Interaktywne wielokryterialne wspomaganie decyzji w warunkach ryzyka : metody i zastosowania

• Autorzy: Maciej Nowak
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Omówiono ogólnie problematykę poruszaną w ramach badań nad wielokryterialnym podejmowaniem decyzji. Przedstawiono problematykę relacji dominacji stochastycznej. Omówiono pojęcie rozwiązania sprawnego i metody wyznaczania tego typu rozwiązań. Zaprezentowano podstawowe założenia metodologii interaktywnej oraz jej główne wady i zalety. Opisano trzy metody interaktywne rozwiązywania dyskretnych problemów podejmowania decyzji w warunkach ryzyka. Zaprezentowano zagadnienia związane z: wyborem wariantu inwestycyjnego; średniookresowym planowaniem produkcji; planowaniem zatrudnienia; sterowaniem produkcją; sterowaniem zapasami.

Słowa kluczowe

PL

Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka; Systemy wspomagania decyzji; Analiza stochastyczna; Analiza wielokryterialna; Optymalizacja decyzji; Modele podejmowania decyzji; Komputerowe wspomaganie decyzji; Symulacje komputerowe; Przegląd literatury

EN

Decision making under conditions of risk; Decision Support Systems (DSS); Stochastic analysis; Multicriteria analysis; Decision optimization; Decision-making models; Computer aided decision making; Computing simulation; Literature review

