Instytut Badań Systemowych PAN

Transkrypt

1 Instytut Badań Systemowych PAN Główne wyniki uzyskane w 2003 r. Janusz Kacprzyk Zastępca Dyrektora IBS PAN ds. Naukowych

2 Plan prezentacji Krótka prezentacja IBS PAN, Dyrekcja, Struktura naukowa (kierunki badawcze, pracowanie) Omówienie głównych wyników (badawczych, zastosowaniowych, wdrożeniowych itp..) uzyskanych w 2003 r. Statystyka (publikacje itp..), Uwagi o planach na przyszłość.

3 Dyrekcja IBS PAN Dyrektor: Prof. dr hab. inż. Olgierd Hryniewicz Zastępca ds. Naukowych: Prof. dr hab. inż. Janusz Kacprzyk

4 Dyrekcja IBS PAN (c.d.) Zastępca Dyrektora ds. Ogólnych Dr inż. Roman Ostrowski Zastępca Dyrektora ds. Finansowych Mgr inż. Dariusz Wagner

5 Instytut Badań Systemowych PAN Uprawiane dyscypliny: 10 - Organizacja i zarządzanie 28 Informatyka 31 - automatyka i robotyka Zatrudnienie (pracownicy naukowi): 49,5 z tego: profesorów 12, w tym członków PAN 2 docentów 8 adiunktów - 23,5 asystentów 6

6 Struktura badawcza Geneza: Tradycja, Wielu wybitnych naukowców: grupy ( szkoły ), duże osiągnięcia itp. Sugestie Komisji ds. Oceny kierowanej przez prof. Jana Węglarza (w 2000 r.) Kierunki badawcze Pracownie

7 Kierunki badawcze Kierunek badawczy I: Modelowanie matematyczne, optymalizacja i sterowanie Kierunek badawczy II: Metody analizy systemowej Kierunek badawczy III: Komputerowe systemy wspomagania decyzji i sztucznej inteligencji Kierunek badawczy IV: Systemy zarządzania jakością i analizy ryzyka

8 Zadania badawcze (I) Kierunek badawczy I: Modelowanie matematyczne, optymalizacja i sterowanie Modelowanie matematyczne i optymalizacja układów dynamicznych, Komputerowe metody optymalizacji.

9 Zadania badawcze (II) Kierunek badawczy II: Metody analizy systemowej Modelowanie matematyczne i sterowanie w systemach ekonomicznych, Zastosowanie metod statystycznych w modelowaniu matematycznym Komputerowe systemy wspomagania decyzji w ochronie środowiska, Badania operacyjne i zarządzanie w warunkach społeczeństwa informacyjnego, Analiza dynamiczno-przestrzennych zjawisk gospodarczych w regionie.

10 Zadania badawcze (III) Kierunek badawczy III: Komputerowe systemy wspomagania decyzji i sztucznej inteligencji Zastosowanie metod logiki rozmytej i obliczeń ewolucyjnych, Komputerowe systemy wspomagania decyzji, Reprezentacja i pozyskiwanie wiedzy w systemach eksperckich.

11 Zadania badawcze (IV) Kierunek badawczy IV: Systemy zarządzania jakością i analizy ryzyka Zastosowanie metod statystycznych w systemach wspomagania decyzji, Wspomaganie decyzji w warunkach ryzyka.

12 Główne wyniki uzyskane w 2003 r. Cel: Omówienie głównych wyników naukowych, zastosowaniowych i wdrożeniowych uzyskanych w 2003 r. W układzie pracowni (zadań badawczych) Projekty międzynarodowe, granty, prace dla gospodarki itp.

