Fuzzy model of decision making process

• Autorzy: Pająk M.

Warianty tytułu

EN

Rozmyty model procesu podejmowania decyzji

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Z problemem podejmowania decyzji można spotkać się w wielu dziedzinach ludzkiej aktywności. Podjęcie optymalnej lub suboptymalnej decyzji leży u podstaw wszelkiej działalności zarówno naukowej jak i przemysłowej. Niestety algorytmy pozwalające na automatyzację procesu podejmowania decyzji opracowane są wyłącznie dla niewielkiej grupy problemów charakteryzujących się względna prostotą. Dla zagadnień bardziej złożonych ogólny algorytm podejmowania decyzji nie istnieje. Z tego powodu automatyzacja i komputeryzacja procesu podejmowania decyzji napotyka znaczące trudności. Należy jednak zauważyć, że eksperci z dziedziny problemu są w stanie podjąć decyzję nawet w przypadkach systemów złożonych. Podejmowane decyzje mimo, że wielokrotnie nieoptymalne, pozwalają na rozwiązywanie rzeczywistych problemów z wystarczającą efektywnością. Niestety decyzje podejmowane przez ekspertów posiadają pewne ograniczenia właściwe ludzkiemu rozumowaniu i percepcji ludzkich zmysłów. Dodatkowo jakość podejmowanych decyzji zależy od doświadczenia, wiedzy i dyspozycji eksperta. W celu uniezależnienia procesu podejmowania decyzji od zmiennych czynników ludzkich przydatnym byłoby stworzenie komputerowego systemu wspomagającego analizowany proces. Pierwszym i podstawowy krokiem do stworzenia takiego systemu jest przyjęcie modelu procesu podejmowania decyzji. W opracowaniu zaprezentowano model rozmyty rozważanego procesu. Dzięki zastosowaniu modelu tej klasy możliwe stało się uwzględnienie przybliżonego charakteru rozumowania przeprowadzanego w trakcie procesu. Zastosowanie stworzonego modelu umożliwiło opracowanie oprogramowania wspomagającego proces podejmowania decyzji.

EN

The decision making process is one of the most important and complicated human activity. The process could be met during the analysis of different domains. Unfortunately, the algorithms of decision making are defined only for some kinds of the problems. In more complex and complicated cases the optimal and universal algorithm of decision making doesn't exists. All that reasons limits the possibility of decision making process computerisation. From the other hand the experts of the problem domain makes optimal or suboptimal decision. The quality of the decisions is high enough to drive sometimes very complicated systems with acceptable efficiency. So, it is possible to solve the problem of decision making using the human mind. But the human mind is limited for the number of input data point of view. Additionally the quality of decision depends on the experts' experience, knowledge and mood. Therefore the computerised system to support the decision making process is very wanted. The first step of the computerisation is the considered problem model creation. In the paper the fuzzy model of decision making process is presented. It enables to model the approximate character of the process. Implementation of the model makes the computerisation of the considered issue possible.

Słowa kluczowe

PL

logika rozmyta; modelowanie rozmyte; zbiory rozmyte; proces podejmowania decyzji; analiza wielokryterialna

EN

fuzzy logic; fuzzy modelling; fuzzy sets; decision making process; multi-objective analysis

• Wydawca: Łukasiewicz Research Network - Institute of Aviation ; European Science Society of Powertrain and Transport KONES Poland ; Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONES
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 15, No. 2
• Strony: 319--328
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys.

Twórcy

autor

Pająk M.

• Radom University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering, Department of Thermal Technology 26-600 Radom, ul. Krasickiego 54, Poland tel.: + 48 48 3617149,

Bibliografia

• [1] Coad, P., Yourdon, E., Object-Oriented Analysis, Prentice Hall, 1991.
• [2] Mazur, M., Pojęcie systemu i rygory jego stosowania, Materiały Szkoły Podstaw Inżynierii Systemów No 2, Komitet Budowy Maszyn PAN, Orzysz 1976.
• [3] Paj k, M., Woropay, M., On the possibility of genetic algorithms implementation in the exploitation domain, Journal of KONES Powertrain and transport, Vol. 13 No. 4, Warsaw 2006.
• [4] Kalotka, J., Latalski, T., Wagner-Kalotka, K., Optymalizacja parametrów siłowni – nowoczesne systemy automatyki przemysłowej warunkiem poprawy ochrony srodowiska, III International Scientific Conference nt. Problemy prawne, techniczne i ekonomiczne zagospodarowania odpadów, pp. 68 - 76, Radom 2001.
• [5] Seta, Z., Wprowadzenie do zagadnień sterowania, MIKOM, Warszawa 2002.
• [6] Lootsma, F. A., Fuzzy logic for planning and decision-making, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1997.
• [7] Pająk, M., Kalotka, J., Koncepcja zastosowania logiki rozmytej w dziedzinie eksploatacji elektrowni systemowej, VI Scientific Conference PIRE 2003, Karpacz 2003.
• [8] Winterfeldt, D., Edwards, W., Decision Analysis and Behavioural Research, Cambridge University Press, Cambridge 1986.
• [9] Lootsma, F., A., A Model for the Relative Importance of the Criteria in the Multiplicative AHP and SMART, European Journal of Operational Research no 94, pp. 467-476, 1996.
• [10] Saaty, T., L., The Analytic Hierarchy Process, Planning, Priority Setting and Resource Allocation, McGraw-Hill, New York 1980.
• [11] Kalotka, J., Pająk, M., Gospodarka remontowa elektrowni cieplnych, ITEE, Radom 2006.
• [12] Piegat, A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, EXIT, Warszawa 1998.
• [13] Mulewski, ., Paj ąk, M., Fuzzy interpretation of systems operation evaluation, Journal of KONES Powertrain and transport, Vol. 13, No. 3, Warsaw 2006.
• [14] Oussalah, M., Schutter, J., Approximated fuzzy LR computation, Information Science: an International Journal Valume 153, Issue 1, Elsevier Science INC. New York, NY, USA 2003.
• [15] Sobol, W., Korwin, M. J., Goraczko, M., Balazinski, M., Fuzzy logic control of industrial heat treatment furnaces, Fuzzy Information Processing Society, NAFIPS. 18th International Conference of the North American, pp. 839 - 843, 1999.
• [16] Chandramohan, A., Rao, M. V. C., Arumugam, A. S., Two New and Useful Defuzzification Methods Based on Root Mean Square Value, Soft Computing - A Fusion of Foudations, Methodologies and Applications, Vol. 10, No. 11, Berlin / Heidelberg 2006.
• [17] Pająk, M., Optymalizacja harmonogramów remontów bloków energetycznych, PhD thesis, Politechnika Radomska, Radom 2004.
• [18] Pająk, M., Mulewski, ., Transport system operation quality assessment as a multi-objective analysis issue, Journal of KONES Powertrain and transport, Vol. 13, No. 2, Warsaw 2006.
• [19] Pająk, M., Fuzzy multi-objective model of the sailing yacht skipper decision making during the storm conditions, 12th International Congress of the International Maritime Association of the Mediterranean, IMAM, Vol. 2, pp. 1023 - 1031, Varna, Bulgaria 2007.