Operacioni menadzment pdf

Pravni poredak. Pravni akt i vrste pravnih akata. Pravni sistemi. Primena prava. Pojam prava informacione tehnologije. Izvori prava na Internetu. Autonomni izvori Internet prava. Informaciona tehnologija i pravo. Uvod u pravo intelektualne svojine. Nelojalna konkurencija i intelektualna svojina. Izvori prava intelektualne svojine. Autorsko pravo i njemu srodna prava. Prava industrijske svojine.

Pojam i servisi elektronske uprave. Propisi Republike Srbije u vezi sa E-upravom. Vrste naziva internet domena. Registar nacionalnog internet domena Srbije. Pravni sporovi povodom registracije naziva domena. Zloupotreba Web tehnologija. Pravna regulativa EU u pogledu Cloud-a. Propisi u vezi sa hakovanjem. Ovo je dovelo do ekspanzije novih metoda i primene istraivanja operacija.

Poznata metoda numerike simulacije Monte-Karlo Monte-Carlo nastala je Koristi se za reavanje kako deterministikih, tako i stohastikih zadataka u mnogim sferama nauke: teorije pouzdanosti, metereologije, proizvodnje i usluga, masovnog opsluivanja, nuklearne fizike, logistike i sl.

Kao logian nastavak primene tradicionalnog Gantovog dijagrama krajem tih godina prolog veka, razvijen je skup metoda koje se jednim imenom zovu tehnike mrenog planiranja.

Ove metode zasnovane su na rezultatima algebre, teorije grafova, statistike i raunarskih nauka. Prvu studiju sa osnovnim postavkama metode objavili su Dinamiko programiranje i algoritme optimalnog upravljanja razvio je ameriki matematiar Belman Belman, R Sedamdesete godine su karakteristine po nelinearnom programiranju i globalnoj optimizaciji, kao i po prodoru kompjuterskih metoda zasnovanih na numerikoj matematici.

Tada se znaajnije razvijaju teorijske osnove sa novim algoritmima u tretiranju neizvesnosti, kada se vie ne koriste iskluivo klasini statistiki i probabilistiki modeli. Algoritmi ove metode ugraeni su danas u gotovo sve programske pakete za projektni menadment. Time je ova visoko elaborirana tehnika, moda vie od svih iz domena istraivanja operacija primenjivana u praksi.

Osamdesetih godina se panja istraivanja operacija usmerava ka viekriterijumskoj optimizaciji i teoriji odluivanja. Ekspertni sistemi i sistemi za podrku odluivanju omoguuju uvoenje personalnih raunara sa odgovarajuom programskom podrkom. Novije metode, zasnovane na teoriji rasplinutih skupova - fazi u svetu nauke objavljene su Danas postoje mnogobrojne metode bazirane na fazi principu: to se blie posmatra realan problem, njegovo reenje postaje sve vie fazi Zadeh , tako da teorija fazi skupova nalazi odgovarajue primene u upravljanju tehnikim sistemima.

Devedesetih godina se mnogo napredovalo u reavanju problema celobrojnog, meovitog i viekriterijumskog programiranja. Ogromni raunarski resursi postaju masovno raspoloivi i omoguuju efikasnu primenu metoda operacionih istraivanja u svakodnevnim realnim sistemima i procesima. Razvoj novih pristupa za reavanje takvih problema obuhvata na osnovu heuristike genetskih algoritmama, neuronske mree i sl.

Vremenom su stvoreni alati za reavanje problema koji e se aplicirati u novim tehnolokim okolnostima, internet okruenju i. Pored toga, moe se rei da je dolo i do delimine evolucije u terminologiji, pa se danas panja skree na upravljanje operacijama operacioni menadment , a ne samo na njihovo istraivanje.

Entitet je u ovom sluaju, kao to je reeno, realni objekat, odnosno objekat koji je predmet i baza za modeliranje. Ako matematiki model dobro prezentuje problem, tada se oekuje da i reenje dobijeno pomou modela bude adekvatno postavljenom problemu. Da bi se primenila neka metoda, Poznato je u veini sluajeva da je potrebno na osnovu modela matematiki formalizovati problem. Meutim, za reavanje mnogih modela jo nisu pronaene efikasne metode reavanja.

