FOI nastava
FOI logo

Lista kolegija iz:

ak.god:
2015/2016
semestar:
2. semestar

2015/2016

5ECTSa

Diplomski

Diplomski studij informatike v1.2

Program Obavezan
Baze podataka i baze znanja BPBZ Ne
Informatika u obrazovanju IO Ne
Informacijsko i programsko inženjerstvo IPI Ne
Organizacija poslovnih sustava OPS Da
2. semestar
1. nastavna godina

Teorija odlučivanja npp:93130

Engleski naziv

Decision Theory

Katedra

Katedra za kvantitativne metode

Kategorija ("boja")

TO

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.

Nastava

Predavanje
30sati
Seminar
15sati

Ishodi učenja predmeta

  • 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

  • Analizirati uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz metodološke pristupe razvoju organizacijskih i informacijskih sustavaAnalizirati uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz metodološke pristupe razvoju organizacijskih i informacijskih sustava
  • Modeliranje problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava korištenjem matematičkih metoda, metoda razvoja informacijskih sustava i koncepata planiranja, upravljanja i poslovanja Modeliranje problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava korištenjem matematičkih metoda, metoda razvoja informacijskih sustava i koncepata planiranja, upravljanja i poslovanja
  • Primijeniti, utvrditi uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz rješavanje problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava Primijeniti, utvrditi uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz rješavanje problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava
  • Utvrditi uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz metode i koncepte planiranja, upravljanja organizacijom i obračuna poslovanjaUtvrditi uvjete za primjenu, savjetovati i u zadanom kontekstu donositi odluke vezane uz metode i koncepte planiranja, upravljanja organizacijom i obračuna poslovanja

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.
  • Stablo odlučivanja
    Povezane odluke; strukturiranje procesa odlučivanja. Stablo odluke; čvor odluke i čvor slučaja. Očekivana vrijednost kao kriterij za odlučivanje. Programska potpora; treeplan (ili PrecisionTree).
  • 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. Programska potpora @RISK.
  • 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.
  • 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 ∞ .
  • 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.
  • 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. Programska potpora; Expert Choice.
  • 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.
  • 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) . Program Decision Lab 2000.
  • Grupno odlučivanje
    Metode za grupno odlučivanje; brainstorming, Delphi, nominalna grupna tehnika, uspoređivanje u parovima. AHP metoda i grupno odlučivanje. Programska potpora za grupno odlučivanje; Team Expert Choice.

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.

Osnovna literatura

  • Materijali s predavanja dostupni na: http://www.foi.hr/nastavnici/tihomir.hunjak French, S. (1986): Decision Theory, Ellis Harwood, Chichester.
  • Triantaphyllou, E. Multi-Criteria Decision Making Methods: Comparative Study. Kluwer Academic Publishers Dordrecht/Boston/London, 2000.

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 predmeti

  • 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
Nastavnik Oblik nastave Tjedana Sati tjedno Grupa
Hunjak Tihomir Predavanje 15 2 1
Oreški Dijana Seminar 10 1 2
Žugec Bojan Seminar 5 1 2
Nema definiranih ispitnih rokova

Teorija odlučivanja - Redovni studenti

Studij: Diplomski studij informatike
Akademska godina: 2015/2016

Redovni studenti obavezni su polagati kolegij po modelu kontinuiranog praćenja.


Praćenje rada studenata

Elementi praćenjaBodova
Kolokvij50
A1 - Stablo odlučivanja10
A2 - Metoda Even Swaps10
A3 - Metoda Elektra10
A4 - AHP metoda20
ZBROJ100


Bodovna skala ocjena

OdDoOcjena
0 49 nedovoljan (1)
50 60 dovoljan (2)
61 75 dobar (3)
76 90 vrlo dobar (4)
91 100 odličan (5)


Da bi redovni studenti ostvarili pravo potpisa u indeks te potom mogućnost polaganja kolegija moraju zadovoljiti uvjet za potpis koji se sastoji od

  • postizanje minimalno 30 bodova ukupno na kolegiju
  • prisustvo na minimalno 50% provjera prisustva na nastavi (predavanja, seminari)

Kolokviji

Naziv / Tjedan 1234567891011121314151617 1. razdoblje
udio (%)
2. razdoblje
udio (%)
3. razdoblje
udio (%)
Trajanje Pismeni Usmeni
Kolokvij + 100.0 40 +


Opis elemenata praćenja

Elementi praćenja Bodovi Uvjet Opis Nadoknada
Granica Opis Rok
Kolokvij 50 0 Na pismenom kolokviju provjerava se znanje cjelokupnog gradiva sa predavanja i seminara. 0 - -
A1 - Stablo odlučivanja 10 0 Tokom seminarske nastave studenti će rješavati zadatke iz tematske cjeline koja je vezana uz određenu metodu odlučivanja. Nastavnik zadaje studentima zadatke u kojima moraju primijeniti metodu odlučivanja. Zadaci se rješavaju na satu seminara, a nastavnik ih naknadno ocijeni. 0 - -
A2 - Metoda Even Swaps 10 0 Tokom seminarske nastave studenti će rješavati zadatke iz tematske cjeline koja je vezana uz određenu metodu odlučivanja. Nastavnik zadaje studentima zadatke u kojima moraju primijeniti metodu odlučivanja. Zadaci se rješavaju na satu seminara, a nastavnik ih naknadno ocijeni. 0 - -
A3 - Metoda Elektra 10 0 Tokom seminarske nastave studenti će rješavati zadatke iz tematske cjeline koja je vezana uz određenu metodu odlučivanja. Nastavnik zadaje studentima zadatke u kojima moraju primijeniti metodu odlučivanja. Zadaci se rješavaju na satu seminara, a nastavnik ih naknadno ocijeni. 0 - -
A4 - AHP metoda 20 0 Tokom seminarske nastave studenti će rješavati zadatke iz tematske cjeline koja je vezana uz određenu metodu odlučivanja. Nastavnik zadaje studentima zadatke u kojima moraju primijeniti metodu odlučivanja. 0 - -


