| Назив предмета: Системи за подршку одлучивању у саобраћају и транспорту |
| Наставник или наставници: Вукадиновић С. Катарина, Димитријевић С. Бранка |
| Статус предмета: изборни |
| Број ЕСПБ: 7 |
| Услов: Познавање програмирања, метода операционих истраживања и вештачке интелигенције које се уче у оквиру Основних и Дипломских академских студија Саобраћајног факултета |
| Циљ предмета Основни циљ предмета је оспособљавање студената за моделирање и анализу одлучивања у сложеним саобраћајним и транспортним системима. Предмет припрема студенте за развој и примену интерактивних рачунарских система којима се побољшава квалитет одлука. |
| Исход предмета Сваки студент ће се оспособити за: анализу одлучивања у саобраћајним и транспортним системима, одређивање типа модела и развој Система за подршку одлучивању, упоређивање варијанти методама вишекритеријумског рангирања, вршење вишекритеријумске оптимизације у саобраћајним и транспортним системима. Најбољи студенти ће се оспособити да користећи методе вештачке интелигенције побољшава перформансе развијених Система за подршку одлучивању. |
| Садржај предмета Теоријска настава: Примена Система за подршку одлучивању на доношење одлука у сложеним саобраћајним и транспортним системима. Основни елементи и могућности система заснованих на математичким моделима и знању саобраћајних стручњака. Интелигентни системи за подршку одлучивању. Развој и примена система на саобраћајну праксу. Примери развијених система за подршку одлучивању при распоређивању радника и транспортних средстава, управљању неравномерним теретним токовима на мрежи, ублажавању загушења на путним и комуникационим мрежама. Вишекритеријумска анализа и оптимизација у саобраћају и транспорту. Појмови и основне дефиниције: Ефикасно решење, релативна важност критеријума, преферентне функције. Методе одређивања тежина критеријума. Вишекритеријумско линеарно програмирање. Циљно програмирање. Анализа обавијања података (ДЕА). Методе рангирања: PROMETHEE, ELECTRE, MAXMIN, MAXMAX, Horwitz-ова метода, TOPSIS, Аналитички хијерархијски процес. Фазификација класичних метода вишекритеријумског рангирања. Софтверски алати за вишекритеријумску анализу и оптимизацију. Практична настава: Самосталан истраживачки рад у договору са наставником. |
| Препоручена литература R.K. Ahuja, M.M.H. Seref, W.L. Winston, Developing Spreadsheet-Based Decision Support Systems, Dynamic Ideas, 2007. C.L. Hwang, K.P. Yoon, Multiple Attribute Decision Making. Springer-Verlang, 1981. D.V. Pigford, G. Baur, Expert systems for business: Concept and applications. Second Edition, Featuring VP-Expert, ITP. An Intenational Thomson Publishing Company, 1995. Д. Теодоровић, К. Вукадиновић, Traffic Control and Transport Planning: A Fuzzy Sets and Neural Networks Approach. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 1998. W.L. Winston, S.C. Albright, Practical Management Science. Duxbury Press, Wadsworth, Inc, 2001. |
| Број часова активне наставе |
предавања: 3 |
Студијски истраживачки рад: 3 |
| Методе извођења наставе предавања ex-катедра |
| Оцена знања (максимални број поена 100) активност у току наставе – 10, семинарски радови – 30, колоквијуми – 30, усмени испит - 30 |
