji do samodzielnego przeprowadzania analiz zjawisk i procesów

ekonomiczno-społecznych oraz podejmowania decyzji z wykorzystaniem poznanych metod

optymalizacyjnych

1. Student powinien znać podstawy analizy matematycznej.

2. Student powinien identyfikować i rozumieć podstawowe terminy z zakresu nauk

społecznoekonomicznych.

3. Student powinien planować procedury obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte umiejętności pracy z

różnymi pakietami obliczeniowymi.

4. Student powinien umieć organizować samodzielnie pracę z zachowaniem zasad logicznego

wnioskowania.

Literatura podstawowa:

1. Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa 2011

2. Ignasiak E (red.)., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2001

Literatura uzupełniająca:

1. Anholcer M., Badania operacyjne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,

Poznań 2009

2. Sikora W., Badania operacyjne, PWE, Warszawa 2008

3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa 2008

4. M. Scherer, Multi-Layer Neural Networks for Sales Forecasting, Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics, Vol. 17, Iss. 1, 2018, pp. 61-68