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2008
• Strony: 245

Twórcy

autor

Maciej Nowak

Bibliografia

• Aboudi R., Thon D. (1994). Efficient Algorithms for Stochastic Dominance Test Based on Financial Market Data. Management Science, 40, 508-515.
• Al-Rashdan D., Al-Kloub B., Dean A., Al-Shemmeri T. (1999). Environmental Impact Assessment and Ranking the Environmental Projects in Jordan. European Journal of Operational Research, 118, 30-45.
• Andijani A.A. (1998). A Multi-criterion Approach for Kanban Allocation. Omega, 26, 483-493.
• Badania operacyjne. (1997). Red. E. Ignasiak. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Bawa V.S., Lindenberg E.B., Rafsky L.C. (1979). An Efficient Algorithm To Determine Stochastic Dominance Admissible Sets. Management Science, 25, 609-622.
• Behrens W., Hawranek P.M. (1993). Poradnik przygotowania przemysłowych studiów feasibility. United Nations Industrial Development Organization, Warszawa.
• Benayoun R., de Montgolfier J., Tergny J., Larichev O. (1971). Linear Programming with Multiple Objective Functions: Step Method (STEM). Mathematical Programming, 8, 366-375.
• Berkley B.J. (1993). Simulation tests of FCFS and SPT Sequencing in Kanban Systems. Decision Sciences, 24, 218-227.
• Berkley B.J., Kiran A.S. (1991). A Simulation Study of Sequencing Rules in a Kanban-controlled Flow Shop. Decision Sciences, 22, 559-582.
• Bernoulli D. (1954). Exposition of a New Theory of the Measurement of Risk (przekład z oryginału łacińskiego: Specimen Theoriae Novae de MensuraSortis. Comentari Academiae Scientarum Imperialis Petropolitanae, St. Petersburg, 1738). Econometrica, 22, 23-36.
• Bitran G.R., Tirupati D. (1993). Hierarchical Production Planning. W: Logistics of Production and Inventory. Eds. S.C. Graves, A.H.G. Rinnooy Kan, P.H. Zipkin. Elsevier Science Publishers, B.V., 523-568.
• Błażewicz J., Cellary W., Słowiński R., Węglarz J. (1983). Badania operacyjne dla informatyków. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Bolesta-Kukułka K. (2003). Decyzje menedżerskie. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Chankong V., Haimes Y.Y. (1983). Multiobjective Decision Making. Theory and Methodology. Elsevier Science Publishing, New York.
• Charnes A., Cooper W.W. (1977). Goal Programming and Multiple Objective Optimization. Part I. European Journal of Operational Research, 1, 39-54.
• Costa J.P., Melo P., Godinho P., Dias L.C. (2003). The AGAP System: a GDSS for Project Analysis and Evaluation. European Journal of Operational Research, 145, 287-303.
• De Oliveira F., Volpi N.M.P., Sanquetta C.R. (2003). Goal Programming in Planning Problem. Applied Mathematics and Computation, 140, 165-178.
• Decyzje menedżerskie z Excelem. (2000). Red. T. Szapiro. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Dmytrów K. (2004). Porównanie kilku podejść w wyznaczaniu optymalnej wielkości poziomu zamawiania w modelu (Q, r). W: Metody i zastosowania badań operacyjnych '04. Red. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice, 87-97.
• Dmytrów K., Koczkodaj R. (2003). Zastosowanie modelu (Q, r) z mieszaniną zaległych zamówień i utraconej sprzedaży z ograniczeniami poziomu obsługi dla wyznaczenia optymalnego poziomu gotówki w bankomacie banku komercyjnego. W: Modelowanie preferencji a ryzyko '03. Red. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice, 81-93.
• Dominiak C. (1998). Ocena projektów inwestycyjnych na podstawie symulacji Monte Carlo. W: Modelowanie preferencji a ryzyko '98. Red. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice, 107-120.
• Ehrgott M. (2005). Multicriteria Optimization. Springer, Berlin.
• Ferrari P. (2003). A Method for Choosing from among Alternative Transportation Projects. European Journal of Operational Research, 150, 194-203.
• Finkel R.A., Bentley J.L. (1974). Quad Trees. A Data Structure for Retrieval on Composite Keys. Acta Informatica, 4, 1-9.
• Fishburn P.C. (1970). Utility Theory for Decision Making. Wiley, New York.
• Fishburn P.C. (1977). Mean-Risk Analysis with Risk Associated with Below-Target Returns. The American Economic Review, 67, 116-126.
• Fishman G.S. (1981). Symulacja komputerowa; pojęcia i metody. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• French S. (1986). Decision Theory: An Introduction to Mathematics of Rationality. Wiley, New York.
• Gajda J.B. (2001). Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze. Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
• Galas Z., Nykowski I., Żółkiewski Z. (1987). Programowanie wielokryterialne. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Geoffrion A., Dyer, J., Feinberg, A. (1972). An Interactive Approach for Multi-criterion Optimization with an Application to the Operation of an Academic Department. Management Science, 19, 357-368.
