DADES IDENTIFICATIVES 2009_10
Assignatura (*) SISTEMES D'AJUT A LA DECISIÓ Codi 17012217
Ensenyament
Enginyeria Informàtica (1997)
Cicle 2on
Descriptors Crèd. Crèd. teoria Crèd. pràctics Tipus Curs Període
4.5 3 1.5 Optativa Segon
Llengua d'impartició
Català
Departament Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Coordinador/a
VALLS MATEU, AÏDA
Adreça electrònica aida.valls@urv.cat
Professors/es
VALLS MATEU, AÏDA
Web http://moodle.urv.net
Descripció general i informació rellevant Aquest curs està centrat en dissenyar sistemes automàtics que ajudin a prendre decisions complexes, utilitzant tècniques d'intel.ligència artificial.

Competències
Codi  
A1 Dominar l'anàlisi estadística.
A14 Aplicar els coneixements de matemàtiques a l'enginyeria informàtica.
A17 Analitzar, dissenyar i desenvolupar programari.
A19 Analitzar, dissenyar i desenvolupar sistemes robotitzats i intel·ligents.
A20 Aplicar els coneixements d'enginyeria informàtica a l'entorn econòmic-empresarial.
B1 Aprendre a aprendre.
B2 Resoldre problemes de forma efectiva.
B3 Aplicar pensament crític, lògic i creatiu.
B5 Treballar de forma col·laborativa.
B9 Planificació i organització.
B11 Motivació per la qualitat.
B12 Presa de decisions.
B13 Capacitat innovadora, emprenedora i d'adaptació a les noves situacions.
B14 Capacitat d'anàlisi i síntesi.
B15 Gestió del coneixement.
C1 Dominar l'expressió i la comprensió d'un idioma estranger.
C2 Utilitzar com a usuari les eines bàsiques en TIC.
C3 Desenvolupar la vida personal i professional tenint una perspectiva àmplia i global del món.

Objectius d'aprenentatge
Objectius Competències
Identificar els components d'un problema de presa de decisions multicriteri. A17
B3
B12
B14
B15
Identificar el tipus de model de presa de decisions aplicable a un problema concret. A14
B14
Modelitzar els criteris de preferència segons diversos tipus de dades. A1
A19
B11
B15
C2
Saber aplicar diversos operadors d'agregació. A19
A20
B2
B3
Reconèixer quines són les propietats d'un operador d'agregació. A14
A19
Saber el funcionament d'alguns mètodes concrets basats en Teoria de l'Utilitat A14
A20
B1
B2
B5
B9
B12
B13
B14
B15
C1
C3
Saber el funcionament d'alguns mètodes concrets basats en Relacions de preferència. A14
A20
B1
B2
B5
B9
B12
B13
B14
B15
C1
C3

Continguts
Tema Subtema
1. Introducció 1.1 Objectius de la presa de decisions
1.2 Com enfocar un problema de presa de decisions multicriteri
2. Tipus de dades en els criteris 2.1 Dades numèriques
2.2 Dades categòriques
2.3 Dades amb incertesa
3. Mètodes basats en la Teoria de la Utilitat 3.1 Introducció
3.2 Etapes del procés: agregació i ordenacio.
3.3 Operadors d'agregació. Propietats.
3.4 TOMASO
3.5 ClusDM
4. Mètodes basats en Relacions de Preferència 4.1 Introducció
4.2 Relacions d'outranking
4.3 ELECTRE
4.4 PROMETHEE
5. Breu presentació d'altres metodologies. 5,1 Metodologies alternatives
5.2 Discussió de les metodologies

Planificació
Metodologies  ::  Proves
  Competències (*) Hores a classe Hores fora de classe (**) Hores totals
Activitats Introductòries
2 0 2
 
Sessió Magistral
18 18 36
Presentacions / exposicions
6 12 18
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
8 16 24
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària
9 13.5 22.5
 
Atenció personalitzada
2 0 2
 
Proves objectives de preguntes curtes
4 4 8
 
(*) En el cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor.
(**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat

Metodologies
Metodologies
  Descripció
Activitats Introductòries Presentació dels professors, dels objectius de l'assignatura, metodologia docent i forma d'avaluació.
Sessió Magistral El professor explicarà els continguts bàsics de l'assignatura amb exemples. Posant a disposició de l'alumne tot el material que necessiti per a l'estudi de la matèria.
Presentacions / exposicions L'estudiant prepararà i realitzarà una exposició oral sobre algun tema del curs. Caldrà preparar una presentació amb suport multimèdia.
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques En equips s'estudiaran alguns sistemes d'ajut a la presa de decisions. Caldrà lliurar el resultat de l'exercici proposat pel professor.
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària Es faran alguns exercicis per consolidar els coneixements adquirits a teoria.
Alguns s'avaluaran.

Atenció personalitzada
 
Sessió Magistral
Presentacions / exposicions
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
Atenció personalitzada
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària
Descripció
Durant algunes de les hores dedicades a pràctiques, el professor atendrà consultes personalitzades al seu despatx. A banda d'aquestes hores, també es respondran dubtes durant l'horari de consultes habitual o bé a través del email. D'altra banda, s'obrirà un forum de l'assignatura en el Moodle per a facilitat l'intercanvi de missatges entre tots els participants.

Avaluació
  Descripció Pes
Presentacions / exposicions Cada alumne expondrà oralment el tema que se li assigni.
Caldrà preparar una presentació amb suport multimèdia.
15%
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques S'haurà de testejar un sistema d'jut a la presa de decisions i fer-ne un informe. Es valorarà el treball en equip. 20%
Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària Resolució de petit exercicis per consolidar els coneixements teòrics.
Alguns exercicis es recolliran i avaluaran.
5%
Proves objectives de preguntes curtes Es realitzaran diverses proves escrites individuals per analitzar el seguiment dels conceptes per part de l'alumne. 40%
Altres

L'alumne haurà de demostrar que ha llegit i entès els articles científics que se li demanin.

20%
 
Altres comentaris i segona convocatòria

Es demanarà una nota mínima a la prova escrita per tal de poder aprovar l'assignatura.

En segona convocatòria l'alumne haurà de presentar els mateixos treballs pràctics demanats en el curs i aprovar un examen.


Fonts d'informació

Bàsica http://www.inescc.pt/~ewgmcda/, EURO working group on MCDA, ,
http://www.terry.uga.edu/mcdm/index.html, Int society on MCDM, ,
Vincke, P., Multicriteria Decision-aid, Wiley and Sons, 1992
Figueira, J., Greco, S., Ehrgott, M (eds), Multiple Criteria Decision Analysis, Springer, 2005

Complementària

Recomanacions


Assignatures que es recomana haver cursat prèviament
INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL I/17012004
(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent