FOI Nastava - Teorija odlučivanja

Sadržaj se učitava...

FOI Nastava

apps

mdi-login

Teorija odlučivanja

Decision Theory
2026/2027

5 ECTSa

Informacijsko i programsko inženjerstvo 1.4 (IPI)
Organizacija poslovnih sustava 1.4 (OPS)
Informatika u obrazovanju 1.4 (IUO)

Katedra za kvantitativne metode

2. semestar

Osnovne informacijemdi-information-variant

Izvođači nastavemdi-account-group

Nastavni plan i programmdi-clipboard-text-outline

Model praćenjamdi-human-male-board

Ispitni rokovimdi-clipboard-check-outline

Rasporedmdi-calendar-clock

Konzultacijemdi-account-voice

Izvođenje kolegija

Studij	Semestar	Obavezan
Informacijsko i programsko inženjerstvo 1.4 (IPI)	2	izborni
Organizacija poslovnih sustava 1.4 (OPS)	2	obavezan
Informatika u obrazovanju 1.4 (IUO)	2	izborni

Cilj kolegija

U predmetu Teorija odlučivanja studenti se upoznaju s temeljnim metodama za analizu odluke u uvjetima nesigurnosti I rizika. Također se upoznaju s osnovnim pristupom u modeliranju i analizi povezanih odluka; stablom odlučivanja. U okviru ove discipline izučavaju se i temeljne metode za višekriterijsku analizu odluke. Na dodiplomskom studiju teme se predaju tako da studentu bude omogućeno praktično znanje, koje mu omogućuje sudjelovanje u analizi složenijih odluka. Teorijske osnove za sve metode izlažu se u tolikoj mjeri da student razumije koncept matematičkog modela na kojem se temelji pojedina metoda. Od studenta se očekuje da stekne dovoljno znanja da u realnoj situaciji, s obzirom na raspoložive informacije, može prepoznati i primijeniti najprikladniju metodu za analizu određenog problema odlučivanja. Zbog toga se u okviru nastave iz ovog predmeta koriste i najpoznatiji komercijalni programi (programska potpora) razvijeni za pojedinu metodu.

Preduvjeti

Kolegij nema definirane preduvjete

Norma kolegija

Predavanja

30 sati

Seminar

15 sati

Nastavnik	Uloga na kolegiju	Oblik nastave	Tjedana	Sati	Grupa
Kadoić Nikola	Nositelj	Seminar Predavanja	11 11	1 2	3 1
Žugec Bojan	Nositelj
Begičević Ređep Nina	Suradnik	Seminar Predavanja	3 3	1 2	3 1
Hunjak Tihomir	Izvođač

Sadržaj predavanja

Uvodno predavanje, problem odlučivanja, elementi problema odlučivanja, metode za odlučivanje
Problem, problem odlučivanja, proces rješavanja problema odlučivanja (7 koraka). Elementi problema odlučivanja; ciljevi, alternative, kriteriji. Analiza odluke kao dio procesa rješavanja problema (5 koraka). Simonov i Mintzbergov modeli odlučivanja. Matematički modeli u odlučivanju; vrste matematičkih modela. Kvaliteta odluke; ključni činitelji kvalitete odluke. Posljedice krivih odluka. Temeljna podjela metoda za odlučivanje s obzirom na to da li su alternative opisane eksplicitno ili implicitno (pomoću ograničenja).
Metode za odlučivanje u uvjetima nepouzdanosti (nesigurnosti)
Situacije odlučivanja; nesigurnost i rizik. Pravila za odlučivanje na temelju stava prema nepoznatom; s pesimističkim stavom, s optimističkim stavom, koeficijent optimizma, minimaliziranje žaljenja. Pojam očekivane vrijednosti; vjerojatnost i matematičko očekivanje. Očekivana vrijednost informacije. Očekivana vrijednost potpune informacije. Sklonost riziku u metodama za odlučivanje u uvjetima rizika. Analiza osjetljivosti na različitim modelima (točka pokrića, metode prognoziranja, analiza isplativosti ulaganja).
Stablo odlučivanja
Povezane odluke; strukturiranje procesa odlučivanja. Stablo odluke; čvor odluke i čvor slučaja. Očekivana vrijednost kao kriterij za odlučivanje. Programska potpora: Silverdecisions. Primjena Bayesovog teorema.
Pojam rizika
Odnos prema riziku; prihvaćanje rizika i odbojnost prema riziku. Analiza rizika i upravljanje rizicima. Analiza rizika i upravljanje rizicima temeljeni na financijskim modelima i Monte Carlo simulaciji; funkcije distribucije ulaznih varijabli i određivanje distribucije izlazne varijable. Tornado graf i strategija upravljanja rizicima. Primjeri analize rizika pri određivanju potrebnih obrtnih sredstava i isplativosti ulaganja. Analiza osjetljivosti u Excelu. Matrica rizika.
Višekriterijsko odlučivanje
Potreba za metodama višekriterijskog odlučivanja. Tablica odlučivanja. Kriteriji, mjerne skale, kvalitativni i kvantitativni kriteriji. Svođenje kriterija na usporedive skale; normalizacije, normalizacijske konstante. Važnost kriterija i problem težina. Interpretacija težina kriterija. Teorija vijednosti; aksiomi teorije vrijednosti, funkcije vrijednosti. Analiza osjetljivosti u višekriterijskom odlučivanju.
Idealno rješenje problema odlučivanja
Alternative kao uređene n-torke (točke) u prostoru kriterijskih vrijednosti. Mjerenje udaljenosti u Euklidskom prostoru. Različite norme i njihove interpretacije. Idealna točka i rangiranje po udaljenosti od idealne točke. Negativna idealna točka i rangiranje alternativa u odnosu na (pozitivnu) idealnu i negativno idealnu točku; metoda TOPSIS. Rangiranje istovremenim korištenjem norme 1, norme 2 i norme ∞. Primjena u Excelu. Analiza osjetljivosti u metodi Topsis.
Određivanje prioriteta alternativa i težina kriterija na temelju njihovog uspoređivanja u parovima
Jednostavna metoda rangiranja alternativa na temelju prednosti po uspoređivanju u parovima. Primjena Saatyeve skale u uspoređivanju po parovima. Metoda svojstvenih vrijednosti, pojednostavljen postupak računanja prioriteta (težina) temeljen na približnim vrijednostima komponenata svojstvenog vektora. Primjena različitih metoda u Excelu. Analiza osjetljivosti u metodi zbrajanja ponderiranih vrijednosti.
AHP metoda
Hijerarhijska struktura problema odlučivanja. Različiti modeli (prvenstveno iz ICT domene); izbor opreme, izbor kadrova, izbor projekata. Modeli prilagođeni odlučivanju pod različitim scenarijima. Modeli za probleme s većim brojem alternativa u kojima nije moguće provesti uspoređivanje po parovima. Primjena metode AHP u Excelu. Analiza osjetljivosti u metodi AHP. Mrežni model strukture – analitički mrežni process.
Metoda ELECTRE
Uređajne relacije i struktura preferencija. Pojam kriterija i pseudokriterija. Pojam dominacije, indeksi suglasnosti s dominacijom i nesuglasnosti s dominacijom. Pragovi suglasnosti i nesuglasnosti s dominacijom. Formiranje matrice incidencije i grafa uređajne relacije. Identificiranje jezgre grafa, analiza osjetljivosti. Uspoređivanje metoda ELECTRE I i ELECTRE II. Primjena metode Elektre u Excelu. Analiza osjetljivosti u metodi Electre.
Metoda PROMETHEE
Pojam funkcije preferencije. Tipovi funkcija preferencije, izbor vrijednosti pragova za različite funkcije preferencija. Indeksi preferencije, ulazni i izlazni tok. Konstrukcija grafa relacije djelomičnog uređaja (PROMETHEE I) i potpunog uređaja (PROMETHEE II).
Grupno odlučivanje
Metode za grupno odlučivanje; brainstorming, Delphi, nominalna grupna tehnika, uspoređivanje u parovima. AHP metoda i grupno odlučivanje.

Sadržaj seminara/vježbi

VJEŽBE
Seminari i vježbe provodit će se na konkretnim primjerima, koje će odabrati nastavnik, a predložiti će ih studenti. Prilikom održavanja vježbi studenti će koristiti najpoznatije komercijalne programske alate (posebne programe i one tipa EXCEL add-in), koji se koriste za potporu u analizi odluke.

