The application of logical decision trees to the decision-making process in ill-structured problems

• Autorzy: Sadowińska-Kałuża Milena , Kałuża Paweł

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0053.7266

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie logicznych drzew decyzyjnych do procesu podejmowania decyzji w problemach słabo ustrukturalizowanych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Decision-making is a process which has accompanied the human being since time immemorial and in various areas of their activity. It should result in making a choice that meets the expectations (conditions) of the decision maker to the greatest extent. Decisions can be made on the basis of information which is not always complete and reliable. Sometimes it may happen that it is incomplete and reliable or complete but unreliable. Then, it concerns ill-structured problems. The purpose of this article is to verify whether ill-structured problems can be solved/supported in a way based on an operating algorithm. In the article, a case study with complete but unreliable information as well as with complete and reliable information was used. Logical decision trees were employed in the study. The result of the study allowed for, among others, establishing that the analysis of an ill-structured problem using logical decision trees consists in performing steps which follow one another in a logical sequence creating thus a sequence of operations, and therefore an operating algorithm, which confirms that solving ill-structured problems can be supported/implemented using an algorithm.

PL

Podejmowanie decyzji stanowi proces, który towarzyszy człowiekowi od zawsze i w różnych obszarach jego działalności. Jego rezultatem powinno być dokonanie wyboru, który w największym stopniu spełnia oczekiwania (warunki) decydenta. Decyzje można podejmować na podstawie informacji, które nie zawsze są pełne i pewne. Czasem może się zdarzyć, że są niepełne i pewne lub pełne, ale niepewne. Wówczas dotyczą one problemów słabo ustrukturalizowanych. Celem niniejszego artykułu jest weryfikacja, czy problemy słabo ustrukturalizowane można rozwiązywać/wspierać ich rozwiązywanie w sposób oparty na algorytmie działań. W artykule wykorzystano analizę przypadku z informacjami pełnymi, ale niepewnymi oraz pełnymi i pewnymi. Posłużono się w niej logicznymi drzewami decyzyjnymi. Jej wynik pozwolił m.in. na stwierdzenie, że analiza problemu słabo ustrukturalizowanego za pomocą logicznych drzew decyzyjnych polega na wykonaniu kroków, które następują po sobie w logicznej kolejności. Tworząc tym samym ciąg czynności, a zatem algorytm działania, co potwierdza, że rozwiązywanie problemów słabo ustrukturalizowanych może być wspierane/realizowane za pomocą algorytmu.

Słowa kluczowe

EN

decision-making; ill-structured decision; logical decision trees

PL

podejmowanie decyzji; decyzja słabo ustrukturalizowana; logiczne drzewa decyzyjne

• Wydawca: Wydawnictwo Akademii Wojsk Lądowych imienia generała Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Scientific Journal of the Military University of Land Forces
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 55, No. 2(208)
• Strony: 77--90
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Sadowińska-Kałuża Milena

• Department of Logistics, Faculty of Management, General Tadeusz Kościuszko Military University of Land Forces, Wrocław, Poland

• https://orcid.org/0000-0002-0163-8474

autor

Kałuża Paweł

• Faculty of Education Planning, General Tadeusz Kościuszko Military University of Land Forces, Wrocław, Poland

• https://orcid.org/0000-0001-8488-7531

Bibliografia

• 1. Roszkowska E. Decyzje wielokryterialne i negocjacje. Wybrane aspekty teoretyczne i badania eksperymentalne. Białystok: Wydawnictwo Uniwersytetu w Białymstoku; 2021.
• 2. Holska A. Teorie podejmowania decyzji. In: Klincewicz K (ed.). Zarządzanie, organizacje i organizowanie – przegląd perspektyw teoretycznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego; 2016.
• 3. Bolesta-Kukuła K. Decyzje menedżerskie w teorii i praktyce zarządzania. Warszawa: Uniwersytet Warszawski; 2000.
• 4. Redziak Z. Podstawy teorii podejmowania decyzji. Warszawa: AON; 2013.
• 5. Jankova Z, Dostal P. Type-2 Fuzzy Expert System Approach for Decision-Making of Financial Assets and Investing under Different Uncertainty. Mathematical Problems in Engineering. 2021;2021:1-16. DOI: 10.1155/2021/3839071.
• 6. Jaracz M, Borkowska A. Podejmowanie decyzji w świetle badań neurobiologicznych i teorii psychologicznych. Psychiatria. 2010;7(2):68-74.
• 7. Adair J. Podejmowanie decyzji. Warszawa: Wydawnictwo Petit; 1999.
• 8. Rebizant W. Metody podejmowania decyzji. Wrocław: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej; 2012.
• 9. Abubakar M, Elrehail H, Alatailat MA, Elçi A. Knowledge management, decision-making style and organizational performance. Journal of Innovation & Knowledge. 2019;4(2):104-14. DOI: 10.1016/j.jik.2017.07.003.
• 10. Szarucki M. Modelowanie w rozwiązywaniu problemów zarządzania. In: Czekaj J, Lisiński M (ed.). Rozwój koncepcji i metod zarządzania. Kraków: Fundacja Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie; 2011.
• 11. Szałas A. O pewnych zastosowaniach eliminacji kwantyfikatorów w robotyce. Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki. 2006;1(1):139-47. DOI: 10.26348/znwwsi.1.139.
• 12. Siwiński J. Układy przełączające w automatyce. Warszawa: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne; 1980.
• 13. Koźmiński K, Jemielniak D. Zarządzanie wiedzą. Warszawa: Wydawnictwa Akademickie i Profesjonalne; 2008.
• 14. Tavana M, Hajipour V. A Practical Review and Taxonomy of Fuzzy Expert Systems Methods and Applications. Benchmarking: An International Journal. 2020;27(1):81-136. DOI: 10.1108/BIJ-04-2019-0178.
• 15. Partyka MA. Algorytm Quine’a-McCluskeya minimalizacji indywidualnych cząstkowych wielowartościowych funkcji logicznych. Opole: Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej; 1999.
• 16. Algorytm, [online]. Słownik PWN. Available at: https://sjp.pwn.pl/sjp/algorytm;2549455.html [Accessed: 6 November 2022].