• Goovaerts M.J., de Vylder F., Haezendonck J. (1984). Insurance Premiums: Theory and Applications. North-Holland, Amsterdam.
• Goumas M.G., Lygerou V.A., Papayannakis L.E. (1999). Computational Methods for Planning and Evaluating Geothermal Energy Projects. Energy Policy, 27, 147-154.
• Gravel M., Martel J.M., Nadeau R., Price W., Tremblay R. (1992). A Multicriterion View of Optimal Resource Allocation in Job-shop Production. European Journal of Operational Research, 61, 230-244.
• Gravel M., Price W.L. (1988). Using the Kanban in Job Shop Environment. International Journal of Production Research, 26, 1105-1118.
• Gravel M., Price W.L. (1991). Visual Interactive Simulation Shows How to Use the Kanban Method is Small Business. Interfaces, 21, 22-33.
• Graves S.B., Ringuest J.L. (2003). Models & Methods for Project Selection: Concepts from Management Science, Finance and Information Technology. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
• Greco S., Matarazzo B., Słowiński R. (2001). Rough Sets Theory for Multicriteria Decision Analysis. European Journal of Operational Research, 129, 1-47.
• Habenicht W. (1982). Quad Trees. A Datastructure for Discrete Vector Optimization Problems. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 209. Springer-Verlag, Berlin, 136-145.
• Habenicht W. (1992). ENUQUAD: A DSS-tool for Discrete Vector Optimization Problems. In: Multicriteria Decision Making: Methods - Algorithms - Applications. Eds. M. Cerny, D. Gluckaufowa, D. Loula. Institute of Economics, Czechoslovak Academy of Science, Prague, 66-74.
• Hadar J., Rüssel W.R. (1969). Rules for Ordering Uncertain Prospects. The American Economic Review, 59, 25-34.
• Heidenberger K., Stummer Ch. (1999). Research and Development Project Selection and Resource Allocation: a Review of Quantitative Modelling Approaches. International Journal of Management Reviews, 1, 197-224.
• Heizer J., Render B. (2004). Operations Managment. Pearson Education, Upper Saddle River.
• Huang CC, Kira D., Vertinsky I. (1978). Stochastic Dominance Rules for Multiattribute Utility Functions. Review of Economic Studies, 41, 611-616.
• Huang CC, Kusiak A. (1996). Overview of Kanban System. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 9, 169-189.
• Hum S.H., Lee C.K. (1998). JIT Scheduling Rules: a Simulation Evaluation. Omega, 26, 381-395.
• Ignizio J.P. (1976). Goal Programming and Extensions. Lexington Books, Lexington.
• Jajuga K, Jajuga T. (2007). Inwestycje. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Jaszkiewicz A., Słowiński R. (1999). The Light Beam Search Approach - An Overview of Methodology and Applications. European Journal of Operational Research, 113,300-314.
• Kahneman D., Tversky A. (1979). Prospect Theory: an Analysis of Decisions Under Risk. Econometrica, 47, 262-291.
• Kaliszewski I. (1997). Korzystanie z informacji typu względnego w algorytmach wspomagania decyzyjnego typu algorytmu Ziontsa-Walleniusa. W: Zastosowania badań operacyjnych. Red. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Absolwent, Łódź, 265-278.
• Kaliszewski I., Michałowski W. (1999). Searching for Psychologically Stable Solutions of Multiple Criteria Decision Problems. European Journal of Operational Research, 118,549-562.
• Kearns G.S. (2004). A Multi-objective, Multi-criteria Approach for Evaluating IT Investments: Results from Two Case Studies. Information Resources Management Journal, 17, 37-62.
• Keeney R.L., Raiffa H. (1993). Decisions with Multiple Objectives. Preferences and Value Tradeoffs. Cambridge University Press, Cambridge.
• Konarzewska-Gubała E. (1980). Programowanie przy wielorakości celów. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa.
• Kopańska-Bródka D. (1999). Optymalne decyzje inwestycyjne. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice.
• Korhonen P. (2005). Interactive Methods. In: Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. Eds. J. Figueira, S. Greco, M. Ehrgott. Springer, Berlin, 641-665.
• Korhonen P., Laakso J. (1986). A Visual Interactive Method for Solving the Multiple Criteria Problem. European Journal of Operational Research, 24, 277-287.
• Krajewski L.J., Ritzman L.P. (1990). Operations Management. Addison-Wesley Publishing Company, Reading.
• Krawczyk S. (1990). Matematyczna analiza sytuacji decyzyjnych. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Krzyżaniak S. (2005). Podstawy zarządzania zapasami w przykładach. Instytut Logistyki i Magazynowania, Poznań.
