Wielokryterialne wspomaganie
|
|
- Jerzy Zych
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wielokryterialne wspomaganie podejmowania decyzji Wykład ZARZĄDZANIE, I st. Maciej Wolny
2 Wielokryterialne wspomaganie podejmowania decyzji Tytuł: Wprowadzenie do wielokryterialnego wspomagania decyzji Maciej Wolny
3 Plan wykładu I. Sprawy organizacyjne - zaliczenie II. Wprowadzenie problem decyzyjny wybór III. Podstawowe definicje i pojęcia, klasyfikacje IV. Relacje pierwsza metoda V. Podsumowanie
4 Sprawy organizacyjne 1. Obecności 2. Zaliczenie 3. Praca na zajęciach 4. Wielokryterialne wspomaganie podejmowania decyzji 5. Literatura
5 Literatura Roy B.: Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa Kaliszewski I.: Wielokryterialne podejmowanie decyzji, WNT, Warszawa Trzaskalik T. (red.): Metody wielokryterialne na polskim rynku finansowym, PWE, Warszawa Nowak M.: Interaktywne wielokryterialne wspomaganie decyzji w warunkach ryzyka. Metody i zastosowania. Wyd. AE w Katowicach, Katowice Wolny M.: Wspomaganie decyzji kierowniczych w przedsiębiorstwie przemysłowym. Wieloatrybutowe wspomaganie organizacji przestrzennej komórek produkcyjnych z zastosowaniem teorii gier, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice Galas Z., Nykowski I., Żółkiewski Z.: Programowanie wielokryterialne, PWE,Warszawa Konarzewska-Gubała E.: Programowanie przy wielorakości celów, PWN, Warszawa 1980.
6 Wprowadzenie Problem: Wybór notebooka Kryteria: cena, dane techniczne, wyposażenie, wyniki testów (programowych) Źródło danych: Internet fora, opinie, aukcje, prasa komputerowa, etc.
7 Serwis aukcyjny allegro.pl Ograniczenia: cena do 4000 zł ( ), RAM (zainstalowany) min. 4 GB, min. 500 GB HDD, Win 7, Katowice, Nowy, w opcji Kup Teraz!
8 Wyniki wyszukiwania (1)
9 Kryterium: cena Wariant decyzyjny Marka/model Procesor RAM HDD Cena Matryca X1 DELL VOSTRO 3700 i X2 DELL VOSTRO 3700 i X3 LENOVO Y560 i7-720qm X4 HP DV i5-450m X5 HP DV7-4025ew AMD Phenom X6 HP DV6-1308ew Core 2 Duo X4 X3 X6 X5 X1 X2 X6 X4 X3 X5 X1 X2
10 Kryterium: procesor Wariant decyzyjny Marka/model Procesor RAM HDD Cena Matryca X1 DELL VOSTRO 3700 i X2 DELL VOSTRO 3700 i X3 LENOVO Y560 i7-720qm X4 HP DV i5-450m X5 HP DV7-4025ew AMD Phenom X6 HP DV6-1308ew Core 2 Duo X3 X1 X2 X4 X6 X5
11 Kryterium: wygląd X2 X4 X1 X5 X3 X6
12 Kryterium: HDD X4 X5 X3 X2 X1 X6
13 Kryterium: matryca X3 X6 X1 X2 X4 X5
14 Kryterium: marka, producent X3 X1 X2 X4 X5 X6
15 Podsumowanie analizy (1) Cena 3519 X X X X X X2 Matryca 15" X3, X6 17" X1, X2, X4, X5 Procesor i7-720qm X3 i5-460 X1, X2 i5-450m X4 Core 2 Duo X6 AMD Phenom X5 Marka Dell X1, X2 HP X4, X5, X6 Lenovo X3 Wygląd DELL X1, X2 Lenovo, HP DV6 X6, X3 HP DV7 X4, X5 HDD 750 X4 640 X5 500 X1, X2, X3, X6 MATRYCA CENA HDD, PROCESOR MARKA, WYGLĄD
16 Podstawowe pojęcia Decyzja, Wariant decyzyjny, Kryterium, Cel, Preferencje Decyzja dopuszczalna, ograniczenia, funkcja kryterium 1a. Wielokryterialne dyskretne problemy decyzyjne 1b. Wielokryterialne ciągłe problemy decyzyjne 2. Kryterium to miara osiągnięcia celu, umożliwia pomiar osiągnięcia celu 3. Modelowanie preferencji, analiza decyzji 4. Szkoły wspomagania wielokryterialnych decyzji
17 Wspomaganie decyzji (1) Roy B.: Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa 1990, s. 26 Wspomaganie decyzji jest działalnością tego, który na podstawie jasno wyrażonych, lecz niekoniecznie w pełni sformalizowanych modeli pomaga znaleźć elementy odpowiedzi na pytania, jakie stawia decydent w procesie decyzyjnym, elementy wyjaśniające decyzję i zwykle zalecające lub po prostu uprzywilejowujące pewne zachowanie w celu zwiększenia spójności między ewolucją procesu z jednej strony, a celami i systemem wartości decydenta z drugiej strony INTERNET
18 Wspomaganie decyzji (2) System preferencji decydenta DECYDENT Dane, informacje, wiedza, analiza ANALITYK DECYZJA
19 Cztery problematyki wzorcowe : problematyka wyboru (polega na postawieniu problemu w kategoriach wyboru jednego najlepszego rozwiązania, najlepszego wariantu decyzyjnego) wspomaganie wyboru najlepszego wariantu decyzyjnego lub wspomaganie opracowania procedury selekcji problematyka sortowania (polega na postawieniu problemu przydziału wariantów ze zbioru dopuszczalnych wariantów do określonych kategorii, to znaczy skierowaniu badań na poszukiwanie podziału zbioru wariantów decyzyjnych na kategorie według norm odnoszących się do cech, które posiadają rozważane warianty) wspomaganie sortowania wariantów według norm lub wspomaganie opracowania procedury przydziału problematyka porządkowania (polega na postawieniu problemu w kategoriach porządkowania wszystkich lub niektórych wariantów decyzyjnych, zwykle chodzi o ustalenie klasyfikacji wariantów decyzyjnych) wspomaganie porządkowania wariantów według malejącej preferencji lub wspomaganie opracowania procedury klasyfikacji problematyka opisu (polega na postawieniu problemu w kategoriach ograniczonych do opisu wariantów decyzyjnych, ich konsekwencji oraz uzyskaniu informacji wspomaganie opisu wariantów i ich konsekwencji w sposób systematyczny i sformalizowany lub wspomaganie opracowania procedury poznawczej
