Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Wieloch, W" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Propozycja hybrydy reguł Hurwicza i Bayesa w podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności
A Hybrid of the Hurwicz and Bayes Rules in the Decision Making Under Uncertainty
Autorzy:
Gaspars-Wieloch, Helena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590119.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Badania operacyjne
Niepewność
Podejmowanie decyzji
Decision making
Operations research
Uncertainty
Opis:
The Hurwicz rule and the Bayes rule are classical approaches applied in the decision making under uncertainty. This situation occurs when the decision maker may choose one of several alternatives and he or she is only able to assign to each of them an interval of potential payoffs or a set of possible profits. In both cases the answer obtained depends on the state of nature (scenario) which will happen, but in the first case the set of scenarios is infinite and in the second one - it is finite. The Hurwicz measure, with the aid of the coefficient of pessimism and the coefficient of optimism, enables to find the optimal pure strategy when the decision selected is performed only once. Meanwhile the Bayes criterion is designed to indicate the optimal pure or mixed strategy when the variant chosen is performed once or many times. In the first part of the article the author analyzes the Hurwicz rule and illustrates cases when the use of this criterion leads to quite unexpected results which seem to be contradictory with the logic and do not reflect the decision maker's preferences. In the second part a proposal of an approach for optimal pure strategy searching (by means of formulas considering both the coefficients of pessimism and optimism, as well as the whole set of payoffs) is presented. This procedure (H+B rule) combines elements of the Hurwicz criterion and the Bayes criterion, but is deprived of disadvantages typical of the Hurwicz rule. The rule suggested takes into consideration both extreme payoffs and intermediate payoffs, which enables to receive rational recommendations for a larger spectrum of decision problems. The H+B rule may be applied in the decision making process under uncertainty when the number of potential scenarios and the set of possible payoffs are finite, however a slight modification of the equations proposed enables to use this procedure in problems with continuous payoffs.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 178; 74-92
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A decision rule for uncertain multicriteria mixed decision making based on the coefficient of optimism
Autorzy:
Gaspars-Wieloch, Helena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/578578.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Modele optymalizacyjne
Niepewność
Optymalizacja wielokryterialna
Planowanie scenariuszowe
Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności
Wielokryterialne podejmowanie decyzji
Decision making under uncertainty
Multiple criteria optimization
Multiple-criteria decision making
Optimizing models
Scenario planning
Uncertainty
Opis:
This paper is devoted to multicriteria decision making under uncertainty with scenario planning. This topic has been explored by many researchers since almost all real-world decision problems contain multiple conflicting criteria and a deterministic criteria evaluation is often impossible. We propose a procedure for uncertain multi-objective optimization which may be applied when a mixed strategy is sought after. A mixed strategy, as opposed to a pure strategy, allows the decision maker to select and perform a weighted combination of several accessible alternatives. The new approach takes into account the decision maker’s preference structure and attitude towards risk. This attitude is measured by the coefficient of optimism on the basis of which a set of the most probable events is suggested and an optimization problem is formulated and solved.
Źródło:
Multiple Criteria Decision Making; 2015, 10; 32-47
2084-1531
Pojawia się w:
Multiple Criteria Decision Making
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
O regule decyzyjnej wspierającej wielokryterialne poszukiwanie optymalnej strategii czystej w warunkach niepewności
On a Decision Rule for Searching an Optimal Pure Strategy in Uncertain Multicriteria Decision Making
Autorzy:
Gaspars-Wieloch, Helena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/588018.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Niepewność
Planowanie scenariuszowe
Strategia czysta
Wielokryterialne podejmowanie decyzji
Współczynnik optymizmu
Coefficient of optimism
Multicriteria decision making
Pure strategy
Scenario planning
Uncertainty
Opis:
W pracy opisano propozycję nowego podejścia, które można wykorzystać w wielokryterialnym podejmowaniu decyzji w przypadku poszukiwania optymalnej strategii czystej w warunkach niepewności (decydent nie zna bądź nie zamierza skorzystać z informacji o prawdopodobieństwie wystąpienia poszczególnych stanów natury). Prezentowana reguła decyzyjna poprzedzona jest etapem prognostycznym, w ramach którego brane jest pod uwagę nastawienie decydenta do ryzyka (rozumianego jako możliwość uzyskania niekorzystnej wypłaty) mierzone współczynnikiem optymizmu. Etap ten służy do wyłonienia najbardziej „prawdopodobnego” (tj. odzwierciedlającego naturę decydenta) scenariusza bądź zbioru najbardziej „prawdopodobnych” scenariuszy i ma na celu zawężenie pierwotnej macierzy wypłat, na podstawie której wybierana jest najlepsza decyzja. Procedura odwołuje się do planowania scenariuszowego i do metody SF+AS (ang. Scenario Forecasting + Alternative Selection Method) przedstawionej w innym artykule i znajdującej zastosowanie w jednokryterialnych problemach decyzyjnych.
