Informacja

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

Wyszukujesz frazę "influence diagram" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Sieć bayesowska jako narzędzie pozyskiwania wiedzy z ekonomicznej bazy danych
Bayesian network as a tool of extracting knowledge from an economic database
Autorzy:
Olbryś, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341033.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieć bayesowska
system wspomagający decyzje inwestycyjne
diagram wpływu
Bayesian networks
investment decision support system
influence diagram
Opis:
Proces decyzyjny w inwestowaniu rozpoczyna się od percepcji i przetwarzania napływających informacji. Podłoże decyzji stanowią przekonania dotyczące prawdopodobieństwa zajścia określonego zdarzenia. Jednostki racjonalne posługują się narzędziami teorii prawdopodobieństwa i statystyki, rozumując zgodnie z prawem Bayesa, czyli aktualizując wyobrażenia o prawdopodobieństwie zdarzenia wraz z ujawnianiem wszelkich nowych informacji, zarówno ilościowych, jak i jakościowych. Wydaje się zatem, że bardzo dobrym narzędziem wspomagającym decyzje inwestycyjne może być odpowiednio skonstruowany model sieci bayesowskiej (Bayesian Network). W artykule postawiono za cel główny prezentację możliwości zastosowania modelu sieci bayesowskiej do pozyskiwania wiedzy z ekonomicznej bazy danych, z uwzględnieniem informacji jakościowych oraz preferencji i subiektywnych ocen analityka finansowego, podejmującego decyzje w warunkach niepewności.
Making a decision in investment starts from perception and analysis of incoming information. Rational investors reason according to Bayes formula and try to develop posterior probabilities after new evidence has been added. Virtually all decisions that investors make are exercises in probability. Bayesian networks have been used in different decision support system contexts that combine qualitative and quantitative information. Main goal of this paper is to present Bayesian network as a tool of extracting knowledge from an economic database, with respect to historical quantitative information, uncertain qualitative information, incomplete knowledge and evidence.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 93-107
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Discrete Location Problem for a Chain of Homogeneous Facilities
Dyskretne zagadnienie lokalizacyjne dla sieci jednorodnych obiektów
Autorzy:
Gaspars-Wieloch, Helena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1827238.pdf
Data publikacji:
2009-12-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Location problem
Discrete optimization models
Profit maximization
Homogeneous facilities
Territory served (range of coverage influence area)
Voronoi diagram (Dirichlet tessellation)
Resources allocation problem
Local extrema method
Marginal profits method
Zagadnienie lokalizacyjne
Dyskretne modele optymalizacyjne
Maksymalizacja zysku
Jednorodne obiekty
Obszar zasięgu
Diagram Voronoja (tesselacja Dirichleta)
Zagadnienie rozdziału zasobu
Metoda ekstremów lokalnych
Metoda zysków krańcowych
Opis:
The beginning of the article is devoted to a review of different location problems discussed in the literature. In the main part of this contribution the author presents and compares three discrete optimization models that may be useful for decision-makers considering the construction and activation of a chain of homogeneous facilities belonging to one proprietor. The models goal is to maximize his or her total profit and not the gain of each facility separately. The author shows the connection of the first model with the resources allocation problem. The influence of the distance between facilities on their territory served is emphasized particularly in the second and thirdapproach. The last model is partially based on Lösch’s and Voronoi’s principles.
Autorka pracy wymienia możliwe kryteria podziału zagadnień lokalizacyjnych opisanych w literaturze, a następnie przedstawia propozycję trzech dyskretnych modeli optymalizacyjnych, które mogą znaleźć zastosowanie przy opracowywaniu projektu uruchomienia sieci jednorodnych obiektów należących do jednego właściciela. Celem zadań jest maksymalizacja całkowitego zysku osiągniętego przez tegoż właściciela, a nie maksymalizacja zysku zrealizowanego przez każdy obiekt osobno. Autorka ukazuje powiązanie pierwszego modelu z zagadnieniem alokacji zasobów. Wpływ odległości pomiędzy obiektami na obszar zasięgu poszczególnych obiektów został w szczególności uwzględniony w drugim i trzecim modelu optymalizacyjnym. W ostatnim zadaniu wykorzystano założenia Löscha i Voronoi.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 3-4; 40-50
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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