Modeli treba da omogue oveku da predvidi i upravlja pojavama, odnosno entitetima. U tehnikim disciplinama trai se matematiki model koji prua racionalnu interpretaciju funkcionisanja realnih entiteta. Matematiki model stvarnog entiteta predstavlja ureen skup matematikih relacija formula, jednaina, nejednaina, logikih uslova, relacionih operatora, operanata i sl.

U tom smislu, u procesu matematikog modeliranja problema koji se vezuje za realni entitet, treba voditi rauna o sledeem: Model je samo jedna matematika formulacija odreenog stepena aproksimacije entiteta.

Koliko e on biti detaljan, zavisi od kompleksnosti zadataka, raspoloivosti metoda algoritamskih, heuristikih za njegovo reavanje, vetine i potrebe korisnika da razviju model na dovoljnom i potrebnom nivou i apliciraju postupke za reavanje takvog modela. Matematiki model ne moe da prui uvek novu informaciju o entitetu, kao i da ga zameni, ali moe na osnovu dobijenih reenja da stvori verodostojniju sliku o entitetu i njegovim funkcijama.

Menaderu operacija i istraivau se omoguava, na osnovu korektno postavljenog modela, eksperimentisanje tim modelom, ime se stvara vea pogodnost za donoenje kvalitetnijih odluka na kvantitativnim i kvalitativnim osnovama. U operacionim istraivanjima modeli su egzaktne prirode i oblikuju se na osnovu formalnih jezika poznatih u matematici. Uglavnom susreemo sledee naine i poreklo njihovog oblikovanja: - Na osnovu eksperimentalnih podataka. Matematiki modeli sadre klasu objekata simboliki definisanih skalari, vektori, matrice i relacije izmeu njih.

Mnotvo relacija se opisuje matematikim operacijama koje meusobno povezuju jedan ili vie operanata. Modeli se mogu podeliti po jo nekim karakteristikama: Prema dinamici u vremenu, modeli se dele na: - statike, gde veliine i relacije nisu funkcije u vremenskom horizontu modela, tj. Prema odreenosti komponenata u modelu verovatnoi i rasplinutosti dele se na: - deterministike, gde su komponente strogo odreene veliine,.

Prema strukturi modela i postupaka za njihovo analiziranje, modeli se dele na: - analitike, sa funkcijama u analitikoj formi, sa reenjima u analitikom ili numerikom obliku, - numerike, sa primenom numerikih postupaka za njihovo oblikovanje i reavanje i softvera projektovanih na tim osnovama.

Prema strukturi metoda za reavanje problema, modeli se dele jo na: - algoritamske, gde se moe oekivati jedno od reenja na osnovu primenjene metode sa poznatom ureenom i determinisanom strukturom postupaka.

Ove metode predstavljaju osnovne podloge za pisanje raunarskih programa. Osnovna odlika heuristikih postupaka je neizvesnost u traganju za najboljim reenjem. Vetaka inteligencija i ekspertni sistemi su u stalnom razvoju, potpomognuti razvojem heuristikih metoda [11]. Matematiko modeliranje je interdisciplinaran i timski zadatak, pri emu osnovni doprinos daju poznavaoci metoda i metodologije modeliranja kao i poznavaoci realnog problema. Svaki model problema operacionih istraivanja i menadera je karakterisan formalno-matematikim opisom sa odreenim nivoom apstrakcije.

Vekovna je tenja oveka da pronae najbolje reenje problema, poev od tehnikih, ekonomskih, drutvenih, politikih, i sl. Kako su problemi u ovom vremenu mnogobrojni, njihovo reavanje teorijskim putem je izuzetno sloeno. Istaknimo kao primer da se jedna vrsta metode, poznata kao numerika simulacija, moe uspeno primenjivati poev od analize globalnih prirodnih procesa kao to je rast stanovnitva na planeti Zemlji, pa do aplikacije na nivou nanotehnologije i prouavanja kretanja atomskih estica.

Nakon uoavanja karakteristinih veliina entiteta, formiraju se matematike relacije izmeu njih, kao posledica analize tj. Oblici formalnih relacija su raznovrsni poev od: funkcionalnih jednaina, diferencijalnih i integralnih jednaina, rekurentnih relacija, orijentisanih grafova i sl. Ogranienja u modelu imaju sutinsko znaenje i odraz su, najee, fizikih i ekonomskih granica prisutnih u realitetu. Uglavnom su u pitanju ogranienja u koliini resursa, energije, vremenskog kapaciteta i dr.