The author describes a new approach which may be used in uncertain multicriteria decision making with scenario planning to searching an optimal pure strategy. The decision maker does not know the likelihood of particular scenarios. The decision rule is supported by a forecasting stage within which scenarios reflecting the decision maker’s attitude towards risk (understood as a possibility that some bad circumstances might happen) are selected. The nature of the decision maker is measured by the coefficient of optimism. Hence, the final strategy is chosen on the basis of a reduced aggregated payoff matrix. The procedure refers to SAW (Simple Additive Weighting Method) and to SF+AS method (Scenario Forecasting + Alternative Selection Method), presented in an other paper and devoted to one-criterion decision problems.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 248; 42-61
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Accuracy of the Kaufmann and Desbazeille algorithm for time-cost trade-off project problems
Dokładność algorytmu Kaufmanna i Desbazeille w problemach optymalizacji czasowo-kosztowej projektu
Autorzy:
Anholcer, Marcin
Gaspars-Wieloch, Helena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422868.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
time-cost tradeoff project analysis (TCTP-analysis)
network
critical path
accuracy of the algorithm
project compression time
time-cost curves
deadline problem
analiza czasowo-kosztowa projektów
sieć
ścieżka krytyczna
dokładność algorytmu
skracanie czasu realizacji projektu
krzywe czasowo-kosztowe
minimalizacja kosztu przy zadanym czasie dyrektywnym
Opis:
The time-cost tradeoff analysis is a very important issue in the project management. The Kaufmann-Desbazeille method is considered by numerous authors as an exact algorithm to solve that problem, but in some articles it has been proved that for specific network cases the procedure only leads to quasi-optimal solutions. In this paper we calculate the average accuracy of the algorithm for several deterministic and randomly generated networks. The accuracy of the KDA is the worst when: - the network is generated in a deterministic way (an even number of nodes, the network contains only arcs connecting neighbouring nodes, neighbouring even nodes and neighbouring odd nodes, thus it has many critical and subcritical paths with a lot of common arcs), - each type of activities in such a network has very specific time-cost characteristics. The structure of the network has the influence on the performance of KDA. It should be however analyzed together with the distribution of the shortening costs.
Analiza czasowo–kosztowa jest bardzo ważnym elementem zarządzania projektem. Algorytm Kaufmanna–Desbazeille dla tego problemu jest przez wielu autorów określany mianem dokładnego, lecz w kilku pracach wykazano, iż w niektórych przypadkach stosowanie tej procedury prowadzi jedynie do rozwiązań bliskich optimum. W artykule wyznaczamy średnią dokładność algorytmu dla pewnej liczby sieci o z góry ustalonej bądź losowo wygenerowanej strukturze. Dokładność procedury Kaufmanna i Desbazeille jest najniższa, gdy: - sieć jest generowana w sposób deterministyczny (parzysta liczba węzłów, sieć składa się z samych łuków łączących sąsiednie węzły, sąsiednie węzły parzyste i sąsiednie węzły nieparzyste, a więc posiada wiele ścieżek krytycznych i podkrytycznych ze wspólnymi łukami), - każdy typ czynności w tak skonstruowanej sieci ma bardzo specyficzne charakterystyki czasowo-kosztowe. Struktura sieci ma wpływ na wydajność algorytmu. Powinna być jednak analizowana łącznie z rozkładem jednostkowych kosztów skrócenia czynności.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2013, 60, 3; 341-357
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies