5. Podsumowanie i kierunki dalszych badań oraz aplikacji
5.2. Walidacja modelu systemu
Analogicznie jak w przypadku inteligentnego systemu zaopatrzeniowego, system hybrydowy po wprowadzeniu pewnych zmian można również zastosować dla firmy dystrybucyjnej. Zamiast trasy załadunku system poda trasę rozładunków towarów przeznaczonych dla różnych odbiorców. Uzyskany w ten sposób system będzie inteligentnym systemem dystrybucyjnym.
Takie rozwiązania pomimo wielu zbieżności posiada elementy w swej istocie zupełnie odmiennie. Poniżej zostaną przedstawione podstawowe różnice między poszczególnymi systemami.
Przewożony towar w systemie dystrybucyjnym będzie jednolity, ponieważ wyroby gotowe jednego producenta (lub dystrybutora) zazwyczaj są jednego rodzaju, czyli uproszczenie które zostało wprowadzone w modelu aplikacyjnym będzie w tym przypadku normą. Ze względu na jednolite gabaryty wysyłanego towaru oraz fakt, że zazwyczaj jest on już spakowany i odpowiednio zabezpieczony w kartonie, można bez straty na ogólności zagadnienia założyć, że przedsiębiorstwo dystrybucyjne nie będzie używało innych pojemników transportowych.
Załadunek opakowań
Dostawca opakowań
Rozładunek towarów u każdego odbiorcy
Przedsiębiorstwo dystrybucyjne
Odbiorca 4 Odbiorca 1
Pakowanie towaru przed wysyłką oraz ustalanie priorytetów
odbiorów
Tworzenie dokumentów przewozowych
Odbiorca 2
Pakowanie towaru przed wysyłką oraz ustalanie priorytetów
odbiorów Tworzenie dokumentów przewozowych Rozładunek towarów
u każdego odbiorcy
Odbiorca 3 Odbiorca 5
Odbiorca 6
Rys. 29 Model systemu dystrybucyjnego [oprac. własne].
Z tego względu też nie będzie istniała potrzeba odbierania pojemników od odbiorców za każdym razem, kiedy towar będzie dostarczony. Oznacza to, że dostarczenie towarów będzie się kończyło na ostatnim odbiorcy. Zatem trasa transportu towarów nie będzie tworzyła zamkniętej pętli, tylko otwartą i zaczynać się będzie od przedsiębiorstwa dystrybucyjnego, a kończyć się, jak to zostało już wspomniane, na ostatnim odbiorcy.
Istnieje jednak możliwość zamknięcia tej pętli. Stanie się tak w przypadku konieczności zaopatrzenia firmy dystrybucyjnej w kartony, które mogą być składane i dzięki temu zajmują o wiele mniej miejsca niż w przypadku systemu zaopatrzeniowego. Wtedy firma dostarczająca kartony, będzie podawana do systemu jako dodatkowy punkt rozładunkowy, który ma być obsłużony przez któryś z pojazdów transportowych. Taki pojazd dodatkowo będzie musiał po odbiorze kartonów pojechać do firmy dystrybucyjnej, która również będzie podana jako następujący punkt rozładunkowy, po odebraniu kartonów (co oznacza, że nie koniecznie pętla zostanie zamknięta, ale istnieje taka możliwość). Te założenia będą wyrażone w warunkach brzegowych systemu oraz w priorytetach podawanych przez przedsiębiorstwo.
Dodatkowo, w przeciwieństwie do modelu zaopatrzeniowego, będzie istniała możliwość nadawania priorytetów poszczególnym dostawom. Dzięki temu użytkownik będzie mógł przekazać systemowi, które dostawy powinny być zrealizowane w pierwszej kolejności. Jeśli z jakiegoś powodu jakaś dostawa jest krytyczna i pilnie potrzebna, to wtedy może być ona zrealizowana w tym systemie, bez konieczności wynajmowania dodatkowego transportu. Priorytety te zostaną również wyrażone w warunkach brzegowych. W przypadku systemu zaopatrzeniowego ustalanie priorytetów nie jest wymagane, ponieważ w jednym terminie pojazd dojedzie do przedsiębiorstwa.
