Wykorzystanie wnioskowania rozmytego w procesie decyzyjnym zakupu ciągnika rolniczego

• Autorzy: Rybacki P. , Rzeźnik C. , Durczak K.

Warianty tytułu

EN

The use of fuzzy inference in the decision-making process of purchase of an agricultural tractor

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Decyzja związana z wyborem optymalnego ciągnika rolniczego uważana jest przez rolników za kluczową, mającą decydujący wpływ na efekt ekonomiczny gospodarstwa. Związane jest to z koniecznością dopasowania parametrów techniczno-eksploatacyjnych ciągnika do posiadanych maszyn. W pracy zaproponowano metodę wspomagania decyzji wyboru ciągnika rolniczego wykorzystującą logikę rozmytą, która pozwala na uwzględnianie kryteriów mierzalnych i niemierzalnych. W oparciu o teorię zbiorów rozmytych zaproponowano procedurę rangowania tych kryteriów. Uzyskany wskaźnik decyzji Dc jednoznacznie hierarchizuje rozpatrywane warianty ciągników.

EN

A decision related to the selection of the optimum agricultural tractor is considered by farmers as crucial, having a decisive influence on the economic effect of the farm. This is due to the need to adjust the technical and operating parameters of the tractor to the possessed machines. The paper proposes a method to support the decision of selecting an agricultural tractor that uses fuzzy logic, which allows taking into account the measurable and immeasurable criteria. Based on the theory of fuzzy sets, a procedure of ranking these criteria was suggested. The obtained ratio Dc decision clearly hierarchizes the considered alternative tractors.

Słowa kluczowe

PL

ciągnik rolniczy; proces decyzyjny; logika rozmyta; wnioskowanie rozmyte

EN

agricultural tractor; decision making; fuzzy logic; fuzzy inference

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 17, nr 4, t. 1
• Strony: 281--290
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Rybacki P.

• Instytut Inżynierii Biosystemów, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul. Wojska Polskiego 50, 60-637 Poznań

autor

Rzeźnik C.

• Instytut Inżynierii Biosystemów, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul. Wojska Polskiego 50, 60-637 Poznań

autor

Durczak K.

• Instytut Inżynierii Biosystemów, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul. Wojska Polskiego 50, 60-637 Poznań

Bibliografia

• Lorencowicz, E. (2006). Inwestycje w środki techniczne w gospodarstwach rodzinnych. Inżynieria Rolnicza, 6(81). 35-40.
• Lorencowicz, E. (2008). Zmiany w wyposażeniu technicznym wybranych gospodarstw rolnych po przystąpieniu Polski do Unii Europejskiej. Inżynieria Rolnicza, 5(103). 73-79.
• Muzalewski, A. (2007). Model optymalizacji wyboru pomiędzy zakupem maszyny a najmem usługi. Inżynieria Rolnicza, 2(90). 197-203.
• Piegat, A. (1999). Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT. Warszawa. ISBN 83-87674-14-1.
• Rybacki, P.; Rzeźnik, C.; Durczak, K. (2011). Wyniki badań dynamiki odnowy parku maszynowego w rolnictwie. Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna. Wydawnictwo Przemysłowego Instytutu Maszyn Rolniczych, Poznań. 1/2011, 20-21. ISSN 1732-1719.
• Rybacki, P.; Rzeźnik, C.; Durczak, K. (2011). Wyniki badań odnowy parku maszyn gospodarstw rolnych w aspekcie ich jakości. Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering, 56(1). 121-123.
• Skudlarski, J. (2006). Optymalizacja decyzji zakupu maszyn rolniczych na przykładzie ciągników rolniczych. Inżynieria Rolnicza, 4, 173-180.
• Tomczyk, W. (2005). Uwarunkowania racjonalnego procesu użytkowania maszyn i urządzeń rolniczych. Inżynieria Rolnicza, 7(67). 359-366.
• Tomczyk, W. (2008). Aspekty ekonomiczne ekologicznych procesów odnowy i eksploatacji maszyn i urządzeń. Inżynieria Rolnicza, 9(107). 305-310.
• Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control. 8(3). 338–353.
• Zadeh, L.A. (1988). Fuzzy Logic. Computer. Vol. 1, No. 4, 83-93.