20 Relacja Relacją dwuargumentową albo binarną określoną na niepustym zbiorze A nazywamy dowolny zbiór par (a,b) elementów zbioru A, czyli podzbiór iloczynu kartezjańskiego A x A element K A a A jest A ( a, b) K apb w relacji K do elementu b A Relacyjny System Preferencji model preferencji decydenta zbudowany w oparciu o relacje określające jego preferencje
21 Własności relacji
22 Klasy relacji Relację binarną nazywamy: Preporządkiem Preporządkiem liniowym Porządkiem Porządkiem liniowym Ostrym porządkiem Ostrym porządkiem liniowym gdy jest ona: Zwrotna i przechodnia Zwrotna, przechodnia i spójna Zwrotna, przechodnia i antysymeteryczna Zwrotna, przechodnia, antysymetryczna i spójna Przeciwzwrotna i przechodnia Przeciwzwrotna, przechodnia i spójna
23 Zasada racjonalnych wyborów Obejmuje: zasadę porównywalności decyzji (każdy wariant można ze sobą porównać, relacja jest spójna) zasadę zgodności wyborów (relacja jest przechodnia)
24 Relacja dominacji Wariant decyzyjny a dominuje b, jeżeli ze względu na jedno kryterium jest lepszy, a ze względu na pozostałe przynajmniej nie gorszy. Relacja dominacji jest przechodnia. Jeżeli istnieje wariant decyzyjny dominujący wszystkie pozostałe, to jest to najlepszy wariant decyzyjny.
25 Sytuacje preferencyjne (1) Klasyczna teoria decyzji: sytuacja silnej preferencji i sytuacja równoważności Rozważając alternatywę decydent może znaleźć się w jednej z następujących sytuacji: nie może, nie umie, nie chce rozstrzygnąć, ponieważ informacje, którymi dysponuje mają charakter subiektywny, nie są kompletne, nie są w pełni wiarygodne lub decydent w danej chwili nie ma czasu na rozstrzygnięcie między silną preferencją i równoważnością zwiększa to ryzyko podejmowanej decyzji Roy B.: Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa 1990
26 Sytuacje preferencyjne (2) Podstawowy System Relacyjny Preferencji (PSRP) Równoważność odpowiada istnieniu wyraźnych przesłanek uzasadniających równoważność dwóch wariantów decyzyjnych Silna preferencja odpowiada istnieniu wyraźnych przesłanek uzasadniających znaczącą preferencję jednego wariantu z dwóch porównywanych Słaba preferencja odpowiada istnieniu wyraźnych przesłanek, które osłabiają silną preferencję jednego z dwóch wariantów, przy czym przesłanki te są niewystarczające, by na ich podstawie wnioskować o równoważności albo silnej preferencji drugiego wariantu Nieporównywalność odpowiada brakowi wyraźnych przesłanek uzasadniających jedną z poprzednich sytuacji Roy B.: Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa 1990
27 Relacje związane z podstawowymi sytuacjami preferencyjnymi Relacja równoważności: I Relacja silnej preferencji: P Relacja słabej preferencji: Q Relacja nieporównywalności: R Roy B.: Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa 1990
28 Konsekwencje Między dwoma wariantami decyzyjnymi może zaistnieć sześć możliwych relacji: a I b warianty są równoważne a P b a jest silnie preferowane nad b b P a b jest silnie preferowane nad a a Q b a jest słabo preferowane nad b b Q a b jest słabo preferowane nad a a R b warianty są nieporównywalne Decydent (lub analityk oceniający w imieniu decydenta) może spośród możliwych stwierdzeń wybrać dwa lub trzy, ponieważ wyizolowanie jednego prawdziwego stwierdzenia uważa za niemożliwe, przedwczesne lub bezużyteczne Roy B.: Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa 1990
29 f Sytuacje preferencyjne (3) Sytuacja Brak preferencji Zgrupowany System Relacyjny Preferencji (ZSRP) Definicja Odpowiada brakowi wyraźnych przesłanek, które uzasadniałyby silną lub słabą preferencję któregokolwiek z dwóch wariantów decyzyjnych. Grupuje sytuacje równoważności i nieporównywalności, bez możliwości ich rozróżnienia Relacja (binarna) między wariantami ~ relacja równoważności lub relacja nieporównywalności Preferencja (w szerokim sensie) Odpowiada istnieniu wyraźnych przesłanek uzasadniających preferencję jednego (określonego) z dwóch wariantów. Grupuje sytuacje silnej i słabej preferencji bez możliwości rozróżnienia f relacja silnej preferencji lub relacja słabej preferencji Przypuszczanie preferencji Odpowiada istnieniu wyraźnych przesłanek, które uzasadniają słabą preferencję jednego (określonego) z dwóch wariantów lub