Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 11

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  Optimalization
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
XX
Omówiono zjawisko fal cywilizacyjnych, jako naturalnego procesu dziejowego. Przedstawiono ideę optymalizacji i istotę badań systemowych, będących elementem trendu kultury.
XX
Celem analizy było ustalenie sposobu optymalnego doboru próby do późniejszego badania niektórych cech gospodarstw rolnych metodą reprezentacyjną. (fragment tekstu)
EN
As an example of a successful application of a relatively simple metaheuristics for a stochastic version of a multiple criteria optimisation problem, the inventory-allocation problem is discussed. Stochastic programming is introduced to deal with the demand of end consumers. It has been shown before that simple metaheuristics, i.e., local search may be a very competitive choice for solving computationally hard optimisation problems. In this paper, robust optimisation approach is applied to select more promising initial solutions which results in a significant improvement of time complexity of the optimisation algorithms. Furthermore, it allows more flexibility in choosing the final solution that need not always be minimising the sum of costs.
EN
The aim of this research paper is to present an approach of assessment the priorities for improvements of each supply logistics sub-process in the organization. The ways of comparison of targets sub-processes and their corresponding real sub-processes are explained. Algorithm for calculating of priority of supply logistics sub-process improvement is reviewed. It includes calculating of vector that describes the necessity of subprocess improvement in each measurement as well as determining of aggregate coefficientthat represents the need for each supply logistics sub-process optimization in all its measurements.(original abstract)
EN
The goal of the present paper is to depict the application of an early warning system as a part of the dynamic model for business processes improvement. The essence of the system is presented, the stages its building passes through, as well as the principle of its functioning. (original abstract)
EN
Main goal of this paper is to analyse the influence of transaction costs on efficiency evaluation and parameters selection regarding technical analysis investment strategies. The first part of the article gives a brief description on rules of constructing automated investment strategies using technical analysis tools. Also, two efficiency measures that reflect several different features of distribution where presented: Omega and UPR (upside potential ratio). Moreover, a statistical method for testing whether a series of returns obtained in historical verification process comes from the same distribution as the series obtained during optimization process was introduced. Kolmogorov- -Smirnov statistical test is used for that purpose. Next, an investment strategy proposed for analysis was presented. A technical indicator ROC (rate of change) was used to generate signal for entering and exiting market positions. Afterwards, an empirical research was conducted on capital instruments of different markets: stock, currency and commodity. The results of empirical research do not result in clear conclusions. Most of the analysed cases show that considering transaction costs at optimization level results in different strategy parameters selection than not doing so. However, efficiency of such strategies in many cases is not satisfactory despite statistical verification regarding the same distribution of given returns and returns of the most effective strategies in optimization process.
PL
Problemy stabilności i chaosu są obecnie w centrum zainteresowań wielu dyscyplin naukowych, od matematyki i teorii sterowania począwszy, po praktyczne zagadnienia zarządzania i ekonomii. Problemy te są ze swej natury interdyscyplinarne i mają wiele praktycznych zastosowań. Doświadczenia autorów w dziedzinie modelowania, analizy i symulacji złożonych, nieliniowych, dynamicznych i wielopoziomowych systemów rozwijały się stopniowo od prostych przemysłowych modeli poprzez bardziej złożone hybrydowe zastosowania według idei prof. Coyle'a zwanych w literaturze przedmiotu "symulacją zanurzoną w optymalizację" oraz "optymalizacją zanurzoną w symulację". Celem tego artykułu jest przedstawienie nowych wyników otrzymanych przez autorów w dziedzinie symulacji i optymalizacji na modelach typu SD (Dynamiki Systemowej [Coyl77, Coyl94, Coyl96, Coyl98, Forr61, Forr69, Forr71, Forr72, Forr75, Gonc08, Plat10, Rado01, Ster00, Ster02]). W szczególności zajęto się aspektem "analizy wrażliwości" w badaniu stabilności i chaosu. Jest to nowe zagadnienie w dziedzinie zastosowania modeli typu SD dla analizy złożonych, nieliniowych, dynamicznych i wielopoziomowych systemów. Przez wiele lat autorzy stosowali metodę SD przy rozwiązywaniu problemów ekonomii i zarządzania, używając różnych zastosowań i języków [patrz publikacje: Kasp02, Kasp05, KaMa05, KaMa06, KaMS00, KaMS01, KaMS03, KaMS06, KaSl05]. Ostatnie badania na modelu DYNBALANCE (3-1-III) [Kasp09, KaMS06, KaSl03, KaSl05a, KaSl06] pozwalają na podkreślenie istotnej roli "analizy wrażliwości" w badaniu stabilności i chaosu modelowanego systemu. W tym artykule zaprezentowano niektóre wyniki przeprowadzonej analizy.