Jeśli chodzi o zajmowaną powierzchnię ładunkową przez dostarczane towary, to taką informację będzie posiadała firma dystrybucyjna w momencie szykowania towaru do wysyłki lub wcześniej bazując na dotychczasowym doświadczeniu. Zatem nie odbiorca, tylko firma dystrybucyjna będzie dostarczała te informacje systemowi. Oznacza to również, że nie jest potrzebny dodatkowy dzień na weryfikacje tych danych i nie będzie konieczne sprawdzenie, czy ilość wysyłanego towaru jest poprawna. Zatem te dwa czynniki, które były ważne w przypadku systemu zaopatrzeniowego, przestają być istotne w systemie dystrybucyjnym.
Tu tak naprawdę wystarczy dzień wcześniej podać wszystkie istotne informacje do systemu i dzień wcześniej zostanie przekazana informacja przewoźnikowi o trasie – jak ona będzie dokładnie wyglądać. Ten jeden dzień jest kwestią umowną z przewoźnikiem i on powinien się zdeklarować ile czasu potrzebuje na to, aby zorganizować załadunek i wszystkie dostawy.
Dodatkowo opisywany system będzie wyposażony w moduł tworzący dokumentację przewozową. Wszystkie dane potrzebne do wypełnienia tych dokumentów są wprowadzane przez użytkownika do systemu (tj. wielkość przesyłki wraz z wagą) albo już są w tym systemie zawarte (np. dane odbiorcy). Takie rozwiązanie ułatwi pracę użytkownikowi i podniesie atrakcyjność systemu. Oczywiście funkcjonalność systemu w postaci deklaracji i obsługi okien czasowych zostanie zachowana.
Dzięki połączeniu oby tych systemów istnieje możliwość stworzenia kompleksowego systemu zarządzania logistyką zaopatrzeniowo – dystrybucyjną. Takie rozwiązanie oznacza przede wszystkim dla przedsiębiorstwa zakup kompleksowego oprogramowania w atrakcyjnej cenie, które bardzo usprawni odbiór towarów od dostawców, zapewnieni ciągłość przewozów i wyeliminuje zbędne opóźnienia. Dodatkowo ważnym atutem systemu
jest fakt, iż odbiorca końcowy, czy przedsiębiorstwo dystrybucyjne z góry będzie znało koszty transportu, mimo iż trasy odbiorów będą się zmieniać dynamicznie, ponieważ system ekspertowy poda liczbę kilometrów, a dzięki ustalonej stawce za kilometr, opłata za transport, będąca iloczynem liczby kilometrów i właśnie stawki za kilometr, będzie znana i podawana przez system. Dzięki temu weryfikacja faktur wystawianych przez przewoźnika nie będzie sprawiać dużego problemu osobom do tego wyznaczonym. Ponadto system usprawni i ujednolici dokumentację przewozową dla wysyłanych towarów, a dzięki temu zmniejszeniu ulegnie czas potrzebny na ich wypisanie. Dodatkowo system pozwoli w sposób czytelny przekazywać informację do działu finansowego o wysyłanych wyrobach, co z kolei może w bardzo korzystny sposób wpłynąć na fakturowanie odbiorców. Reasumując powyższe rozwiązanie pozwoli zaoszczędzić czas i pieniądze, co jest sprawą kluczową w funkcjonowaniu przedsiębiorstwa.
Spis tabel i rysunków
Tabela 1. Porównanie programów sztucznej inteligencji z tradycyjnymi programami.
Tabela 2. Porównanie własności systemów informatycznych.
Tabela 3. Stałe parametry systemu wraz z ich opisem.
Tabela 4. Zmienne dane wejściowe systemu wraz z opisem.
Tabela 5. Nazwy skryptów i funkcji zastosowanych w implementacji sieci neuronowej wraz z ich opisem.
Tabela 6. Lokalizacja wielkości wejściowych w macierzach składowych macierzy wag połączeń sieci w różnych walidacjach sieci.
Rys. 1 Porównanie ekspertyzy naturalnej z ekspertyzą sztuczną.
Rys. 2 Główne elementy systemu ekspertowego.
Rys. 3 Model biologiczny neuronu.
Rys. 4 Cybernetyczny model neuronu.
Rys. 5 Model sztucznej sieci neuronowej.
Rys. 6 Model sztucznego neuronu.
Rys. 7 Schemat sieci Hopfielda.
Rys. 8 Wizualizacja podziału przestrzeni danych.
Rys. 9 Model systemu zaopatrzeniowego.