Strogost razmatranja ovih relacija mora biti uvek prisutna i uglavnom se definie relacionim i logikim operatorima tipa: , , , , , , , , , , i sl.

Uspostavljanje znaka jednakosti opravdano je u sluaju da promenljiva moe imati i graninu vrednost, ili da nam to zahteva metodologija neke metode.

U ostalim sluajevima moraju se izabrati uvek svrsishodni matematiki operatori drugog tipa. Fiziki modeli su modeli sa istom ili slinom materijalnom strukturom realnog entiteta, sa veim ili najee manjim gabaritima od stvarnog. Smisao oblikovanja fizikih modela nalazi se u pogodnosti eksperimentisanja i donoenja odreenih zakljuaka o njima, a samim tim sa nekim stepenom pouzdanosti i o entitetima na osnovu kojih su ovi vetaki modeli imitirani, tj. Drugi razlog je ekonomske prirode, jer se i trokovi generiu u znatno manjem obimu nego kod eksperimentisanja sa realitetom.

Trei razlog je dinamika eksperimentisanja gde se tei to brem dobijanju relevantnih podataka o modelu, a samim tim i o stvarnom entitetu. Za eksperimentisanje sa ovim modelom usko se vezuje primena metoda simulacije videti poglavlje Nedostaci ovih modela odnose se na mogunost pojave novih osobina koje ne susreemo kod realiteta, ili gubljenje nekih informacija koje bismo identifikovali kod stvarnog sistema ili procesa, a ovde ih je nemogue dobiti.

Ova devijacija karakteristika moe se negativno odraziti na analizu i sintezu modela, i prouzrokovana je najee velikim razlikama u volumenima realnog entiteta i aproksimativnog vetakog modela - kojim imitiramo stvarni. Time se neminovno menjaju originalne karakteristike realiteta u odnosu na generisane karakteristike vetakog modela. Fiziki modeli nisu predmet analize u ovoj knjizi. Matematiki model se formira matematikom apstrakcijom i predstavlja specifino selektovanje i strukturiranje elemenata misaonog modela u ureen deskriptivni model, kao pretpostavke za preslikavanje u apstraktni matematiki model.

Matematiki model je uspeno formiran ako verodostojno iskazuje sutinske karakteristike realiteta: tehnoloke, ekonomske, mehanike, hemijske, bioloke ili druge. Matematiki modeli oblikuju se po pravilu sa nekim stepenom analogije u odnosu na realitet.

Tom analogijom obuhvaene su primarne karakteristike posmatranog realiteta, ili skup karakteristika na dovoljnom i potrebnom uproenom nivou, zadravajui donekle stvarnu prirodu originala. Matematiki modeli mogu imati vrlo sloenu strukturu, koja ne mora biti proporcionalna sloenosti simbolike forme.

U matematici operacionom menadmenta gro matematikih modela se formira na bazi: matematikog programiranja, teorije grafova, heuristikog programiranja ili kombinovanih postupaka. Pri tome dobijeni modeli vae za itavu familiju slinih problema.

Tipian primer je simplex model linearnog programiranja, gde nije potrebno uvoenje novih principa pri svakom proraunu, jer je razraen algoritam i za reavanje optih sluajeva problema linearnog programiranja. U nekim primerima linearnosti, primena odgovarajuih metoda moe dovesti i do analitikog reenja problema optimizacije [18]. Eksperimentalni ili empirijski metod znatno je iri u primeni u praktinim uslovima radi dobijanja zadovoljavajueg reenja modela problema za kompleksne sluajeve realiteta kojih je u praksi najvie, a koji se ne mogu reavati analitikim metodama.

Iako je primena eksperimentalnog metoda optereena raznim trokovima: upotrebom merne tehnike, potrebom za resursima raznog vida za obradu, sistematizaciju i verifikaciju rezultata, drugog izlaza esto i nema za identifikaciju oblasti dopustivih reenja i konanog dobijanja vektora reenja koji najbolje zadovoljava funkciju kriterijuma u datim uslovima. Kako se izmeu postavljenih ulaznih i dobijenih izlaznih podataka moe uoiti zakonitost, ali ne i strogo poreklo te zakonitosti, ove metode eksperimenta nazivaju se metode crne kutije i predstavljaju optu metodu u istraivanju pojava u tehnikoj kibernetici [12].

