Primena Metoda Višekriterijumskog Odlučivanja Za Rešavanje Lokacijskog Problema
-
Upload
zeljko-stevic-rus -
Category
Documents
-
view
224 -
download
0
Transcript of Primena Metoda Višekriterijumskog Odlučivanja Za Rešavanje Lokacijskog Problema
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
1/13
PRIMENA METODA VIEKRITERIJUMSKOG ODLUIVANJA
ZA REAVANJE LOKACIJSKOG PROBLEMA
Mr eljko Stevi dipl. ing. saobr.
Dr Marko Vasiljevi van. prof.
IV Meunarodni simpozijum
NOVI HORIZONTI SAOBRAAJA I KOMUNIKACIJA
Doboj, 22. i 23. novembar 2013. godine
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
2/13
Razlozi zbog kojih je dolo do snanog razvoja ipopularnosti metoda viekriterijumskeanalize su:
teorijske i
praktineprirode
Viekriterijumska analiza se formalizuje na sledei nain:
posmatra se konaan skup alternativa AiA. Svaka
alternativa vrednovana je sa viekriterijuma KjK.
UVOD
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
3/13
Tri lokacije logistikogcentra se vrednuju na osnovu pet
kriterijuma: cena zemljita,
raspoloivapovrina,
geografski poloaj,
pripadnost vidu transporta i
makro-mikro nivo lokacije.
POSTAVKA PRAKTINOG PRIMERA
Kvalitativna
ocena
Lo Dobar Prosean Vrlo dobar Odlian Tip
kriterijumaKvantitativna
ocena
1 3 5 7 9 max
9 7 5 3 1 min
Tabela 1. Interval skala za kvantifikaciju kriterijuma
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
4/13
PRIMENA METODA VIEKRITERIJUMSKE ANALIZE
MAXMAX I MAXMIN METODA
K1 K2 K3 K4 K5 K1 K2 K3 K4 K5
A1 40 10 9 2 7 A1 0.75 0.25 1 0.666 1
A2 120 6 7 2 7 A2 0.25 0.15 0.777 0.666 1
A3 30 40 5 3 5 A3 1 1 0.555 1 0.714
min max max max max min max max max max
Tabela 2. Kvantifikovana matrica odluivanja Tabela 3. Linearizovana matrica odluivanja
K1 K2 K3 K4 K5 maxmax maxmin
A1 0.75 0.25 1 0.666 1 1 0.25A2 0.25 0.15 0.777 0.666 1 1 0.15
A3 1 1 0.555 1 0.714 1 0.555
Tabela 4. Optimalne lokacije prema metodama Maxmax i Maxmin
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
5/13
SAW METODA
K1 K2 K3 K4 K5 K1 K2 K3 K4 K5
A1 0.75 0.25 1 0.666 1 A1 0.3 0.05 0.15 0.1 0.1 0.7
A2 0.25 0.15 0.777 0.666 1 A2 0.1 0.03 0.117 0.1 0.1 0.447
A3 1 1 0.555 1 0.714 A3 0.4 0.2 0.083 0.15 0.071 0.905
wj 0.40 0.20 0.15 0.15 0.10
Tabela 5. Linearizovana matrica odluivanja Tabela 6. Optimalna lokacija primenom Saw metode
TOPSIS METODA
m
i
Xij
Xij
1
2
Rij
K1 K2 K3 K4 K5
A1 0.308 0.240 0.723 0.485 0.631
A2 0.923 0.144 0.562 0.485 0.631
A3 0.231 0.960 0.402 0.728 0.451
wj 0.40 0.20 0.15 0.15 0.10
Korak 1.normalizacijapolazne matrice:
Tabela 7. Normalizacija polazne matrice
Korak 2.oteavanjenormalizovane matrice
K1 K2 K3 K4 K5
A1 0.123 0.048 0.108 0.073 0.063
A2 0.369 0.029 0.084 0.073 0.063
A3 0.092 0.192 0.060 0.109 0.045
Tabela 8. Oteavanje normalizovane matrice
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
6/13
Korak 3.- formiranje idealnog i anti-idealnog reenja
Korak 4.- raunanjeudaljenosti (euklidsko rastojanje) svake alternative od idealnog i antiidealnogreenja
152.0109.0073.0192.0048.0092.0123.0 2221
S
324.0109.0073.0108.0084.0192.0029.0092.0369.0 22222
S
051.0063.0045.0108.0060.0 223
S
252.0045.0063.006.0108.0029.0048.0369.0123.0 22221
S
03.0045.0063.006.0084.0 22
2
S
323.0.0073.0109.0029.0192.0369.0092.0 2223
S
Korak 5.- raunanje relativne bliskosti alternative idealnom reenju
624.0152.0252.0
252.01
C 085.0324.003.0
03.02
C 863.0
051.0323.0
323.03
C
K1 K2 K3 K4 K5
A1 0.123 0.048 0.108 0.073 0.063A2 0.369 0.029 0.084 0.073 0.063
A3 0.092 0.192 0.060 0.109 0.045
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
7/13
Korak 6.rang alternative
Slika 1. Grafiki prikaz alternativa iz softvera
ELEKTRA
Osnovni rezultat primene metode ELECTRE je definisanje kriterijuma za mehaniko
dodeljivanjetzv. veza viegreda.
