Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych w modelowaniu zrównoważonego rozwoju

• Autorzy: Agata Wawrzyniak , Barbara Wąsikowska , Karol Kuczera

Warianty tytułu

Application of Rough Set Theory in Modelling of Sustainable Development

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaprezentowano wyniki badań, których celem była identyfikacja czynników mających kluczowe znaczenie w procesie osiągania gotowości sieciowej (network readiness). Wykorzystano metodę zbiorów przybliżonych, należącą do obszaru sztucznej inteligencji. Otrzymane wyniki w postaci reguł decyzyjnych pokazały, iż metoda ta może być skutecznie stosowana w zarządzaniu w procesie podejmowania decyzji. Stanowi ciekawe podejście w zarządzaniu opartym o dane benchmarkingowe. (abstrakt oryginalny)

EN

In the article, the results of research, which was aimed to identify the factors having the key importance in process of achieving the network readiness, were presented. The method of rough sets belonging to the field of artificial science was used. The obtained results in the form of decision-making rules showed that the method can be efficiently used in managing decision-making support process. This represents an interesting approach to data management based on benchmarking. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Teoria zbiorów przybliżonych; Technologia informacyjna; Technologia komunikowania; Rozwój zrównoważony; Konkurencyjność

EN

Rough set theory; Information Technology (IT); Communication technology; Sustainable development; Competitiveness

• Czasopismo: Handel Wewnętrzny
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 6A tom 2
• Strony: 272--284

Twórcy

autor

Agata Wawrzyniak

• Uniwersytet Szczeciński

autor

Barbara Wąsikowska

• Uniwersytet Szczeciński

autor

Karol Kuczera

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Dutta S., Mia I. (eds.) (2009), The Global Information Technology Report 2008-2009, World Economic Forum, INSEAD, Genewa.
• Dutta S. Mia I. (eds.) (2010), The Global Information Technology Report 2008-2010, World Economic Forum, INSEAD, Geneva.
• Hartman A., Sifonis J., Kador J. (1999), Met-Ready-Strategies for Success in the E-economy, McGraw-Hill Companies.
• Komorowski J., Pawlak Z., Polkowski L., Skowron A. (1999), Rough sets: A tutorial, (w:) Pal S.K. and Skowron A. (eds.), Rough fuzzy hybridization: A new trend in decision making, Springer-Verlag, Singapore.
• Mrózek A., Płonka L. (1999), Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa.
• Pawlak Z. (1982), Rough sets, "International Journal of Information and Computer Science", No. 341(11).
• Pawlak Z. (1990), Rough Sets. Theoretical Aspects of Reasoning about Data, Wydawnictwo Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1990.
• Pawlak Z. (2004), Zbiory przybliżone nowa matematyczna metoda analizy danych, (w:) "Miesięcznik Politechniki Warszawskiej" nr 5: http://bcpw.bg.pw.edu.pl/Content/1949/zb_przyb.pdf.
• Pawlak Z., Słowiński K., Stefanowski J. (2002), Teoria zbiorów przybliżonych w analizie danych, (w:) Nałęcz M. (red.), Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, tom 7: Systemy Komputerowe i Teleinformatyczne w Służbie Zdrowia, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
• Piegat A. (2005/2006), Zastosowania zbiorów przybliżonych w ekonomii, wykłady - rękopis powielony, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin.
• Rutkowski L. (2005), Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• The Global Competitiveness Report 2010-2011 (2010), World Economic Forum 2010. Dostępny w Internecie: http://www3.weforum.org/docs/ WEF_GlobalCompetitivenessReport_2010-11.pdf
• The Global Information Technology Report 2009-2010. ICT for Sustainability (2010), World Economic Forum 2010, http://www3.weforum.org/docs/WEF_GITR_Report_2010.pdf.
• Wawrzyniak A. (2010), Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych do identyfikacji reguł zachowań rynkowych na przykładzie urzędów gminnych województwa zachodniopomorskiego, "Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą", nr 36.