LETOPIS naučnih radova - Poljoprivredni fakultet - Univerzitet u ...

More documents

Recommendations

Info

Letopis naučnih radova Godina 36 (2012), Broj 1, strana 26-35 UDK: 159.947.2:004.4 Originalni naučni rad Original scientific paper GRUPNO VREDNOVANJE AHP SOFTVERA ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU U POLJOPRIVREDI Jovana Draginčić, Milica Vranešević, Bojan Srđević 1 REZIME Analitički hijerarhijski proces (AHP) je efikasan metod za podršku odlučivanju u poljoprivredi. Postoji više softverskih rešenja, komercijalnih i nekomercijalnih, od kojih su neka dostupna putem Interneta. Tri akademska korisnika iz oblasti poljoprivrede vrednovala su tri softvera u odnosu na kriterijume koji su odabrani tako da uvaže pre svega realne potrebe korisnika. U radu je prikazana mogućnost primene AHP u grupnom kontekstu za slučaj kada se o svojim preferencama nisu izjasnili svi članovi grupe. Ključne reči: AHP, grupno odlučivanje, AHP softveri UVOD Problemi odlučivanja u poljoprivredi javljaju se na svim nivoima, od nacionalnog do nivoa poljoprivrednog gazdinstva, a njihovi konteksti mogu biti individualni i grupni. Specifičnosti poljoprivredne proizvodnje, tehnički, sociološki, politički i ekološki problemi, kao i dostupnost i preciznost podataka samo su neki od faktora koji doprinose kompleksnosti procesa odlučivanja u ovoj oblasti. Danas se sa pravom može reći da se kvalitetna odluka, koja podrazumeva izbor između različitih alternativa pod uticajem brojnih faktora, ne može doneti bez integrisanog delovanja ljudskog faktora, matematičkih metoda i računarskih alata. Razvoj tehnike i tehnologije, značajan napredak u oblasti softvera, kao i sve bolje poznavanje informatike među inženjerima, doveli su do toga da računarski alati zauzmu nezamenjivu ulogu i u procesima donošenja odluka. Na osnovu brojnih primera primene može se zaključiti da je analitički hijerarhijski proces (AHP) verovatno najčešće korišćeni metod višekriterijumske analize u 1 Dipl. inž. – master, Jovana Draginčić, istraživač saradnik, dipl. inž. – master Milica Vranešević, asistent, dr Bojan Srđević, red. prof.,Univerzitet u Novom Sadu, Poljoprivredni fakultet, Departman za uređenje voda, Novi Sad, Trg Dositeja Obradovića 8, kontakt e-mail: jovanad@polj.uns.ac.rs 26
poljoprivredi. Ovaj napredni metod ima jasnu teorijsku osnovu i spada u tzv. transparentne metode, u smislu da pomaže donosiocima odluka da rešavaju probleme kombinacijom intuitivnih, racionalnih i iracionalnih mehanizama, kao i da rešavaju tzv. nesigurne i rizične situacije bez mnogo komplikovanih matematičko-kompjuterskih znanja i sposobnosti. O uspešnosti AHP metodologije u oblasti poljoprivrede govori veliki broj stranih i domaćih naučnih i stručnih publikacija dostupnih pre svega na Internetu. Neki od primera primene u domaćoj literaturi mogu se videti u radovima autora: Jandrić i Srđević (2000), Srđević i Srđević (2003), Srđević i sar. (2004). SOFTVERI ZA PODRŠKU AHP Prvi softveri za podršku višekriterijumskom odlučivanju nastali su sedamdesetih godina prošlog veka. Njihova pojava i implementacija predstavlja suštinski