Ishodi učenja kolegija

Analizirati rizike na financijskim modelima.
Izgraditi modele za rješavanje višekriterijskih problema odlučivanja.
Koristiti informacijske sustave za potporu odlučivanju u donošenju odluka.
Koristiti osnovne metode grupnog odlučivanja.
Objasniti proces rješavanja problema odlučivanja.
Preporučiti metodu za rješavanje određenog problema odlučivanja.
Prepoznati elemente problema odlučivanja.
Primijeniti metode za odlučivanje u uvjetima nepouzdanosti (nesigurnosti).
Primijeniti metode za višekriterijsko odlučivanje u rješavanju problema odlučivanja.
Primijeniti različite pristupe u rješavanju problema odlučivanja ovisno o njegovim karateristikama.
Usporediti alate za potporu odlučivanju.

Ishodi učenja programa

Primijeniti etička načela, zakonsku regulativu i norme koje se koriste u struci
Procijeniti uvjete za primjenu suvremenih informacijskih i komunikacijskih tehnologija (IKT), savjetovati druge u primjeni IKT-a te u zadanom kontekstu odrediti utjecaj na pojedinca, organizaciju i društvo.
Modelirati probleme iz područja informacijskih i poslovnih sustava korištenjem matematičkih metoda, metoda razvoja informacijskih sustava i koncepata planiranja, upravljanja i poslovanja
Analizirati uvjete, donositi odluke, savjetovati druge te primijeniti odluke u zadanom kontekstu rješavanja problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava
Vrednovati učinkovitost uvođenja i korištenja programskih rješenja i pripadajuće infrastrukture za konkretne problemske domene
Voditi interdisciplinarni tim i raditi u takvom timu te razviti planove upravljanja karijerom za sebe i članove tima uključujući elemente cjeloživotnog učenja i razvoj kompetencija poduzetnosti
Svrsishodno komunicirati na hrvatskom i stranom jeziku, unaprijediti komunikaciju sa svim dionicima (klijentima, korisnicima i kolegama) uz primjenu odgovarajuće terminologije uključujući popularizaciju suvremenih informatičkih trendova i tema
Primijeniti odgovarajuće metode i tehnike projektiranja, planiranja, razvoja i uvođenja složenog informacijskog sustava u suvremenim razvojnim okolinama
Optimizirati procese poslovnog sustava organizacije u suradnji sa stručnjacima odabirom metoda i koncepata planiranja, upravljanja organizacijom i analize poslovanja
Oblikovati softversku arhitekturu složenog informacijskog sustava, odabrati i postaviti njegovu odgovarajuću tehnološku platformu i sigurnosne mehanizme te programirati dijelove složenog sustava
Utvrditi uvjete za primjenu ključnih informacijskih tehnologija, procijeniti njihov učinak i u zadanom kontekstu donositi odluke i davati savjete vezano uz upravljanje IT uslugama i resursima
Analizirati uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz metodološke pristupe razvoju organizacijskih i informacijskih sustava
Osmsliti projekt učinkovitog unapređenja poslovnog sustava u osnovnim vertikalnim područjima uz korištenje suvremenih IKT, realizirati takav projekt vlastitim razvojem ili izborom odgovarajućeg standardnog softvera
Analizirati objekte poslovnog sustava te postaviti formalni model objektnog sustava kao temelj izgradnje informacijskog sustava.
Dizajnirati i izgraditi sustav temeljen na distribuiranim bazama podataka i velikim izvorima znanja korištenjem tehnika izgradnje velikih i distribuiranih podatkovnih sustava i razrješavanja konflikata između kompetitivnih izvora znanja.
Izgraditi računalni sustav za pohranu podataka i znanja uključujući digitalne arhive.
Predložiti poboljšanja poslovnog sustava temeljem optimiziranog modela poslovnih procesa i poslovnih pravila.
Modelirati i izgraditi analitički podatkovni sustav skladišta podataka i višedimenzionalnih kocaka temeljen na postojećem transakcijskom sustavu.
Izgraditi i optimizirati model procesa, klasa podataka i poslovnih pravila poslovnog sustava te predložiti poboljšanja poslovnog sustava.
Modelirati i izgraditi sustave temeljene na znanju i sustave za podršku u odlučivanju.
Identificirati potrebe za strategijskim i upravljačkim promjenama u organizacijama
Primijeniti metode upravljanja životnim ciklusom informacijskog sustava organizacije te osmisliti i primijeniti suvremene strategije nastupa na tržištu informatičkih proizvoda i usluga
Definirati elemente strategijskog kontinuuma i primijeniti metode strategijskog upravljanja uz potporu informacijsko komunikacijske tehnologije.
Razviti i validirati sustav mjerenja organizacijske učinkovitosti uz primjenu IKT
Analizirati tržište primjenom informacijsko-komunikacijskih tehnologija
Analizirati poslovne procese te preporučiti i primijeniti odgovarajuće informacijske i komunikacijske tehnologije za unapređenje poslovnih procesa
Prezentirati razvoj i organizaciju odgojno-obrazovnih sustava, povijest informatike i računarstva, ustroj odgojno-obrazovnog procesa, društvenu uvjetovanost odgojno-obrazovne prakse i primijeniti suvremene odgojno-obrazovne koncepcije
Organizirati nastavni proces uključujući i poučavanje upotrebom tehnologije i u kriznim uvjetima te osmisliti postupke za upravljanje procesom učenja i poučavanja uz primjenu odrednica djelovanja i ponašanja ljudske jedinke i dinamike grupe
Artikulirati nastavni sat primjenjujući primjerene nastavne metode i oblike rada, didaktičke principe i nastavna sredstva
Voditi pedagošku dokumentaciju, ispitivanje, ocjenjivanje i vrednovanje u skladu sa zakonskom regulativom i kriterijima osobne i profesionalne etičnosti
Poučavati učenike primjeni različitih oblika učenja, samovrednovanju i samoreguliranom učenju
Upravljati razrednim odjeljenjem, i surađivati s roditeljima i drugim strukturama unutar i izvan odgojno-obrazovne institucije
Primijeniti i sukreirati suvremene računalne sustave u dizajnu obrazovnog informacijskog sustava u nastavi u skladu s pedagoškim i metodičkim principima te ih popularizirati sukladno trendovima i potrebama
Primijeniti principe proceduralnog programiranja, interneta, weba, stolnih aplikacija u kontekstu rješavanja problema iz realnog svijeta
Formulirati problem iz realnog svijeta u smislu problemskog zadatka u informatici te ga znati riješiti i rješenje evaluirati
Izvoditi proces poučavanja u multikulturalnim i multietničkim sredinama i drugim posebnim uvjetima (treća dob, centri izvrsnosti …)
Strukturirati i procjenjivati osobna i profesionalna iskustva (razvijati refleksivnu praksu) uključujući cjeloživotno učenje

