Mục tiêu của học phần: Để giúp sinh viên hiểu được tầm quan trọng của mô hình không xác định trong thực tế.. Để dạy sinh viên sử dụng chuỗi Markov và quá trình Poisson trong các mô
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN
1 Tên học phần : Vận trù học 2- QLCN (Operations Research 2)
- Mã số học phần : CN209
- Số tín chỉ học phần : 02 tín chỉ
- Số tiết học phần : 20 tiết lý thuyết, 20 tiết thực hành
2 Đơn vị phụ trách học phần:
- Bộ môn : Quản Lý Công Nghiệp
- Khoa/Viện/Trung tâm/Bộ môn: Công Nghệ
3 Điều kiện tiên quyết: Xác suất thống kê (TN010)
4 Mục tiêu của học phần:
Để giúp sinh viên hiểu được tầm quan trọng của mô hình không xác định trong thực tế
Phát triển các kỹ năng cho mô hình và ra quyết định sự không chắc chắn
Để dạy sinh viên sử dụng chuỗi Markov và quá trình Poisson trong các mô hình xác suất
Để hiểu và đánh giá cao việc sử dụng lý thuyết xếp hàng như công cụ phân tích mạnh
4.1 Kiến thức:
4.1.1 Mô hình xác suất, ra quyết định không chắc chắn
4.1.2 Mô hình Markov và ra quyết định
4.1.3 Mô hình đếm và quá trình Poisson
4.1.4 Mô hình Markov liên tục
4.1.5 Mô hình xếp hàng và tối ưu hóa
4.2 Kỹ năng:
4.2.1 Xây dựng mô hình xác suất và ngẫu nhiên phát sinh từ các vấn đề thực tế
đa dạng
4.2.2 Giải quyết các mô hình chuỗi Markov, mô hình tái sinh và
và lý thuyết xếp hàng
4.2.3 Đưa ra quyết định tối ưu không chắc chắn
4.2.4 Sử dụng quá trình Poisson là một công cụ mạnh
4.2.5 Giải quyết vấn đề ngẫu nhiên trong thực tế
Trang 24.3 Thái độ:
4.3.1 Vai trò của mô hình ngẫu nhiên trong mô hình thực tế
4.3.2 Tác động của sự không chắc chắn trong việc đưa ra quyết định tối ưu
4.3.3 Vai trò của chuỗi Markov và quá trình Poisson
5 Mô tả tóm tắt nội dung học phần:
Môn học này giới thiệu phương pháp không chắc chắn, rủi ro, và xác suất trong vận
trù học Mô hình toán học và chủ đề sẽ được đề cập trong môn học này là: Giới thiệu
vận trù ngẫu nhiên, mô hình Markov, mô hình quyết định Markov, mô hình đếm, mô
hình quyết định tái sinh, mô hình xếp hàng, mô hình quyết định xếp hàng
6 Cấu trúc nội dung học phần:
6.1 Lý thuyết
Chương 1 Giới thiệu 2
1.1 Khoa học quản lý
1.2 Vận trù học
1.4 Mô hình ngẫu nhiên 4.4.1, 4.2.1;
4.1.3 1.5 Các bước trong nghiên cứu vận trù
1.6 Tính ngẫu nhiên của dữ liệu 4.4.1, 4.2.1;
4.1.3
2.1 Quá trình ngẫu nhiên 4.4.1, 4.1.2;
4.1.3
4.3.3 2.3 Phương trình Chapman – Kolmogorov 4.1.2
2.5 Trạng thái chuỗi Markov
4.2.2
2.8 Quá trình phân nhánh 4.1.2
2.9 Chuỗi Markov đảo ngược thời gian 4.1.2
4.2.5; 4.3.2 3.2 Bài toán người làm vườn 4.1.2; 4.2.3;
4.2.5; 4.3.2
Trang 33.3 Phương pháp quy hoạch tuyến tính 4.1.2; 4.2.3;
4.2.5; 4.3.2
Chương 4 Mô hình đếm 4
4.4 Quá trình Poisson 4.4.1; 4.1.3;
4.2.4; 4.3.3 4.5 Quá trình tái sinh 4.4.1; 4.1.3;
4.2.2 4.6 Mô hình quyết định tái sinh 4.2.5; 4.3.2
Chương 5 Mô hình Markov liên tục 4