PL
Problem analizy wrażliwości i optymalizacji nieliniowych, dynamicznych i wielopoziomowych systemów jest bardzo interesujący zarówno z punktu widzenia metodologii, jak i zastosowań praktycznych. Celem tego artykułu jest zaprezentowanie nowych wyników autorów w dziedzinie symulacji i optymalizacji z użyciem modelu typu SD (Dynamiki Systemowej). Modelowany system jest interesujący i prezentowany w prostszej wersji jako "Bitwa pod Waterloo" autorstwa profesora Coyla. Wykorzystywane przez autorów oprogramowanie Vensim umożliwia analizę wrażliwości (metodą Monte Carlo) i optymalizację z różnymi typami funkcji celu. Z kolei graficzna wizualizacja wyników zwana "confidence bounds" jest pomocna przy szacowaniu "wrażliwych parametrów" modelu i w ten sposób przy odpowiedzi na pytanie zawarte w tytule artykułu "Czy Napoleon musiał przegrać bitwę pod Waterloo?".
PL
W artykule rozpatrzono zagadnienie komputerowego wspomagania optymalizacji rozmieszczenia elementów aktywnych Dziedzinowego Systemu Bezpieczeństwa. Zaprezentowano metodę wyznaczania optymalnego rozmieszczenia z użyciem algorytmu genetycznego przy dokładnym wnioskowaniu wartości składowych wskaźnika oceny rozmieszczeń. Sformułowano przykładowe zadanie optymalizacji rozmieszczenia dwóch elementów aktywnych zapewniających bezpieczeństwo dwóch obiektów ochranianych. Zadanie zostało następnie rozwiązane z użyciem dedykowanej aplikacji J2EE.
EN
Elaboration discusses the issue of computer support for optimising the deployment of active elements of an Domain Security System. It presents method of determining optimal deployment, with use of genetic algorithm, in case of determining values of index of quality evaluation of the deployment with accurate reasoning. An example task of optimising the deployment of active elements protecting two entities has been formulated and solved using developed J2EE application.
PL
Celem artykułu jest wykorzystanie metod optymalizacji liniowej w analizie portfelowej. Poszerzymy problem wyboru optymalnego portfela z kryterium ograniczającym dla kwantylowej miary ryzyka, jakim jest minimalizacja CVaR (conditional value-at-risk) do klasy zadań z koherentnymi transformującymi miarami ryzyka. Omówimy niezależnie koherentne miary ryzyka (KMR) oraz transformujące miary ryzyka (TMR) podając własności i wzajemne zależności. Przejdziemy następnie do klasy miar łączących te podejścia. Koherentne transformujące miary ryzyka (KTMR) obejmują wiele znanych miar ryzyka.
XX
The aim of this paper is application linear programming methodology to solving portfolio selection problems. We enlarge linear optimization problem for quantile risk measures that means for Conditional Value-at-Risk (CVaR) based portfolio selection problems to class of risk measure known as the class of coherent distortion risk measures. We describe independently coherent distortion risk measure and distortion risk measure by a list of properties. At the end we goes to the class of risk measures witch put both approaches together. coherent distortion risk measures include a range of well-known risk measures as CVaR, Wang Transform measure, Proportional Hazard measure.
PL
Celem artykułu jest przedstawienie problemu wyboru optymalnego portfela akcji w sytuacji, kiedy preferencje inwestora odnoszą się do wartości oczekiwanej, wariancji i skośności rozkładu stopy zwrotu portfela. Zadanie zostaje sformułowane jako zagadnienie wielokryterialne, w którym trzeci moment centralny rozkładu przyjmowany jest jako miara skośności. W artykule dyskutowane są różne podejścia do rozwiązania problemu wielokryterialnego oraz trudności związane z technikami obliczeniowymi. W szczególności przedstawiono problemy związane z zastosowaniem metod programowania celowego do określenia struktury optymalnego portfela inwestycyjnego.
EN
In this paper we analyze the portfolio optimization problem when investor preferences relate to the expected value, variance and skewness of distribution of portfolio return. The third central moment of the distribution is taken as a measure of skewness. Portfolio optimization using higher moments is a more involved problem than the mean-variance approach. The problem is formulated as multi-objective programming problem there the investor tries to maximize expected return and skewness, while simultaneously minimizing variance. To solve such portfolio problem, we can use specific approaches and techniques. We take especially account by utilizing Goal Programming to determine the optimal structure of the investment portfolio and incorporate investors preferences for higher moments.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.