równoważność między wariantami, bez rozróżnienia sytuacji słabej preferencji i równoważności J relacja słabej preferencji lub równoważności K preferencja Odpowiada istnieniu albo wyraźnych przesłanek uzasadniających silną preferencję albo nieporównywalność dwóch wariantów, bez możliwości rozróżnienia sytuacji nieporównywalności i silnej preferencji K relacja silnej preferencji lub nieporównywalności Przewyższanie Odpowiada istnieniu wyraźnych przesłanek, które uzasadniają preferencję albo przypuszczanie preferencji jednego określonego wariantu decyzyjnego, bez możliwości rozróżnienia silnej i słabej preferencji oraz równoważności S relacja silnej preferencji, słabej preferencji lub równoważności Roy B.: Wielokryterialne wspomaganie decyzji, WNT, Warszawa 1990
30 ZSRP dla przykładu (1) Cena 3519 X X X X X X2 Matryca 15" X3, X6 17" X1, X2, X4, X5 Procesor i7-720qm X3 i5-460 X1, X2 i5-450m X4 Core 2 Duo X6 AMD Phenom X5 Dell HP Lenovo X1 Marka X1, X2 X4, X5, X6 X3 f X3 Wygląd DELL Lenovo, HP DV6 HP DV7 X1, X2 X6, X3 X4, X5 HDD 750 X4 640 X5 500 X1, X2, X3, X6 MATRYCA CENA HDD, PROCESOR MARKA, WYGLĄD f J X2 J f X4 X6 X5
31 Dziękuję
Wielokryterialne wspomaganie podejmowania decyzji
Wielokryterialne wspomaganie podejmowania decyzji Wykład ZARZĄDZANIE I st. Maciej Wolny Wielokryterialne wspomaganie podejmowania decyzji Temat : Metoda Electre III Temat 2: Agregacja (podejście I) Maciej
Bardziej szczegółowoZagadnienia: 1. Definicje porządku słabego i silnego. 2. Elementy minimalne, maksymalne, kresy, etc.
Zagadnienia: 1. Definicje porządku słabego i silnego. 2. Elementy minimalne, maksymalne, kresy, etc. 3. Porządki liniowe. Porządki gęste, ciągłe i dobre. dradamkolany,mailto:ynalok64@wp.pl,http://kolany.pl,gg:1797933,tel.(+48)602804128...
Bardziej szczegółowoInstytut Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych. Dr hab. inż. Krzysztof Bieńczak, prof. PP Dr inż. Marcin Kiciński Mgr inż.
Instytut Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych Dr hab. inż. Krzysztof Bieńczak, prof. PP Dr inż. Marcin Kiciński Mgr inż. Maciej Bieńczak Wprowadzenie Sterylizacja/warunki brzegowe medium grzewczego
Bardziej szczegółowoWielokryterialne wspomaganie decyzji Redakcja naukowa Tadeusz Trzaskalik
Wielokryterialne wspomaganie decyzji Redakcja naukowa Tadeusz Trzaskalik W książce autorzy przedstawiają dyskretne problemy wielokryterialne, w których liczba rozpatrywanych przez decydenta wariantów decyzyjnych
Bardziej szczegółowoJacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa
Jacek Skorupski pok. 251 tel. 234-7339 jsk@wt.pw.edu.pl http://skorupski.waw.pl/mmt prezentacje ogłoszenia konsultacje: poniedziałek 16 15-18, sobota zjazdowa 9 40-10 25 Udział w zajęciach Kontrola wyników
Bardziej szczegółowoMetody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 4 BADANIA OPERACYJNE dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Badania operacyjne podstawowe definicje II. Metodologia badań operacyjnych III. Wybrane zagadnienia badań operacyjnych
Bardziej szczegółowoMETODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH
PREZENTACJA SEPCJALNOŚCI: METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH WYDZIAŁ INFORMATYKI I KOMUNIKACJI KIERUNEK INFORMATYKA I EKONOMETRIA SEKRETARIAT KATEDRY BADAŃ OPERACYJNYCH Budynek D, pok. 621 e-mail
Bardziej szczegółowoMetody ilościowe w badaniach ekonomicznych
prof. dr hab. Tadeusz Trzaskalik dr hab. Maciej Nowak, prof. UE Wybór portfela projektów z wykorzystaniem wielokryterialnego programowania dynamicznego Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych 19-06-2017
Bardziej szczegółowoSystemy wspomagania decyzji Kod przedmiotu
Systemy wspomagania decyzji - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Systemy wspomagania decyzji Kod przedmiotu 06.9-WM-ZIP-D-06_15W_pNadGenG0LFU Wydział Kierunek Wydział Mechaniczny Zarządzanie
Bardziej szczegółowoWIELOKRYTERIALNE WSPOMAGANIE DECYZJI METODA UTA
WIELOKRYTERIALNE WSPOMAGANIE DECYZJI METODA UTA Zastosowania Informatyki w Medycynie semestr zimowy, 2013-2014 Szymon Wilk, Instytut Informatyki, PP Przygotowane na podstawie materiałów prof. R. Słowińskiego,
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017
Badania operacyjne Ćwiczenia 1 Wprowadzenie Plan zajęć Sprawy organizacyjne (zaliczenie, nieobecności) Literatura przedmiotu Proces podejmowania decyzji Problemy decyzyjne w zarządzaniu Badania operacyjne
Bardziej szczegółowoPodstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik
Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik 9 Relacje 9.1 Podstawowe pojęcia 9.1 Definicja (Relacja). Relacją (binarną) nazywamy dowolny podzbiór produktu
