Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Application of Genetic Algorithms in Demand
Języki publikacji
Abstrakty
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.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
2--7
Opis fizyczny
Bibliogr. 5 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Instytut Organizacji Zarządzania, Politechnika Wrocławska
autor
- 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.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPB4-0014-0019