česky  čs
english  en
Kvantitativní a simulační modely pro řízení (W38OZ001)
Departments:ústav řízení a ekonomiky podniku (12138)
Abbreviation:Approved:23.01.2021
Valid until: ??Range:52P+26C
Semestr:Credits:
Completion:ZKLanguage:CS
Annotation
Předmět je především zaměřen na tvorbu modelů podnikových procesů a jejich optimalizaci pomocí softwarových produktů. Pokročilé statistické metody pro vědecký výzkum tvoří úvodní část předmětu. Hlavním cílem předmětu je naučit studenty formulovat modely pro řešení reálných rozhodovacích problémů a tyto modely pomocí vhodného softwarového produktu řešit. Velká část předmětu je věnována počítačovým simulacím ve vybraném softwarovém produktu, který umožní řešení komplexnějších úloh na základě náhodných čísel.
•Statistické metody pro vědecký výzkum (pravděpodobnostní modely, vzorkování, kvalita vstupních dat, testování statistických hypotéz, bootstraping)
•Statistická analýza vícerozměrných dat (průzkumová analýza dat, faktorová analýza, diskriminační analýza, kanonická korelace, logistická regrese, analýza shluků, vícerozměrné škálování, korespondenční analýza.)
•Modelování časových řad
•Různé typy optimalizačních úloh a možnosti jejich řešení.
•Moderní optimalizační metody - Genetické programování, Fuzzy logika, Neuronové sítě
•Metoda Monte Carlo pro simulace
•Úvod do diskrétní simulace, praktické příklady využití, používané softwarové produkty a jejich výběr
•Simulační studie a její kroky, tvorba koncepčního modelu, verifikace, kalibrace a validace simulačního modelu
•Prostředí a práce s vybraným softwarem pro diskrétní simulaci
•Simulace výrobních systémů a procesů, simulace logistických systémů a procesů
•Simulace business procesů, simulace dopravních systémů a procesů
•Ekonomické modelování, citlivostí analýza, alternativní aplikace analýzy break-even point, analýza rizik
Structure
Structure of tutorial
Literarture
•GROS, Ivan a DYNTAR, Jakub. Matematické modely pro manažerské rozhodování. 2. upravené a rozšířené vydání. Praha: Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, 2015. 303 stran. ISBN 978-80-7080-910-5.
•JOHNSON, Richard A. a WICHERN, Dean W. Applied multivariate statistical analysis. Pearson new international edition. Sixth edition. Harlow: Person, [2014], ©2014. ii, 770 stran. ISBN 978-1-292-02494-3.
•LAW, Averill M. Simulation modeling and analysis. Fifth edition. New York: McGraw-Hill Education, [2015], ©2015. xviii, 776 stran, 4 nečíslované strany obrazových příloh. ISBN 978-0-07-340132-4.
•MELOUN, Milan, MILITKÝ, Jiří a HILL, Martin. Statistická analýza vícerozměrných dat v příkladech. Vydání druhé. V Praze: Univerzita Karlova, nakladatelství Karolinum, 2017. 757 stran. ISBN 978-80-246-3618-4.
•ARLT, Josef a ARLTOVÁ, Markéta. Ekonomické časové řady. V Professional Publishing vyd. 1. Praha: Professional Publishing, 2009. 290 s. ISBN 978-80-86946-85-6.
•BANGSOW, Steffen, ed. Use cases of discrete event simulation: appliance and research. Berlin: Springer, ©2012. xiv, 373
s. ISBN 978-3-642-28776-3.
•BANKS, Jerry et al. Discrete-event system simulation. 5th ed. Upper Saddle River: Pearson Education, 2010. 640 s. International edition. ISBN 978-0-13-815037-2.
•JABLONSKÝ, Josef. Operační výzkum: kvantitativní modely pro ekonomické rozhodování. 3. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007. 323 s. ISBN 978-80-86946-44-3.
•SCHRAGE, Linus E. Optimization modeling with LINGO. 5th ed. Chicago: Lindo Systems, 2002. ISBN 1-893355-00-4.
Requirements
Keywords
data online/KOS/FS :: [Helpdesk] (hlášení problémů) :: [Reload] [Print] [Print wide] © 2011-2017 [CPS] v3.7 (master/34d6d3d0/2021-04-26/12:35)