<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=166339"><dc:title>Vpeljava mehkih ocen v večkriterijsko odločanje pri načrtovanju gospodarjenja z gozdovi</dc:title><dc:creator>Šmidovnik,	Tjaša	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Grošelj,	Petra	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Ficko,	Andrej	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>FSI WINGS</dc:subject><dc:subject>FSI DEMATEL</dc:subject><dc:subject>mehka števila</dc:subject><dc:subject>gospodarjenje z gozdovi</dc:subject><dc:subject>SGBWM</dc:subject><dc:description>V doktorski disertaciji smo nadgradili več metod večkriterijskega odločanja tako, da se lahko uporabljajo z mehkimi števili in pri skupinskem odločanju. Predstavili smo novo razvito metodo DEMATEL končne vsote vplivov (FSI DEMATEL) za ugotavljanje medsebojnih vplivov elementov v sistemu, kjer pri izračunu matrike skupnih vplivov elementov uporabimo končno vsoto členov in s tem zagotovimo konvergenco vrste. Z metodo FSI DEMATEL je posamezen vpliv elementa upoštevan le enkrat, s čimer dobimo ustreznejše vrednotenje medsebojnih vplivov elementov. Metodi WINGS, ki poleg vplivov upošteva še moč elementov, smo priredili mehko različico WINGS končne vsote vplivov (FSI WINGS). Metodo skupinskega večkriterijskega odločanja BWM smo nadgradili v metodo združevanja individualnih ocen v skupinske ocene – SGBWM. SGBWM pri združevanju individualnih uteži v skupinske upošteva podobnost med posameznimi odločevalci pri izbiri najboljše alternative. Delovanje vseh metod smo analizirali na primerih in novo razvitem večkriterijskem modelu za skupinsko odločanje za izbiro najboljše alternative za upravljanje z gozdovi, ki upošteva mehke informacije. Kriteriji so bile funkcije gozda, podkriteriji so bila tveganja, izbirali smo med štirimi alternativami. Kriteriji so bili ocenjeni z metodo mehki FSI WINGS, podkriteriji z metodo mehki SGBWM, alternative pa z metodo mehki R-TOPSIS. Model so ocenjevale različne skupine strokovnjakov. Vzorec je bil majhen, saj je bilo ključnega pomena delovanje novo razvitih metod na postavljenem večrkiterijskem modelu gospodarjenja z gozdovi. Rezultati kažejo, da ni velikih razlik v pomembnosti med posameznimi funkcijami gozda. Največje tveganje za gospodarjenje z gozdom predstavljajo podnebne spremembe. Kot najboljša alternativa se je izkazala alternativa 3 – nadzor in regulacija.</dc:description><dc:publisher>[T. Šmidovnik]</dc:publisher><dc:date>2024</dc:date><dc:date>2025-01-08 07:15:15</dc:date><dc:type>Doktorsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>166339</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