Rys. 10 Zastosowanie inteligentnego systemu hybrydowego w logistyce zaopatrzenia.
Rys. 11 Przebieg procesu ustalania trasy odbioru towarów.
Rys. 12 Model sieci neuronowej SSN łączącej odbiory od różnych dostawców.
Rys. 13 Model systemu eksperckiego SE 1, sprawdzającego wyrywkowo, czy znalezione przez SSN rozwiązanie jest globalnym optimum.
Rys. 14 Model systemu eksperckiego SE 2, sprawdzającego, czy wykorzystanie powierzchni poszczególnego pojazdu jest wystarczające oraz obliczający liczbę potrzebnych pojazdów do obsługi wyznaczonych tras.
Rys. 15 Model systemu hybrydowego.
Rys. 16 Przebieg pracy systemu.
Rys. 17 Procedura wywołań funkcji i odpowiadających im skryptów.
Rys. 18 Procedura sprawdzania wyników pracy sieci neuronowej.
Rys. 19 Schemat działania skryptów systemu hybrydowego.
Rys. 20 Zależność między systemem ekspertowym SE 1 a innymi elementami systemu hybrydowego.
Rys. 21 Ilustracja grup sąsiedztwa.
Rys. 22 Procent udzielonych przez odpowiednie sieci odpowiedzi.
Rys. 23 Średnia liczba pętli jaką potrzebowała sieć, aby osiągnięto stan stabilny.
Rys. 24 Średni czas działania sieci potrzebny do uzyskania rozwiązania stabilnego.
Rys. 25 Maksymalny czas działania sieci potrzebny do uzyskania rozwiązania stabilnego.
Rys. 26 Procentowy udział optymalnych globalnie odpowiedzi wśród wszystkich otrzymanych odpowiedzi sieci.
Rys. 27 Liczba optymalnych globalnie odpowiedzi wśród wszystkich otrzymanych odpowiedzi sieci.
Rys. 28 Funkcje poszczególnych systemów ekspertowych po ulepszeniu systemu hybrydowego.
Rys. 29 Model systemu dystrybucyjnego.
Literatura
Abdi, H., Valentin, D., Edelman, B. [1999]: Neural Networks. Newbury Park (CA, USA):
Sage (Sage University Series).
Abdi, H. [1994]: Les Réseaux de Neurones, PUG.
Abe, Shigeo [1993]: Global convergence and suppression of spurious states of the Hopfield neural networks, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications, 40 (4).
Agre P. E. [1997]: Computation and human experience, Cambridge University Press.
Allen M.K., Helferich O.K. [1990]: Putting expert systems to work in logistics, Council of Logistics Management, Oak Brook, IL.
Ameljańczyk A [1978]: Rozwiązania dominujące i niezdominowane zadań optymalizacji wielokryterialnej, Przegląd Statystyczny, t. 25 z. 3.
Bach M. [2006]: Wybrane zagadnienia związane z automatycznym tłumaczeniem zadań wyszukiwania danych sformułowanych w języku polskim na język formalny SQL [w] Grzech A. (red.), Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe Tom 1, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej.
Baczyński D., Bielecki S., Parol M., Piotrowski P., Wasilewski J. [2008]: Sztuczna inteligencja w praktyce, Labolatorium, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
Bank, S.I, Avramovic, Z.Z. [2002]: Hopfield network in solving travelling salesman problem in navigation, Neural Network Applications in Electrical Engineering, NEUREL '02.
Baraniecka A. [2004]: ECR - Efficient Consumer Response. Łańcuch dostaw zorientowany na klienta, Instytut Logistyki i Magazynowania.
Barzykowski J. (opr.) [2004]: Współczesna metrologia zagadnienia wybrane, Wydawnictwa Naukowo – Techniczne.
Blaik P. [2010]: Rozwój logistyki w kierunku zintegrowanej koncepcji zarządzania [w] Kempny D. (red.), Logistyka w naukach o zarządzaniu. Księga poświęcona pamięci profesora Mariana Sołtysika, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Bednarek J. [2006]: Multimedia w kształceniu, Wydawnictwo Naukowe PWN/MIKOM.
Bendkowski J., Radziejowska G. [2005]: Logistyka zaopatrzenia w przedsiębiorstwie, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej.
