• Nebyly nalezeny žádné výsledky

Oponentura72080_kuncovam.pdf, 54.6 kB Stáhnout

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Podíl "Oponentura72080_kuncovam.pdf, 54.6 kB Stáhnout"

Copied!
2
0
0

Načítání.... (zobrazit plný text nyní)

Fulltext

(1)

Posudek oponenta bakalářské práce

Studijní program:Kvantitativní metody v ekonomice Studijní obor:Matematické metody v ekonomii Akademický rok:2020/2021

Název práce:Optimalizace směn v testovacím centru Řešitel:Truc Quynh Tranová

Vedoucí práce:Ing. Veronika Skočdopolová, Ph.D.

Oponent:Ing. Martina Kuncová, Ph.D.

Hlediska Stupeň

hodnocení

1. Jasnost a srozumitelnost formulace tématu a cíle práce 1

2. Rozsah a relevance popisu současného poznání 3

3. Náročnost řešeného tématu práce 2

4. Adekvátnost metod k řešení stanoveného problému, správnost jejich výběru a použití 1

5. Rozsah, hloubka a preciznost popisu výsledku 3

6. Relevance a správnost diskuse výsledku 2

7. Věcný přínos výsledku dosaženého v práci 1

8. Relevance informačních zdrojů a korektnost jejich citování 2

9. Logická stavba práce a vzájemná konzistence jednotlivých částí 2 10. Gramatika, jazykový styl, terminologie a celková úprava práce 2

Konkrétní připomínky a dotazy k práci:

Bakalářská práce je zaměřena na aplikaci matematických modelů pro přiřazení pracovníků na směny, konkrétně v COVID-19 testovacích centrech.

Vteoretické částise autorka věnovala popisu oblastí operačního výzkumu, matem.modelování,

z optimalizačních modelů pak přiřazovacího problému a dopravního problému, programu MPL a vymezení problematiky testování COVID-19. K této části práce mám výhrady zejména ke kapitole 1.2.2. Přiřazovací problém / rozvrhování pracovníků. Kapitola obsahuje pouze 2 odstavce, ačkoli je zřejmé, že jde o stěžejní kapitolu z pohledu praktické části práce. Autorka zde zmiňuje, že ”Rozvrhování pracovníků je v praxi velmi často řešená úloha” – mohla se tedy pokusit vyhledat již řešené a publikované modely podobného

zaměření. Kapitoly 1.1-1.3 (str.8-13), tvořící více než polovinu teoretické části, vychází jen ze 2 zdrojů, a to výukových knih (Jablonský – Operační výzkum; Jablonský, Lagová – Lineární modely) – i zde by bylo vhodné používat více zdrojů. Rozsah teoretické části je tak na hraně přijatelnosti.

V rámcipraktické částiautorka popisuje 4 optimalizační modely spojené s rozvrhováním zaměstnanců (lékařů či mediků-testerů a sester-asistentek) na směny v konkrétních dvou pražských testovacích

centrech v rámci jednoho týdne a 2 modely zaměřené na měsíční rozpis směn v těchto centrech. Poněkud nejasné je tvrzení ze str.19: ”Zaměstnanci jsou placeni fixním platem, proto jsou náklady konstantní. Tudíž v následujících modelech nebudu brát v potaz účelovou funkci. Mým cílem je tedy nalézt libovolné

přípustné řešení tohoto modelu.” – autorka doposud (i v teoretické části) popisovala mat.modely

s účelovou funkcí, tj. zde bych očekávala podrobnější popis, jak funguje MPL při nezadání účel.funkce či proč nebyla zadána jiná než nákladová účelová funkce (např. minimalizace počtu pracovníků,

minimalizace odchylek od požadavků apod.). Dále autorka uvádí, že matematický model vychází z modelu dopravního problému, což je však v rozporu s tvrzením v teoret.části (přiřazovací problém obsahuje binární proměnné, dopr.problém ne) i s popisem v dalších modelech, kde teprve v kap. 2.4.4 se autorka vrací k možnosti formulace bez binárních proměnných, všechny předchozí modely binární proměnné mají.

Toto by mělo být objasněno lépe.

Popis modelů je jinak srozumitelný, propojení MS Excel a MPL také. Kompletní výsledky jsou však uvedeny pouze v příloze (tabulky v MS Excel), je škoda, že se autorka nesnažila výsledky lépe srovnat a prezentovat v praktické části. Vzhledem k absenci účelové funkce u prvních 4 modelů jde o získání přípustných řešení, bylo tedy možné porovnat, zda jsou všechna řešení přípustná pro všechny použité

(2)

modely, případně výsledky porovnat z pohledu počtu využitých osob, odchylek od požadavků

zaměstnanců, počtu směn pro každého zaměstnance apod. Totéž platí o srovnání výsledků 2 modelů zaměřených na rozpis směn pro 2 odběrová místa a květen 2021.

Celkově tedy konstatuji, že cíl práce byl splněn a práci lze doporučit k obhajobě. Vzhledem k výše uvedeným výtkám navrhuji hodnocenívelmi dobře.

Otázky k obhajobě:

1) Bylo by možné v uvedených 4 modelech použít nějakou účelovou funkci jinou než nákladovou?

2) V příloze v Excel.tabulce na listu ”smeny_vysetrime_kveten” je u 4.5.2021 na směně pouze 1 osoba, i když je u počtu osob na směnu uvedeno číslo 2 – je toto výsledek modelu, tj. optimální řešení? Nebo proč není počet osob splněn?

Závěr: Bakalářskou práci doporučuji k obhajobě.

Navrhovaná výsledná klasifikace práce: 2

Datum: 22. 7. 2021 Ing. Martina Kuncová, Ph.D.

oponent práce

Odkazy

Související dokumenty

Analyzuje informační systém společnosti se zaměřením na vybrané části vzhledem k tématu řešení, specifikuje možné problémy a na základě toho uvádí vlastní

Amazon Comprehend stejně jako další řešení poskytuje funkce AutoML, které lze použít při vytváření vlastní sady pro klasifikaci textu nebo modelů entit, které jsou obvyklé

Najdi všechna řešení a zaznamenej je

Nepřekvapí tedy, že stejně jako všechny jednotky lze vyrobit z té fundamentální, tak i všechna řešení Pellovy rovnice jde vyrobit z toho fundamentálního.. Nechť je

Nepřekvapí tedy, že stejně jako všechny jednotky lze vyrobit z té fundamentální, tak i všechna řešení Pellovy rovnice jde vyrobit z toho fundamentálního.. Nechť je

Zároveň si můžete rozmyslet, že všechny myšlenky, které se vyskytly při řešení indukcí a bez zavedení funkce χ, jsou prakticky totožné jako myšlenky ve vzorovém

Poznámky k došlým řešením: Tato úloha byla takovým testem pozornosti řešitelů, klíčovým údajem zadání bylo, že oborem hodnot mají být přirozená čísla.. Je snadné

Poznámky k došlým řešením: Až na jednu výjimku obsahovalo každé došlé řešení nějaké dvojice bodů, které rovnici splňují... Poznámky k došlým řešením: Vzhledem