Wyznaczanie ryzyka logistycznego na podstawie teorii zbiorów rozmytych i bazy reguł eksperckich

• Autorzy: Ficoń K.

Warianty tytułu

EN

Determination of risk based logistics fuzzy set theory rules and base expert

• Konferencja: Międzynarodowa Konferencja Naukowa Logistyki Stosowanej „Komplementarność Logistyki Cywilnej z Logistyką Wojskową. Teoria i Praktyka” (6 ; 2-4.06. 2014, Rynia, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono koncepcję wykorzystania aparatu teorii zbiorów rozmytych A.L. Zadeha do wyznaczania skumulowanego ryzyka logistycznego, będącego funkcją trzech składowych: ryzyka procesów, systemów i procedur. Dla każdej kategorii ryzyka cząstkowego zostały zdefiniowane odpowiednie zbiory rozmyte (termy) i określone właściwe zmienne lingwistyczne. Wykorzystując mechanizm sterowników rozmytych E.H. Mamdaniego wyznaczono wartość szacowanego w danej sytuacji ryzyka logistycznego. Aplikacja jest potwierdzeniem wielkiej elastyczności i użyteczności teorii zbiorów rozmytych Fuzzy do rozwiązywania bardzo szerokiej klasy złożonych problemów decyzyjnych.

EN

The paper presents the concept of using the camera fuzzy sets theory AL Zadeh to determine the cumulative risk of logistics, which is a function of three components: risk processes, systems and procedures. For each category of risk have been defined corresponding partial fuzzy sets (terms) and identified appropriate linguistic variables. Using the mechanism of fuzzy controllers EH Mamdani determined value estimated in the risk situation of the logistics. The application is a confirmation of the great flexibility and utility of the theory of fuzzy sets Fuzzy to solve a very broad class of complex decision problems.

Słowa kluczowe

PL

ryzyko; zbiory; sterownik; logistyka; reguły

EN

risk; collections; driver; logistics; rules

• Wydawca: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne SA
• Czasopismo: Gospodarka Materiałowa i Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 5
• Strony: 185--204
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz., rys., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Ficoń K.

• Akademia Marynarki Wojennej Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich

Bibliografia

• 1. Bak D. (1992). Rozwój i rola logistyki w Wielkiej Brytanii. Problemy Magazynowania i Transportu. Zeszyt Specjalny 1992, (35-37).
• 2. Driakov D., Hellendoorn H., Reinfrank M. (1996). Wprowadzenie do sterowania rozmytego. Warszawa: WNT.
• 3. Ficoń K. (2013). Międzynarodowe standardy zarządzania ryzykiem. Kwartalnik BELLONA 3(674), (31-50).
• 4. Ficoń K. (2013). Źródła i kategorie ryzyka logistycznego występujące w strukturze logistycznych łańcuchów dostaw. ZN WSAiB nr 20/2013 (174-194).
• 5. Ficoń K. (2013); Koncepcja modelowania prędkości marszowej statku morskiego za pomocą sterowników Fuzzy Logic Controller. Logistyka nr 5 (CD).
• 6. Ficoń K. (2013); Sztuczna inteligencja. Nie tylko dla humanistów. Warszawa: BEL Studio.
• 7. Ficoń K. (w druku). Zarządzanie zintegrowanym ryzykiem ERM podstawą ładu korporacyjnego W: A. Oniszczuk-Jastrząbek, T. Gutowski (red.). Przedsiębiorstwo w otoczeniu globalnym. InfoGlobMar, Uniwersytet Gdański: Gdańsk.
• 8. Gołembska E, Tyc-Szmil K., Brauer J. (2008). Logistyka w usługach. Warszawa: WN PWN.
• 9. Kacprzak J. (2001). Wieloetapowe sterowanie rozmyte. Warszawa: WNT.
• 10. Kaczmarek T.T. (2005). Ryzyko i zarządzanie ryzykiem. Ujęcie interdyscyplinarne. Warszawa: Difin.
• 11. Kulińska E. (2011). Aksjologiczny wymiar zarządzania ryzykiem procesów logistycznych. Modele i eksperymenty ekonomiczne. Politechnika Opolska: Opole.
• 12. Łachwa A. (2001). Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji. Warszawa: AOW Exit.
• 13. Machowiak W. (2009). Ryzyko w logistyce. W: D. Kisperska-Moroń, S. Krzyżaniak. Logistyka. (400-412) Poznań: Biblioteka Logistyka.
• 14. Mamdani E.H. (1976); Applications of fuzzy algorithms for the control of a simple dynamic plant. Proccedings of IEE (121). (1585-1588).
• 15. Mamdani E.H. (1977). Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers. International Journal of Man-Machine Studies, (669-678).
• 16. Pfohl H.Ch. (1998). Systemy logistyczne. Podstawy organizacji i zarządzania. Poznań: Biblioteka Logistyka.
• 17. Piegat A. (2003). Modelowanie i sterowanie rozmyte. Warszawa: AOW EXIT.
• 18. Rasiowa H. (1979). Wstęp do matematyki współczesnej. BM t. 30, Warszawa: PWN.
• 19. Rutkowski L. (2006). Metody i techniki sztucznej inteligencji. Warszawa: WN PWN.
• 20. Wieteska G. (2011). Zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw na rynku B2B. Warszawa: Difin.
• 21. Zadeh L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control (8), (338-353).
• 22. Zadeh L. A. (1968); Fuzzy algorithm. Information and Control, 1968 (12)
• 23. Zadeh L. A. (1975). Fuzzy logic and approximate reasoning. Synthese, (30). (407-428).