English | Log ind

42586 Beslutninger under usikkerhed

2022/2023

Kurset er en del af bacheloruddannelsen "Data Science and Management" og er forbeholdt studerende fra disse uddannelser.
En forudsætning for kurset er grundlæggende programmeringsfærdigheder, gerne i Julia. Julia lang. vil blive brugt til alle projekter i kurset.
Kursusinformation
Decisions under uncertainty
Engelsk
5
Bachelor
F4A (tirs 13-17)
Campus Lyngby
Forelæsninger, øvelsesregninger, projekter
13-uger
F4A
Skriftlig eksamen og bedømmelse af rapport(er)
Karakteren gives efter en vægtet evaluering på baggrund af rapporter fra en individuel skriftlig eksamen (70%) og projektrapporter til gruppeopgaver (30%).
Skriftlig eksamen: 4 timer
Alle hjælpemidler er tilladt :

nettet bliver lukket

7-trins skala , intern bedømmelse
42101.­02450.­(02402/02403/02406) , Introduktion til operationsanalyse (42101) Introduktion til (matematisk) statistik (02402/02403/02406)
Evelien van der Hurk , Lyngby Campus, Bygning 358, Tlf. (+45) 4525 4821 , evdh@dtu.dk
Dario Pacino , Lyngby Campus, Bygning 358, Tlf. (+45) 4525 1512 , darpa@dtu.dk
42 Institut for Teknologi, Ledelse og Økonomi
I studieplanlæggeren
Kontakt underviseren for information om hvorvidt dette kursus giver den studerende mulighed for at lave eller forberede et projekt som kan deltage i DTUs studenterkonference om bæredygtighed, klimateknologi og miljø (GRØN DYST). Se mere på http://www.groendyst.dtu.dk
Overordnede kursusmål
At give de studerende både teoretisk og praktisk forståelse af, hvordan komplekse beslutningsproblemer præget af usikker information kan gribes an.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
  • Analysere et konkret beslutningsproblem for at udpege usikkerheder og forstå, hvilken effekt disse usikkerheder kan have på beslutningen.
  • Beskrive fremgangsmåden i hver af de præsenterede metoder til beslutningsproblemer præget af usikker information.
  • Forklare styrker og svagheder for de forskellige metoder.
  • Relatere de forskellige metoder til hinanden; herunder liste fællestræk og forskelle.
  • Argumentere for hvornår hver af de præsenterede metoder bør benyttes.
  • Forklare hvordan forskellige metoder kan komplementere hinanden for at opnå yderligere indsigt.
  • Anvende hver af de præsenterede metoder på konkret beslutningsproblem præget af usikker information.
  • Udlede anbefaling på baggrund af anvendelsen af de præsenterede metoder til beslutningsproblemer præget af usikker information.
Kursusindhold
Studerende introduceres til forskellige kvantitative metoder til beslutninger præget af usikker information. Disse metoder inkluderer Markov Theory, simulering og optimering under usikkerhed (herunder chance constraints of stokastisk programmerin). Metoderne eksemplificeres gennem forskellige cases.
Bemærkninger
E-learning anvendes i form af podcast lectures, interactive quiz, chat room, discussion board/blog og web-based tools.
Sidst opdateret
01. juni, 2023