Cilj
Ishod
Metode izvodjenja nastave
Sadržaj
Literatura
Nakon položenog ispita, studenti će biti osposobljeni da
1. razumeju oblast primene operacionih istraživanja,
2. prepoznaju optimizacione probleme, definišu i formulišu odgovarajuće matematičke modele,
3. odaberu i primene egzaktne i približne metode za rešavanja optimizacionih problema,
4. koriste softver za rešavanje optimizacionih problema,
5. analiziraju rezultate i kreiraju izveštaje sa preporukama razumljivim donosiocima odluka,
6. analitički i kritički razmišljaju i rade u timu.
Teorijska nastava: Uvod u operaciona istraživanja (OI) i matematičko programiranje: metodologija OI, matematički model, dopustivo rešenje, optimalno rešenje, lokalni i globalni optimum. Linearno programiranje (LP) i njegova svojstva. Geometrijska interpretacija LP. Opšti, simetrični, standardni i kanonski oblik problema LP. Simpleks metoda. Mogući ishodi simpleks metode. Dualni problem LP, njegova svojstva i mogućnosti primene. Otvoreni i zatvoreni transportni problem (TP). Neki specijalni problemi TP. Heurističke metode – osnovni pojmovi i pristupi (lokalno pretraživanje, Genetski algoritmi, Simulirano kaljenje, Tabu pretraživanje i sl.). Standardni problemi kombinatorne optimizacije (problemi asignacije, ranca, najkraćeg puta, razapinjućeg stabla, trgovačkog putnika, rutiranja i sl.) i njihovo rešavanje egzaktnim i približnim (heurističkim) metodama. Celobrojno programiranje i metode rešavanja (metoda grananja i ograničavanja). Primena OI u poslovnoj analitici.
Praktična nastava (auditorne i laboratorijske vežbe): Osnovni pojmovi matematičkog modeliranja. Modeliranje standardnih problema u menadžmentu (optimizacija asortimana, problem ishrane,…). Formiranje nekih specifičnih matematičkih modela LP. Grafička metoda rešavanja problema LP. Simpleks metoda – osnovni koraci. Simpleks metoda – naprednije tehnike. Transportni problem: modeli i dobijanje početnog rešenja. Metode rešavanja TP. Specifične primene TP u menadžmentu. Modeliranje i rešavanje problema najkraćeg puta Dajkstrinim algoritmom. Modeliranje i rešavanje problema razapinjućeg stabla Primovim algoritmom. Modeliranje i rešavanje problema rutiranja Klark-Rajtovim algoritmom. Modeliranje i rešavanje problema trgovačkog putnika NNS algoritmom. Softver za optimizaciju (Excel Solver, Lingo). Rešavanje studije slučaja pomoću sofvera i kreiranje izveštaja.
1. S. Krčevinac i dr Operaciona istraživanja 1 FON, Beograd 2013
2. M. Martić i dr Operaciona istraživanja 1 – zbirka zadataka FON, Beograd 2013
3. M. Vujošević Linearno programiranje FON, Beograd 2013
4. J.A. Lawrence, B.A.
Pasternack Applied Management Science John Wiley & Sons Inc. 2002