13 Kierunek Badawczy I: Modelowanie matematyczne, optymalizacja i sterowanie Pracownia Modelowania i Optymalizacji Układów Dynamicznych Kierownik: Prof. dr hab. inż. Kazimierz Malanowski Zadanie badawcze: Modelowanie matematyczne i optymalizacja układów dynamicznych Uogólniono twierdzenia o istnieniu i jednoznaczności rozwiązań dla zagadnień termosprężystości dla materiałów z pamięcią kształtu oraz rozpatrzono możliwość ich zastosowania w problemach sterowania dla struktur zbudowanych z tych materiałów. Podano dostateczne warunki optymalności drugiego rzędu dla zadań sterowania optymalnego z ograniczeniami stanu wyrażone w terminach rozwiązalności pomocniczego równania Riccatiego i uwzględniające silnie aktywne ograniczenia. Opracowano metody rozwinięć asymptotycznych pozwalające na zastosowanie podejścia opartego na pochodnej topologicznej dla optymalizacji kształtu w problemach kontaktowych.

14 Kierunek Badawczy I: Modelowanie matematyczne, optymalizacja i sterowanie Pracownia Metod Obliczeniowych Optymalizacji Kierownik: Prof. dr hab. inż. Krzysztof C. Kiwiel Zadanie badawcze: Analiza i metody rozwiązywania zadań optymalizacji dyskretnej, optymalizacji nieróżniczkowalnej i aproksymacji modeli dynamicznych, Wprowadzono modyfikacje do schematów podziału w algorytmach sortowania i selekcji Quicksort i Quickselect i przedstawiono analizę ich efektywności, Kontynuowano prace dotyczące efektywnych, niegradientowych metod redukcji rzędu dynamicznych modeli liniowych, Zaproponowano efektywną i prostą w implementacji procedurę wyznaczania nastaw regulatora proporcjonalnego dla modelu z opóźnieniem. Kontynuowano prace dot. uogólnionych zadań odwrotnych dla zadań optymalizacji dyskretnej i pokazano metodę ich sprowadzania do liniowego zadania programowania binarnego. Kontynuowano prace dot. analizy przypadku średniego dla zadania pakowania zbioru, uzyskując wyniki opisującej zachowanie się, w przypadku średnim, wybranych charakterystyk zadania związanych z wartością rozwiązania optymalnego i szerzej funkcją celu zadania.

15 Kierunek Badawczy II: Metody analizy systemowej Pracownia Modelowania i Sterowania w Systemach Ekonomicznych Kierownik: Doc. dr hab. inż. Michał Inkielman Zadanie badawcze: Modele ekonomiczne w komputerowych narzędziach doradczych i eksperckich Prowadzono badania związków pomiędzy podażą oszczędności, depozytami, kredytem, długiem publicznym oraz stopą rynkową i stopami banku centralnego, Przedstawiono opis koncepcji analizy wielokryterialnej procesów dynamicznych, opartej na rozwinięciu modelu zbiorów efektywnych z dodatkowym parametrem stopniem efektywności, na dziedzinę czasu, Rozpatrywano zmiany ex post preferencji konsumpcyjnych w Polsce, Przeprowadzono analizę polityki stóp procentowych w Polsce w ostatnim dziesięcioleciu w celu identyfikacji preferencji w polityce monetarnej Dokonano analizy związków między inflacją a koniunkturą gospodarczą, Zweryfikowano optymalizacyjny model bezpiecznego poziomu zadłużenia i maksymalnych dopuszczalnych wydatków inwestycyjnych w gminie i powiecie i wdrożono model w dwu polskich miastach. Wykorzystano modelu bezpiecznego zarządzania długiem do zbadania kilku scenariuszy prywatyzacji zarządzania zasobem mieszkaniowym i jej wpływu na budżet miasta w perspektywie 12 lat.

