Celem podręcznika jest zarys problematyki systemów wspomagania decyzji (SWD) zarówno w zakresie teoretycznych podstaw konstrukcji i budowy, jak i praktycznych aspektów metod ich wdrażania oraz użytkowania. Utrwaleniu wiedzy służą pytania i zadania kontrolne na końcu każdego rozdziału. Szeroki zakres źródeł literaturowych umożliwia samodzielne pogłębienie zawartej w nich wiedzy. Podręcznik jest przeznaczony głównie dla studentów zarządzania i inżynierii produkcji studiów I i II stopnia na uczelniach wyższych różnych typów, a także dla studentów logistyki, administracji i kierunków pokrewnych. Może zainteresować również menedżerów w firmach i praktyków gospodarczych.Liczba stron 376Rok wydania 2014Miejsce wydania WarszawaWydanie IOprawa miękkaFormat B5Spis treści Wstęp Rozdział 1. Istota systemów wspomagania decyzji1.1. Geneza i znaczenie systemów wspomagania decyzji (SWD)1.1.1. Definicja SWD i historia powstania1.1.2. Pierwsze przykłady — funkcje i struktura SWD1.1.3. Główne koncepcje, obszary zastosowań i kierunki rozwoju SWD1.2. Fazy procesu decyzyjnego1.2.1. Problem decyzyjny1.2.2. Decyzja1.2.3. Proces decyzyjny1.3. Poziomy procesów decyzyjnych1.3.1. Poziomy decyzji w procesie zarządzania1.3.2. Poziomy decyzji ze względu na stopień ich strukturalizowania1.3.3. Poziomy decyzji ze względu na stopień ryzyka decyzyjnego1.3.4. Wspomaganie decyzji ze względu na poziomy procesu decyzyjnego Rozdział 2. Symulacje i techniki komputerowe w SWD2.1. Przewidywanie wyników za pomocą eksperymentów symulacyjnych2.1.1. Klasyfikacja modeli symulacyjnych2.1.2. Istota procesu decyzyjnego - modele i symulacje2.1.3. Modele optymalizacyjne w procesie decyzyjnym2.1.4. Rodzaje i przykłady eksperymentów symulacyjnych2.2. Zastosowania metod optymalizacyjnych2.2.1. Logiczne metody optymalizacyjne2.2.2. Statystyczne metody optymalizacyjne2.2.3. Metody heurystyczne2.3. Techniki kalkulacyjne w eksperymentach symulacyjnych2.3.1. Obliczenia statystyczne — przykłady2.3.2. Techniki iteracyjne — przykłady2.3.3. Reguły decyzyjne i algorytmy wnioskowania logicznego — przykłady2.4. Przygotowanie BD na potrzeby SWD2.4.1. Struktura i istota działania BD2.4.2. Modelowanie logiczne i fizyczne BD2.4.3. Przetwarzanie transakcyjne w BD2.4.4. Funkcjonalne i eksploatacyjne aspekty przygotowania BD dla celów SWD2.4.5. Przykład przetwarzania faktów i reguł decyzyjnych w BD2.5. Pytania i zadania kontrolne2.5.1. Pytania kontrolne2.5.2. Przykładowe zadania Rozdział 3. Interfejs użytkownika SWD3.1. Wymagania funkcjonalne3.1.1. Modelowanie wymagań funkcjonalnych3.1.2. Język specyfikacji wymagań funkcjonalnych3.1.3. Przykład specyfikacji wymagań funkcjonalnych dla potrzeb logistycznych3.2. Wymagania eksploatacyjne3.2.1. Założenia techniczno-organizacyjne3.2.2. Założenia ekonomiczne3.2.3. Przykład specyfikacji wymagań eksploatacyjnych3.3. Projektowanie interfejsu użytkownika3.3.1. Ergonomiczne cechy interfejsu3.3.2. Bezpieczeństwo interfejsu3.3.3. Przykłady interfejsów3.4. Pytania i zadania kontrolne3.4.1. Pytania kontrolne3.4.2. Przykładowe zadania Rozdział 4. Modele abstrakcyjne w projektowaniu SWD4.1. Płaskie i hierarchiczne problemy decyzyjne4.1.1. Graficzny model płaskiego