• Strona główna AGH
  • AGH Main Page
 
Szukaj w systemie LAB
grupa / kierunek:
Nauki społeczno-ekonomiczne i humanistyczne / Zarządzanie i marketing

Inteligencja obliczeniowa w zarządzaniu

Kierownik: prof. dr hab. inż. Andrzej Osyczka
Jednostka wiodąca: Katedra Informatyki Stosowanej
Wydział Zarządzania
Główni wykonawcy:
dr inż. Bogusław Bieda, dr inż. Jerzy Duda, dr inż. Andrzej Macioł, prof. dr hab. inż. Andrzej Osyczka, dr. inż. Bogdan Rębiasz, dr inż. Adam Stawowy
Cele ogólne badań:
Metody sztucznej inteligencji w symulacji, prognozowaniu i projektowaniu systemów zarządzania
Algorytmy ewolucyjne w systemach zarządzania produkcją.
Projekty w ramach których realizowany jest temat:
Algorytmy ewolucyjne w harmonogramowaniu produkcji w systemie Capable-to-Promise, grant.
Zastosowanie ekologicznej oceny cyklu życia (LCA) do tworzenia zintegrowanych strategii gospodarki odpadami w warunkach niepewności z użyciem symulacji Monte Carlo, grant.
Modele i algorytmy wspomagania decyzji w zarządzaniu, prace statutowe.
Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w prognozowaniu, symulacji i projektowaniu systemów zarządzania, prace własne.
Monitorowanie przebiegu procesu restrukturyzacji hutnictwa żelaza i stali w Polsce, w tym bieżącego stanu sektora i rynku wyrobów hutniczych, zlecenie Ministerstwa Gospodarki, realizowane przez konsorcjum IMŻ, AGH i CIBEH.
Najważniejsze uzyskane wyniki:
Zbudowano prototyp systemu CTP do harmonogramowania i planowania produkcji w oparciu o algorytmy ewolucyjne.
Opracowano metodę IwQ do integracji danych i reguł w systemach ekspertowych.
Opracowano zasady arytmetyki zależnych liczb rozmytych.
Opracowano metodykę połączenia symulacji z metodą LCA.
Najważniejsze publikacje:
B. Bieda, R. Tadeusiewicz, Decision Support Systems based on the Life Cycle Inventory for Municipal Solid Waste Management under Uncertainty”, International Transactions in Operational Research, Vol. 15 (2008) 103–119.
B. Bieda, The use of the life cycle assessment (LCA) conception for Mittal Steel Poland SA energy generation – Krakow plant case study, WIT Transactions on Ecology and the Environment, Vol. 105 (2007) 165–174.
J. Duda, A critical review of the newest biologically-inspired algorithms for flowshop scheduling problem, Task Quarterly, Vol. 11, No. 1-2 (2007) 7-19.
J. Duda, A. Osyczka, A genetic algorithm for lot sizing optimization with a capacity loading criterion, 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation : 25–28 September, 2007 Singapore. IEEE , cop. 2007. — 1 dysk optyczny. 3790–3795.
A. Macioł, An application of rule-based tool in Attributive Logic for business rules modeling, Expert Systems with Applications, Vol. 34 No. 3 (2007), 1825-1836.
A. Macioł, Integration of data and rules in Inference with Queries method, Business Information Systems, 11th International Conference, BIS 2008 Innsbruck, Austria, May 2008 Proceedings, Springer, 424-436.
A. Stawowy, J. Duda, A. Osyczka, R. Jankowski, Web-based Capable to Promise system, [in:] Information technologies in economics and innovative management. AGH University of Science and Technology Press, 2007, 42-56.
A. Stawowy, Evolutionary based heuristic for bin packing problem, Computers and Industrial Engineering (2008) (w druku).
B. Rebiasz, Fuzziness and randomness in investment project risk appraisal. Computer and Operations Research, Vol. 34, No. 1 (2007), 199-210.
B. Rębiasz, Arytmetyka zależnych liczb rozmytych w analizach finansowych. Badania Operacyjne i Decyzje, Vol. 1 (2008), (w druku).
Adres strony internetowej:
Dane osoby kontaktowej:
dr inż. Andrzej Macioł , tel. 45 89, amaciol@zarz.agh.edu.pl
dr inż. Adam Stawowy , tel. 46-76, astawowy@zarz.agh.edu.pl

data aktualizacji: 2008-06-30

All rights reserved (c) 2013 Akademia Górniczo-Hutnicza