• Lee J.W., Kim S.H. (2000). Using Analytic Network Process and Goal Programming for Independent Information System Project Selection. Computers & Operations Research, 27, 367-382.
• Leshno M., Levy H. (2002). Preferred by "all" and preferred by "most" Decision Makers: Almost Stochastic Dominance. Management Science, 48, 1074-1085.
• Levy H. (1992). Stochastic Dominance and Expected Utility: Survey and Analysis. Management Science, 38, 555-593.
• Levy H., Kroll Y. (1979). Efficiency Analysis with Borrowing and Lending: Criteria and Effectiveness. The Review of Economics and Statistics, 61, 125-130.
• Lootsma F.A., Mensch T.C.A., Vos F.A. (1990). Multi-criteria Analysis and Budget Reallocation in Long-term Research Planning. European Journal of Operational Research, 47, 293-305.
• Loukil T., Teghem J., Fortemps Ph. (2000). Solving Multi-objective Production Scheduling Problems with Tabu-search. Control and Cybernetics, 29.
• Loukil T., Teghem J., Tuyttens D. (2005). Solving Multi-objective Production Scheduling Problems Using Metaheuristics. European Journal of Operational Research, 161,42-61.
• Lummus R.R. (1995). A Simulation Analysis of Sequencing Alternatives for JIT Lines Using Kanbans. Journal of Operations Management, 13, 183-191.
• Machała R. (2001). Praktyczne zarządzanie finansami firmy. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Marcinek K. (1998). Finansowa ocena przedsięwzięć inwestycyjnych przedsiębiorstw. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice.
• Markowitz H.M. (1952a). The Utility of Wealth. Journal of Political Economy, 60, 151-158.
• Markowitz H.M. (1952b). Portfolio Selection. Journal of Finance, 7, 77-91.
• Markowitz H.M. (1959). Portfolio Selection. Wiley, New York.
• Martel J.M., D'Avignon G.R. (1982). Project Ordering with Multicriteria Analysis. European Journal of Operational Research, 10, 56-69.
• Matczewski A. (1990). Zarządzanie produkcją przemysłową. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Mavrotas G., Diakoulaki D., Capros P. (2003). Combined MCDA-IP Approach for Project Selection in Electricity Market. Annals of Operations Research, 120, 159-170.
• Metody wielokryterialne na polskim rynku finansowym. (2006). Red. T. Trzaskalik. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Michałowski W., Szapiro T. (1992). A Bi-reference Procedure for Interactive Multiple Criteria Programming. Operations Research, 40, 247-258.
• Miszczyńska D., Miszczyński M. (1998). Optymalna polityka zapasów. Uwagi na temat eksperymentów symulacyjnych. W: Metody i zastosowania badań operacyjnych, część II. Red. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice, 159-167.
• Moselhi O., Deb B. (1993). Project Selection Considering Risk. Construction Management and Economics, 11, 45-52.
• Muliere P., Scarsini M. (1989). A Note on Stochastic Dominance and Ineguality Measures. Journal of Economic Theory, 49, 314-323.
• Nijkamp P., Spronk J. (1980). Interactive Multiple Goal Programming: Evaluation and Some Results. In: Multiple Objective Decision Making, Theory and Applications, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 177. Eds. G. Fandel, T. Gal. Springer-Verlag, Berlin, 278-293.
• Nowak M. (2000). Wielokryterialne wspomaganie sterowania procesem produkcyjnym z wykorzystaniem dominacji stochastycznych. Akademia Ekonomiczna w Katowicach (praca doktorska).
• Nowak M. (2003). Q-drzewo w stochastycznym problemie wielokryterialnego podejmowania decyzji. W: Modelowanie preferencji a ryzyko '03. Red. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice, 417-433.
• Nowak M. (2004a). Interactive Approach in Multicriteria Analysis Based on Stochastic Dominance. Control & Cybernetics, 4, 463-476.
• Nowak M. (2004b). Metody ELECTRE w deterministycznych i stochastycznych problemach decyzyjnych. Decyzje, 2, 35-65.
• Nowak M. (2004c). Preference and Veto Thresholds in Multicriteria Analysis Based on Stochastic Dominance. European Journal of Operational Research, 158, 339-350.
• Nowak M. (2005a). Interactive Approach and its Applications in Managerial Decision Making. Journal of Economics and Management, 2, 101-126.
• Nowak M. (2005b). Investment Projects' Evaluation by Simulation and Multiple Criteria Decision Making Procedure. Journal of Civil Engineering and Management, 11, 193-202.
• Nowak M. (2006a). INSDECM - an Interactive Procedure for Stochastic Multicriteria Decision Problems. European Journal of Operational Research, 175, 1413-1430.
• Nowak M. (2006b). An Interactive Procedure for Project Selection. W: Multiple Critera Decision Making '05. Ed. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice, 165-184.
