Przychód i koszt całkowity przedsiębiorstwa wyrażony przy użyciu skierowanych liczb rozmytych

• Autorzy: Dariusz Kacprzak

Warianty tytułu

Total Revenue and Total Cost Modeling by Ordered Fuzzy Numbers

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy przedstawiono model skierowanych liczb rozmytych, który pozbawiony jest niedoskonałości wcześniejszych modeli liczb rozmytych. Działania arytmetyczne w modelu OFN wykonywane są w sposób analogiczny do działań na liczbach rzeczywistych. Ponadto liczby rzeczywiste stanowią szczególny przypadek skierowanych liczb rozmytych. Zaprezentowano również przykład użycia OFN do opisu przychodu i kosztu całkowitego przedsiębiorstwa. Liczby te pozwalają na jednoczesną prezentację większej ilość informacji i łatwe ich przetwarzanie. Sprawia to, że skierowane liczby rozmyte mogą się okazać niezwykle użytecznym narzędziem w modelowaniu ekonomicznym. (abstrakt oryginalny)

EN

In this paper the model of ordered fuzzy numbers is shortly presented. The new model of fuzzy numbers makes possible to deal with fuzzy inputs quantitatively, exactly in the same way as with real numbers. In next step is shown an application of OFN in the modeling of an economic variables, like total revenue and total cost. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Zbiory rozmyte; Przychody przedsiębiorstw; Koszty

EN

Fuzzy sets; Revenues of companies; Costs

• Czasopismo: Zarządzanie i Finanse
• Rocznik: 2012
• Numer: R. 10, nr 2, cz. 1
• Strony: 139--149

Twórcy

autor

Dariusz Kacprzak

• Politechnika Białostocka

Bibliografia

• Czarny B., Rapacki R. (2002), Podstawy ekonomii, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
• Dubois D., Prade H. (1978), Operations on fuzzy numbers, Int. J. System Science 9, s.613-626.
• Kacprzak D. (2008), Ewolucja liczb rozmytych, VII Konferencja naukowo-praktyczna: Energia w nauce i technice, s.783-796.
• Kacprzak D. (2008), Model Leontiewa i skierowane liczby rozmyte, VII Konferencja naukowo-praktyczna: Energia w nauce i technice, s.797-815.
• Kacprzak D. (2010), Skierowane liczby rozmyte w modelowaniu ekonomicznych, Optimum - Studia Ekonomiczne, nr 3, s.263-281.
• Kosiński W., Prokopowicz P., Ślęzak D. (2002), Drawback of fuzzy arthmetics - new intutions and propositions, in: Proc. AI METH, Methods of Aritificial Intelligence, Burczyński T., Cholewa W., Moczulski W., (eds.), Gliwice, Poland (2002), s.231-237.
• Kosiński W., Prokopowicz P., Ślęzak D. (2002), On algebraic operations on fuzzy reals, in: Advances in Soft Computing, Proc. of the Sixth Int. Conference on Neutral Networks and Soft Computing, Zakopane, Poland June 11-15, 2002, Rutkowski L., Kasprzyk J. (eds.), Physica-Verlag, Heidelberg, s.54-61.
• Kosiński W., Prokopowicz P., Ślęzak D. (2003), Ordered fuzzy numbers, Bull. Pol. Acad. Sci. Math., Ser. Sci. Math., 51, (3), s.327-339.
• Kosiński W., Prokopowicz P. (2004), Algebra liczb rozmytych, Matematyka stosowana, 5 (46), 2004, Pismo Polskiego Towarzystwa Matematycznego, Warszawa, s.37-63.
• Zadeh L.A. (1965), Fuzzy sets, Information and Control 8, s.338-353.