16 Kierunek Badawczy II: Metody analizy systemowej Pracownia Modelowania Komputerowego Kierownik: Prof. dr hab. inż. Zbigniew Nahorski Zadanie badawcze: Modele komputerowe w ochronie środowiska i zdrowia Analizowano reguły rozliczania limitów emisji zanieczyszczeń przy dużej niepewności pomiaru emisji, proponując metodę uwzględniania w bilansie emisji niepewności pomiaru wynikającej z przyjętego ryzyka niespełnienia zadanych limitów. Rozważono zadania optymalizacji emisji, w którym zmiennymi decyzyjnymi są zarówno wielkości emisji, jak i niepewność pomiaru. Rozpatrywano handel pozwoleniami na emisję, proponując uwzględnienie niepewności w rozliczanych między stronami wielkościach emisji. Rozważania prowadzono na przykładzie rozliczania emisji gazów cieplarnianych, w dużej części we współpracy z Międzynarodowym Instytutem Stosowanej Analizy Systemowej (IIASA) w Austrii. Opracowano komputerowy model makroekonomiczny pozwalający na symulację rozwoju ekonomicznego przy wyczerpujących się zasobach naturalnych oraz wprowadzeniu ograniczeń na zanieczyszczenia środowiska,

17 Kierunek Badawczy II: Metody analizy systemowej c.d.: Kontynuowano prace dotyczące modelowania procesów oczyszczania ścieków oraz analizy technologii konwersji biomasy do metanolu. Prowadzono prace nad zastosowaniem modeli propagacji zanieczyszczeń atmosferycznych do wspomagania decyzji dotyczących planowania regionalnego, kontroli stanu jakości środowiska oraz sterowania emisją. Kontynuowano prace nad systemem decyzyjnym dla optymalnego wyboru technologii odsiarczania spalin w grupie zakładów energetyki zawodowej. Prowadzono prace nad możliwościami wykorzystania algorytmów genetycznych w zadaniach dotyczących kontroli jakości środowiska. Analizowano również możliwości wykorzystania dynamicznych modeli propagacji zanieczyszczeń do sterowania emisją w czasie rzeczywistym. Sformułowano warunki optymalności dla zadania sterowania, opracowano jego implementację numeryczną oraz przeprowadzono obliczenia testowe dla wybranych scenariuszy meteorologicznych oraz elektrowni. Prowadzono prace dotyczące wykorzystania pomiarów z monitoringu automatycznego do tworzenia modeli matematycznych systemu dystrybucji wody w miejskiej sieci wodociągowej oraz zmiany temperatury w atmosferze i glebie na przykładzie sieci wodociągowej w Rzeszowie. Kontynuowano prace związane z wdrażaniem bioenergii i technologii ogniw paliwowych, a szerzej - z transformacją z paliw kopalnych do wodorowych.

18 Kierunek Badawczy II: Metody analizy systemowej Pracownia Zastosowań Metod Badań Systemowych Kierownik: Dr inż. Jan Owsiński Zadanie badawcze: Zastosowania technik systemowych w zadaniach rozwoju uwzględniających aspekty przestrzenne i infrastrukturalne oraz dynamikę przemian gospodarczych Kontynuowano analizę statystyczną populacji jednostek administracyjnych Polski (województwa) w starym i nowym układzie terytorialnym z punktu widzenia ich jednorodności (typologia), Rozpatrywano modele, typu programowania matematycznego, rozwoju regionalnego, z szczególnym uwzględnieniem zagadnień ochrony środowiska i rozwoju zrównoważonego. Kontynuowano prace dot. koordynacji rozwoju sieci transportowej. Prowadzono prace dotyczące perspektyw rozwojowych związanych z sieciami komputerowymi, gospodarką wiedzy oraz społeczeństwem informacyjnym, Kontynuowano prace dotyczące głosowań i indeksów siły, Kontynuowano prace dot. analizy danych (analizy skupień) i ich zastosowań w podejmowaniu decyzji (przede wszystkim analiza struktury opinii grupowej). Kontynuowano prace dot. systemów analizy i syntezy informacyjnych aspektów systemów zarządzania, zwłaszcza w kontekście kolejnych wersji pakietu DIANA, ich testowania oraz wdrożeń.

