Detail předmětu

Operační a systémová analýza

FAST-NPA017Ak. rok: 2026/2027

Předmět poskytuje přehled základních metod operačního výzkumu a systémové analýzy se zaměřením na jejich využití při řešení úloh ve vodním hospodářství a stavebním inženýrství. Zabývá se formulací a analýzou rozhodovacích a optimalizačních problémů, lineárním a nelineárním programováním, dynamickým programováním, vícekriteriální optimalizací, teorií grafů a metodami síťové analýzy. Součástí jsou rovněž základy projektového řízení, analýzy rizik a vybrané metody výpočetní inteligence, zejména neuronové sítě a genetické algoritmy. Pozornost je věnována praktickému využití jednotlivých metod a softwarových nástrojů při řešení modelových úloh

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

6

Garant předmětu

doc. Ing. Jaroslav Raclavský, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav vodního hospodářství obcí (VHO)

Vstupní znalosti

Znalosti matematiky v rozsahu bakalářského studijního programu Stavební inženýrství a základní uživatelská znalost programu Microsoft Excel.

Způsob zakončení předmětu a pravidla hodnocení studentů

Podmínky udělení zápočtu

Podmínkou udělení zápočtu je:

  • povinná účast na cvičeních,
  • odevzdání všech předepsaných cvičení,
  • věcně správné zpracování všech předepsaných cvičení; případné nedostatky musí být odstraněny podle pokynů vyučujícího.

Jednu řádně omluvenou absenci na cvičení může uznat vyučující cvičení. Dvě a více absencí posuzuje a může omluvit garant předmětu. V odůvodněných případech může garant předmětu stanovit náhradní způsob splnění povinnosti účasti na cvičeních.

Splnění všech uvedených podmínek je předpokladem pro udělení zápočtu. Získání zápočtu je podmínkou pro přistoupení ke zkoušce.

Zkouška

Zkouška začíná písemným testem. Pro pokračování ve zkoušce je nutné získat v písemném testu minimálně 50 % bodů.

Výsledek písemného testu určuje další průběh zkoušky a výchozí úroveň pro stanovení výsledné klasifikace. Při výsledku písemného testu 50–69 % následuje povinná ústní část zkoušky. Ústní část slouží k ověření skutečné úrovně odborných znalostí, porozumění souvislostem a schopnosti aplikovat získané znalosti.

Na základě výsledku ústní části může být klasifikace odpovídající výsledku písemného testu zvýšena nejvýše o jeden klasifikační stupeň, ponechána beze změny nebo snížena.

Výsledná klasifikace je stanovena následovně:

  • 0–49 %: není splněna minimální požadovaná úroveň písemné části; výsledná klasifikace je F a zkouška tímto končí.
  • 50–59 %: následuje povinná ústní část zkoušky; podle jejího výsledku může být výsledná klasifikace D, E nebo F.
  • 60–69 %: následuje povinná ústní část zkoušky; podle jejího výsledku může být výsledná klasifikace C, D, E nebo F.
  • 70–79 %: výsledná klasifikace je C bez povinné ústní části.
  • 80–89 %: výsledná klasifikace je B bez povinné ústní části.
  • 90–100 %: výsledná klasifikace je A bez povinné ústní části.

Hodnocení ústní části

Ústní část zkoušky zpravidla zahrnuje otázky nejméně ze dvou tematických okruhů předmětu a je zaměřena zejména na ověření:

  • správnosti a rozsahu odborných znalostí,
  • porozumění základním principům a vzájemným souvislostem,
  • schopnosti odborně správně vysvětlit řešenou problematiku,
  • schopnosti aplikovat získané znalosti při řešení konkrétního problému.

Pro zvýšení klasifikace o jeden stupeň je nutné při ústní části prokázat znalosti, porozumění souvislostem a schopnost aplikace na úrovni zjevně převyšující výsledek písemného testu.

Pro ponechání klasifikace odpovídající výsledku písemného testu musí úroveň znalostí prokázaná při ústní části této úrovni odpovídat.

Při prokázání pouze minimální požadované úrovně znalostí může být výsledná klasifikace oproti úrovni odpovídající výsledku písemného testu snížena. Pokud při ústní části není prokázána minimální požadovaná úroveň znalostí, je výsledná klasifikace F.

Výsledná klasifikace zohledňuje výsledek písemného testu a, je-li předepsána, také výsledek ústní části zkoušky.

Učební cíle

Po absolvování předmětu studující získá odborné znalosti, dovednosti a způsobilost potřebné pro formulaci, řešení a vyhodnocování základních optimalizačních a rozhodovacích úloh se zaměřením na jejich využití ve vodním hospodářství a stavebním inženýrství.

Odborné znalosti

Studující:

  • zná základní principy operačního výzkumu, optimalizace a systémového přístupu k řešení technických problémů,
  • zná principy lineárního, nelineárního a dynamického programování,
  • rozumí základům vícekriteriální optimalizace a rozhodování,
  • zná základy teorie grafů a metod síťové analýzy,
  • orientuje se v základních principech projektového řízení a analýzy rizik,
  • zná základní principy vybraných metod výpočetní inteligence, zejména neuronových sítí a genetických algoritmů,
  • rozumí možnostem a omezením využití jednotlivých metod při řešení úloh ve vodním hospodářství a stavebním inženýrství.