5.3 Phương trình vi phân 4.1.4
5.5 Tính ngược thời gian 4.1.4
6.2 Mô hình xếp hàng Poisson 4.4.1; 4.2.2
4.2.5; 4.3.2 7.2 Chỉ số vận hành hệ thống 4.1.5; 4.2.3;
4.2.5; 4.3.2 7.3 Mô hình chi phí 4.1.5; 4.2.3;
4.2.5; 4.3.2 7.4 Mô hình mức mong muốn 4.1.5; 4.2.3;
4.2.5; 4.3.2
6.2 Thực hành
7 Phương pháp giảng dạy:
Yêu cầu sinh viên phải đọc các chương trong bài giảng trước khi đến lớp và giải quyết
bài tập liên quan đến câu hỏi của chương sau mỗi bài giảng Giảng viên sẽ giảng dạy
trong lớp học bằng cách viết trên bảng và một số bài giảng sẽ được đưa lên trình bày
bằng MS Powerpoint
Trang 48 Nhiệm vụ của sinh viên:
Sinh viên phải thực hiện các nhiệm vụ như sau:
- Tham dự tối thiểu 80% số tiết học lý thuyết
- Tham gia đầy đủ 100% giờ thực hành/thí nghiệm thực tập và có báo cáo kết quả
- Thực hiện đầy đủ các bài tập nhóm
- Tham dự kiểm tra giữa học kỳ
- Tham dự thi kết thúc học phần
- Chủ động tổ chức thực hiện giờ tự học
9 Đánh giá kết quả học tập của sinh viên:
9.1 Cách đánh giá
Sinh viên được đánh giá tích lũy học phần như sau:
1 Điểm chuyên cần Số tiết tham dự học/tổng số tiết 10%
2 Điểm bài tập Số bài tập đã làm/số bài tập
3 Điểm kiểm tra giữa
kỳ
4 Điểm thi kết thúc
học phần Thi viết + trắc nghiệm Bắt buộc dự thi 50% 4.1.2 4.1.5 đến
9.2 Cách tính điểm
- Điểm đánh giá thành phần và điểm thi kết thúc học phần được chấm theo thang
điểm 10 (từ 0 đến 10), làm tròn đến một chữ số thập phân
- Điểm học phần là tổng điểm của tất cả các điểm đánh giá thành phần của học phần
nhân với trọng số tương ứng Điểm học phần theo thang điểm 10 làm tròn đến một
chữ số thập phân, sau đó được quy đổi sang điểm chữ và điểm số theo thang điểm
4 theo quy định về công tác học vụ của Trường
10 Tài liệu học tập:
Thông tin về tài liệu Số đăng ký cá biệt
[1] Nguyễn Như Phong 2010 Vận trù ngẫu nhiên Nhà xuất
bản: ĐHQG-HCM
[2] Hồ Thanh Phong 2002 Xác suất và thống kê trong kỹ thuật
hệ thống công nghiệp Nhà xuất bản: ĐHQG-HCM MOL.026399
[3] Sheldon M Ross.2007 Introduction to Probability Models,
Tenth Edition Academic Press
Trang 511 Hướng dẫn sinh viên tự học:
Tuần Nội dung
Lý thuyế
t (tiết)
Thực hành (tiết)
Nhiệm vụ của sinh viên
- Tra cứu nội dung về những vấn đề cơ bản
về Vận trù học
2 Chương 1: Giới thiệu
1.1 Khoa học quản lý
1.2 Vận trù học
1.3 Mô hình
1.4 Mô hình ngẫu nhiên
1.5 Các bước trong nghiên
cứu vận trù
1.6 Tính ngẫu nhiên của dữ
liệu
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 1.1 đến 1.6, Chương 1
+Ôn lại nội dung Xác suất thống kê đã học ở học phần TN010 tài liệu [2]
3 Chương 2: Mô hình
Markov
2.1 Quá trình ngẫu nhiên
2.2 Chuỗi Markov
2.3 Phương trình Chapman–
Kolmogorov
2.4 Xác suất tuyệt đối
2.5 Trạng thái chuỗi Markov
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 2.1 đến 2.5, Chương 2