Redovni studenti koji ne polože kolegij kontinuiranim praćenjem polažu kolegij na ispitnim rokovima. Uvjet za izlazak na pismeni ispit je predan pristupni rad najkasnije 2 dana prije ispitnog roka. Pristupni rad predstavlja praktičnu primjenu metode AHP na problemu koji student sam formira. Rad treba sadržavati i praktičnu primjenu u alatu za podršku AHP metodi. Nakon toga slijedi pismeni i usmeni ispit.

Teorija odlučivanja - Izvanredni studenti

Studij: Diplomski studij informatike
Akademska godina: 2015/2016

Izvanredni studenti na početku semestra mogu izabrati kontinuirano praćenje ili će polagati kolegij na ispitnim rokovima.

Izvanredni studenti odluku o načinu praćenja moraju donijeti unutar prva dva tjedna nastave i o tome obavijestiti nastavnike kolegija preko e-maila. Za studenta koji unutar dva tjedna ne javi da želi kolegij pratiti kontinuiranim praćenjem smatra se da neće polagati kolegij kontinuiranim praćenjem.

Izvanredni studenti koji ne polože kolegij kontinuiranim praćenjem kao i studenti koji kolegij niti nisu polagali kontinuiranim praćenjem polažu kolegij na ispitnim rokovima.

Model kontinuniranog praćenja za izvanredne studente koji odluče pratiti kolegij kao redovni studenti dan je u nastavku.


Praćenje rada studenata

Elementi praćenjaBodova
Kolokvij50
A1 - Stablo odlučivanja10
A2 - Metoda Even Swaps10
A3 - Metoda Elektra10
A4 - AHP metoda20
ZBROJ100


Bodovna skala ocjena

OdDoOcjena
0 49 nedovoljan (1)
50 60 dovoljan (2)
61 75 dobar (3)
76 90 vrlo dobar (4)
91 100 odličan (5)


Izvanredni studenti ne trebaju ostvariti uvjet za potpis.


Kolokviji

Naziv / Tjedan 1234567891011121314151617 1. razdoblje
udio (%)
2. razdoblje
udio (%)
3. razdoblje
udio (%)
Trajanje Pismeni Usmeni
Kolokvij + 100.0 40 +


Opis elemenata praćenja

Elementi praćenja Bodovi Uvjet Opis Nadoknada
Granica Opis Rok
Kolokvij 50 0 Na pismenom kolokviju provjerava se znanje cjelokupnog gradiva sa predavanja i seminara. 0 - -
A1 - Stablo odlučivanja 10 0 Tokom seminarske nastave studenti će rješavati zadatke iz tematske cjeline koja je vezana uz određenu metodu odlučivanja. Nastavnik zadaje studentima zadatke u kojima moraju primijeniti metodu odlučivanja. Zadaci se rješavaju na satu seminara, a nastavnik ih naknadno ocijeni. 0 - -
A2 - Metoda Even Swaps 10 0 Tokom seminarske nastave studenti će rješavati zadatke iz tematske cjeline koja je vezana uz određenu metodu odlučivanja. Nastavnik zadaje studentima zadatke u kojima moraju primijeniti metodu odlučivanja. Zadaci se rješavaju na satu seminara, a nastavnik ih naknadno ocijeni. 0 - -
A3 - Metoda Elektra 10 0 Tokom seminarske nastave studenti će rješavati zadatke iz tematske cjeline koja je vezana uz određenu metodu odlučivanja. Nastavnik zadaje studentima zadatke u kojima moraju primijeniti metodu odlučivanja. Zadaci se rješavaju na satu seminara, a nastavnik ih naknadno ocijeni. 0 - -
A4 - AHP metoda 20 0 Tokom seminarske nastave studenti će rješavati zadatke iz tematske cjeline koja je vezana uz određenu metodu odlučivanja. Nastavnik zadaje studentima zadatke u kojima moraju primijeniti metodu odlučivanja. 0 - -


Polaganje kolegija na ispitnim rokovima:

Uvjet za izlazak na pismeni ispit je predan pristupni rad najkasnije 2 dana prije ispitnog roka. Pristupni rad predstavlja praktičnu primjenu metode AHP na problemu koji student sam formira. Rad treba sadržavati i praktičnu primjenu u alatu za podršku AHP metodi. Nakon toga slijedi pismeni i usmeni ispit.

Predavanje Seminar Auditorne vježbe Laboratorijske vježbe Vježbe (jezici, tzk) Ispit Kolokviji Nadoknade Demonstrature
Copyright © 2015 FOI Varaždin. All Rights Reserved. Sva prava pridržana.
Povratak na vrh