Opis nieprecyzyjności w wybranych środowiskach optymalizacji

• Autorzy: Krzysztof Targiel

Warianty tytułu

Description of Uncertainty in Integrated Optimization Environments

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Motywacją do powstania niniejszej pracy była chęć przedstawienia zainteresowań naukowych autora, które z jednej strony skupiają się na opisie różnego typu nieprecyzyjności, a z drugiej strony obejmują formalne języki opisu problemów optymalizacyjnych wykorzystywane w środowiskach optymalizacji. Ponieważ praca ma charakter prezentacyjny oraz może być wykorzystywana do celów dydaktycznych, w pierwszej części przeprowadzono rozważania na temat porównania różnych typów niepewności. W drugiej przedstawiono kilka z najbardziej znanych środowisk optymalizacji. Kolejna część pokazuje zapis nieprecyzyjności w językach opisu problemów optymalizacyjnych. Przedstawione powyżej uzasadnienie było powodem sformułowania celu pracy, którym jest przedstawienie możliwości zapisu w wybranych środowiskach optymalizacji niepewności natury lingwistycznej.(fragment tekstu)

EN

Increased competition involves the need for making better decisions. In their selection can help mathematical methods. The complexity of modern economic environment, leads to the complexity of the models in the Operations Research. To solve the tasks of optimization are necessary specialized software packages called Integrated Optimization Environments. Short description of them is given. This paper discuss two type of uncertainty of probabilistic and linguistic nature. Second of them is implemented in chosen Integrated Optimization Environments. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Optymalizacja matematyczna; Zintegrowane systemy informatyczne; Niepewność

EN

Mathematical optimization; Information integrated system; Uncertainty

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 62 Badania operacyjne : metody i zastosowania
• Strony: 165--178

Twórcy

autor

Krzysztof Targiel

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• W. Rudny: Opcje rzeczowe w procesie tworzenia wartości przedsiębiorstwa. Akademia Ekonomiczna, Katowice 2009, s. 38.
• R. Fourer, L. Lopes: StAMPL: A Filtration-Oriented Modeling Tool for Stochastic Programming. Technical report. Department of Industrial Engineering and Management Sciences. Northwestern University 2003, s. 2.
• J. Kacprzyk: Wieloetapowe sterowanie rozmyte. WNT, Warszawa 2001, s. 20.
• R. Fourer, D.M. Gay, B.W. Kernighan: A Modeling Language for Mathematical Programming. "Management Science" 1990, No. 36.
• A.M. Choksi, A. Meeraus, A.J. Stoutjesdijk: The Planning of Investment Programs in the Fertilizer Industry. Johns Hopkins University Press, Baltimore 1980.
• A. Brooke, D. Kendrick, A. Meeraus: GAMS: A User's Guide. Scientific Press, Redwood City 1988.
• L. Schrage, K. Cunningham: Demo LINGO/PC: Language for Interactive General Optimization, version 1.04a. LINDO Systems Inc. Chicago 1988.
• J. Bisschop, M. Roelofs: AIMMS. The Language Reference. AIMMS 3.8. Paragon Decision Technology, Haarlem 2008.
• A.L. Soyster: Convex Programming with Set-Inclusive Constraints and Applications to Inexact Linear Programming. "Operations Research" 1973, Vol. 21, s. 1154-1157, cyt. za: J. Kacprzyk: Zbiory rozmyte w analizie systemowej. PWN, Warszawa 1986, s. 459.
• D. Kuchta: Miękka matematyka w zarządzaniu: Zastosowanie liczb przedziałowych i rozmytych w rachunkowości zarządczej. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2001.
• D. Kuchta: Fuzzy Solution of the Linear Programming Problem with Interval Coefficients in the Constraints. "Badania Operacyjne i Decyzyjne" 2005, nr 3/4.
• K. Targiel: Wybrane języki opisu problemów optymalizacyjnych. Akademia Ekonomiczna, Katowice 2009.
• T. Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem. Wyd. II zm. PWE, Warszawa 2008, s. 22.