+Tra cứu nội dung về Chuỗi Markov -Tài liệu [3]: tìm hiểu Phần Markov chains (trang 185 đến trang 193) để rõ hơn về các vấn đề
4
Chương 2: Mô hình
Markov (tt)
2.6 Xác suất tới hạn
2.7 Quá trình sản xuất
2.8 Quá trình phân nhánh
2.9 Chuỗi Markov đảo
ngược thời gian
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 2.6 đến 2.9, Chương 2
+Tra cứu nội dung về Chuỗi Markov -Tài liệu [3]: tìm hiểu phần Markov chains (trang 193 đến trang 236) để rõ hơn về các vấn đề
5 Chương 3: Mô hình ra
quyết định Markov
3.1 Khái niệm
3.2 Bài toán người làm vườn
3.3 Phương pháp quy hoạch
tuyến tính
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 3.1 đến 3.3, Chương 3
+Tra cứu nội dung về Chuỗi Markov -Tài liệu [3]: tìm hiểu phần Markov chains (trang 252 đến trang 256) để rõ hơn về các vấn đề
6 Chương 4: Mô hình đếm
4.1 Khái niệm
4.2 Phân bố hàm mũ
4.3 Quá trình đếm
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 4.1 đến 4.3, Chương 4
+Tra cứu nội dung về mô hình đếm -Tài liệu [3]: tìm hiểu phần The Exponential (trang 281 đến trang 282) để rõ hơn về các vấn đề
7 Chương 4: Mô hình đếm
(tt)
4.4 Quá trình Poisson
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 4.4 đến 4.6, Chương 4
Trang 64.5 Quá trình tái sinh
4.6 Mô hình quyết định tái
sinh
+Tra cứu nội dung về mô hình đếm -Tài liệu [3]: tìm hiểu phần The Exponential (trang 282 đến trang 330) để rõ hơn về các vấn đề
8 Chương 5: Mô hình
Markov liên tục
5.1 Chuỗi Markov liên tục
5.2 Quá trình sinh tử
5.3 Phương trình vi phân
5.4 Xác suất giới hạn
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 5.1 đến 5.4, Chương 5
+Tra cứu nội dung về mô hình Markov liên tục
-Tài liệu [3]: tìm hiểu phần Continuous- Time Markov chains (trang 365 đến trang 384) để rõ hơn về các vấn đề
9 Chương 5: Mô hình
Markov liên tục (tt)
5.5 Tính ngược thời gian
5.6 Đồng nhất hóa
5.7 Phương pháp ma trận
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 5.5 đến 5.7, Chương 5
+Tra cứu nội dung về mô hình Markov liên tục
-Tài liệu [3]: tìm hiểu phần Continuous- Time Markov chains (trang 384 đến 404 trang ) để rõ hơn về các vấn đề
10 Chương 6 Mô hình xếp
hàng
6.1 Khái niệm
6.2 Mô hình xếp hàng
Poisson
6.3 Mạng xếp hàng
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 6.1 đến 6.3, Chương 6
+Tra cứu nội dung về mô hình xếp hàng -Tài liệu [3]: tìm hiểu phần Queueing Theory (trang 493 đến 528 trang ) để rõ hơn
về các vấn đề
11 Chương 7 Mô hình quyết
định xếp hàng
7.1 Khái niệm
7.2 Chỉ số vận hành hệ thống
7.3 Mô hình chi phí
7.4 Mô hình mức mong
muốn
+Tài liệu [1]: nội dung từ mục 7.1 đến 7.4, Chương 7
+Tra cứu nội dung về mô hình quyết định xếp hàng
-Tài liệu [3]: tìm hiểu phần Queueing Theory (trang 528 đến 557 trang ) để rõ hơn
về các vấn đề
12-
15
Cần Thơ, ngày … tháng … năm 20…
TL HIỆU TRƯỞNG
TRƯỞNG KHOA/GIÁM ĐỐC VIỆN/
GIÁM ĐỐC TRUNG TÂM
TRƯỞNG BỘ MÔN
