Metode in sistemi za podporo odločanja

Cilj predmeta je naučiti študente napredne metode, tehnike in sisteme za podporo zahtevnih realnih odločitvenih problemov. Poudarek je na spoznavanju in obvladovanju metod odločitvene analize in večparametrskega modeliranja, praktični uporabi programske opreme za podporo pri odločanju ter na reševanju zahtevnih praktičnih odločitvenih problemov.

Znanja matematike, računalništva in informatike, ki ustrezajo prvi stopnji bolonjskega študija tehniške usmeritve.

1. Uvod
2. Odločitvena analiza
3. Uporabni vidiki podpore odločanja
4. Odločitveni sistemi in sistemi za podporo pri odločanju
5. Napredne metode odločitvenega modeliranja
6. Nekatere metode podpore odločanju, temelječe na podatkih
7. Praktično usposabljanje

• Razumevanje konceptov odločanja, odločitvenih procesov in sistemov za podporo pri odločanju
• Poznavanje pristopov odločitvene analize in razumevanje metod odločitvenega modeliranja
• Pridobljena sposobnost identificirati odločitveni problem ter opredeliti njegove lastnosti in komponente
• Znanje, potrebno za izdelavo odločitvenega modela in njegovo uporabo za reševanje realnega odločitvenega problema
• Pridobljene osnovne veščine uporabe računalniške programske opreme za podporo pri odločanju

Temeljna:

• Clemen RT. Making hard decisions: an introduction to decision analysis. Belmont, CA: Duxbury Press; 1996 Jan 1.
• Thakkar JJ. Multi-criteria decision making. Singapore: Springer; 2021 Feb 8.
• Ishizaka A, Nemery P. Multi-criteria decision analysis: methods and software. John Wiley & Sons; 2013 Jun 10. Katalog

Dodatna:

• Bohanec, M. Odločanje in modeli. 1. ponatis. DMFA - založništvo, 2012. ISBN 978-961-212-190-7 Katalog
• Bohanec M, Žnidaršič M, Rajkovič V, Bratko I, Zupan B. DEX methodology: three decades of qualitative multi-attribute modeling. Informatica. 2013;37(1). E-gradivo
• S. Greco, M. Ehrgott, J.R. Figueira (ur.): Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys, International Series in Operations Research and Management Science, Volume 233. Springer 2016. ISBN 978-1-4939-3093-7
• Kochenderfer MJ, Wheeler TA, Wray KH. Algorithms for decision making. MIT press; 2022 Aug 16.
• Marchau VA, Walker WE, Bloemen PJ, Popper SW. Decision making under deep uncertainty: from theory to practice. Springer Nature; 2019. E-gradivo
• Sharda R, Delen D, Turban E, Aronson J, Liang TP. Business intelligence and analytics: Systems for decision support. Pearson Higher Ed; 2014 Jan 14.
• Guerrero H, Guerrero R, Rauscher. Excel data analysis. Springer International Publishing; 2019.

• seminarska naloga z ustnim zagovorom • pisni ali ustni izpit 50/50

Doc. Dr. Adrian HERMES (prej Ahmad Hosseini) je docent na področju uporabne matematike na Poslovno-tehniški fakulteti in Fakulteti za vinogradništvo in vinarstvo Univerze v Novi Gorici. Deluje tudi kot raziskovalec v Centru za informacijske tehnologije in uporabno matematiko (CITAM). Njegovo raziskovalno delo je osredotočeno na interdisciplinarne študije na presečišču industrijskega inženirstva, operacijske raziskave (OR), računalništva in matematične optimizacije, s posebnim poudarkom na modeliranju in aplikacijah problemov industrijske optimizacije.

Izbrane objave / Selected bibliography

1. HOSSEINI, Ahmad. Uncertainty-driven stability analysis of minimum spanning tree under multiple risk variations. Mathematics. Sep. 2025, vol. 13, issue 19, [article no.] 3100, 20 str., ilustr. ISSN 2227-7390. https://www.mdpi.com/2227-7390/13/19/3100, Repozitorij Univerze v Novi Gorici - RUNG, DOI: 10.3390/math13193100. [COBISS.SI-ID 251015171].

2. HOSSEINI, Ahmad. Max-type reliability in uncertain post-disaster networks through the lens of sensitivity and stability analysis. Expert systems with applications. [Online ed.]. May 2024, vol. 241, [article no.] 122486, str. 1-22, ilustr. ISSN 1873-6793. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122486, Repozitorij Univerze v Novi Gorici - RUNG, DOI: 10.1016/j.eswa.2023.122486. [COBISS.SI-ID 173538563]

3. HOSSEINI, Ahmad, WADBRO, Eddie, NGOC DO, Dung, LINDROOS, Ola. A scenario-based metaheuristic and optimization framework for cost-effective machine-trail network design in forestry. Computers and electronics in agriculture. [Print ed.]. Sep. 2023, vol. 212, [article no.] 108059, str. 1-13, ilustr. ISSN 0168-1699. Repozitorij Univerze v Novi Gorici - RUNG, DOI: 10.1016/j.compag.2023.108059. [COBISS.SI-ID 159537155].

4. ČESNIK, Urban, MARTELANC, Mitja, OVSTHUS, Ingunn, RADOVANOVIĆ VUKAJLOVIĆ, Tatjana, HOSSEINI, Ahmad, MOZETIČ VODOPIVEC, Branka, BUTINAR, Lorena. Functional characterization of Saccharomyces yeasts from cider produced in Hardanger. Fermentation. 2023, vol. 9, issue 9, [article no.] 824, str. 1-27. ISSN 2311-5637. https://www.mdpi.com/2311-5637/9/9/824, Repozitorij Univerze v Novi Gorici - RUNG, Digitalna knjižnica Univerze v Mariboru – DKUM, DOI: 10.3390/fermentation9090824, DOI: 20.500.12556/DKUM-86061. [COBISS.SI-ID 164729091].

5. HOSSEINI, Ahmad, WADBRO, Eddie. A hybrid greedy randomized heuristic for designing uncertain transport network layout. Expert systems with applications. [Print ed.]. Mar. 2022, vol. 190, [article no.] 116151, str. 1-10, ilustr. ISSN 0957-4174. Repozitorij Univerze v Novi Gorici - RUNG, DOI: 10.1016/j.eswa.2021.116151. [COBISS.SI-ID 141605891].