PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2002 | 9 | nr 942 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania | 71--83
Tytuł artykułu

Zastosowanie analitycznego procesu hierarchicznego do opracowywania scenariuszy rozwoju obszarów wiejskich

Warianty tytułu
Application of the Analytic Hierarchic Process to Work Out Scenarios of Development of Rural Areas
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Analityczny proces hierarchiczny (AHP) Saaty'ego to, kompleksowa procedura pomocna przy rozwiązywaniu wielokryterialnych problemów decyzyjnych, łącząca w sobie koncepcje z dziedziny matematyki i psychologii. Omawianą metodę z powodzeniem zastosowano do opracowania scenariuszy rozwoju obszarów wiejskich w Wielkopolsce. Za jego podstawę przyjęto klasyfikację typologiczną powiatów województwa wielkopolskiego według zróżnicowania funkcjonalnego obszarów wiejskich. Celem głównym było zapewnienie najlepszego rozwoju obszarów wiejskich. Cele podrzędne dotyczyły m.in. poprawy poziomu życia na wsi, modernizacji infrastruktury wiejskiej, dostosowania potencjału, struktury i organizacji obszarów wiejskich do wyzwań XXI wieku. Badania empiryczne potwierdziły przydatność metody Saaty'ego przy wyborze najwłaściwszego scenariusza rozwoju obszarów wiejskich w wyodrębnionych subregionach Wielkopolski. Zastosowanie takiego rozwiązania pozwoliło na określenie stopnia intensywności działań gospodarczych, które należałoby podejmować w celu wsparcia rozwoju obszarów wiejskich.
EN
The Analytic Hierarchic Process is one of the mathematics methods elaborated by Saaty and it can be used for solving of multi-criterial decision problems. Decisions problem is presented as a hierarchic tree, where on the top is a supreme goal, intermediate goals and attributes are on lower levels, while possible decisions are on the lowest level in the hierarchy. On respective levels, elements are pairwise compared. Next priorities of each element are estimated. The highest value of this one is considered as the best and suggested for using. The paper is a trial of application the Analytic Hierarchic Process (AHP) in decisions making in agriculture, economics. The AHP method has been used for first time to work out scenarios of development of rural areas in the province of Wielkopolska. This method is useful at scenario planning. It essence, concepts and rules of implementation have been presented in details. This approach is complex procedure, which it appears to be for useful for decision making relating to develop of rural areas. (original abstract)
Twórcy
Bibliografia
  • Adamus W., Szara K. (2000): Zastosowanie analitycznego procesu hierarchicznego AHP do racjonalizacji zarządzania i organizacji gospodarstw (przedsiębiorstw). Zagadnienia ekonomiki rolnej 4-5, s. 20-41.
  • Bezdek J.C. (1981): Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Plenum Press, New York.
  • Burrough P.A., van Gaans P.F.M., MacMillan R.A. (2000): High-Resolution Landform Classification Using Fuzzy k-Means. Fuzzy Sets and Systems 113, s. 37-52.
  • Fan J., Xie W., Pei J. (1999): Subsethood Measure: New Definitions. Fuzzy Sets and Systems 106, s. 201-209.
  • Hanratty P.J., Joseph B. (1992): Decision Making in Chemical Engineering and Expert Systems: Application of the Analytic Hierarchy Process to Reactor Selection. Comp. Chem. Eng. 16, s. 849-860.
  • Harker P.T., Vargas L.G. (1990): The Theory of Ratio Scale Estimation: Sa- aty's Analytic Hierarchy Process. Management Science. No 3, s. 1385-1403.
  • Kosko B. (1992): Neural Networks and Fuzzy Systems. Prentice-Hail, Englewood Cliffs NJ.
  • Malina A., Zeliaś A. (1997): Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania jakości życia ludności w Polsce w 1994 r. Przegląd Statystyczny, zeszyt 1, s. 11 -27.
  • Milligan G.W., Cooper M.C. (1985): An Examination of Procedures for Determining the Number of Clusters in a Data Set. Psychometrika, 50, 2, s. 159-179.
  • Pal N.R., Bezdek J.C. (1995): On Cluster Validity for the Fuzzy c-Means Model. IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol.3, nr 3, s 370-379.
  • Pal N.R., Bezdek J.C.: Correction to "On Cluster Validity for the Fuzzy c- Means Model". IEEE Trans. Fuzzy Systems 1,1997, t. 5, s 152-153.
  • Powiaty w Polsce (1999), GUS, Warszawa.
  • Powszechny Spis Rolny 1996. Użytkowanie i jakość gruntów, powierzchnia zasiewów i zwierzęta gospodarskie (1997).
  • Powszechny Spis Rolny 1996. Wybrane elementy sytuacji ekonomicznej gospodarstw rolnych i działalność pozarolniczą oraz zamierzenia użytkowników gospodarstw do 2000 roku (1997).
  • Proceedings of the Fifth International Symposium on the Analytic Hierarchy Process (1999), Kobe, Japan.
  • Proceedings of the Fourth International Symposium on the Analytic Hierarchy Process (1996), Burnaby, BC, Canada.
  • Proceedings of the Second International Symposium on the Analytic Hierarchy Process (1991), Pittsburgh, PA.
  • Proceedings of the Third International Symposium on the Analytic Hierarchy Process (1994), Washington, D. C.
  • Rocznik Statystyczny Województw (2000), GUS, Warszawa.
  • Saaty T.L. (1980): The Analytic Hierarchy Process Planning. Priority Setting. Resource Allocation, MacGraw-Hill, New York International Book Company.
  • Saaty T.L., Bennett (1977): A Theory of Analytical Hierarchies Applied to Political Candidacy. Behavioural Sciences, vol. 22 s. 237-245.
  • Saaty T.L., Vargas L.G. (1991): Prediction, Projection and Forecasting. Applications of the Analytic Hierarchy Process in Economics, Finance, Politics, Games and Sports. Kluwer Academic Publishers.
  • Socio-Economic Planning Sciences. Special Issue: The Analytic Hierarchy Process., vol. 20, nr 6.
  • Strategia rozwoju rolnictwa i obszarów wiejskich w Wielkopolsce (2000), Red. Poczta W., Wysocki F., Państwowe Wydawnictwo Rolnicze i Leśne, Poznań.
  • Vriend S.P., van Gaans P.F.M., Middelburg J., de Nijs A. (1988): The Application of Fuzzy c-Means Cluster Analysis and Non-Linear Mapping to Geochemical Datasets: Examples from Portugal. Applied Geochemistry, t. 3, s. 213-224.
  • Ważniejsze dane o powiatach i gminach województwa wielkopolskiego 2000 (2000), US Poznań.
  • Wysocki F. (1996): Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w rozpoznawaniu typów struktury przestrzennej rolnictwa. Rozprawy naukowe, zeszyt 266, Rocz. AR w Poznaniu.
  • Xie X.L., Beni G.A.: Validity Measure for Fuzzy Clustering. IEEE Trans. PAMI 8, 1991, t.3, s. 841-846.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000000012150

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.