19 Kierunek Badawczy III: Komputerowe systemy wspomagania decyzji i sztucznej inteligencji Pracownia Systemów Inteligentnych Kierownik: Prof. dr hab. inż. Janusz Kacprzyk Zadanie badawcze: Zastosowanie metod logiki rozmytej, sieci neuronowych i obliczeń ewolucyjnych Kontynuowano prace dotyczące jednolitej reprezentacji funkcji wyboru grupowego za pomocą funkcji agregującej zawierającej dwa operatory agregacji w postaci operatorów uporządkowanej średniej ważonej Yagera, Rozpatrzono relacje między podejściem do podejmowania decyzji opartym na funkcji użyteczności a podejściem opartym na dominacji sformułowanej w języku zbiorów przybliżonych Pawlaka. Zbadano przypadki funkcji użyteczności przedstawionej jako łączny operator agregacji, całka Sugeno i tzw. ordered weighted maximum (OWmax). Zaproponowano model podejmowania decyzji z użyciem miar możliwości i konieczności. Sformułowano model wielokryterialnego podejmowania decyzji, w którym struktura preferencji jest przedstawiona w postaci reguł typu jeżeli, to.

20 c.d. Kierunek Badawczy III: Komputerowe systemy wspomagania decyzji i sztucznej inteligencji Kontynuowano prace związane z zastosowaniem logiki rozmytej w kategoryzacji i przetwarzaniu informacji tekstowej, zaproponowano zastosowanie elastycznych operatorów agregacji do kategoryzacji tekstów, Kontynuowano również prace nad lingwistycznymi podsumowaniami danych. Zaproponowano rozszerzenie podejścia opartego na zastosowaniu reguł asocjacyjnych, Opracowano nowe modele indukcji reguł klasyfikacyjnych z danych, stosując przede wszystkim aparat teorii zbiorów przybliżonych Pawlaka; rozpatrzono przypadek zwykłych i tzw. gradualnych reguł rozmytych, Rozpatrzono zadanie klasyfikacji wielokryterialnej, wykorzystując model preferencji w postaci regułowej struktury preferencji, Kontynuowano prace dotyczące intuicjonistycznych zbiorów rozmytych ze szczególnym uwzględnieniem ich przydatności we wspomaganiu podejmowania decyzji; zaproponowano rozszerzenie kryteriów służących do oceny zbieżności preferencji grupy ekspertów o entropię oraz wprowadzono nowy wskaźnik podobieństwo, Kontynuowano prace dotyczące analizy właściwości metod mediany Kemeny ego i Litvaka, szczególnie ich aspektów obliczeniowych, Kontynuowano prace dotyczące metod uczenia maszynowego na podstawie przykładów.

21 Kierunek Badawczy III: Komputerowe systemy wspomagania decyzji i sztucznej inteligencji Pracownia Systemów Wiedzy i Sztucznej Inteligencji Kierownik: Prof. dr hab. inż. Zdzisław Bubnicki Zadanie badawcze: Nowe przypadki zastosowań metod sztucznej inteligencji do sterowania kompleksem operacji z reprezentacją wiedzy Rozpatrywano sterowanie kompleksem operacji opisanym relacyjną reprezentacją wiedzy z nieznanymi parametrami, zakładając, że wartości nieznanych parametrów są wartościami zmiennych niepewnych scharakteryzowanych rozkładami pewności podanymi przez eksperta. Rozpatrywano przypadek rozdziału ograniczonych zasobów, ze szczególnym uwzględnieniem rozdziału zasobów w zarządzaniu realizacją złożonego przedsięwzięcia. Dla kompleksu operacji równoległych sformułowano problem decyzyjny, polegający na wyznaczeniu rozdziału maksymalizującego wskaźnik pewności tego, że wymaganie użytkownika dotyczące czasu realizacji kompleksu będzie w przybliżeniu spełnione, opierając algorytm sterowania na pojęciu zmiennej niepewnej.

