natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Areas (sections) of satisfactory sub-optimum programs of individual projects, as well as the overlap of sub-optimum programs of all projects, constitute the pool of solutions for further analysis and final decision-making (Figure 1). 
Područja suboptimalnih programa (presjek) pojedinih projekata, kao i preklapanje suboptimalnih programa svih projekata, označavaju područje za analizu pri odabiru konačnog programa (slika 1.).
Schematic of an optimum program in a multi-project environment 
Shematski prikaz optimalnog programa u višeprojektnom okruženju
The authors developed their optimization model taking into account the aforementioned assumptions. 
Model je baziran na dvije uobičajene metode optimizacije u području operacijskog
2. Queueing Theory - the objective function is to ensure 
2. Metode optimizacije za konačni izbor strojeva
The primary objective of the model is to establish the cross-sectional area of optimum and sub-optimum programs, or to confirm that the cross-section involving all related active projects within the portfolio does not exist. 
Time Coupling Method - TCM III) kombinirajući teoriju ograničenja, metodu kritičnog lanca s metodom kritičnog puta za analizu odnosa ukupnog trajanja i troškova projekta.
This algorithm has proven to be useful for minimization of labour costs, and for estimation of the total increase of project realisation costs. 
Prostorno ograničenje gradilišta karakterističan je rubni uvjet za izbor strojeva, što su u svom radu elaborirali autori Jang i ostali [6].
Various structural constraints, and relations among various objective functions, are the main generators and motivators for development of new optimization algorithms, and for modification of verified ones. 
Linearno programiranje, kao najčešće primjenjivana metoda optimizacije operacijskih istraživanja u inženjerskim strukama, određeno je modelima problema s linearnim ciljem i strukturnim ograničenjima [10].
Spatial constraints of construction sites are a typical boundary condition for machine optimization and allocation, as elaborated by Jang et al. [6]. 
Oblik varijabli optimizacije razdvajaju linearno programiranje na cjelobrojno i necjelobrojno, te njihovu kombinaciju mješovitog linearnog programiranja [11].
Previous research [7-9] highlights the importance of the optimization evolution recording, with sub-optimum programs as possible alternatives for the optimum program, especially in cases of resource allocation in repetitive operations. 
No, u domeni cjelobrojnog linearnog programiranja postoji i binarno linearno programiranje koje služi za optimizaciju raznih problema uključivanjem i isključivanjem slučajeva (0 i 1).
Linear Programming (LP), being the most popular optimization method in engineering circles, is defined by the models involving 
Dakle, u binarnom linearnom programiranju varijable su
problems with the linear objective function and structural constraints [10]. 
kombinacije slučajeva programa.
In the domain of ILP, we also have an optimization method for various problems based on inclusion and exclusion of variables (0 and 1), which is known as the binary linear programming (BLP). 
Autori Mansini i ostali [12] u pregledu dvadesetogodišnje primjene linearnog programiranja za optimizaciju portfelja zaključili su da: - varijable ključne za donošenje odluke treba izraziti u odnosu
In BLP, variables are combinations of feasible programs (scenarios). 
na funkciju cilja, - stvarni ulazni podaci impliciraju primjenu cjelobrojnog i
expressed in relation to the objective function, and 
binarnog linearnog programa uz nužno pojednostavljenje
- Real-time input parameters imply application and necessary 
računalnog rješavanja takvih problema.
The authors also point to the importance of the simplified input of initial parameters and control of the model, through which the model will take into consideration high dynamism of project environment. 
Također su se osvrnuli na nužnost osiguranja pojednostavljenog unosa i kontroliranja modela koji uzima u obzir projektna okruženja u građevinarstvu.
Bertsimas and Georghiou [14] have developed a mathematical (theoretical) model that transfers the binary decision-making process into the MILP model in the environment where the complexity of the problem increases with an increase in the number of input parameters [14]. 
Bertsimas i Georghiou [14] razvili su matematički (teoretski) model koji binarni proces donošenja odluke preslikava u konačni mješoviti linearni program u okruženju, gdje se problem povećava s povećavanjem obujma ulaznih parametara.
The linearity of the model is a usual theoretical approach aimed at simplifying both the problem and the simulation process, and it is very rarely used in the planning and optimisation of construction projects. 
Linearnost modela teoretski je pristup kojim se pojednostavljuje problem i simulacija, no pri planiranju i optimizaciji u građevinskim projektima vrlo je rijetka pojava.
This fact is further elaborated by the authors [15, 16] who use non-linear model for cost optimization in terms of pre-contract planning. 
