Model economic fuzzy in bucla de decizie


        Începând cu anul 2003, cercetările efectuate în cadrul proiectului prioritar al Academiei Române “SISTEME COGNITIVE ŞI APLICAŢII” de către colectivul nostru de cercetare au  condus la rezultate în modelarea unor procese complexe de tip economic, cu nuanţă “comportamentală” (behaviorist), folosind o mixtură de metode teoretice şi tehnici informatice care nu au mai fost folosite în literatură. Abordarea a inclus elemente de modelare de dinamică neliniară, de logici nebinare (fuzzy) pentru modelarea proceselor de decizie pentru sisteme de decidenţi economici (modele de piaţă). Studiile efectuate reprezintă o continuare a cercetărilor efectuate pe o durată de mai bine de 15 ani [1-17]. Cercetările recente au vizat generalizarea modelelor economice, prin testarea şi introducerea de noi strategii, studiul comportării acestora pentru diverse funcţii de apartenenţă. Analizele s-au efectuat  în condiţiile în care sistemele au fost situate în diverse logici necrisipiene. Simulările realizate pentru modele economice fuzzy implementate au evidenţiat dinamica neliniară a sistemelor în buclă de decizie, rezultate obţinute fiind de un posibil interes pentru modelare şi decizii.
 
        Codul programelor realizate în FuzzyCLIPS. Fişierul din care se citesc datele de intrare este Ec_dyn.in, fiind generat fişierul cu date de ieşire Ec_dyn.out
1.    FzEcNv3.clp - posibilitatea asocierii pentru fiecare firma a unui tip de increment (fuzzy/fix)
2.    FzEcNv4.clp -  posibilitatea grupării firmelor pe tipuri de funcţii de apartenenţă
3.   FzEcNv5.clp - introducerea unei noi strategii (Master) pentru a studia evoluţia sistemului economic pe grupuri de influenţă (o firmă decide modificările de preţ pentru o grupare de firme "slave" - subordonate)
4.    FzEcNv6.clp

        Detalii privind rezultatele se pot găsi în următoarele publicaţii:
[1] Horia-Nicolai Teodorescu, Marius Zbancioc, “Dynamics of Fuzzy Models for Market Players”, IEEE – SOFA 2005, IEEE International Workshop on Soft Computing Applications, 27-30 August, 2005, Szeged-Hungary şi Arad-România, pp. 200-205, ISBN 963-219-001-7
[2] Horia-Nicolai Teodorescu, Marius Zbancioc, “Two Fuzzy Economic Models with Nonlinear Dynamics”, Proceedings of the Romanian Academy, The Publishing House of the Romanian Academy, EA Volume 6, Number 1/2005, pp. 75-84
[3] Horia-Nicolai Teodorescu, Marius Zbancioc, “The Dynamics of Fuzzy Decision Loops with Applications to Models in Economy”, Memoriile Secţiilor Ştiinţifice ale Academiei Române
[4] Raport de cercetare 2004, 2005, 2006- Proiectului prioritar al Academiei Române “Sisteme cognitive şi aplicaţii” - coordonator Horia-Nicolai Teodorescu
[5] Marius Zbancioc, Horia-Nicolai Teodorescu, “Dinamica sistemelor expert în bucle de decizie. Modele economice fuzzy”, Simpozionul de Sisteme Inteligente şi Aplicaţii SIA’2003, Iaşi
[6] Gil Lafuente, A.M., Gil Aluja, J., Teodorescu, H.N., Periodicity and chaos in economic fuzzy forecasting, Vol. Fuzzy Systems. Proc. ISKIT'92, Iizuka, 1992. pp. 85-93
[7] Gil Aluja, J., Teodorescu, H.N., Gil Lafuente, A.M., Belousov, V., Chaos in recurrent economic control of enterprises, Proc. First European Congress on Fuzzy & Intelligent Technologies. Aachen 1993. Verlag Augustinus Buchhandlung, Aachen, ISBN 3-86073-176-9. Vol. 1, pp. 982-986
[8] Gil Aluja, J., Teodorescu, H.N., Gil Aluja, A.M., Tacu, Al.P., Chaotic fuzzy models in economy, Proc. 2nd Int. Conf. on Fuzzy Logic and Neural Networks. Vol. 1, pp. 153-156, 1992, Iizuka, Japan
[9] Teodorescu, H.N., Chaos in fuzzy expert systems, Proc. Fifth IFSA Congress (1993), Seoul, pp. 745-747
[10] Teodorescu, H.N., Chaos in fuzzy systems and signals, Proc. 2nd Int. Conf. on Fuzzy Logic and Neural Networks. Vol. 1., pp. 21-50, 1992, Iizuka, Japan
[11] Teodorescu, H.N., Information, data and information aggregation in relation to the user model, in Systematic organisation of information in fuzzy systems (P. Melo-Pinto, H.-N. Teodorescu and T. Fukuda, eds.), 184, NATO Science Series: Computer & Systems Sciences, 2003, 7-10.
[12] Teodorescu, H.N., Non-linear systems, fuzzy systems, and neural networks, Proc. of the 3rd Conference on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing, Iizuka, Japan, 1994
[13] Teodorescu, H.N., Self-organizing uncertainty-based network, pp. 131-159, published in Systematic organisation of information in fuzzy systems, Editors: P. Melo-Pinto, Horia-Nicolai Teodorescu, Toshio Fukuda; NATO Science Series: Computer & Systems Sciences, IOS Press, Ohmsha, ISBN 1 58603 295 X
[14] Teodorescu, H.N., Brezulianu, A., Economic models based on fuzzy system networks and chaos. Badania Operacyjne i Decyzje (Poland), no. 4/1993, pp. 63-69, Poland
[15] Teodorescu, H.N., Gil Aluja, J., Wentland-Forte, M., Gil Lafuente, A.-M., Tacu, Al.P., Brezulianu, A., Analysis of a chaotic trade models and improved chaotic fuzzy trade models, Proc. of the 3rd Conference on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing, Iizuka, Japan, 1994
[16] Teodorescu, H.N., Yamakawa, T., Belous, V., Suceveanu, St., Interpretation of neuro-fuzzy systems in models in management and creativity. Chaos generation. Fuzzy Economic Review (Spain). Nov. 1995, 1, pp. 25-42
[17] Teodorescu, H.N., Zbancioc, M., Voroneanu, O., Sisteme bazate pe cunoştinţe. Aplicaţii, Editura Performantica, ISBN 973-730-014-9, Iaşi, 2004, pp. 294