<p>Sistem PSO u su&scaron;tini predstavlja model za finansiranje<br />neprofitabilnih usluga prevoza za koje postoji op&scaron;ti javni interes<br />države, regiona ili lokalne zajednice (grada i op&scaron;tine). Operateru se<br />obezbjeđuje nadoknada za javni prevoz tako da ne smije da prelazi<br />iznos koji odgovara neto finansijskom učinku jednakom zbiru<br />efekata i tro&scaron;kova. Univerzalni i op&scaron;teprihvaćeni model za<br />definisanje PSO na željeznici ne postoji pa su u radu definisani i<br />vrednovani socijalni i kvalitativni kriterijumi za održavanje i<br />unapređenje standarda kvaliteta obavljanja PSO, a razvijeni su<br />modeli za utvrđivanje PSO u integrisanim sistemima javnog prevoza<br />putnika, za utvrđivanje tro&scaron;kova operatera i fuzzy model za<br />utvrđianje bilansa poslovanja operatera za prevoz putnika. Sami<br />modeli su testirani da delu saobraćajne mreže u RS.</p> / <p>The PSO system essentially represents a model for financing of<br />nonprofit transport services of a general public interest of state,<br />region or local community (town of municipality). An operator is<br />provided with compensation for public transport service in the way<br />that it not exceeds amount equal to net financial performance as a<br />sum of effects and costs. Since universal and generally accepted<br />model for defining of PSO in regard with railway system does not<br />exists, in practice are defined and are being evaluated social and<br />qualitative criteria for maintaining and improving of quality<br />standards of PSO. There are also developed models for<br />determination of PSO at integrated systems of public passenger<br />transport, for operator costs determination and fuzzy model for<br />determination of operator&rsquo;s business balance in passenger<br />transport. Models are tested at a part of railway network in RS.</p>

<p>Analizom procesa kretanja vozila duž linije identifikovani su parametri koji utiču na širenje poremećaja intervala sleđenja. Na osnovu utvrđenih relacija između parametara, formiran je deterministički model. Modelom je predstavljeno širenje i slaganje više prostih poremećaja intervala sleđenja po stajalištima duž linije i po polascima u redu vožnje na jednoj liniji javnog gradskog prevoza putnika. U radu je izvršena matematička analiza složenog uticaja različitih parametara na širenje poremećaja intervala sleđenja vozila. Rezultati analize su pokazali da je u fazi projektovanja sistema u velikoj meri moguće uticati na sekundarne poremećaje intervala sleđenja i preventivno delovati na povećanje stepena ravnomernosti intervala sleđenja na liniji. U skladu sa zaključcima analize modela razvijen je postupak optimizacije kojim se sa aspekta vremena boravka putnika u sistemu i dostignute ravnomernosti intervala sleđenja, vrednuje podela dijametralne linije na dve radijalne.</p> / <p>An analysis of the process of vehicle movement along the line was used to identify the parameters which influence irregular headway propagation. The established relations between the parameters were used to form a deterministic model. The model describes the propagation and concurrence of numerous primary headway irregularities by the stops along the line and by the scheduled departure times at one urban public transport system line. The paper presents a mathematical analysis of the complex effect of various parameters on the irregular headway propagation. The results of the analysis have shown that the secondary headway irregularites could be largely affected during the transport system design phase, thus preventing the increase in the degree of headway uniformity along the line. In accordance with the conclusions of the model analysis, an optimisation method has been developed, which is used to evaluate the division of the diametrical line into two radial lines from the aspect of on-line travel time and the achieved headway uniformity.</p>

<p>Машинско учење и неуронске мреже су алати који налазе све већу<br />примену у решавању практичних проблема. За креирање неуронске<br />мреже потребан је скуп података, који може бити прикупљен на<br />различите начине. У овој тези је показано да се подаци за тренинг<br />неуронске мреже могу успешно прикупити креирањем веб игре.<br />Сакупљени скуп података садржи стратегије решавања проблема<br />трговачког путника и проблема рутирања возила.</p> / <p>Mašinsko učenje i neuronske mreže su alati koji nalaze sve veću<br />primenu u rešavanju praktičnih problema. Za kreiranje neuronske<br />mreže potreban je skup podataka, koji može biti prikupljen na<br />različite načine. U ovoj tezi je pokazano da se podaci za trening<br />neuronske mreže mogu uspešno prikupiti kreiranjem veb igre.<br />Sakupljeni skup podataka sadrži strategije rešavanja problema<br />trgovačkog putnika i problema rutiranja vozila.</p> / <p>Machine learning and neural networks are the tools that are finding more and<br />more fields of application in solving practical problems. For the creation of<br />the neural networks, data can be successfully collected by creating a web<br />game. The data collected in this manner has strategic solutions for the<br />problems of Travel salesperson problem and vehicle routing problem.</p>