Kombinovani metod predstavlja izvedeni metod ili sintezu analitikog i eksperimentalnog metoda. Razvijen je na osnovu analitikog metoda sa nekim parametrima za koje analiza nije dala adekvatno reenje. U tom sluaju kvantifikacija vrednosti parametara npr. Na taj nain se kombinovanom metodom moe oblikovati matematiki model realiteta kao najpouzdaniji raspoloivi model.

Jedan od primera predstavlja model oekivanog vremena u mrenom planiranju tipa PERT videti poglavlje Strogost i matematiki prilaz u analizi problema i sintezi modela i metoda osnovni su postupci izraavanja operacionih istraivaa. Mnogobrojne metode razvijene u fundamentalnoj i primenjenoj matematici su na raspolaganju analitiarima ove struke.

Pored toga, jedino matematikim jezikom, na kvantitativnim osnovama, se mogu prikazati ili imitirati kompleksnije veze izmeu veliina koje se javljaju na realnim entitetima. Organizovan rad u timovima. Multidisciplinarni pristup sloenom problemu je obeleje novije epohe u razvoju nauke i tehnologije, pa i operacionog istraivanja i menadmenta.

Timski rad je doneo promene u shvatanju sloenih problema. Kompromisom i usklaivanjem ideja i metoda integrie se nova metodologija istraivanja. U istom timu se mogu nai informatiari, inenjeri, psiholozi, ekonomisti, sociolozi, edukatori - metodiari i drugi. Uvaavajui miljenja ovih strunjaka, skree se panja i na mnoge druge relevantne faktore, ime se oblikuje prihvatljiviji model problema u odnosu na isto matematiki ili tehniki pristup, esto nedovoljno verodostojan.

Sistemski pristup problemu. Operacioni mendment zahteva sistemski pristup problemu. Optimizacija ili traganje za odgovarajuim reenjem je mogue za odreeni podsistem ili pojavu posebno. U tom smislu nalaenje samo globalnog optimuma za ceo sistem je nesvrsishodno bez nalaenja unutranjih lokalnih optimuma pojedinih podsistema. Pored toga, korisnici - naruioci reenja, po pravilu, trae reenje na odreenom hijerarhijskom nivou sistema ili procesa koji su njima od interesa.

Identifikacija i korektno definisanje problema predstavlja polaznu i relativno najsloeniju fazu u procesu dobijanja reenja.

Jednoznana pravila i jedinstveni algoritmi o postavci problema ne postoje uvek. Ova faza je karakteristina po tome to iskustvo i kreacija analitiara problema treba da dou do punog izraaja. Problem se uoava na realnom entitetu, zatim se misaono strukturira i najee se zatim deskriptivno modelira.

Isti problem se pri tome moe definisati na razne naine i raznim simbolima, zavisno od sposobnosti analitiara i njegove specijalnosti. Jasno je da subjekti razliitih struka imaju razliite poglede na problem. Integralno timsko sagledavanje je najkompleksnije i najverodostojnije. Meutim, pored unije i kompromisa razliitih ideja o problemu, dobro definisan problem mora imati sledee karakteristike: definisane zahteve korisnika reenja, preciznu deskriptivno-kvantitativnu formulaciju,.

Odgovorima na ove zahteve stvaraju se osnovne podloge za matematiko modeliranje problema sl. Oblikovanje matematikog modela koji reprezentuje stvarni problem realiteta. Matematiki model u operacionim istraivanjima je primarni model. Oblikuje se, kako je reeno, specifinim preslikavanjem ili prevoenjem deskriptivnog modela u egzaktni. Prema tome, ovaj model se stvara u interakciji sa ve definisanim misaono-deskriptivnim modelom i raspoloivim potencijalom za matematiko modeliranje.

Kolika je sloenost ove konverzije zavisi od sloenosti problema i njegovih karakteristika linearnost, determinisanost, i sl. Pored toga, sloenost zavisi i od mere protivrenih tendencija u pogledu, sa jedne strane, zahteva za jednostavnou modela i, sa druge strane, stvaranje modela kao verodostojnog skupa informacija o realnom problemu.

Izbor, razrada ili modifikacija metode za reavanje postavljenog problema. Izbor metode zavisi od oblikovanog modela problema. Same metode predstavljaju, u klasinom smislu, ureen skup postupaka koji se primenjuje da bi se reio postavljeni matematiki model problema. Sutinski, ova dva pojma se razlikuju, jer, kako je reeno, metodom se operacionalizuje model. Pre primene metode, model je statian, bez pronaenog reenja. Posle uspene primene metode dobijamo njegovo reenje u kvantitativnom obliku, ime se stvaraju uslovi i za njegovo vrednovanje.