22 Kierunek Badawczy III: Komputerowe systemy wspomagania decyzji i sztucznej inteligencji c.d. Opracowano metodykę dekompozycji dla sterowania rozdziałem zasobów, przypadek sterowania dla struktury szeregowo-równoległej oraz koncepcję sterowania dla struktury złożonej z przenoszeniem zasobów w trakcie realizacji przedsięwzięcia. Rozpatrywano zadanie sterowania przepływem pracy w warunkach czasowych ograniczeń dostępu do zasobów systemu, opracowując metodykę wariantowania struktury przedsiębiorstwa wirtualnego, wyznaczając strategię sterowania oraz opracowując metody zautomatyzowanej syntezy procedur sterowania. Opracowano nowe heurystyczne algorytmy rozwiązania problemu szeregowania zadań z ruchomymi realizatorami dla kryterium w postaci sumy momentów zakończenia wykonywania zadań. Zaproponowano dwa algorytmy rozwiązania oparte na podejściu ewolucyjnym oraz wykorzystujące koncepcję symulowanego wyżarzania.

23 Kierunek Badawczy IV: Systemy zarządzania jakością i analizy ryzyka Pracownia Metod Stochastycznych Kierownik: Prof. dr hab. inż. Olgierd Hryniewicz Zadanie badawcze: Metody stochastyczne we wspomaganiu decyzji Rozpatrywano zagadnienia reprezentacji danych za pomocą liczb rozmytych, a w szczególności aproksymacji liczb rozmytych liczbami trapezoidalnymi oraz mierzenia odległości i porządkowania intuicjonistycznych liczb rozmytych, Zaproponowano zastosowanie intuicjonistycznych zbiorów rozmytych do wyszukiwania informacji w relacyjnych bazach danych. Podjęto prace nad modelem regresji liniowej dla nieprecyzyjnych danych. Przeprowadzono badania odporności estymacji w rozkładzie jednostajnym na zaburzenia założeń o niezależności obserwacji w próbie. Wskazano optymalną metodę kalibrowania procesu produkcji przy niesymetrycznej funkcji straty. Rozpatrywano problem posybilistycznego podejścia do decyzji bayesowskich w statystycznej analizie nieprecyzyjnych danych niezawodnościowych, a także zaproponowano rozmytą wersję testu niezależności chi-kwadrat Pearsona.

24 Kierunek Badawczy IV: Systemy zarządzania jakością i analizy ryzyka c.d. Zajmowano się problemem arbitrażowej wyceny opcji z zastosowaniem metody martyngałowej i metody Monte Carlo, rozszerzając model stochastycznego opisu instrumentu finansowego poprzez zastosowanie procesu Poissona z losowymi skokami, Kontynuowano prace nad wykorzystaniem estymatorów jądrowych do konstrukcji funkcji celu w zadaniach optymalizacyjnych, m.in. rozpatrzono zadanie bayesowskiej identyfikacji parametrycznej z wykorzystaniem niesymetrycznej funkcji strat, która znajduje zastosowanie w zadaniach sterowania optymalnego. Rozpatrywano optymalizację rozmieszczenia stacji bazowych systemu bezprzewodowego przekazu informacji i wykrywanie nietypowych transakcji finansowych.

25 Kierunek Badawczy IV: Systemy zarządzania jakością i analizy ryzyka Pracownia Wspomagania Decyzji w Warunkach Ryzyka Kierownik: Prof. dr inż. Roman Kulikowski Zadanie badawcze: Zarządzanie wiedzą z uwzględnieniem ryzyka Kontynuowano prace dot. wspomagania decyzji i zarządzania wiedzą z uwzględnieniem ryzyka dla systemów badawczych i edukacyjnych opartej na dwuczynnikowej funkcji użyteczności (użyteczności trwałego rozwoju), która uwzględnia długofalowy (strategiczny) zwrot na zainwestowanym kapitale (finansowym i intelektualnym) i tzw. zwrot najgorszego przypadku, grożącego bankructwem. Opracowano metodologię kooperacji nauki z gospodarką, gdy partnerzy podejmują tzw. joint ventures i dzielą się w sprawiedliwy (oparty na koncepcji Nasha) sposób osiągniętymi rezultatami, Kontynuowano prace dot. analizy finansowania przedsięwzięć innowacyjnych, gdy prawdopodobieństwa ich realizacji są oceniane przez ekspertów. Kontynuowano prace dot. funkcji użyteczności URS (ang. utility-return-safety), koncepcji rozwiązań kooperacyjnej teorii gier oraz wspomagania decyzjii z użyciem systemu komputerowego, Rozpatrywano zagadnienia wyceny obligacji katastroficznych dla różnych schematów wypłat zobowiązań emitenta.