Bieniok H. [2010]: Czas jako kategoria logistyczna [w] Kempny D. (red.), Logistyka w naukach o zarządzaniu. Księga poświęcona pamięci profesora Mariana Sołtysika, Wyd.
Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Brach J. [2010]: Internacjonalizacja w obszarze zaopatrzenia polityki taborowej polskich przedsiębiorstw międzynarodowego drogowego transportu ładunków do 1989 roku [w] Rymarczyk J. (red.), Ekonomia 12. Problemy globalizacji, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
Bubnicki Z. [1993]: Podstawy informatycznych systemów zarządzania, Wydawnictwo Politechniki Wrocławskiej.
Bubnicki Z. [2005]: Teoria i algorytmy sterowania, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Choy, Clifford Sze-Tsan; Siu, Wan-Chi [1995]: New approach for solving the travelling salesman problem using self-organizing learning, IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings Jan 1, Vol. 5
Chwiałkowska E. [1991]: Sztuczna inteligencja w systemach eksperckich, Zakład Nauczania Informatyki „MIKOM”.
Ciesielski M. (red.) [2005]: Rynek usług logistycznych, Dilfin.
Coyle J. J., Bardi E. J., Langley C. J. Jr. [2007]: Zarządzanie logistyczne, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
Dietrich A. [2000]: Resolver: narzędzie do budowy systemów eksperckich [w] Bubnicki Z., Grzech A. (red.), Inżynieria wiedzy o systemy eksperckie Tom 2, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej.
Domínguez E., Jerez J., Llopis L., Morante A. [2004]: RealNet: a neural network architecture for real-time systems scheduling, Neural Computing & Applications, Volume 13, Issue 4.
Dołhasz M., Fudański J., Kosała M., Smutek H. [2009]: Podstawy zarządzania. Koncepcje - strategie – zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Dudek D., Kulej-Dudek E. [2010]: Realizacja systemu oceny efektywności procesów logistycznych na bazie sztucznych sieci neuronowych [w] Nowicki A., Chomiak-Orsa I., Sroka H. (red.), Informatyka ekonomiczna 17. Systemy informacyjne w zarządzaniu. Przegląd naukowo-dydaktyczny, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
Dudziński Z., Jak sporządzić instrukcję magazynową [2003]: Wydanie II uaktualnione, Wydawnictwo Ośrodek Doradztwa i Doskonalenia Kadr Sp. z o.o..
Fertsch M. [2000]: Neural scheduler [w] ICSC 2000 intelligent systems and applications, University of Wollongong, Australia.
Fertsch M., Pawlewski P. [2009]: Changes Simulation in the Organization of Production – Case Study [w] Rossetti M. D., Hill R. R., Johansson B., Dunkin A., Ingalls R. G. [Eds.], Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference.
Fijałkowski J. [2003]: Transport wewnętrzny w systemach logistycznych. Wybrane zagadnienia, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
Flasiński M. [2011]: Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Frąś J. [2008]: Kompleksowe zarządzanie jakością a przedsiębiorstwo przyszłości, Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania, Uniwersytet Szczeciński.
Frąś J. [2011]: Zarządzanie informacją elementem budowy przewagi konkurencyjnej e-przedsiębiorstwa, Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania, Uniwersytet Szczeciński.
Golińska P. (red.) [2010]: Nowoczesne rozwiązania technologiczne w logistyce, Politechnika Poznańska.
Golińska P., Fertsch M. [2011]: Production flow control in the automotive industry – quick scan approach, International Journal of Production Research, Vol. 49, No. 14.
Gołembska E. (red. nauk.) [2010]: Kompendium wiedzy o logistyce Nowe wydanie, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Gołuchowski J., Filipczyk B. (red.) [2010]: Wiedza i komunikacja w innowacyjnych organizacjach Systemy ekspertowe - wczoraj, dziś, jutro, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Goto A., Kawamura M. [2008]: Solution Method Using Correlated Noise for TSP, ICONIP 2007, Part I, LNCS 4984.
Griffin R. W. [2004]: Podstawy zarządzania organizacjami, PWN.
Gomółka Z., Orłowski C. [2010]: Knowledge Management in creating Hybrid Systems for Environmental Protection, Cybernetics and Systems: An International Journal, 31:5.
Grzegorczyk W. [2011]: Strategie marketingowe przedsiębiorstw na rynku międzynarodowym, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
Guo, P., Zhu, L., Liu, Z., He, Y. [2012]: An ant colony algorithm for solving the sky luminance model parameters, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7473 LNCS.