problemu decyzyjnego4.1.2. Wartościowanie decyzji oraz procedura dekompozycji drzewa decyzyjnego4.1.3. Procedura dekompozycji drzewa4.1.4. Grafowy model hierarchicznego problemu decyzyjnego4.2. Zbiory rozmyte w modelowaniu problemów decyzyjnych4.2.1. Koncepcja zbiorów rozmytych L. Zadeha4.2.2. Operacje na zbiorach rozmytych4.2.3. Relacje rozmyte i ich własności4.2.4. Operacje wnioskowania na zbiorach rozmytych4.2.5. Przykłady procesów decyzyjnych na zbiorach rozmytych4.3. Zbiory przybliżone Z. Pawlaka w modelowaniu problemów decyzyjnych4.3.1. Koncepcja zbiorów przybliżonych Z. Pawlaka4.3.2. Operacje wnioskowania na zbiorach przybliżonych4.3.3. Przykłady procesów decyzyjnych na zbiorach przybliżonych4.4. Zasada charakteryzacji w modelowaniu problemów decyzyjnych4.4.1. Koncepcja zasady charakteryzacji4.4.2. Problem decyzyjny w ujęciu zasady charakteryzacji4.4.3. Przykład algorytmu konstruowania zbioru decyzji alternatywnych4.5. Pytania i zadania kontrolne4.5.1. Pytania kontrolne4.5.2. Przykładowe zadania Rozdział 5. Konkretyzacja rozwiązań projektowych SWD5.1. Strategie projektowania SWD5.1.1. Przyrostowa i kaskadowa strategia projektowania5.1.2. Spiralna strategia projektowania5.1.3. Architektoniczne uwarunkowania rozwoju SWD5.2. Elementy składowe architektury SWD5.2.1. Bazy i hurtownie danych5.2.2. Baza wiedzy i moduł wnioskujący5.2.3. Magistrala danych i oprogramowanie integrujące5.2.4. Konsole i interfejsy użytkownika5.3. Hurtownia danych (HD) w SWD5.3.1. Struktura i istota działania HD5.3.2. Modelowanie logiczne i fizyczne HD5.3.3. Przetwarzanie analityczne w HD5.3.4. Funkcjonalne i eksploatacyjne aspekty projektowania HD na potrzeby SWD5.3.5. Przykład przetwarzania analitycznego w HD5.4. Baza wiedzy (BW) i moduł wnioskujący w SWD5.4.1. Definicja i istota działania BW5.4.2. Charakterystyka i projektowanie regułowych baz wiedzy5.4.3. Przykład wykorzystania BW i modułu wnioskującego w SWD5.5. Pytania i zadania kontrolne5.5.1. Pytania kontrolne5.5.2. Przykładowe zadania Rozdział 6. Metody i narzędzia projektowania SWD6.1. Metody projektowania SWD6.1.1. Specyfikacja funkcjonalności SWD6.1.2. Modelowanie architektury SWD6.1.3. Weryfikacja niesprzeczności modeli elementów architektury SWD6.2. Narzędzia projektowania SWD6.2.1. Narzędzia inżynierii wiedzy6.2.2. Prototypowanie SWD6.2.3. Weryfikacja prototypów SWD6.3. Przykłady prostych narzędzi projektowania SWD6.3.1. Arkusz kalkulacyjny MS Excel6.3.2. Tablice decyzyjne6.3.3. Scenariusze i animacja zdarzeń6.4. Zastosowanie systemów zarządzania BD w projektowaniu SWD6.4.1. Elementy języka SQL6.4.2. Przykłady zapytań SQL6.4.3. Przykład definiowania BD w SWD6.5. Języki programowania wysokiego poziomu w projektowaniu SWD6.5.1. Języki i pakiety inżynierii wiedzy6.5.2. Przykład formułowania decyzji w języku programowania wysokiego poziomu6.5.3. Przykład zastosowania pakietów inżynierii wiedzy w realizacji SWD6.6. Pytania i zadania kontrolne6.6.1. Pytania kontrolne6.6.2. Przykładowe zadania Rozdział 7. Weryfikacja i wdrożenie SWD7.1. Metodyka wdrożenia systemu informatycznego klasy SWD7.1.1. Opracowanie docelowego modelu systemu informacyjnego przedsiębiorstwa7.1.2. Opracowanie