To su autori [15, 16] obrazložili te primijenili nelinearni model za optimizaciju troškova u planovima, što olakšava donošenje odluka u fazi prije ugovaranja.
types of model sensitivity: feasibility of solutions, and the 
- treba precizno razlikovati dva tipa osjetljivosti modela:
use of evolutionary algorithms is recommended, and 
najpogodnije je primjenjivati evolucijske algoritme,
- stochastic environment of robust problems is reflected in the 
- stohastičko okruženje zahtjevnih problema izraženo je
changes of input parameters, which implies continuous analysis 
u izmjenama ulaznih parametara, uz konstantnu analizu
of relationships between all objective functions [18, 19]. 
odnosa svih funkcija ciljeva [18, 19].
In literature, the optimization of serial cyclic operations is mostly discussed in the domain of the Queueing Theory (QT). 
Optimizacija serijskog rada općenito je u literaturi zastupljena u domeni teorije redova čekanja (opsluživanja).
In construction industry, the QTs problems are everyday tasks that usually require, in their simple forms (e.g. one-channel one phased systems, etc.), almost no quantitative confirmation or testing, and are solved based on engineering assessment and experience. 
U građevinarstvu redovi čekanja su svakodnevni inženjerski problem koji u svojim jednostavnijim oblicima (npr. jednokanalni jednofazni sustav) ne zahtijevaju gotovo nikakvu kvantitativnu potvrdu već su predmet direktne inženjerske odluke.
In such cases, the modelling and simulation methods are a logical tool for problem solving [24-26]. 
takvim slučajevima modeliranje i simulacija postaju logičan alat pri olakšavanju i kvantitativnoj potvrdi odluke [24-26].
Open type queues with infinite input are not common on construction projects. 
U građevinskim projektima otvoreni tipovi redova s beskonačnim brojem ulaza u sustav nisu česti.
Systems with determined number of clients on entry, i.e. closed systems (M/M/k type of queues) are more usual, as well as the "first in -first out" (FIFO) queue discipline. 
Sustavi s određenim (zatvoreni) brojem klijenata na ulazu (M/M/k tipovi redova) u sustav karakteristični su, kao i disciplina reda first in - first out (FIFO).
Terekhov et al. have developed a model that combines QT with planning the alternating operation of two machines, and have proven that this combination gives the QT method a new dimension in projects planning [27]. 
Autori Terekhov i ostali [27] izradili su model koji kombinira metodu redova čekanja s planiranjem radova dvaju strojeva u alternaciji, te su dokazali kako kombinacija metoda planiranja s metodom redova čekanja pruža novu dimenziju u dinamičkom upravljanju projektima.
However, this model does not offer the evolutionary optimization recommended for robust multiple ongoing systems. 
No, za zahtjevne sustave u višeprojektnom okruženju, taj model ne pruža evolucijski pregled optimizacije.
Motivated by the constant increase in fuel costs, Stein et al. use a modified QT in which the total fuel consumption is set as an objective function of all related processes (e.g. construction sites, transport, etc.) [28]. 
S obzirom na konstantan porast cijena goriva, autori Stein i ostali [28] primijenili su teoriju redova opsluživanja u modificiranom obliku, gdje su ukupnu potrošnju goriva postavili kao funkciju cilja optimizacije svih ostalih procesa (gradilišta, transporta, itd.).
By event generation and simulation, Sharma et al. have developed and tested an optimization model and algorithm for allocation of resources (i.e. labour and machines) with one objective function (i.e. minimization of total rental costs) [29]. 
Model i algoritam za optimizaciju izbora strojeva/radnika, uz jednu funkciju cilja, a to su minimalni troškovi najma, postavili su i testirali simulacijom događaja autori Sharma i ostali [29].
Their model has proven to be useful for problems with similar one objective function and in case of optimisation of individual projects, without record of sub-optimum scenarios. 
Njihov model je potvrđen pri spomenutom jednom kriteriju optimizacije i pri jednom projektu, bez zapisa suboptimalnih programa koji bi poslužili za post-optimalnu analizu odabira u fazi realizacije projekta.
Over the past decade, the Neural Networking (NN) has become one of the most popular optimization and event simulation methods in a number of engineering fields. 
Metoda neuralnih mreža zadnjih je desetak godina jedna od najpopularnijih metoda pri simulaciji slučajeva u raznim inženjerskim strukama.
In construction industry, it is mostly used for simulation of events and resources as an alternative or addition to the well-known Monte-Carlo simulation of events [3035]. 
U građevinarstvu je najčešća kao alternativa i dopuna metodi Monte Carlo pri simulaciji događaja, uglavnom u planiranju i upravljanju troškovima i ostalim resursima u projektima [30-35].
