Komputerowo wspomagany łańcuch logistyczny z zastosowaniem miękkich metod matematycznych

• Autorzy: Topolski M.

Warianty tytułu

EN

Computer-assisted logistic chains with application of soft mathematical methods

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano trzy modele matematyczne za pomocą których można dokonać prognozowania stanów zapasów jak i sprzedaży w różnych współzależnych ogniwach łańcucha logistycznego. W celu opisu matematycznego zadania rozpoznawania wykorzystano zbiory rozmyte. Zostały one zastosowane do opisu nieprecyzyjnych związków między różnymi ogniwami łańcucha jak i do oceny niepewnej dziedziny sprzedaży. Modele zostały zweryfikowane w procesie eksperymentalnym i porównane ze znanymi z literatury algorytmami bazującymi na modelach bayesowskich jak i sieciach neuronowych oraz modelach markowskich.

EN

The article presents three mathematical models which can be used to forecast the stock situation as well as sales in various interrelated links of the logistics chain. The fuzzy sets were used to describe the mathematical task of recognition. They were used to describe the imprecise relationships between the various links in the chain and to evaluate the uncertainty of the sales domain. The models were verified in the experimental process and compared with literature-based algorithms based on Bayesian models as well as the nerotic models and Markov models.

Słowa kluczowe

PL

modele matematyczne; zbiory rozmyte; miękkie metody obliczeniowe; zarządzanie łańcuchem dostaw; planowanie zapasów; planowanie sprzedaży; komputerowo wspomagany proces planowania

EN

mathematical models; fuzzy sets; soft methods of calculation; supply chain management; inventory planning; sales planning; computer aided process planning

• Wydawca: Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM". sp. z o.o.
• Czasopismo: Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
• Rocznik: 2017
• Tom: R. 18, nr 12
• Strony: 1654--1657, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., wykr.

Twórcy

autor

Topolski M.

• Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu, Instytut Logistyki

Bibliografia

• 1. Kurzyński M., Woźniak M., Żołnierek A., Analiza przydatności wybranych metod rozpoznawania sekwencyjnego dla problemu z zakresu diagnostyki medycznej, Inteligentne Wydobywanie Informacji, Technologie Informacyjne: Diagnostyka. PWNT Gdańsk 2007
• 2. Topolski Mariusz, Komputerowe algorytmy rozpoznawania sekwencyjnego łączące teorię zbiorów rozmytych z teorią ewidencji matematycznej, Raport PRE 1/08, Politechnika Wrocławska (praca doktorska)
• 3. Witkowski J., „Zarządzanie łańcuchem dostaw. Koncepcje, procedury, doświadczenia”, PWE, Warszawa 2003.
• 4. Woźniak M., Podstawy komputerowego rozpoznawania sterowanych łańcuchów Markowa z regułami eksperta i ciągiem uczącym - algorytmy i ich zastosowanie w diagnostyce medycznej, Raport PRE 2/96, Politechnika Wrocławska (praca doktorska)