Odborné dovednosti

Studující:

  • dokáže formulovat základní rozhodovací a optimalizační problém a určit jeho hlavní proměnné, cíle a omezující podmínky,
  • dokáže zvolit vhodný základní postup pro řešení lineárních, nelineárních a vícekriteriálních úloh,
  • dokáže řešit základní optimalizační úlohy s využitím vhodných softwarových nástrojů, zejména nástroje Solver v programu Microsoft Excel,
  • dokáže aplikovat základní principy teorie grafů a síťové analýzy na modelové technické úlohy,
  • dokáže zpracovat základní úlohy projektového řízení s využitím vhodných softwarových nástrojů,
  • dokáže interpretovat a vyhodnotit výsledky optimalizačních, rozhodovacích a rizikových analýz,
  • dokáže vysvětlit princip a možnosti využití neuronových sítí a genetických algoritmů při řešení technických problémů.

Odborná způsobilost

Studující:

  • dokáže samostatně převést základní technický problém do podoby vhodné pro analytické nebo optimalizační řešení,
  • dokáže zvolit a odborně zdůvodnit vhodnou metodu řešení s ohledem na charakter úlohy a dostupná data,
  • dokáže kriticky posoudit výsledky modelového řešení, jeho předpoklady a omezení,
  • dokáže využít metody operační a systémové analýzy při řešení úloh ve vodním hospodářství a stavebním inženýrství,
  • dokáže odborně interpretovat, prezentovat a zdůvodnit navržený postup a dosažené výsledky.

Základní literatura

FIALA, P. Modely a metody rozhodování. 3., přeprac. vyd. Praha: Oeconomica, 2013. ISBN 978-80-245-1981-4. (CS)
JABLONSKÝ, J. Operační výzkum: kvantitativní modely pro ekonomické rozhodování. 3. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007. ISBN 978-80-86946-44-3. (CS)
NACHÁZEL, K.; STARÝ, M.; ZEZULÁK, J. a kol. Využití metod umělé inteligence ve vodním hospodářství. Praha: Academia, 2004. ISBN 80-200-0229-4. (CS)
TOMAN, M.; TOMAN, J.; MIKULECKÝ, P.; OLŠEVIČOVÁ, K.; PONCE, D. Inteligentní dispečerské rozhodovací systémy ve vodním hospodářství. Praha: České vysoké učení technické v Praze, 2009. ISBN 978-80-01-04452-0. (CS)

Doporučená literatura

BOZORG-HADDAD, O. (ed.). Essential Tools for Water Resources Analysis, Planning, and Management. Singapore: Springer, 2021. ISBN 978-981-33-4294-1. (EN)
LOUCKS, D. P.; VAN BEEK, E. Water Resource Systems Planning and Management: An Introduction to Methods, Models, and Applications. Cham: Springer, 2017. ISBN 978-3-319-44232-7. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program NPC-SIV magisterský navazující 1 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Jaroslav Raclavský, Ph.D.
Ing. Michal Vojkůvka, Ph.D.
doc. Ing. Vít Hromádka, Ph.D.
Ing. Jan Ručka, Ph.D.
Ing. et Ing. Petr Trtílek
Ing. Ondřej Franz Pilný, Ph.D.
Mgr. Almíra Pitronová

Osnova

  • 1. Předmět operační a systémové analýzy, základní pojmy, typy úloh.
  • 2. Lineární programování – Simplexova metoda.
  • 3. Duální úloha lineárního programování, specifické úlohy LP.
  • 4. Dopravní problém – řešení MODI metodou.
  • 5. Nelineární programování, metoda linearizace UF.
  • 6. NP – metoda Lagrangeových součinitelů.
  • 7. Polyoptimální úlohy, pareto metody řešení.
  • 8. Kombinatorické metody, bivalentní programování.
  • 9. Teorie grafů, minimální kostra grafu, minimální cesta v grafu.
  • 10. Síťová analýza – řízení projektů.
  • 11. Dynamické programování.
  • 12. Neuronové sítě, genetické algoritmy.
  • 13. Riziková analýza.

Cvičení

39 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Michal Novotný

Osnova

  • 1. Excel.
  • 2. Lineární programování – grafická metoda.
  • 3. Lineární programování – Simplexová metoda.
  • 4. Lineární programování – duální úloha.
  • 5. Dopravní problém.
  • 6. Nelineární programování – metoda Lagrangeových součinitelů.
  • 7. Nelineární programování – metoda Lagrangeových součinitelů – konzultace.
  • 8. Kombinatorické metody – metoda Monte-Carlo.
  • 9. Úvod do MS Project.
  • 10. Teorie grafů, metoda kritické cesty.
  • 11. MS Project – řízení projektu.
  • 12. MS Project – řízení projektu.
  • 13. Zápočet.