26 Publikacje Ogółem: 241 Monografie - 15 Podręczniki (i obszerniejsze rozdziały) - 7 Publikacje w czasopismach recenzowanych o zasięgu międzynarodowym - 51 Publikacje w czasopismach recenzowanych krajowych - 4 Prace popularno-naukowe - 2 Doniesienia konferencyjne - 86 Inne publikacje - 76

27 Inne osiągnięcia Projekty międzynarodowe: Sterowanie zawartością węgla w atmosferze: niepewność i weryfikacja - wspólnie z International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria. Kierownik projektu: Prof. dr hab. inż. Zbigniew Nahorski Zintegrowanie zarządzanie zasobami wodnymi w zlewniach transgranicznych (TRANSCAT) PR6 Kierownik projektu: Dr inż. Jan Owsiński

28 Inne osiągnięcia Projekty (granty) KBN: 5H02D01720: Aktywne zarządzanie inwestycjami finansowymi - wykorzystanie innowacyjnych metod analizy danych Kierownik projektu: Dr inż. Maciej Krawczak 4T11A00622 Metody optymalizacji nieróżniczkowalnej z przybliżonymi subgradientami Kierownik projektu: Prof. dr hab. inż. Krzysztof C. Kiwiel 4T11A0124: Rozwój metod optymalizacji kształtu opartych na pochodnej topologicznej dla zadań odwrotnych i nieliniowych (problemy kontaktowe) Kierownik projektu: Doc. dr hab.inż. Antoni Żochowski 3 P04G12024: Niepewność, weryfikacja i zarządzanie ryzykiem w ramach protokołu z Kioto. Kierownik projektu: Prof. dr hab. inż. Zbigniew Nahorski 3P04G08425: Zastosowanie metod geostatystycznych do opracowywania danych pomiarowych z monitoringu środowiska. Kierownik projektu: Dr inż. Jan Studziński.

29 Prace dla gospodarki Analiza skuteczności metody kontroli masy netto towarów paczkowanych dla wybranych linii produkcyjnych (dla HENKEL POLSKA S.A.) Kierownik tematu: Dr Przemysław Grzegorzewski Analiza danych dotycząca firm-marek reprezentowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych pod względem zmiennych ekonomicznych oraz zmiennych percepcji marki (opisanych metodologią Brand Asset Valuator), a także sporządzenie z tej analizy odpowiedniego raportu (dla UPSTAIRS YOUNG & RUBICAM Polska). Kierownik tematu: Dr inż. Wojciech Owsiński Modelowanie procesu realizacji projektu informatycznego wsparcia wyborów samorządowych 2002 r., jako działalności Organizacji Wirtualnej (dla PROKOM SOFTWARE S.A.). Kierownik tematu: Prof.dr hab.inż Olgierd Hryniewicz Udzielenie licencji nr na użytkowanie pakietu DIANA-9 w wersji edukacyjnej i nadzór autorski (dla Akademii Podlaskiej). Kierownik tematu: Dr inż. Edward Michalewski

30 Plany na przyszłość Kontynuacja prac z uwzględnieniem: Uwag Komisji Oceny ds. Przeglądu Placówek Wydziału IV, kierowanej przez prof. Daniela Bema, Sugestii Wydziału IV koncentracji jeszcze większej koncentracji badań. Dwa duże kierunki badawcze: Wspomaganie podejmowania decyzji z użyciem nowoczesnych technik informacyjnych, Analiza systemowa w ochronie środowiska i zrównoważonym rozwoju.