Implementacja algorytmów ewolucyjnych w gospodarce opartej na wiedzy

Autor

  • Marek Sieja Politechnika Krakowska, Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej
  • Krzysztof Wach Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych Katedra Przedsiębiorczości i Innowacji

DOI:

https://doi.org/10.24917/20833296.4.7

Słowa kluczowe:

algorytmy ewolucyjne, GOW

Abstrakt

The paper elaborates on the conception of the action and the typology of evolutionaryalgorithms as the broadly used research and optimization technique based on Darwinian Theoryof evolution and modern natural genetics. Evolutionary algorithms are the method that bloomsnowadays, and is successfully used in many research fields (in technologic sciences, life sciences and economics and management sciences). The authors focus on examples of the applications of the evolutionary algorithms to the management sciences.

Biogram autora

Krzysztof Wach - Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych Katedra Przedsiębiorczości i Innowacji

Krzysztof Wach, dr hab., prof. UEK, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Katedra Przedsiębiorczości i Innowacji. Profesor nadzwyczajny Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. Doktor habilitowany nauk ekonomicznych w zakresie ekonomii (przedsiębiorczość międzynarodowa), doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu (przedsiębiorczość strategiczna), specjalista z zakresu przedsiębiorczości międzynarodowej. Autor kilkunastu książek, ponad 150 publikacji naukowych, redaktor naczelny kwartalnika naukowego „Entrepreneurial Business and Economics Review” (EBER), członek komitetów redakcyjnych kilku czasopism naukowych, w tym rocznika „Przedsiębiorczość–Edukacja”. W latach 2012–2014 pełnił funkcję krajowego eksperta Organizacji Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD) oraz eksperta Komisji Europejskiej ds. przedsiębiorczości. Jest uczestnikiem międzynarodowych projektów edukacyjnych i badawczych (m.in. Jean Monnet, Atlantis, International Visegrad Fund, Central European Initiative). Wygłaszał gościnne wykłady m.in. w Grand Valley State University (Grand Rapids, USA), Roosevelt University (Chicago, USA), University of Detroit Mercy (Detroit, USA), Loyola University Chicago (Chicago, USA), Northumbria University (Newcastle, UK), Univercity College London (UK), Universidad Politécnica de Cartagena (Kartagena, Hiszpania).

Bibliografia

Arabas J., 2004, Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.

Biethahn J., Nissen V., 1994, Combinations of Simulation and Evolutionary Algorithms in Management Science and Economics, Annals of Operations Research, vol. 52, no. 4.

Goldberg D.E., 1998, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.

Jones D.F., Mirrazavi S.K., Tamiz M., 2002, Multi-objective Meta-heuristics: An Overview of the Current State-of-the-art, European Journal of Operation Reserach, vol. 7, no. 2.

Michalewicz Z., 2003, Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnic- twa Naukowo-Techniczne, Warszawa.

Michalewicz Z., Fogel D.B., 2006, Jak to rozwiązać, czyli nowoczesna heurystyka, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.

Stawowy A., Mazur Z., 1996, Heurystyczne algorytmy szeregowania zadań produkcyjnych i grupowania wyrobów [w:] Nowoczesne metody zarządzania produkcją, Z. Martyniak (red.), Wydział Zarządzania Akademii Górniczo-Hutniczej, Kraków.

Pobrania

Opublikowane

2008-01-01

Jak cytować

Sieja, M., & Wach, K. (2008). Implementacja algorytmów ewolucyjnych w gospodarce opartej na wiedzy. Przedsiębiorczość - Edukacja, 4, 82–88. https://doi.org/10.24917/20833296.4.7

Numer

Tom 4 (2008): Rola przedsiębiorczości w gospodarce opartej na wiedzy

Dział

Artykuły

Licencja

Artykuły publikowane są zgodnie z warunkami licencji Creative Commons (CC BY-ND 4.0; uznanie autorstwa-bez utworów zależnych).

https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.pl

Inne teksty tego samego autora