• Nowak M. (2007a). Aspiration Level Approach in Stochastic MCDM Problems. European Journal of Operational Research, 177, 1626-1640.
• Nowak M. (2007b). Symulacja komputerowa w problemach decyzyjnych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice.
• Nowak M. (2008a). An Application of Interactive Multiple Criteria Technique in Labor Planning. W: Multiple Critera Decision Making '07. Ed. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice (w druku).
• Nowak M. (2008b). Średniokresowe planowanie produkcji z wykorzystaniem symulacji i interaktywnej procedury wielokryterialnej. W: Modelowanie preferencji a ryzyko '08. Red. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice (w druku).
• Nowak M., Trzaskalik T., Trzpiot G., Zaras K. (2002). Inverse Stochastic Dominance and its Application in Production Process Control. W: Multiple Objective and Goal Programming. Recent Developments. Ed. T. Trzaskalik, J. Michnik. Physica-Verlag, Heidelberg, 362-376.
• Obłój K. (2007). O zarządzaniu refleksyjnie. MT Biznes, Warszawa.
• Ogryczak W. (1997). Wielokryterialna optymalizacja liniowa i dyskretna. Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
• Ogryczak W. (2002). Multiple Criteria Optimization and Decisions under Risk. Control and Cybernetics, 31, 975-1003.
• Ogryczak W., Ruszczyński A. (1999). From Stochastic Dominance to Mean-risk Models: Semideviations as Risk Measures. European Journal of Operational Research, 116,33-50.
• Ogryczak W., Ruszczyński A. (2001). On Consistency of Stochastic Dominance and Mean-semideviation Models. Methematical Programming, 89, 217-232.
• Pareto V. (1909). Manual d'economie politique. Paris.
• Pawlak Z. (1982). Rough Sets. International Journal of Information & Computer Sciences, 11,341-356.
• Pawlak Z. (1991). Rough Sets. Theoretical Aspects of Reasoning about Data. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
• Pin-Yu V.C., Yen-Liang H., Fehling M. (1996). A Decision Support System for Portfolio Selection. Computers in Industry, 23, 141-149.
• Porter R.B., Wart J.R., Ferguson D.L. (1973). Efficient Algorithms for Conducting Stochastic Dominance Test on Large Numbers of Portfolio. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 8, 71-81.
• Pratt J.W. (1964). Risk Aversion in the Small and in the Large. Econometrica, 32, 122-136.
• Quirk J.P., Saposnik R. (1962). Admissibility and Measurable Utility Functions. Review of Economic Study, 29, 140-146.
• Rajendran Ch. (1995). Heuristics for Scheduling in a Flow Shop with Multiple Objectives. European Journal of Operational Research, 43, 871-884.
• Remer D.S., Nieto A.P. (1995a). A Compendium and Comparison of 25 Project Evaluation Techniques. Net Present Value and Rate of Return Methods. Part 1. International Journal of Production Economics, 42, 79-96.
• Remer D.S., Nieto A.P. (1995b). A Compendium and Comparison of 25 Project Evaluation Techniques. Ratio, Payback, and Accounting Methods. Part 2. International Journal of Production Economics, 42, 101-129.
• Robinson S. (2004). Simulation: The Practice of Model Development and Use. John Wiley & Sons Ltd, Chichester.
• Roy B. (1990). Wielokryterialne podejmowanie decyzji. Wydawnictwa Naukowo--Techniczne, Warszawa.
• Roy B., Bouyssou D. (1993). Aide Multicritère à la Décision: Méthodes et Cas. Economica, Paris.
• Saaty T.L. (1980). The Analytical Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York.
• Santhanam R., Kyprasis J. (1995). A Multiple Criteria Decision Model for Information System Project Selection. Computers & Operations Research, 22, 807-817.
• Sarjusz-Wolski Z. (2000). Sterowanie zapasami w przedsiębiorstwie. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Shapiro J.F. (1993). Mathematical Programming Models and Methods for Production Planning and Scheduling. W: W: Logistics of Production and Inventory. Eds. S.C. Graves, A.H.G. Rinnooy Kan, P.H. Zipkin. Elsevier Science Publishers B.V., 371-443.
• Simon H.A. (1957). Models of Man, Social and Rational. Wiley, New York.
• Simon H.A. (1982). Podejmowanie decyzji kierowniczych. Nowe nurty. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Simon H.A. (2007). Podejmowanie decyzji i zarządzanie ludźmi w biznesie i administracji. Wydawnictwo Helion, Gliwice.
• Spector Y., Leshno M., Ben Horin M. (1996). Stochastic Dominance in an Ordinal World. European Journal of Operational Research, 93, 620-627.
• Spronk J. (1981). Interactive Multiple Goal Programming. Martinus Nijhoff, The Hague.
• Steuer R.E. (1977). An Interactive Multiple Objective Linear Programming Procedure. In: Multiple Criteria Decision Making. Eds. M.K. Starr, M. Zeleny. North Holland, Amsterdam.