prelaz na savremene metodologije i tehnologije odlučivanja. Današnje hardverske i softverske platforme omogućavaju projektovanje rešenja za Windows i druge operativne sisteme koji su komunikaciju čoveka i računara podigli na najviši nivo. Moderna rešenja su laka za upotrebu i sa grafičkim interfejsom omogućavaju vizuelnu prezentaciju rezultata. U upotrebi su i mnogi opšti softverski paketi, koji ne sadrže specifične tehnike višekriterijumskog odlučivanja, na primer Microsoft Excel i paketi za linearno programiranje (npr. LINDO). Softveri posebno razvijeni za probleme višekriterijumskog odlučivanja pokrivaju različite faze u procesu donošenja odluka, od istraživanja i struktuiranja problema, do utvrđivanja preference donosioca odluka i određivanja kompromisnog rešenja (Stanković i Stevenović, 2006). Neke od prednosti koje pruža softverska podrška odlučivanju jesu brža, jeftinija i kvalitetnija pomoć korisniku da lakše manipuliše podacima i rezultatima. Važno je takođe da se sagledavanje i rešavanje problema odlučivanja postiže na transparentan način. Na Internetu se mogu pronaći razni softveri bazirani na AHP metodologiji, a njihova forma se kreće od komercijalnih, do specijalizovanih za Internet. U ovom radu vrednovana su tri popularna AHP softvera od strane tri akademska korisnika iz oblasti poljoprivrede. Kriterijumi na osnovu kojih su donosioci odluka izrazili svoje lične preference definisani su tako da se obuhvate najvažnije činjenice koje mogu biti od interesa prosečnom korisniku pri izboru ovakve vrste softvera. Sledi kratak opis vrednovanih softvera. Decision Lens se smatra za jedno od vodećih softverskih rešenja za donošenje odluka u složenom poslovnom okruženju. Softver je jednostavan za korišćenje i dozvoljava da se kombinuju kvantitativni podaci i kvalitativne procene u cilju identifikovanja projekata, ljudi ili ideja koji će pomoći u postizanju cilja. U upotrebi je najviše u SAD, a među poznatim korisnicima su federalne agencije, američka mornarica, NASA i neke od vodećih svetskih kompanija kao sto su Amtrak, Kraft, Johnson i Johnson itd. MakeItRational je softver za analizu odluka, baziran na AHP-u. Sa ovim softverom donosilac odluka ne mora biti kvalifikovani analitičar. Lak i intuitivan interfejs će voditi 27
Page 1 and 2: POLJOPRIVREDNI FAKULTET U NOVOM SAD
Page 3 and 4: SADRŽAJ - CONTENT Radovan Pejanovi
Page 5 and 6: Letopis naučnih radova Godina 36 (
Page 7 and 8: azumevanje stvari i pojava u život
Page 9 and 10: Tradicionalni koncept koeficijenta
Page 11 and 12: interakciju - a isto tako da, dalje
Page 13 and 14: Duhovna inteligencija nam pomaže u
Page 15 and 16: 5. LITERATURA 1. Blanchard, K.: Ruk
Page 19 and 20: navodnjavanje ili države. Pregovor
Page 21 and 22: 2. Korak. Grupisanje farmera vršen
Page 23 and 24: Tabela 3. Rang različitih alternat
Page 25: WATER USERS ASSOCIATIONS AND IRRIGA
Page 29 and 30: Za matricu dimenzije (odnosno za po
Page 31 and 32: Softveri DO2: Kriterijumi Softveri
Page 33 and 34: U relacijama (7) i (8) K predstavlj
Page 35 and 36: GROUP EVALUATION OF AHP SOFTWARE FO
Page 37 and 38: korišćenje prirodnih i energetski