Metode operacionih istraivanja se mogu aplicirati manuelnim putem ili kompjuterski. Mnoge metode se mogu koristiti sa izvesnom modifikacijom ve postojeih metoda. Kompjuterske metode mogu biti veoma efikasne, naroito numerike. Meutim, sve one imaju algoritamsku strukturu metoda koje su ranije ve razvijene i poznate u matematikim disciplinama.

U tom smislu, ovim udbenikom su obuhvaena odabrana poglavlja iz operacionih istraivanja, gde se obrauju sledee metode: Metode matematikog programiranja. Metode mrenog planiranja i upravljanja. Metode heuristikog istraivanja. Metode teorije masovnog opsluivanja ili redova ekanja. Metode simulacije. Metode upravljanja zalihama i drugih. Reavanje modela pomou metode i dobijanje rezultata.

Posledica primene metode je reenje izraeno u kvantitativnom obliku. Verodostojnost reenja zavisi od primenjene metode. Za isti model mogu se primenjivati, ako su na raspolaganju, razliite metode. Reenja u svakom sluaju moraju biti jednoznana, istovetno protumaena ili prihvaena sa odreenim stepenom pouzdanosti.

Najpreciznije reenje je analitiko. Numerika reenja su najea iz razloga postojanja najveeg broja metoda sa tom osnovom. Ova reenja su najmnogobrojnija i kod primene kompjuterskih metoda izraunavanja. Drugi vid su, takoe, numerika reenja, ali dobijena numerikom simulacijom. Pored toga, reenja mogu biti skalarna, vektorska i matrina. Vievarijantna reenja pruaju mogunost izbora, bilo da su optimalna ili dopustiva, na bazi postavljenih kriterijuma nakon nalaenja tog reenja.

Kriterijumsko vrednovanje modela na osnovu rezultata testiranja. Direktno vrednovanje reenja, samim tim i modela i metoda, predstavlja meru usaglaenosti predvienih i ostvarenih vrednosti. No ovo i nije jedini vid vrednovanja. Za kompleksno vrednovanje potrebno je razviti niz kriterijuma na bazi kojih se verifikuje model reenje i ocenjuje njegova valjanost [5]. Najznaajniji kriterijum vrednovanja je kriterijum optimalnosti reenja, kojim se na egzaktan nain dokazuje da li je reenje najbolje ili nije.

Ovaj kriterijum je razvijen kod mnogih optimizacionih metoda matematikog programiranja, dok je kod heuristikih u znatno manjoj meri raspoloiv. U kvantitativne kriterijume za testiranje modela i njegovog izraza, tj. Pored kvantitativnih kriterijuma znaajni su i kvalitativni kriterijumi u ovoj fazi istraivanja modela. Raunarski eksperimenti na modelu mogu dati znaajne odgovore na karakteristike model-reenje problema koji se posebno vrednuju. U svakom sluaju verifikovan rezultat predstavlja relevantan upravljaki parametar neophodan za odgovarajuu primenu u realnim uslovima.

Implementacija dobijenog reenja. Teorijskom verifikacijom model-reenje apriori se prihvata mogunost njegove primene u praksi. Implementacija predstavlja sprovoenje reenja direktno u realnim uslovima. Za to su potrebne odgovarajua priprema i koja esto poveava finansijska sredstva. Statistiki gledajui ova faza je najmanje frekventna, a najpotrebnija zbog brojnih dobrih reenja koje su postigli istraivai. Istaknimo da ima i drugih prilaza u sistematizaciji etapa reavanja modela ija metodologija sadri jo neke specifine module u blok dijagramu postupaka modeliranja.

Meutim, prethodno nabrojane faze su u veini sluajeva prepoznatljive i treba ih u principu uvaiti. Optimalno reenje pretpostavlja postojanje kvantitativne mere poreenja sa ostalim dopustivim reenjima, jer se samo takav kriterijum optimalnosti moe uvaiti. U tom smislu teorija optimizacije obuhvata kvantitativno prouavanje optimuma i razvoja metoda za njegovo odreivanje.

Primena metoda optimizacije.