Gutenbaum J. [1978]: Modelowanie matematyczne systemów, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Haykin S. [1994]: Neural networks, a comprehensive foundation, Macmillan College Publishing Company.
Herz J., Krogh A., Palmer R.G. [1989]: Wstęp do teorii obliczeń neuronowych, Wyd. II, WNT, X.
Hong Qu, Zhang Yi, XiaoLin Xiang [2005]: Theoretical Analysis and Parameter Setting of Hopfield Neural Networks, Lecture Notes in Computer Science, Volume 3496, Issue I.
Hopfield J. J. [1982]: Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities, Proc. of National Academic Science, Vo1.79.
Hopfield J. J. [1984]: Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neuron, Proc. of National Academic Science, Biophysics.
Hopfield J. J., Tank D. W. [1985]: Neural computation of decisions in optimization problems, Biological Cybernetic, 52.
Izumida, Masanori, Murakami, Kenji, Aibara, Tsunehiro [1992]: Analysis of neural network energy functions using standard forms, Systems and Computers in Japan 23 (8).
Jacyna M. [2009]: Wybrane zagadnienia modelowania systemów transportowych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
Januszewski A. [2008]: Funkcjonalność informatycznych systemów zarządzania, t. 1 Zintegrowane systemy transakcyjne, Wydawnictwo Naukowe PWN/MIKOM.
Jastriebow A., Kułakowski A. [2006]: Sztuczne sieci neuronowe w układach decyzyjnych z niepełną informacją [w] Grzech A. (red.), Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe Tom 1, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej.
Jelonek D. [2010]: Rola technologii informacyjnej w transformacji procesów biznesowych w przedsiębiorstwie [w] Nowicki A., Chomiak-Orsa I., Sroka H. (red.), Informatyka ekonomiczna 17. Systemy informacyjne w zarządzaniu. Przegląd naukowo-dydaktyczny, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
Joppe, Aart, Cardon, Helmut R.A., Bioch, Jan C. [1990]: A neural network for solving the travelling salesman problem on the basis of city adjacency in the tour, IJCNN. International Joint Conference on Neural Networks.
Kahng A. B. [1989]: Traveling Salesman Heuristics and Embedding Dimension in the Hopfield Model, Neural Networks.
Kashmiri S. [1991]: The Travelling Salesman Problem and the Hopfield Neural Network, Conference Proceedings - IEEE SOUTHEASTCON 2.
Khakmardan, S., Poostchi, H., Akbarzadeh, M.-R. [2011]: Solving Traveling Salesman problem by a hybrid combination of PSO and Extremal Optimization, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, Jan 1.
Kirejczyk E. [2008]: Zrozumieć zarządzanie, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Knosola R. i zespół [2007]: Zastosowania metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne.
Kopańska-Bródka D. (red.) [2010]: Metody badań operacyjnych w praktyce, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Korbicz J., Obumowicz A., Uciński D. [1994]: Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i Zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ.
Kowalczuk Z., Orłowski C. [2004]: Design of Knowladge-based Systems in Environmental Engineering, Cybernetics and Systems: An International Journal, 35:5-6.
Kowalski M., Józefczyk J. [2006]: Wykorzystanie systemu Mozart/Oz do rozwiązywania wybranych problemów szeregowania zadań z ruchomymi realizatorami [w] Grzech A. (red.), Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe Tom 1, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej.
Krzyżaniak S., Cyplik P. [2008]: Zapasy i magazynowanie, Tom I Zapasy, Wydanictwo Instytut Logistyki i Magazynowania.
Krzyśko M., Wołyński W., Górecki T., Skorzybut M. [2008]: Systemy uczące się Rozpoznawanie wzorców analiza skupień i redukcja wymiarowości, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
Kubiak B. F. [1994]: Analiza systemów informacyjnych, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego.
Kubiak M. [2006]: Wpływ eurosystemu logistycznego na gospodarowanie i funkcjonowanie logistyki przedsiębiorstwa w Polsce, Praca dyplomowa, Poznań (nie opublikowana).
Kubiak N., Stachowiak A. [2013]: Framework of Optimization Methodology with Use of an Intelligent Hybrid Transport System Based on Hopfield Network and Travelling Salesman Problem [w] Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 2017, Springer.