Page 39 and 40: Funkcionalne veze u ekosistemu podr
Page 41 and 42: ko će upravljati određenim delovi
Page 43 and 44: USING THE ECOSYSTEM APPROACH IN INT
Page 45 and 46: UVOD U Srbiji crni luk se gaji na 2
Page 47 and 48: Prve dve godine istraživanja su bi
Page 49 and 50: Tabela 4. Vodni bilans crnog luka u
Page 51 and 52: 6. Lazić Branka, Marković, V., Dj
Page 55 and 56: 5. 50 N kroz V +50 N kroz NPK ; 50%
Page 57 and 58: prvom delu vegetacije pri intenzivn
Page 59 and 60: zemljišta s jedne strane, i imobil
Page 61 and 62: LITERATURA 1. Bogdanović, D., Ubav
Page 65 and 66: Tabela 1. Raspored tretmana đubren
Page 67 and 68: Vrednosti obeležene različitim ve
Page 69 and 70: tretmanu (1157 mg NO3 kg⁻¹ svež
Page 71 and 72: THE INFLUENCE OF THE MINERAL FERTIL
Page 73 and 74: UVOD Imajući u vidu dominantan uti
Page 75 and 76: sa srednjim dozama sva tri hraniva
Page 77 and 78:
azota, dok je efekat pojedinačne p
Page 79 and 80:
LITERATURA 1. Blue, E.N., et al. (1
Page 81 and 82:
Letopis naučnih radova Godina 36 (
Page 83 and 84:
Pored adekvatne mineralne ishrane,
Page 85 and 86:
0,01 0,21 0,19 0,13 0,39 0,34 0,22
Page 87 and 88:
manji broj biljaka/izdanaka po jedi
Page 89 and 90:
was positively correlated with nitr
Page 91 and 92:
proizvodnja kukuruza šećerca, koj
Page 93 and 94:
Tabela 1. Uticaj različitih koncen
Page 95 and 96:
9. Pajić, Z., Srdić, J., Filipovi
Page 97 and 98:
pomoć energije svetlosti sintetiš
Page 99 and 100:
desetinama i stotinama miliona (tab
Page 101 and 102:
Page 103 and 104:
DNK MARKERI U OPLEMENJIVANJU KONJA
Page 105 and 106:
Tabela 2: Primeri DNA markera i nji
Page 107 and 108:
Tabela 5: Broj markera po hromozomu
Page 109 and 110:
Page 111 and 112:
MATERIJAL I METODE RADA U ogled je
Page 113 and 114:
metabolita u mlečnoj žlezdi. To n
Page 115 and 116:
15. Kadzere C.T., Murphy M.R., Sila
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
obrtaja u minuti da bi se serum u p
Page 121 and 122:
Tabela 2. Vrednosti koncentracije c
Page 123 and 124:
Tabela 4. Vrednosti testa korelacij
Page 125 and 126:
LITERATURA 1. Cope C.M., Mackenzie
Page 127 and 128:
Page 129 and 130:
Tabela 2. Broj leukocita u krvi hro
Page 131 and 132:
Slika 1. Razmaz krvi Picture 1. Blo
Page 133 and 134:
Page 135 and 136:
azličitim često suprotnim i neodr
Page 137 and 138:
LITERATURA 1. Arab A. Equine serolo
Page 139 and 140:
FINDING OF ANTIBODIES AGAINST THE V
Page 141 and 142:
(sindrom insuficijencije jetre) su:
Page 143 and 144:
Tabela 1. Prosečne vrednosti ispit
Page 145 and 146:
njegovog izlivanja nakon povrede me
Page 147 and 148:
11. Gieger, T.L., Hosgood, G., Tabo
Page 149 and 150:
Page 151 and 152:
MATERIJAL I METODE RADA Zelene rezn
Page 153 and 154:
i Kolasinski (2002), prema kojima s
Page 155 and 156:
18. Reich L. (1991): Cornelian Cher
Page 157 and 158:
koja je nešto manje bujna, ali ni
Page 159 and 160:
Tab. 2. Visina sadnice (cm) ispitiv
Page 161 and 162:
CHERRY CULTIVARS (Prunus avium L.)
Page 163:
CIP - Каталогизација
show all

LETOPIS naučnih radova - Poljoprivredni fakultet - Univerzitet u ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?