Bardziej szczegółowoMATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH
MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH 1. Przedmiot nie wymaga przedmiotów poprzedzających 2. Treść przedmiotu Proces i cykl decyzyjny. Rola modelowania matematycznego w procesach decyzyjnych.
Bardziej szczegółowoModelowanie sytuacji decyzyjnej
Modelowanie sytuacji decyzyjnej dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Głogowie k.patan@issi.uz.zgora.pl Wprowadzenie Systemy wspomagania decyzji
Bardziej szczegółowoRozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz:
Rozważmy funkcję f : X Y. Dla dowolnego zbioru A X określamy jego obraz: f(a) = {f(x); x A} = {y Y : x A f(x) = y}. Dla dowolnego zbioru B Y określamy jego przeciwobraz: f 1 (B) = {x X; f(x) B}. 1 Zadanie.
Bardziej szczegółowoRelacje. Relacje / strona 1 z 18
Relacje Relacje / strona 1 z 18 Relacje (para uporządkowana, iloczyn kartezjański) Definicja R.1. Parą uporządkowaną (x,y) nazywamy zbiór {{x},{x,y}}. Uwaga: (Ala, Ola) (Ola, Ala) Definicja R.2. (n-tka
Bardziej szczegółowoRELACJE I ODWZOROWANIA
RELACJE I ODWZOROWANIA Definicja. Dwuargumentową relacją określoną w iloczynie kartezjańskim X Y, X Y nazywamy uporządkowaną trójkę R = ( X, grr, Y ), gdzie grr X Y. Zbiór X nazywamy naddziedziną relacji.
Bardziej szczegółowoJak podejmować decyzje?
Jak podejmować decyzje? www.maciejczak.pl DECYZJA A PROBLEM DECYZYJNY Decyzja jest wyborem jednego z możliwych w danej sytuacji wariantów działania. Sytuacja decyzyjna charakteryzuje się istnieniem co
Bardziej szczegółowoO WYKŁADZIE TEORIA PODEJMOWANIA DECYZJI. Ignacy Kaliszewski i Dmitry Podkopaev
Zeszyty Naukowe Wydziału Informatycznych Technik Zarządzania Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej i Zarządzania Współczesne Problemy Zarządzania Nr 1/2009 O WYKŁADZIE TEORIA PODEJMOWANIA DECYZJI Ignacy
Bardziej szczegółowoK.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz
K.Pieńkosz Wprowadzenie 1 dr inż. Krzysztof Pieńkosz Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej pok. 560 A tel.: 234-78-64 e-mail: K.Pienkosz@ia.pw.edu.pl K.Pieńkosz Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoWielokryteriowa optymalizacja liniowa
Wielokryteriowa optymalizacja liniowa 1. Przy decyzjach złożonych kierujemy się zwykle więcej niż jednym kryterium. Postępowanie w takich sytuacjach nie jest jednoznaczne. Pojawiło się wiele sposobów dochodzenia
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne SYLABUS
Badania operacyjne nazwa przedmiotu SYLABUS B. Informacje szczegółowe Elementy składowe sylabusu Opis Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Kod przedmiotu 0600-FS1-2BOP Nazwa jednostki prowadzącej Wydział
Bardziej szczegółowoWIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW Wprowadzenie Wrażliwość wyników analizy wielokryterialnej na zmiany wag kryteriów, przy
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne 2015/2016
Badania operacyjne 2015/2016 nazwa przedmiotu SYLABUS B. Informacje szczegółowe Elementy składowe Opis sylabusu Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Kod przedmiotu 0600-FS1-2BOP Nazwa jednostki Wydział
Bardziej szczegółowoRelacje. 1 Iloczyn kartezjański. 2 Własności relacji
Relacje 1 Iloczyn kartezjański W poniższych zadaniach litery a, b, c, d oznaczają elementy zbiorów, a litery A, B, C, D oznaczają zbiory. Przypomnijmy definicję pary uporządkowanej (w sensie Kuratowskiego):
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Programowanie liniowe w technice Linear programming in engineering problems Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na kierunku matematyka przemysłowa Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium,
Bardziej szczegółowoOpis modułu kształcenia Programowanie liniowe
Opis modułu kształcenia Programowanie liniowe Nazwa podyplomowych Nazwa obszaru kształcenia, w zakresie którego są prowadzone studia podyplomowe Nazwa kierunku, z którym jest związany zakres podyplomowych
Bardziej szczegółowoWspomaganie Decyzji Biznesowych
Wspomaganie Decyzji Biznesowych wprowadzenie i modele preferencji w postaci relacji przewyższania Jurek Błaszczyński Institute of Computing Science, Poznań University of Technology, 60-965 Poznań, Poland
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej
Kod przedmiotu TR.SIK306 Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Wersja przedmiotu 2015/16 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów
Bardziej szczegółowoRelacje. opracował Maciej Grzesiak. 17 października 2011
Relacje opracował Maciej Grzesiak 17 października 2011 1 Podstawowe definicje Niech dany będzie zbiór X. X n oznacza n-tą potęgę kartezjańską zbioru X, tzn zbiór X X X = {(x 1, x 2,..., x n ) : x k X dla