strategii i planu wdrożenia SWD7.1.3. Przygotowanie finansowe i logistyczne przedsięwzięcia7.1.4. Zarządzanie projektem wdrożenia SWD7.2. Metodyka wielokryterialnego wyboru systemu informatycznego klasy SWD7.2.1. Istota modelu wielokryterialnego7.2.2. Budowa modelu przedsięwzięcia7.2.3. Przestrzeń decyzyjna7.2.4. Wielokryterialna procedura wyboru7.3. Pytania i zadania kontrolne7.3.1. Pytania kontrolne7.3.2. Przykładowe zadania Rozdział 8. Wpływ SWD na gospodarczą działalność organizacji8.1. Wpływ SWD na funkcjonowanie organizacji8.1.1. Współczesne kierunki rozwoju i obszary zastosowań SWD8.1.2. Wielokryterialne podejmowanie decyzji8.1.3. Psychologiczne aspekty podejmowania decyzji8.1.4. Prawne aspekty zastosowań SWD8.2. Rola wiedzy eksperckiej w SWD8.2.1. Wiedza eksperta zapisana w bazie przypadków8.2.2. Rola przestrzeni tolerancji w przetwarzaniu wiedzy eksperta8.2.3. Formułowanie zapytań — prezentacja wywodu eksperckiego8.3. Pytania i zadania kontrolne8.3.1. Pytania kontrolne8.3.2. Przykładowe zadania Rozdział 9. Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w SWD9.1. Metody sztucznej inteligencji9.1.1. Klasyfikacja metod sztucznej inteligencji9.1.2. Zastosowanie aparatu logiki matematycznej9.1.3. Zastosowanie analogii naturalnych9.2. Sieci neuronowe9.2.1. Idea i struktura sieci neuronowych9.2.2. Strojenie (uczenie) sieci neuronowej9.2.3. Model decyzyjny sieci neuronowej9.2.4. Przykłady zastosowań sieci neuronowych9.3. Algorytmy genetyczne9.3.1. Idea budowy i schemat funkcjonowania algorytmów genetycznych9.3.2. Model decyzyjny algorytmu genetycznego9.3.3.Przykłady praktycznych zastosowań algorytmów genetycznych9.4. Algorytmy mrówkowe9.4.1. Idea budowy i schemat funkcjonowania algorytmów mrówkowych9.4.2. Model decyzyjny algorytmu mrówkowego9.4.3. Przykłady zastosowań algorytmów mrówkowych9.5. Hybrydowe modele decyzyjne9.5.1. Idea i struktura hybrydowych modeli decyzyjnych9.5.2. Przykłady rozwiązań hybrydowych modeli decyzyjnych9.6. Pytania i zadania kontrolne9.6.1. Pytania kontrolne9.6.2. Przykładowe zadania Rozdział 10. Integracja w systemach SWD10.1. Business Intelligence (BI)10.1.1. Koncepcja i istota działania BI10.1.2. Struktura i metody BI10.1.3. Projektowanie rozwiązań BI10.2. System ekspertowy10.2.1. Struktura i istota działania SE10.2.2. Projektowanie SE10.2.3. Przykłady zastosowań SE10.3. Hybrydowy SWD10.3.1. Architektura hybrydowego SWD10.3.2. Problemy projektowania i eksploatacji HSWD10.3.3. Przykłady zastosowań HSWD10.4. Pytania i zadania kontrolne10.4.1. Pytania kontrolne10.4.2. Przykładowe zadania Rozdział 11. Przykłady praktycznych zastosowań SWD11.1. System Business Intelligence w zarządzaniu ryzykiem ubezpieczeniowym11.1.1. Cechy funkcjonalne systemu BI11.1.2. Architektura systemu BI11.1.3. Eksperymenty symulacyjne11.1.4. Charakterystyki eksploatacyjne systemu BI11.2. System ekspertowy w zarządzaniu produkcją rolniczą11.2.1. Cechy funkcjonalne SE11.2.2. Architektura SE11.2.3. Eksperymenty symulacyjne11.2.4. Wyniki zastosowania SE w planowaniu wyposażenia przedsiębiorstw rolnych11.3. Pytania i problemy kontrolne11.3.1. Pytania kontrolne11.3.2. Problemy zastosowań SWD Podsumowanie Bibliografia Indeks