Kubiak N., Stachowiak A. [2013’]: Framework of optimization of transport process with use of intelligent hybrid system [w] Lecture Notes in Mechanical Engineering, Advances in Sustainable and Competitive Manufacturing Systems, Springer.
Kubicki J., Kuriata A. [2000]: Problemy logistyczne w modelowaniu systemów transportowych, Wydawnictwo Komunikacji i Łączności.
Kulczycki P., Hryniewicz O., Kacprzyk J. (red.) [2007]: Techniki informacyjne w badaniach systemowych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
Kusiak J., Danielewska-Tułecka A., Oprocha P. [2009]: Optymalizacja Wybrane metody z przykładami zastosowań, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Kwiatkowska A. M. [2007]: Systemy wspomagania decyzji Jak korzystać z WIEDZY i informacji, Wydawnictwo Naukowe PWN/MIKOM.
Lange W. [1975]: Cell number and cell density in the cerebellar cortex of Man and Rother mammals, Cell Tissue Res., 157(1).
Lenart A. [2010]: Uwarunkowania pozyskiwania zintegrowanych systemów informatycznych zarządzania [w] Nowicki A., Chomiak-Orsa I., Sroka H. (red.), Informatyka ekonomiczna 17.
Systemy informacyjne w zarządzaniu. Przegląd naukowo-dydaktyczny, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
Liberadzki B., Mindur L. [2006]: Uwarunkowania rozwoju systemu transportowego Polski, Wydawnictwo Instytutu Technologii Eksploatacji – PIB.
Łukasiewicz T. [2006]: Przyszłość systemów wspomagania decyzji [w] Grzech A. (red.), Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe Tom 1, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej.
Mandziuk J. [2000]: Sieci neuronowe Hopfielda, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit.
Mendel T. [2009]: Metodyka pisania prac doktorskich, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego.
Michalik K. [2006]: Neuronix Symulator sztucznych sieci neuronowych Podręcznik użytkownika [z] Zintegrowany Pakiet Sztucznej Inteligencji AITECHSPHINX 4.5, AITECH Artificial Intelligence Laboratory.
Mulawka J. J. [1996]: Systemy ekspertowe, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne.
Oleński J. [2003]: Ekonomia informacji. Metody, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
Osowski St. [2006]: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
Orłowski C., Szczerbicki E. [2002]: Evaluation of Information Technology Projects, Cybernetics and Systems: An International Journal, 33:6.
Orłowski C. [2002’]: Soft Modeling Support for managing Knowledge-based Information Technology Projects, Cybernetics and Systems: An International Journal, 33:4.
Orłowski C., Ziółkowski A., Czarnecki A. [2010]: Validation of an agent and ontologybased Information Technology Assessment System, Cybernetics and Systems: An International Journal, 41:1.
Orłowski C., Szczerbicki E. [2012]: Hybrid Model Of Evolution of Information Technology (IT) Support Organization, Cybernetics and Systems: An International Journal, 43:4.
Pacholski L. [1998]: Fuzzy Logic Application in Ergonomic Renewal of Multiagent Manufacturing, Cybernetics and Systems: An International Journal, 29:7.
Pacholski L. [2006]: Ergonomic Issues of the Neural Integrated Human-Computer Interaction, Cybernetics and Systems: An International Journal, 37:2-3.
Pacholski L., Cempel W., Pawleski P. [2009]: Reengineering. Reformowanie procesów biznesowych i produkcyjnych w przedsiębiorstwie. Wyd. Politechniki Poznańskiej. Poznań.
Pacholski L. [2012]: Systemy ekspertowe i sztuczna inteligencja, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań.
Pająk E. [2006]: Zarządzanie produkcją: produkt, technologia, organizacja, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Papageorgiou G., Likas A., Stafylopatis A. [1998]: Improved exploration in Hopfield network state-space through parameter perturbation driven by simulated annealing, European Journal of Operational Research, 108 (2).
Pawłyszyn I., Maćkowiak* N., Stachowiak A., Jańczak T. [2010]: Elements of artificial intelligence applied in warehousing [w] Fertsch M., Grzybowska K. (red.), Logistics in the enterprises – selected aspects, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej.
Pawłyszyn I., Maćkowiak* N., Stachowiak A. [2010’]: The concept of use of artificial neural networks in process of selection of JIT-suppliers [w] Pawłowski E. (red.), Operations and Logistics Management, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej.