Similar conclusion is made by authors of paper [37], but with regard to a different spectrum of optimization criteria. 
Slično zaključuju i autori [37], no uzimajući u obzir drugačiji spektar kriterija za optimizaciju.
The main disadvantage of the NN method, as stated by several authors, and summarized by Kim et al. [38], is the non-transparency of optimization evolution and final decision, as well as the time/effort ratio needed for feedback. 
Glavna zamjerka ili nedostatak neuralnih mreža koju su razni autori istaknuli, a autori Kim i ostali saželi u svom radu [38], jest nejasnost evolucije optimizacije i odluke, kao i dugotrajnost povratne informacije zbog dugotrajnog unosa (treniranje neuralne mreže) ulaznih parametara.
Based on the above literature review, it is clear that previous researchers recommend the following relevant assumptions and requirements to be fulfilled by models for multiple criteria optimization of multiple serial operation of machinery on multiple ongoing projects: 
Prema pregledu dostignuća i preporuka znanstvenika u područjima koja su autori izdvojili kao relevantna za izradu svog modela, jasne su pretpostavke i zahtjevi koji se postavljaju u vezi s tim modelom:
1. model has to acknowledge and be able to cope with the 
a) model treba biti primjenjiv za rješavanje problema bez
robustness and dynamic environment of the problem, 
obzira na zahtjevnost problema,
Mario Galić, Ivica Završki, Zlata Dolaček-Alduk 
izlučivanja presjeka programa u projektnom okruženju, kao
Problem formulation 
projekata,
In such cases, the modelling and simulation are suitable tools for decision-making. 
d) unos i kontrola ulaznih parametara trebaju biti jednostavni,
Output data are the optimum program and the ranked sub-optimum program scenarios. 
Tada modeliranje i simulacija postaju pogodan alat za donošenje odluke.
By collecting individual optimum programs for each project, a set of feasible scenarios is created for all projects in the portfolio. 
Autori u ovome radu predlažu model i algoritam za optimizaciju za upravo za takav problem: ukupno projektno okruženje uz evolucijski zapis višekriterijske optimizacije.
Do we have one or several programs that satisfy the section (needs) of all projects? 
Ulaz u sustav (slika 2.) jest baza raspoloživih strojeva za izvršenje radova u istovremenim projektima.
If the answer is "yes, one" then the next step is the postoptimum (sensitivity) analysis of that program and the final allocation decision. 
Za svaki projekt u prvom stupnju optimizacije izradi se dvokriterijska optimizacija (dvije funkcije ciljeva): minimalni ukupni troškovi serijskog rada strojeva u jedinici vremena i maksimalni faktor iskorištenosti najskupljega stroja.
If the answer is "yes, more than one", then these programs have to be ranked according to the mentioned criteria before the post-optimum analysis and final decision. 
Optimizacija se provodi pomoću binarnog linearnog programa pri kojem su kombinacije angažiranih strojeva u seriji varijable binarnog tipa (0-nije angažiran; 1-stroj je angažiran) uz zapis svih scenarija prema oba kriterija.
If the answer is "yes", then this program is analysed and the projects included in the section are singled out. 
Postoji li jedan ili više programa iz skupa koji zadovoljava presjek svih projekata u okruženju?
Scenario simulation model for optimized allocation of construction machinery 
Ako postoji, tada takav program analiziramo u sljedećem koraku i izdvajamo projekte koji su u presjeku.
The multi-channel serial (multi-phase) model of construction machine operations (denoted with "S") is shown in Figure 3. 
Punim strelicama je naznačena disciplina reda opsluživanja, gdje je prvi slobodni stroj prvi izbor (FIFO disciplina reda), a isprekidane strelice prikazuju konačnost serije i kanala.
Mathematical presentation of the model 
Matematički prikaz modela
The number of projects for which allocation of machines must be made ranges from 2 to "α", while the number of feasible scenario combinations in one project is denoted as "Kα", which is dependent on the planned or determined number of machines in the series "m", and is shown in the expression for the number of variations without repetition equation (1): 
Broj projekata za koje je potrebno izvršiti alokaciju strojeva kreće se od 2 do "α", a ukupni broj kombinacija scenarija programa u jednom projektu označen je sa "Kα" i o planiranom ili određenom broju strojeva (faza) u seriji "m", a dan je izrazom za broj varijacija bez ponavljanja, izraz (1):
In the set of all combinations, an optimum program has to be singled out and the rest of scenario combinations must be ranked according to the following criteria: total machine costs per unit of time (optimum program is the "minC" in equation 2), and the use of the most expensive machine (optimum program is the "maxρ" in equation 3 given by the general expression in QT defined as a ratio of average entry into the system denoted as "λ" and an average number of serving operations over a time period denoted as "μ"), where the variables "Smn" are binary [0;1]. 