• Steuer R.E. (1986). Multiple Criteria Optimization: Theory, Computation and Application. Wiley, New York.
• Stochastic Dominance Investment Decision Making under Uncertainty. (2006). Ed. H. Levy. Springer, Berlin.
• Stone B.K. (1973). A General Class of Three-Parameter Risk Measures. Journal of Finance, 28, 675-685.
• Sun M., Steuer R.E. (1996). InterQuad: An Interactive Quad Tree Based Procedure for Solving the Discrete Alternative Multiple Criteria Problem. European Journal of Operational Research, 89, 462-472.
• Trzaskalik T. (1990). Multi-objective, Multi-period Planning for a Manufacturing Plant. Engineering Cost and Production Economics, 20, 113-120.
• Trzaskalik T. (2003). Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Trzaskalik T., Trzpiot G., Zaraś K. (1998). Modelowanie preferencji z wykorzystaniem dominacji stochastycznych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice.
• Trzpiot G. (2006). Dominacje w modelowaniu i analizie ryzyka na rynku finansowym. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice.
• Trzpiot G., Zaraś K. (1999). Algorytm wyznaczania dominacji stochastycznych stopnia trzeciego. Badania Operacyjne i Decyzje, 2, 75-85.
• Tyszka T., Zaleśkiewicz T. (2001). Racjonalność decyzji. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Vickson R.G., Altmann M. (1977). On the Relative Effectiveness of Stochastic Dominance Rules: Extensions to Decreasingly Risk-Averse Utility Functions. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 12, 73-84.
• Vickson R.G. (1977). Stochastic Dominance Tests for Decreasing Absolute Risk-aversion II: General Random Variables. Management Science, 23, 478-489.
• Von Neumann J., Morgenstern O. (1953). Theory of Games and Economic Behavior. Princeton University Press, Princeton.
• Wagner H.M., Within T.M. (1958). Dynamic Version of the Economic Lot Size Model. Management Science, 5, 89-96.
• Waters D. (2001). Zarządzanie operacyjne. Towary i usługi. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Whitmore G.A. (1970). Third-Degree Stochastic Dominance. The American Economic Review, 60, 457-459.
• Wierzbicki A. (1980). The Use of Reference Objectives in Multiobjective Optimization. In: Multiple Objective Decision Making, Theory and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 177. Eds. G. Fandel, T. Gal. Springer-Verlag, Berlin, 468-486.
• Witkowski J. (1999). Logistyka firm japońskich. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław.
• Wong E.T.T., Norman G., Flanagan R. (2000). A Fuzzy Stochastic Technique for Project Selection. Construction Management and Economics, 18, 407-414.
• Wróblewski K.J., Krawczyński R., Kosieradzka A., Kasprzyk S. (1984). Reguły priorytetu w sterowaniu przepływem produkcji. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• Wybrane problemy ilościowej analizy portfeli akcji. (2004). Red. D. Kopańska-Bródka. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice.
• Yaari M.E. (1987). The Dual Theory of Choice under Risk. Econometrica, 55, 95-115.
• Yu P.L. (1985). Multiple Criteria Decision Making: Concepts, Techniques and Extensions. Plenum Press, New York.
• Zadnik Stirn L. (2007). Simplex Algorithm - How it Happened 60 Years Ago. W: Proceedings of the 9th International Symposium on Operational Research. Wydawnictwo Nova Gorica, 41-48.
• Zaraś K. (1989). Dominances stochastiques pour deux classes de fonctions d'utilité: concaves et convexes. RAIRO: Recherche Opérationnelle, 23, 57-65.
• Zaraś K., Hamdjtou K., Nowak M. (2007). Production Planning and Control: an Approach Based on Rough Sets. W: Multiple Criteria Decision Making '06. Ed. T. Trzaskalik. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice, 57-71.
• Zaraś K., Mattel J.M. (1994). Multiattribute Analysis Based on Stochastic Dominance. W: Models and Experiments in Risk and Rationality. Eds. B. Munier, M.J. Machina. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 225-248.
• Zarządzanie produkcją. (1992). Red. Z. Jasiński. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Wrocław.
• Zawisza M., Trzaskalik T., Trzpiot G. (2000). Implementacja komputerowa dominacji stochastycznych. Studia Ekonomiczne. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice, 12, 233-251.
• Zeleny M. (1982). Multiple Criteria Decision Making. McGraw-Hill, New York.
• Zionts S., Wallenius J. (1976). An Interactive Programming Method for Solving the Multiple Criteria Problem. Management Science, 22, 652-663.
• Zionts S., Wallenius J. (1983). An Interactive Multiple Objective Linear Programming Method for a Class of Underlying Nonlinear Utility Functions. Management Science, 29, 519-529.