Pawłyszyn I., Maćkowiak* N., Stachowiak A., Jańczak T. [2011]: An expert system as a tool for optimization of warehousing process [w] Conference Proceeding of ICPR21, Stuttgart.
Pawłyszyn I., Maćkowiak* N., Stachowiak A., Pacholski L. [2011’]: Completation Of Items In High Storage Warehouse With The Expert System, Logistyka i Transport, Issue 2(13).
Perzyńska J. [2010]: Budowa prognoz kombinatorycznych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych [w] Dittmann P., Szabela-Pasierbińska E. (red.), Prognozowanie w zarządzaniu firmą, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
* Nazwisko panieńskie autorki pracy
Peng M., Gupta N. K., Armitage A. F. [1996]: An investigation into the improvement of local minima of the Hopfield network, Neural Networks, 9 (7).
Piasecka-Głuszak A. [2011]: Logistyka w wydawnictwie, Biblioteka Analiz.
Pilarczyk B. (red.) [2006]: Mruka H. (red.), Kompendium wiedzy o marketingu, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Platt J. C., Barr A. H. [1988]: Neural information processing systems, New York: American Institute of Physics.
Pokojski J. [2005]: Systemy doradcze w projektowaniu maszyn, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
Pomykalski A. [2008]: Zarządzanie i planowanie marketingowe, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Porter M. E. [1985]: Competitive Adnvantage, Free Press.
Rong Y. [1997]: Solving Large Travelling Salesman Problems with Small Populations, Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications.
Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L. [1999] Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Rutkowski L. [2009]: Metody i techniki sztucznej inteligencji, inteligencja obliczeniowa, Wyd. 2 zm., Wydawnictwo Naukowe PWN.
Rybarczyk A. (praca zbiorowa pod red.) [2008]: Sztuczne sieci neuronowe labolatorium, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej.
Shapiro R.D., Heskett J. L. [1985]: Logistics Strategy-Cases and Concepts, West Pub. Co.
Skowronek Cz. [2010]: Procesy logistyczne w kształtowaniu ekonomiki przedsiębiorstw [w] Kempny D. (red.), Logistyka w naukach o zarządzaniu. Księga poświęcona pamięci profesora Mariana Sołtysika, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Sławińska M. (red.) [2008]: Kompendium wiedzy o handlu, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Stajniak M., Hajdul M., Foltyński M., Krupa A. [2007]: Transport i spedycja. Podręcznik do kształcenia w zawodzie technik logistyk, Biblioteka Logistyka.
Tadeusiewicz R. [2001] Wprowadzenie do sieci neuronowych, Statsoft Polska.
Surma J. [2009]: Business Intelligence Systemy wspomagania decyzji biznesowych, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Szczerbicki E., Reidsema C., Modelling Design [1999] Planning In Concerrent Engineering, Intelligent Processing and Manufacturing of Materials, IPMM '99,Vol. 2.
Tadeusiewicz R. [1993]: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM.
Tang, H., Tan, K.C., Yi, Z. [2007]: Parameter settings of Hopfield networks applied to traveling salesman problems, Studies in Computational Intelligence 53 , pp. 99-116.
Tarczyński G. [2011]: Algorytm Kohonena w analizie danych ekonomicznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
Winkler W., Wiszniewski A. [2004]: Automatyka zabezpieczeniowa w systemach elektroenergetycznych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
Wierzbicki T. (red.) [1986]: Informatyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN.
Xue-song Yan, Han-min Liu, Jia Yan and Qing-hua Wu [2007]: A Fast Evolutionary Algorithm for Traveling Salesman Problem, Third International Conference on Natural Computation ICNC 2007.
Yoo-Shin Kim, Seon-geun Cha, Ja-myeong Kim [1997]: A Generalized Model of Statistical Hopfield Neural Network to Solve TSP, International Conference on Information, Communications and Signal Processing ICICS ’97.
Yoshiyuki, Usami [1994]: Solving traveling salesman problem by real space renormalization technique, IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings 7 , pp. 4529-4534.
Zhu, J.-F., Li, Q.-Y. [2009]: Solving the Travelling Salesman Problem by the Program of Ant
Zhu, J.-F., Li, Q.-Y. [2009]: Solving the Travelling Salesman Problem by the Program of Ant