Badania operacyjne przy niepełnej informacji

• Autorzy: Chojnacki A. B.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono podstawowe problemy związane z niekompletnością informacji w procesach podejmowania decyzji bazujących na metodologii badań operacyjnych. Przedstawiono etapy postępowania charakterystyczne dla badań operacyjnych. Omówiono zasady konstruowania modelu matematycznego oraz elementy i konstrukcję zadania optymalizacyjnego. Wymieniono najważniejsze przyczyny braku informacji analizując sytuację podmiotu decyzyjnego oraz analityka. Scharakteryzowano sytuacje growe, losowe, rozmyte, tzw. nieokreślone oraz opisywane zbiorami przybliżonymi. Przedstawiono związane z tym różne techniki definiowania funkcji oceny osiągnięcia celi.

EN

This paper concerns basic problems connected with imperfect knowledge in decision making processes based on the operation research methodology. The stages of proceedings characteristic for operation research are shown. The rules of construction of mathematical models and optimization problems are presented. The main reasons of imperfect knowledge are discussed after analysis of situation of the decision object and the analytic. The game, probabilistic, fuzzy, indefinite and fuzzy sets defined situations are described. Various techniques of defining the achieve goal assessment function are presented.

Słowa kluczowe

PL

badania operacyjne; zadanie optymalizacyjne; informacja

EN

operation research; optimization problem; information

• Wydawca: Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
• Rocznik: 2006
• Tom: nr 1
• Strony: 25--41
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz.

Twórcy

autor

Chojnacki A. B.

• Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
• Wydział Cybernetyki Wojskowej Akademii Technicznej

Bibliografia

• 1. Bellman R. E., Giertz M., On the Analytical Formalism of Fuzzy Sets. Information Sciences, 5
• 2. Bubnicki Z., Uncertain variables - a new tool for analysis and design of knowledge-based control systems. Modeling, Identification and Control, vol. Ii, Acta Press, Zurich 2001
• 3. Bubnicki Z., Analysis and Decision Making in Uncertain Systems. Series: Communications and Control Engineering, Springer-Verlag, Heidelberg 2004
• 4. Chojnacki A., Modelowanie matematyczne. WAT, Warszawa 1996
• 5. Corne D. i inni, New Ideas of Optimization. Advanced Topics in Computer Science, McGraw-Hill, London 1999
• 6. Kacprzyk J., Zbiory rozmyte w analizie systemowej. PWN, Warszawa 1987
• 7. Pawlak Z., Rough Sets, Decision Algorithms and Bayes’ Theorem. European Journal of Operational Research, 136
• 8. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005
• 9. Słowiński R. i inni, Algorytmy inteligentnej eksploracji danych i wspomagania decyzji. KBN praca badawcza 2000-2003
• 10. Zadeh L. A., Fuzzy Sets. Information and Control, 8