Modelowanie zależności przyczynowo-skutkowych w opisie sytuacji problemowej

• Autorzy: Zoleński W.

Warianty tytułu

EN

Modeling cause-resulting in the description of the problem situation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Identyfikacja i analiza zależności przyczynowo-skutkowych jest ważną częścią opisu sytuacji problemowej. Podstawowymi trudnościami występującymi w modelowaniu takich zależności są liczność i złożoność zjawisk, jakie należy uwzględnić oraz ograniczona przewidywalność zamierzonych wyników. W artykule przedstawiono ogólny model struktury zależności przyczynowo-skutkowych oraz sposoby dekompozycji i upraszczania złożoności w celu utworzenia modeli formalnych, mających zastosowanie w komputerowych symulacjach badawczych.

EN

Identifying and analyzing cause-and-effect relationships is an important part of the problem description. The basic difficulties involved in modeling such dependencies are the multiplicity and complexity of the phenomena to be taken into account and the limited predictability of the intended results. The article presents the general model of causal relationship structure and the ways of decomposition and simplification of complexity in order to create formal models applied in computer simulation tests.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie; rozwiązywanie problemów

EN

modeling; problem solving

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2017
• Tom: z. 101
• Strony: 585--596
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Zoleński W.

• Politechnika Śląska. Wydział Organizacji i Zarządzania. Instytut Zarządzania, Administracji i Logistyki

Bibliografia

• 1. Bolc L., Cytowski J.: Metody przeszukiwania heurystycznego. PWN, Warszawa 1991.
• 2. Cormen T.H., Leiserson C.E., Rivest R.L., Stein C.: Wprowadzenie do algorytmów. PWN, Warszawa 2012.
• 3. Dohn K., Gumiński A., Matusek M., Zoleński W.: Model wspomagania zarządzania w zakresie zarządzania wiedzą w polskich przedsiębiorstwach budowy maszyn. Difin, Warszawa 2013.
• 4. Findeisen W. (red.): Analiza systemowa. Podstawy i metodologia. PWN, Warszawa 1985.
• 5. Forrester J.W.: System Dynamics, System Thinking, and Soft OR. “System Dynamics Review”, Vol. 10, No. 2, 1994.
• 6. Góralski A. (red.): Zadanie, metoda, rozwiązanie, zbiór 4. WNT, Warszawa 1982.
• 7. Grzegorczyk A.: Psychiczna osobliwość człowieka. Scholar, Warszawa 2003.
• 8. Kaczorek T., Dąbrowski W., Dzieliński A.: Podstawy teorii sterowania. PWN, Warszawa 2016.
• 9. Klamka J., Ogonowski Z.: Teoria systemów liniowych. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2011.
• 10. Matusek M., Zoleński W.: Selected models of multi-criteria evaluations in the system supporting management in the area of knowledge management. “Information Systems in Management”, Vol. 1(4), 2012.
• 11. Michalewicz Z., Fogel D.: Jak to rozwiązać, czyli nowoczesna heurystyka. WNT, Warszawa 2006.
• 12. Popper K.R.: Logika odkrycia naukowego. Aletheia, Warszawa 2002.
• 13. Senge P. M.: Piąta dyscyplina. Teoria i praktyka organizacji uczących się. Wolters Kluwer, 2012.
• 14. Skowronek M.: Modelowanie cyfrowe. Opis, algorytmy, środki. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2004.
• 15. Stefanowicz B.: Wiedza w interpretacji infologicznej. „Współczesne Problemy Zarządzania”, nr 1, 2012.
• 16. Sundgren B.: An infological approach to data bases. Skriftserie Statistika Centralbyran, Stockholm 1973.
• 17. Zoleński W.: Determinanty sytuacji problemowych – przegląd i systematyzacja. Zeszyty Naukowe, s. Organizacja i Zarządzanie, z. 83. Politechnika Śląska, Gliwice 2015.
• 18. Zoleński W.: Oceny wielokryterialne w procesach decyzyjnych. Zeszyty Naukowe, s. Organizacja i Zarządzanie, z. 78. Politechnika Śląska, Gliwice 2015