Osnovna literatura

Sikavica, Pere; Hunjak, Tihomir; Begičević Ređep, Nina; Hernaus, Tomislav. Poslovno odlučivanje . Zagreb : Školska knjiga, 2014.
Triantaphyllou, E. Multi-Criteria Decision Making Methods: Comparative Study. Kluwer Academic Publishers Dordrecht/Boston/London, 2000.
French, S. (1986): Decision Theory, Ellis Harwood, Chichester.

Dopunska literatura

Nastavne cjeline 1, 2 i 3: 1. Clemen, R.T. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis. Duxbury Press; 2 edition, 1997.
Nastavna cjelina 4: 1. @RISK for Excel for Windows, Palisade Corporation, Newfield, NY USA, 1999. 2. Seila, A.F.; Čerić, V.; Tadikamalla, P. Applied Simulation Modeling. Thomson Learning, 2003.
Nastavne cjeline 7,8 i 11: 1. Saaty, T.L. Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy Process. RWS Publications, 4922 Ellsworth Ave., Pittsburgh, PA 15213.
Nastavne cjeline 9 i 10: 1. Gal, T.; Stewart, T.J.; Hanne, T. Multicriteria Decision Making; Advances in MCDM Models, Algorithms, Theory, and Applications. Kluwer Academic Publishers, Boston-Dordrecht, London, 1999.

Slični kolegiji

Na slijedećoj adresi (Decision Analysis Societi, USA) nalaze se podaci o brojnim predmetima iz područja analize odluke, programi i ostale korisne informacije http://fisher.osu.edu/~butler_267/DASyllabi/
University of Texas at Austin (MBA) http://www.mccombs.utexas.edu/faculty/jim.dyer/DA_syllabi/Dyer_phd.html
Duke University http://fisher.osu.edu/~butler_267/DASyllabi/ClemenDA.pdf
ASU High Technology MBA (Dr. Keefer) http://my.asu.edu
Cranfield University www.rmcs.cranfield.ac.uk/esd/esdshort/ESD9
London School of Economics and Political Science http://www.lse.ac.uk/resources/calendar/courseGuides/2003_OR304.htm

Redoviti studenti

Izvanredni studenti

U kalendaru ispod se nalaze konzultacije predmetnih nastavnika, no za detalje o konzultacijama možete provjeriti na profilu pojedinog predmetnog nastavnika.