Zastosowanie algorytmów genetycznych w prognozowaniu popytu

• Autorzy: Chodak G. , Kwaśnicki W.

Warianty tytułu

EN

Application of Genetic Algorithms in Demand

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Prognozowanie popytu stanowi jeden z istotnych czynników w procesie podejmowania decyzji taktyczno-operacyjnych, jak również strategicznych w przedsiębiorstwie. Zarządzanie przepływem materiałowym zgodnie ze strategią just-in-time nie byłoby możliwe bez dokładnego określenia wielkości sprzedaży. Zarówno dla metod ilościowych, jak i jakościowych istnieją możliwości wykorzystania komputerów i zaawansowanych programów umożliwiających zautomatyzowanie obliczeń oraz przedstawienie danych w postaci graficznej. Kolejnym etapem w rozwoju metod prognozowania będzie prawdopodobnie wykorzystanie elementów sztucznej inteligencji (takich jak programowanie ewolucyjne czy sieci neuronowe), co powinno poprawić dokładność określania wielkości sprzedaży. W artykule zaproponowano metodę prognozowania wielkości sprzedaży w przypadku występowania sezonowości popytu. Do identyfikacji parametrów funkcji popytu zastosowano algorytmy genetyczne.

Słowa kluczowe

PL

gospodarka materiałowa; algorytm genetyczny

EN

materials management; genetic algorithm

• Wydawca: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne SA
• Czasopismo: Gospodarka Materiałowa i Logistyka
• Rocznik: 2002
• Tom: nr 4
• Strony: 2--7
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Chodak G.

• Instytut Organizacji Zarządzania, Politechnika Wrocławska

autor

Kwaśnicki W.

• Instytut Nauk Ekonomicznych, Uniwersytet Wrocławki

Bibliografia

• 1. H. Kwaśnicka, obliczenia ewolucyjne w sztucznej inteligencji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocsław 1999.
• 2. J.H. Holland, adaptation in Natural and Artificial Systems. The University of Michigan, 1975.
• 3. D.E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1998.
• 4. G. Chodak, W. Kwaśnicki, Genetic Algorithms in Seasonal Demand Forecasting, Information Systems Architecture and Technology 2000, Wrocław University of Technology, s. 91-98.
• 5. D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1997.