čeština

6

Získané znalosti a dovednosti předmětu umožní absolventům kvalitní a moderní přístup při procesech optimalizace a rozhodování v národním hospodářství a soukromém sektoru, organizacích, podnicích, firmách, společnostech, bankách, atd. zejména v manažerské, ale i ekonomické a finanční sféře.

Znalosti z oblasti matematiky (lineární algebra, vektory, analýza funkcí, operace s maticemi) statistiky (analýza časových řad, regresní analýza, užití statistických metod v ekonomii), operační analýzy (základní metody optimalizace, lineární programování), finanční analýzy a plánování (analýza zisku a nákladů, cash flow, bonitní a bankrotní model).

Nejsou aplikovány.

Výuka probíhá formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů, metodologie dané disciplíny a problémů. Cvičení podporují zejména praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách.

K udělení zápočtu bude požadována aktivní účast na cvičeních, odevzdání závěrečné písemné práce, popř. písemný test. Rozsah seminární práce bude činit cca 8 -12 stránek s individuálním zaměřením studenta na problematiku z praxe, vedoucí k řešení za pomoci teorie fuzzy logiky, umělých neuronových sítí nebo genetických algoritmů.Zkouška je klasifikována podle ECTS. Její provedení je písemnou formou testu s bodovým hodnocením v rozsahu 0-20 bodů. A-20-19;B18-17;C16-15;D14-13;E12-;F10-0.

1.Fuzzy logika (FL): Seznámení se s základními pojmy a pravidly fuzzy logiky, tvorbou modelů. Uvedení příkladů aplikací fuzzy logiky v rozhodování, jako je např. manažerské a investiční rozhodování, predikce atd.
2.Umělé neuronové sítě (UNS): Seznámení se s základními pojmy v oblasti umělých neuronových sítí, uvedení pojmu perceptron, vícevrstvá neuronová síť a jejich parametrů. Aplikace zahrnuje investiční rozhodování, odhady cen výrobků a množstevní odhady, odhad cen nemovitostí, oceňování bonity klienta atd.
3.Genetické algoritmy (GA): Seznámení se základy genetiky, analogií mezi přírodou a matematickým popisem, umožňující řešení problémů rozhodování. Je uvedeno použití v oblasti optimalizace široké palety problémů – optimalizace investiční strategie, řízení výroby, řezných plánů, aproximace křivek, řešení problému obchodního cestujícího, využití shlukové analýzy apod.
4.Teorie chaosu: Teorie pojednává o možnosti lepšího popisu ekonomických jevů než je tomu u klasických metod. Je objasněn pojem chaos a řád, fraktál, uvedeno využití této teorie při určení míry chaosu u měřeného sledovaného systému.
5.Datamining: Uvedení pojmu co znamená datamining, definování cílů, výběr techniky modelování, zdroje a příprava dat, tvorba modelů, jejich ověření, vyhodnocení, implementace a údržba. Uvedení příkladů použití pro volbu strategie spolupráce se zákazníkem, direkt mailing apod.
6.Modelování: Uvedení pojmu systém a jeho identifikaci a simulaci. Popis využití FL, UNS a GA při simulaci rozhodovacích procesů v podnikatelství.

Cílem výše uvedeného předmětu je seznámení se s některými nestandardními pokročilými metodami analýz a technikami modelování za účelem podpory rozhodování v podnikatelství formou vysvětlení si principu těchto teorií, naučit se pracovat s těmito teoriemi a jejich aplikací.

Účast na přednáškách není kontrolována. Účast na cvičeních je povinná a je systematicky kontrolována. Student je povinen neúčast omluvit. Je plně v kompetenci učitele posoudit důvodnost omluvy. Formy nahrazení zameškané výuky stanoví učitel individuálně.

RAIS, K. DOSKOČIL, R. Operační a systémová analýza I. Skripta, Brno: VUT v Brně, Fakulta podnikatelská, 2011, 125 s., ISBN 978-80-214-4364-8. (CS)

GROS, I. Kvantitativní metody v manažerském rozhodování. 1. vyd. Praha: Grada Publishing a.s., 2003. 432 s. ISBN 80-247-0421-8. (CS)
JABLONSKÝ, J. Operační výzkum : kvantitativní modely pro ekonomické rozhodování. Praha: Professional Publishing, 2002. ISBN 80-86419-23-1. (CS)

10 hod., povinná

1. Fuzzy logika - Excel
2. Fuzzy logika – seminární práce I.
3. Fuzzy logika - seminární práce II.
4. Fuzzy logika - MATLAB
5. Zápočet