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu: Badania operacyjne
Opis : Badania operacyjne Kod Nazwa Wersja TR.SIK306 Badania operacyjne 2013/14 A. Usytuowanie w systemie studiów Poziom Kształcenia Stopień Rodzaj Kierunek studiów Profil studiów Specjalność Jednostka
Bardziej szczegółowodomykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Bardziej szczegółowoPsychologia decyzji. Struktura wykładu DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII. wykład 15 godzin
Psychologia decyzji wykład 15 godzin DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII Struktura wykładu Behawioralna teoria decyzji. Normatywne i deskryptywne modele podejmowania decyzji Cykl myślenia decyzyjnego
Bardziej szczegółowoI. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI. Kod przedmiotu: Ecs 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny. Kierunek: Mechatronika 5. Specjalność: Techniki Komputerowe
Bardziej szczegółowoDECYZJE nr 16 grudzień 2011 RECENZJA PODRĘCZNIKA PAULA GOODWINA I GEORGE'A WRIGHTA ANALIZA DECYZJI. Oficyna Wolters Kluwer, Warszawa 2011
DECYZJE nr 16 grudzień 2011 RECENZJA PODRĘCZNIKA PAULA GOODWINA I GEORGE'A WRIGHTA ANALIZA DECYZJI Oficyna Wolters Kluwer, Warszawa 2011 Ewa Konarzewska-Gubała Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Z satysfakcją
Bardziej szczegółowoTeoria automatów i języków formalnych. Określenie relacji
Relacje Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz ajewski Katedra Informatyki Określenie relacji: Określenie relacji Relacja R jest zbiorem par uporządkowanych, czyli podzbiorem iloczynu kartezjańskiego
Bardziej szczegółowoInstytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.
Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych Badania operacyjne Dr inż. Artur KIERZKOWSKI Wprowadzenie Badania operacyjne związana jest ściśle z teorią podejmowania
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej
Kod przedmiotu TR.NIK405 Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Wersja przedmiotu 2015/2016 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów
Bardziej szczegółowoLiteratura. Statystyka i demografia
ZESTAWIENIE zagadnień i literatury do egzaminu doktorskiego z przedmiotów kierunkowych III Wydziałowej Komisji ds. Przewodów Doktorskich na Wydziale Ekonomiczno-Socjologicznym Uniwersytetu Łódzkiego Ekonometria
Bardziej szczegółowoWykłady z Matematyki Dyskretnej
Wykłady z Matematyki Dyskretnej dla kierunku Informatyka dr Instytut Informatyki Politechnika Krakowska Wykłady na bazie materiałów: dra hab. Andrzeja Karafiata dr hab. Joanny Kołodziej, prof. PK Informacje
Bardziej szczegółowoMetalogika (1) Jerzy Pogonowski. Uniwersytet Opolski. Zakład Logiki Stosowanej UAM
Metalogika (1) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Uniwersytet Opolski Jerzy Pogonowski (MEG) Metalogika (1) Uniwersytet Opolski 1 / 21 Wstęp Cel: wprowadzenie
Bardziej szczegółowoBOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH
BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH WSTĘP Zbiór liczb całkowitych można definiować na różne sposoby. Jednym ze sposobów określania zbioru liczb całkowitych jest
Bardziej szczegółowoKrakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2017/2018
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2017/2018 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Programowanie liniowe w zagadnieniach finansowych i logistycznych Linear programming in financial and logistics problems Kierunek: Matematyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla specjalności
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych
BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych e-mail: tpisula@prz.edu.pl 1 Literatura podstawowa wykorzystywana podczas zajęć wykładowych: 1. Gajda J.,
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. 1. Relacje
Matematyka dyskretna 1. Relacje Definicja 1.1 Relacją dwuargumentową nazywamy podzbiór produktu kartezjańskiego X Y, którego elementami są pary uporządkowane (x, y), takie, że x X i y Y. Uwaga 1.1 Jeśli
Bardziej szczegółowoSYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017
Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016-2020 realizacja w roku akademickim 2016/2017 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE PREFERENCJI UŻYTKOWNIKA W SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI
Scientific Bulletin of Che lm Section of Mathematics and Computer Science No. 1/2008 MODELOWANIE PREFERENCJI UŻYTKOWNIKA W SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI ANDRZEJ ŁODZIŃSKI Wydział Zastosowań Informatyki
Bardziej szczegółowoAlgorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s.
Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak 2013 andrzej.rusiecki@pwr.wroc.pl andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 911/D-20 O co chodzi? Celem przedmiotu jest ogólne zapoznanie się z podstawowymi
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. stacjonarne. II stopnia. ogólnoakademicki. podstawowy WYKŁAD ĆWICZENIA LABORATORIUM PROJEKT SEMINARIUM
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Bardziej szczegółowoInformatyka, I stopień
Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Informatyka, I stopień Sylabus modułu: Podstawy logiki i teorii mnogości (LTM200.2) wariantu modułu (opcjonalnie): 1. Informacje ogólne
Bardziej szczegółowoOptymalizacja wielokryterialna
Optymalizacja wielokryterialna Optymalizacja wielokryterialna Dział badań operacyjnych zajmujący się wyznaczaniem optymalnej decyzji w przypadku, gdy występuje więcej niż jedno kryterium Problem wielokryterialny
Bardziej szczegółowoPROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji
PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji 2.Problem niesferyczności składnika losowego w modelach ekonometrycznych.
Bardziej szczegółowoPytania i polecenia podstawowe
Pytania i polecenia podstawowe Liczby zespolone a) 2 i 1 + 2i 1 + 2i 3 + 4i, c) 1 i 2 + i a) 4 + 3i (2 i) 2, c) 1 3i a) i 111 (1 + i) 100, c) ( 3 i) 100 Czy dla dowolnych liczb z 1, z 2 C zachodzi równość:
Bardziej szczegółowoTeoria popytu. Popyt indywidualny konsumenta
Teoria popytu Popyt indywidualny konsumenta Koszyk towarów Definicja 1 Wektor x=(x 1,x 2,x 3,...,x n ) taki, że x i 0 dla każdego i,w którym i-ta współrzędna oznacza ilość towaru nr i, którą konsument
Bardziej szczegółowoAlgorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3
Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak 2018 andrzej.rusiecki@pwr.edu.pl andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3 O co chodzi? Celem przedmiotu jest ogólne zapoznanie się z podstawowymi
Bardziej szczegółowoNauka o organizacji. Wykład 2. Struktura organizacji
Nauka o organizacji Wykład 2. Struktura organizacji Więzi i zależności Dokumenty organizacyjne Wymiary struktury organizacyjnej Więzi i ich rodzaje Więzi relacje współzależności mające charakter zasileń
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 26 lutego 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 26 lutego 2018 1 / 16 Wykład : 10h (przez 10 tygodni po 45 minut) zaliczenie wykładu
Bardziej szczegółowoWykład 4. Decyzje menedżerskie
Dr inż. Aleksander Gwiazda Zarządzanie strategiczne Wykład 4 Decyzje menedżerskie Plan wykładu Wprowadzenie Wprowadzenie Pojęcie decyzji Decyzja to świadoma reakcja na sytuacje powstające w trakcie funkcjonowania
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 1) Nazwa przedmiotu: INŻYNIERIA SYSTEMÓW I ANALIZA SYSTEMOWA. 2) Kod przedmiotu: ROZ-L3-20
Z1-PU7 WYDANIE N2 Strona: 1 z 5 (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1) Nazwa przedmiotu: INŻYNIERIA SYSTEMÓW I ANALIZA SYSTEMOWA 3) Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2014/2015 2) Kod przedmiotu:
Bardziej szczegółowoPODEJMOWANIE DECYZJI W TEORII ZARZĄDZANIA. Elżbieta Jamrozy Marcin Sadowski WSOWL 2011
PODEJMOWANIE DECYZJI W TEORII ZARZĄDZANIA Elżbieta Jamrozy Marcin Sadowski WSOWL 2011 2011-03-20 Podejmowanie decyzji w teorii zarządzania 2 CZYM JEST DECYDOWANIE? 1 2011-03-20 Podejmowanie decyzji w teorii
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Bardziej szczegółowoLogika I. Wykład 3. Relacje i funkcje
Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki Wykład 3. Relacje i funkcje 1 Już było... Definicja 2.6. (para uporządkowana) Parą uporządkowaną nazywamy zbiór {{x},
Bardziej szczegółowoPodstawy zarządzania
Podstawy zarządzania mgr Magdalena Marczewska TiMO (Zakład Teorii i Metod Organizacji) Wydział Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego mmarczewska@wz.uw.edu.pl Rozwiązywanie problemów decyzyjnych Manager
Bardziej szczegółowoPodejmowanie decyzji
, czyli skojarzenie matematyki z socjologia XLVIII Szkoła Matematyki Pogladowej 27 stycznia 2012 Teoria wyboru społecznego Jak podejmować decyzje zbiorowe na podstawie opinii indywidualnych? W jaki sposób
Bardziej szczegółowoLogika Matematyczna. Jerzy Pogonowski. Własności relacji. Zakład Logiki Stosowanej UAM
Logika Matematyczna Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Własności relacji Jerzy Pogonowski (MEG) Logika Matematyczna Własności relacji 1 / 46 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoDEFINICJA. Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B.
