Teorija odlučivanja

Cilj predmeta

Izložiti osnove teorije odlučivanja i srodnih oblasti, te prikazati aktuelno stanje u domenu sistema za podršku odlučivanju kako bi student bio upućen u moguće pravce razvoja u ovoj oblasti.

Ishod predmeta

Student kreativno doprinosi razvoju sistema za podršku odlučivanju u proizvoljnom domenu primene, koristeći, unapređujući i sintetišući kvantitativne metode i dostupna tehnološka rešenja.

Teorijska nastava

Uvod u teoriju odlučivanja. Proces donošenja odluke. Aspekti verovatnoće i statistike u teoriji odlučivnja. Aspekt fazi logike u teoriji odlučivanja. Tehnika stabla odlučivanja. Upotreba tehnika operacionih istraživanja. Redovi čekanja. Optimizacija. Linearno programiranje. Grupno odlučivanje. Delfi tehnika. Tehnika brejnstorminga. Model višekriterijumskog odlučivanja. Metode rešavanja višeatributivnih problema. Višekriterijumsko programiranje. Tehnologije za razvoj sistema za podršku odlučivanju. Skladištenje podataka. Dimenziono modelovanje i dimenzioni pristup podacima. Poslovna inteligencija i odlučivačka informatika. Onlajn analitičko procesiranje podataka. Semantičko mapiranje. Data mining i OLAP. Ad hoc upiti. Sistemi upravljanja ključnim parametrima performansi. Otkrivanje znanja. Primena veštačke inteligencije u sistemima za podršku odlučivanju. Ekspertski sistemi. Inteligentni agenti. Algoritmi otkrivanja zakonitosti u podacima. Višestruka linearna korelacija i višestruka linearna regresija. Logistička regresija.

Praktična nastava

Nastanak i razvoj sistema za podršku odlučivanju. Kritički pregled tržišta sistema za podršku odlučivanju. Projektovanje i implementacija sistema za podršku odlučivanju. Opravdavanje ulaganja u razvoj sistema za podršku odlučivanju. Praktična nastava prati sadržaje iz teorijske nastave i primenjuje ih na rešavanje zadataka i konkretnih problema. Pri tome se studenti upoznaju sa odabranim alatima otvorenog koda.