Algorytmy ewolucyjne w badaniach ankietowych

• Autorzy: Mazur Z. , Pec J.

Identyfikatory

DOI

10.29119/1641-3466.2018.130.37

Warianty tytułu

EN

Evolutionary algorithmic techniques in the field of questionare surveys

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono możliwości, jakie stawiają do dyspozycji techniki ewolucyjne w obszarze badań ankieterskich. Rozszerzono je również poprzez wprowadzenie dwóch dodatkowych operatorów genetycznych. Poza znanymi z literatury przedmiotu operatorami genetycznymi, takimi jak krzyżowanie, mutacja czy inwersja, autorzy niniejszego artykułu wprowadzają dwa nowe operatory – operator „wzmocnienia genowego” oraz operator „osłabienia genowego” – umożliwiające zwiększenie stopnia wiarygodności informacji otrzymywanych przez ankieterów. Zaproponowano również algorytm eliminacji zdublowanych chromosomów, co ma wpływ na przebieg pracy podstawowego algorytmu genetycznego poprzez zmniejszenie jego pracochłonności obliczeniowej. Zdaniem autorów, zaproponowane rozwiązania, zaakceptowane i uwzględnione w metodyce badań ankietowych, wpłyną na poprawę jakości i wiarygodności pozyskanych danych.

EN

This article presents the possibility of using evolutionary algorithmic techniques in the field of questionnaire surveys. Also it has been extended through the introduction of two additional genetic operators outside the known from literature such as: cross-over, mutation or inversion. The newly defined operators in this article are “hardening of the gene” and “weakening of the gene” in order to increase the degree of reliability of the information received by the interviewers. The new algorithm is given in order to eliminate duplication of the chromosomes. This affects the process of modified basic genetic algorithm by reducing its workload. According to the authors the proposed solutions accepted and included in the methodology of the surveys will improve the quality and reliability of the data.

Słowa kluczowe

PL

algorytm ewolucyjny; populacja; badanie ankietowe; badania statystyczne

EN

evolutionary algorithm; population; questionnaire survey; statistical research

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2018
• Tom: z. 130
• Strony: 439--457
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz.

Twórcy

autor

Mazur Z.

• Wydział Informatyki i Zarządzania, Politechnika Wrocławska, Wrocław

autor

Pec J.

• Główny Urząd Statystyczny, Warszawa

Bibliografia

• 1. Mazur, Z., Pec, J. (2016). Diagnoza informatyki statystycznej w aspekcie zarządzania bezpieczeństwem informacji. W B. Królikowska, M. Łatuszyńska (red.), Metody w badaniach naukowych. Wybrane problemy i zastosowania (s. 57–77). Warszawa: PTI.
• 2. Oleński, J. (2018). Strategie rozwoju e-państwa w warunkach globalizacji – studium Foresight 2030. Warszawa: Uczelnia Łazarskiego (w przygotowaniu – przytoczono cytaty z pracy za zgodą prof. J. Oleńskiego).
• 3. Rutkowski, L. (2012). Metody i techniki sztucznej inteligencji (s. 241). Warszawa: PWN.
• 4. Walukiewicz, S. (1986). Analiza systemowa i jej zastosowania. Programowanie dyskretne (s. 259–260). Warszawa: PWN.