RELACJE Relacje 1 DEFINICJA Definicja 1 Niech A i B będą zbiorami. Relacja R pomiędzy A i B jest podzbiorem iloczynu kartezjańskiego tych zbiorów, R A B. Relacje 2 Przykład 1 Wróćmy do przykładu rozważanego
Bardziej szczegółowoWstęp do Matematyki (2)
Wstęp do Matematyki (2) Jerzy Pogonowski Zakład Logiki Stosowanej UAM www.logic.amu.edu.pl pogon@amu.edu.pl Własności relacji Jerzy Pogonowski (MEG) Wstęp do Matematyki (2) Własności relacji 1 / 24 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoDECYZJE KONSUMENCKIE 2
DECYZJE KONSUMENCKIE 2 PRALKA PROCES DECYZYJNY 1 decyzja o zakupie 2 inicjowanie procesu decyzyjnego, presja czasu Analiza dostępnych opcji (modeli pralki) Wybór najlepszego wariantu (w oparciu o wybrane
Bardziej szczegółowo- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.
1 Zbiór potęgowy - Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S. - Dowolny podzbiór R zbioru 2 S nazywa się rodziną zbiorów względem S. - Jeśli S jest n-elementowym zbiorem,
Bardziej szczegółowoKomputerowe systemy wspomagania decyzji Computerized systems for the decision making aiding. Poziom przedmiotu: II stopnia
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści dodatkowych Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU Komputerowe systemy wspomagania decyzji
Bardziej szczegółowobudowlanymi - WAP Aleksandra Radziejowska
budowlanymi - WAP Aleksandra Radziejowska Co to jest optymalizacja wielokryterialna? ustalenie kryterium poszukiwania i oceny optymalnego. Co to jest optymalizacja wielokryterialna? pod zakup maszyny budowlanej
Bardziej szczegółowoMatematyka I. BJiOR Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 1
Matematyka I BJiOR Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 1 Zasady współpracy https://mat.ug.edu.pl/~matpz/ wykłady nie są obowiązkowe, ale nieobecności będą odnotowywane nieobecności nie należy usprawiedliwiać,
Bardziej szczegółowoNOWE KIERUNKI W ANALIZIE ODPORNOŚCI ORAZ MODELOWANIU PREFERENCJI W WIELOKRYTERIALNYM WSPOMAGANIU DECYZJI
Politechnika Poznańska Wydział Informatyki Instytut Informatyki Streszczenie rozprawy doktorskiej NOWE KIERUNKI W ANALIZIE ODPORNOŚCI ORAZ MODELOWANIU PREFERENCJI W WIELOKRYTERIALNYM WSPOMAGANIU DECYZJI
Bardziej szczegółowoO systemach D-Sight Charakterystyka
O systemach D-Sight Charakterystyka Systemy wspomagania podejmowania decyzji firmy D-Sight Nawet stosunkowo proste problemy decyzyjne wymagają wieloaspektowej (wielokryterialnej) analizy. Jest to racjonalne
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne Operation research. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 Badania
Bardziej szczegółowoZbiory. Specjalnym zbiorem jest zbiór pusty nie zawierajacy żadnych elementów. Oznaczamy go symbolem.
Zbiory Pojęcie zbioru jest w matematyce pojęciem pierwotnym, którego nie definiujemy. Gdy a jest elementem należacym do zbioru A to piszemy a A. Stosujemy również oznaczenie a / A jeżeli (a A). Będziemy
Bardziej szczegółowoKatedra Demografii i Statystki Ekonomicznej
Katedra Demografii i Statystki Ekonomicznej Wydział Informatyki i Komunikacji http://www.ue.katowice.pl/jednostki/katedry/katedry-wiik/ Skład osobowy Katedry Pracownicy: prof. zw. dr hab. Grażyna Trzpiot
Bardziej szczegółowoSpecjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich. Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego
Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego Kilka słów o nas Katedra Badań Operacyjnych jest częścią Instytutu Ekonomik Stosowanych i Informatyki.
Bardziej szczegółowoRelacje i relacje równoważności. Materiały pomocnicze do wykładu. przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Relacje i relacje równoważności Materiały pomocnicze do wykładu uczelnia: PJWSTK przedmiot: Matematyka Dyskretna 1 wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Zbiór i iloczyn kartezjański Pojęcie zbioru Zbiór jest
Bardziej szczegółowo0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.
Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej Wykład ELEMENTY LOGIKI ALGEBRA BOOLE A Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek
Bardziej szczegółowoEKONOMIA MENEDŻERSKA
oraz na kierunku zarządzanie i marketing (jednolite studia magisterskie) 1 EKONOMIA MENEDŻERSKA PROGRAM WYKŁADÓW Wykład 1. Wprowadzenie do ekonomii menedŝerskiej. Podejmowanie optymalnych decyzji na podstawie
Bardziej szczegółowoAnaliza wielokryterialna
Analiza wielokryterialna dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Głogowie k.patan@issi.uz.zgora.pl Wprowadzenie Wielokryterialny wybór wariantu
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach treści wspólnych z kierunkiem Matematyka, moduł kierunku obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i bazy danych (wykład obowiązkowy dla wszystkich)
MATEMATYKA I EKONOMIA PROGRAM STUDIÓW DLA II STOPNIA Data: 2010-11-07 Opracowali: Krzysztof Rykaczewski Paweł Umiński Streszczenie: Poniższe opracowanie przedstawia projekt planu studiów II stopnia na
Bardziej szczegółowoMetody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa do wydania drugiego Przedmowa IX X 1. Wstęp 1 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji
Bardziej szczegółowoWykład 7. Informatyka Stosowana. 21 listopada Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada / 27
Wykład 7 Informatyka Stosowana 21 listopada 2016 Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada 2016 1 / 27 Relacje Informatyka Stosowana Wykład 7 21 listopada 2016 2 / 27 Definicja Iloczynem kartezjańskim
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE ETYKA ZAWODOWA. Logistyka. niestacjonarne. I stopnia. ISiPZ. dr Łukasz Skiba. ogólnoakademicki.
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Bardziej szczegółowoRachunek zdań. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Rachunek zdań Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak RACHUNEK ZDAŃ Zdania Definicja Zdanie jest to stwierdzenie w języku naturalnym, któremu można przypisać wartość prawdy lub
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 25 lutego 2019 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 25 lutego 2019 1 / 18 Wykład : 10h (przez 10 tygodni po 45 minut) Ćwiczenia : 15h (45
Bardziej szczegółowoSieć społeczna przedsiębiorcy w teorii i praktyce zarządzania małą firmą
1 2 Politechnika Częstochowska Piotr Tomski Sieć społeczna przedsiębiorcy w teorii i praktyce zarządzania małą firmą Monografia Częstochowa 2016 3 Recenzenci: Prof. dr hab. inż. Stanisław Nowosielski Prof.
Bardziej szczegółowoZagadnienia na egzamin magisterski na kierunku Informatyka i Ekonometria (2 stopień studiów)
Zagadnienia na egzamin magisterski na kierunku Informatyka i Ekonometria (2 stopień studiów) 1. Topologie sieci komputerowych a. 06IE_2A_W02 - jest w stanie zdefiniować problem decyzyjny, analizować źródła
Bardziej szczegółowoRelacje binarne. Def. Relację ϱ w zbiorze X nazywamy. antysymetryczną, gdy x, y X (xϱy yϱx x = y) spójną, gdy x, y X (xϱy yϱx x = y)
Relacje binarne Niech X będzie niepustym zbiorem. Jeśli ϱ X X to mówimy, że ϱ jest relacją w zbiorze X. Zamiast pisać (x, y) ϱ będziemy stosować zapis xϱy. Def. Relację ϱ w zbiorze X nazywamy zwrotną,
Bardziej szczegółowoAlgorytmy ewolucyjne optymalizacji wielokryterialnej sterowane preferencjami decydenta
Algorytmy ewolucyjne optymalizacji wielokryterialnej sterowane preferencjami decydenta Dr Janusz Miroforidis MGI Metro Group Information Technology Polska Sp. z o.o. listopad 2010 Wprowadzenie Plan prezentacji
Bardziej szczegółowoZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO
Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Kierunek Analityka Gospodarcza Studia stacjonarne I stopnia ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO Zagadnienia ogólnoekonomiczne 1. Aktualna sytuacja na europejskim
Bardziej szczegółowoImię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS
Tryb studiów Studia stacjonarne Kierunek studiów Ekonomia Poziom studiów Pierwszego stopnia Rok studiów/ semestr II / semestr 4 Specjalność Bez specjalności Kod katedry/zakładu w systemie USOS 10000000
Bardziej szczegółowoKarta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014. Forma studiów: Niestacjonarne Kod kierunku: 06.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 01/01 Kierunek studiów: Mechatronika Profil: Ogólnoakademicki
Bardziej szczegółowoZDZISŁAW PIĄTKOWSKI, ANNA KUŁAKOWSKA WSTĘP... 7 BEATA MIELIŃSKA-LASOTA ROZDZIAŁ I ISTOTA I PRZEDMIOT ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA...9
SPIS TREŚCI ZDZISŁAW PIĄTKOWSKI, ANNA KUŁAKOWSKA WSTĘP........................................................... 7 BEATA MIELIŃSKA-LASOTA ROZDZIAŁ I ISTOTA I PRZEDMIOT ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA.............9
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 1 Magdalena Alama-Bućko 20 lutego 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 20 lutego 2017 1 / 21 Wykład : 10h (przez 10 tygodni po 45 minut) Ćwiczenia : 15h (45
Bardziej szczegółowoZ-LOG-120I Badania Operacyjne Operations Research
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 01/013 Z-LOG-10I Badania Operacyjne Operations Research A. USYTUOWANIE MODUŁU W
Bardziej szczegółowo