U skupu svih kombinacija tražimo optimalni program i rangiramo ostale kombinacije programa prema funkcijama ciljeva: ukupni troškovi rada strojeva po jedinici vremena (optimalni program "minC" u izrazu (2)) i faktor iskorištenosti najskupljih servera (stroja) u seriji (optimalni program "maxρ" u izrazu (3) prema općem izrazu teorije redova čekanja za iskorištenost serveraomjer prosječnog broja ulazaka u sustav "λ" i prosječnog broja opsluživanja u određenom vremenu "μ"), te gdje su varijable "Smn" binarne [0;1]:
An optimum program is the one that simultaneously fulfils both criteria in its directions (i.e. minimum total costs and maximum usage of the most expensive machine). 
Optimalni program je onaj koji istovremeno ispunjava oba kriterija u svojim smjerovima (minimalni ukupni troškovi i maksimalna iskorištenost najskupljega stroja).
Simulation model 
Simulacijski model
Figure 3. 
podacima o strojevima (Database
Građevinar 2/2016 
na internetske karte radi pridruživanja
Mario Galić, Ivica Završki, Zlata Dolaček-Alduk 
Ovakav pristup modeliranju ulaznih
Previous experience and conclusions in solving robust optimization problems of resource allocation have shown that new methods and models should strive toward simple input of parameters and control of output parameters, and that the evolutionary record of optimisation is important for acknowledging the risk of cancellation or failure of the program that has been selected. 
Dosadašnja iskustva i zaključci istraživača pri rješavanju zahtjevnih problema optimizacije i alokacije resursa pokazali su da metode trebaju težiti jednostavnosti pri unosu ulaznih parametara i kontroli izlaznih podataka, te da je evolucijski zapis optimizacije važan za uzimajući u obzir rizika otkazivanja odabranog programa.
Mathematical optimization approaches are used by engineers as a platform for further exploration and modification of existing optimization methods. 
Matematički pristup optimizaciji, inženjerskom načinu razmišljanja, služi kao platforma za izradu novih i modifikaciju postojećih metoda optimizacije.
The existing methods should be explored and sorted according to their applicability for solving specific problems. 
Kombinacije dosadašnjih metoda optimizacije treba istražiti i razvrstati ih prema tipovima problema za koje su najprimjerenije.
The model takes into account the dynamism and sensitivity of input parameters. 
Prema preporukama prijašnjih istraživanja, model uzima u obzir dinamičnost i osjetljivost ulaznih podataka.
Main advantages of this model are its compatibility and connectivity to external data bases by which the model is controlled, and the evolutionary multiple criteria optimization as a quantitative confirmation for final decision. 
Prednost je toga modela što povezuje vanjske servere (izvore) podataka kojima tvrtka upravlja sa simulacijskim modelom, te nudi optimizaciju kao kvantitativnu potvrdu razlika među scenarijima.
The main disadvantages are a relatively great effort and time that must be invested, and the basic programming knowledge that is indispensable for development of the model. 
Glavni su nedostaci modela to što treba uložiti relativno veći trud i vrijeme te imati osnovno predznanje programiranja za izradu modela, ali to ovisi u kojoj fazi se radi simulacija i optimizacija.
That is why the model presented in this paper should be further developed in order to simplify entry of input parameters and to ipmprove management of optimisation results. 
Stoga model izložen u ovome radu treba dalje razvijati kako bi se omogućio još jednostavniji unos ulaznih parametara i postiglo upravljanje rezultatima optimizacije.
The authors have developed their model specifically for this type of problems, i.e. for optimisation of robust optimisation problems and machine allocation issues. 
Autori su model izradili upravo za takav tip problema - za optimizaciju zahtjevnih problema optimizacije i alokacije strojeva.
The model proposed in this paper is in an experimental testing and verification phase, and it has so far proven to be a useful tool for an optimized allocation of construction machines on several 
Predloženi model u fazi je eksperimentalnog ispitivanja i verifikacije gdje se pokazao uspješnim alatom za višekriterijsku optimizaciju za alokaciju građevinskih strojeva na više istovremenih projekata.
The robustness of the problem does not affect applicability of the model, and the evolutionary record of optimization is ensured. 