Ova metoda sastoji se od uporeenja parova varijanata. Prvo se ispituje stepen
saglasnosti izmeu teinapreferencije i uparenih veza dominacije (izmeupojedinih
varijanata), a potom stepen nesaglasnosti po kome se ocena teina pojedinihvarijanata meusobnorazlikuje.
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
8/13
Korak 1. - Raunanjenormalizovane matrice odluivanja.
Korak 2. -Raunanjeteinskenormalizovane matrice odluivanja.
Prva dva koraka su ista kao i kod metode Topsis, stogavaevrednosti iz tabele sedam odnosno osam.
Korak 3. - Odreivanjeskupova saglasnosti i nesaglasnosti
U ovom korakupoinjeuporeenjepojedinih parova varijanata k i s, gde je k,s=1, 2, ...m iks. Zatim se za
svaki par varijanata (k, s) odreujuskupovi slaganja (Cks) i skupovi neslaganja (Dks), i to na sledeinain:
skup indeksa kriterijuma u kojima ak prefefira (dominira) nad as (akpoeljnijeod as) za max fx
skup indeksa kriterijuma u kojima akne prefefira (ne dominira) nad asza
max fx
K1 K2 K3 K4 K5
A1 40 10 9 2 7A2 120 6 7 2 7
A3 30 40 5 3 5
min max max max max
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
9/13
Korak 4. - Odreivanje matrice saglasnosti C
0 1 0.25
0.25 0 0.25
0.75 0.75 0
Tabela 9. Matrica saglasnosti
Korak 5. - Odreivanjematrice nesaglasnosti D
0 0 1
1 0 1
0.335 0.087 0
Tabela 10. Matrica nesaglasnosti
K1 K2 K3 K4 K5
A1 0.123 0.048 0.108 0.073 0.063
A2 0.369 0.029 0.084 0.073 0.063
A3 0.092 0.192 0.060 0.109 0.045
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
10/13
Korak 6. - Odreivanjematrice saglasne dominacije F
Nova matrica saglasne dominacije F formira se na osnovu kriterijuma da je:
0 1 0
0 0 0
1 1 0
Tabela 11. Matrica saglasne dominacije
Korak 7. - Odreivanjematrice nesaglasne dominacije G
Nova matrica nesaglasne dominacije G formira se na osnovu kriterijuma da je:
0 1 0
0 0 0
1 1 0
Tabela 12. Matrica nesaglasne dominacije
0 0 1
1 0 1
0.335 0.087 0
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
11/13
Korak 8. - Odreivanjematrice agregatne dominacije E
0 1 00 0 0
1 1 0
Tabela 13. Matrica agregatne dominacije
Korak 9. - Eliminacija manjepoeljnihvarijanti
Ako je vrednost eks=1 iz rezultujue matrice, tada varijanta ak dominira nad
varijanatom aspo oba kriterijuma (saglasnosti i nesaglasnosti). To, meutimne znai
da ne postoji neka druga varijanta koja ne dominira nad ak. Zbog toga, uslov da ak
nije pod dominacijom neke druge varijante. To praktinoznaida koja varijanta u
kolonama bude imala najmanje jedinica, ona ebiti najpoeljnija(a ako se gleda po
vrstama onda vaiobrnutoda je varijanta sa veimbrojem jedinica bolja). Dakle
sledi a1 dominira nad: a2;a2 ne dominira ni nad jednom akcijom; a3dominira nad: a1
a2; najbolja akcijaje: a3.
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
12/13
ZAKLJUAK
Posmatrajui rezultate svih primenjenih metoda dolazi sedo zakljuka da je lokacija tri optimalna za izgradnju
logistikogcentra.
Prema svim metodama lokacija tri je optimalna, osim
prema metodi Maxmax koja, mora sejojednom naglasiti ne
uzima u obzir teinske vrednosti koeficijenata i predstavlja
metodu optimizma, stoga lokacije i jesu podjednako dobre.
Na osnovu svega prikazanog moe se zakljuiti da seprimenom metoda viekriterijumske analize dolazi do
validnih rezultata koji su primenjivi u praksi.
-
8/10/2019 Primena Metoda Viekriterijumskog Odluivanja Za Reavanje Lokacijskog Problema
13/13