AIN
Rozwój i zastosowanie nowej generalizacji liczb interwałowych w wielokryterialnym podejmowaniu decyzji.
Tytuł projektu: Rozwój i zastosowanie nowej generalizacji liczb interwałowych w wielokryterialnym podejmowaniu decyzji
Akronim: AIN
Umowa: 2024/55/D/ST6/01627
Informacja o współfinansowaniu: Projekt naukowy finansowany przez Narodowe Centrum Nauki w ramach konkursu SONATA
Okres realizacji projektu: 01.07.2025–30.06.2027
Wartość projektu: 277 643,00 zł
Opis projektu: Głównym celem projektu jest opracowanie, walidacja oraz praktyczne zastosowanie nowej generalizacji liczb przedziałowych, umożliwiającej precyzyjne i intuicyjne modelowanie niepewności w procesie podejmowania decyzji. Projekt zakłada przezwyciężenie ograniczeń istniejących metod poprzez stworzenie narzędzi, które łączą matematyczną precyzję z użytecznością praktyczną.
Projekt obejmuje cztery główne fazy badawcze:
- Rozwój teoretyczny – zdefiniowane zostaną podstawowe własności nowego rodzaju liczb interwałowych, a także opracowane twierdzenia dotyczące ich zachowania w operacjach arytmetycznych. Szczególna uwaga zostanie poświęcona zagadnieniom symetrii i asymetrii.
- Implementacja – opracowane zostaną algorytmy integrujące nową strukturę liczbową z metodami wielokryterialnej analizy decyzyjnej (MCDA). Powstaną również prototypowe narzędzia programistyczne.
- Zastosowanie praktyczne – narzędzia zostaną przetestowane w rzeczywistych kontekstach decyzyjnych, takich jak analiza ryzyka czy wybór strategii w warunkach niepewności.
- Walidacja empiryczna – przeprowadzone zostaną testy na różnych zbiorach danych w celu oceny skuteczności i niezawodności zaproponowanych rozwiązań.
Projekt został podjęty w odpowiedzi na ograniczenia dotychczasowych metod modelowania niepewności, które często są zbyt złożone lub niewystarczająco dokładne. Proponowana generalizacja liczb interwałowych łączy prostotę z wysoką precyzją, oferując skuteczne narzędzia analityczne dla szerokiego grona użytkowników.
Wśród kluczowych rezultatów projektu znajdą się:
- nowe struktury matematyczne i modele do opisu niepewności,
- algorytmy i narzędzia wspomagające proces decyzyjny,
- aplikacje w dziedzinach takich jak finanse, inżynieria, medycyna, zarządzanie.