Zahtjevnost problema ne utječe na primjenjivost modela, evolucijski zapis optimizacije je osiguran, model je otvorenog tipa što osigurava kontrolu nad ulaznim podacima i simulacijom, te spreman je za
In addition, the concept of the model will further be developed taking into account recommendations made by researches, as well as current IT development trends. 
Također, koncept modela dalje će se razvijati uzimajući u obzir preporuke istraživača kao i trendove razvoja informacijske tehnologije.
In further work, the authors will focus their research on model development and on identification of alternative tools (software) that will enable fulfilment of requirements for commercial use of the model. 
U daljnjem radu autori će, osim razvoja koncepta, svoje istraživanje usmjeriti i na identificiranje dodatnih pogodnih alata (računalnih programa) koji će ispuniti postavljene zahtjeve za predloženi model.
Functional thresholds for designmaintenance of urban pavements 
Funkcionalni kriteriji za održivo projektiranje gradskih kolnika
Mauricio Pradena, MCE 
Mauricio Pradena, dipl.ing.građ.
Delft University of Technology, the Netherlands 
Tehničko sveučilište u Delftu, Nizozemska
Section Pavement Engineering 
Odjel za kolničke konstrukcije
Functional criteria for sustainable design of urban pavements 
Funkcionalni kriteriji za održivo projektiranje gradskih kolnika
Key words: pavements, functionality, design, maintenance, IRI, HDM-4 
Ključne riječi: kolnici, funkcionalnost, projektiranje, održavanje, IRI, HDM-4
Funkcionalni kriteriji za održivo projektiranje gradskih kolnika 
Functional criteria for sustainable design of urban pavements
Funkcionalni kriteriji na gradskim prometnicama uglavnom se definiraju subjektivnim metodama, a ne pomoću objektivnih i ponovljivih postupaka. 
Functional criteria have been mostly defined in urban pavements using subjective methods, rather than by means of objective and repeatable procedures.
Danas su dostupne nove tehnologije za određivanje vrijednosti indeksa ravnosti (IRI), poput metode vibracije cijelog tijela (WBV) i metode varijabilnosti srčane frekvencije. 
The Whole Body Vibration, the Heart Rate Variability, and new technologies to determine the IRI (International Roughness Index), are nowadays available.
Ključne riječi: kolnici, funkcionalnost, projektiranje, održavanje, IRI, HDM-4 
Key words: pavements, functionality, design, maintenance, IRI, HDM-4
The term "functional" generally refers to the idea of being practical and useful. 
Pojam funkcionalno odnosi se na nešto praktično i korisno.
In road engineering, functional performance is defined as a pavement"s ability to provide a safe and smooth riding surface [1]. 
U cestovnom inženjerstvu funkcionalno svojstvo kolnika definira ravnost njegove površine [1].
Thenoux and Gaete [2] expand this definition to the general condition of pavements taking into account the serviceability, safety, and user costs. 
Thenoux i Gaete [2] proširili su tu definiciju na opće stanje kolnika uzimajući u obzir uporabljivost, sigurnost i troškove korištenja.
The client satisfaction is a goal toward which any service or product provider should strive [3]. 
Zadovoljstvo korisnika je cilj kojem bi trebao težiti svaki pružatelj usluga [3].
In terms of quality, this basically involves application of the customer focus principle as specified in ISO 9000:2005 [4]. 
U smislu kvalitete, to zapravo uključuje primjenu načela o interesu korisnika prema normi ISO 9000: 2005 [4].
Although structural capacity seems to be a major concern of many pavement engineers, road users primarily judge road quality based on its roughness or riding quality [5], i.e. based on the functional condition of pavement. 
Iako je osiguranje nosivosti kolničke konstrukcije glavni zadatak inženjera pri projektiraju, sudionici u prometu ponajprije ocjenjuju kvalitetu ceste s obzirom na ravnost kolnika i kvalitetu vožnje temeljenu na funkcionalnom stanju kolnika [5].
Together with road users, the owners or agents acting on their behalf (such as transport agencies) are the largest groups of clients for pavements [3], and they both assign priority to riding quality. 
Sudionici u prometu i vlasnici (ili njihovi zastupnici) prijevozničkih kompanija najbrojniji su korisnici cesta [3], kojima je najvažnija kvaliteta ceste.
In addition, the transport agencies also assign priority to the life-cycle cost effectiveness [3]. 
Uz to, prijevozničke kompanije kao prioritet navode troškove tijekom uporabnog vijeka kolnika [3].
A maintenance standard has a treatment type, defect type, and intervention level based on the defect type [7]. 
Standard održavanja odnosi se na način održavanja, vrstu oštećenja i razinu intervencije s obzirom na oštećenje kolnika [7].