Można wskazać dwa podstawowe kryteria racjonalności wnioskowania: koherencyjne i korespondencyjne. Stosując pierwsze z nich, uznamy wnioskowanie za racjonalne, kiedy będzie ono przebiegać zgodnie z pewnymi ustalonymi normami (np. logiką, prawami rachunku prawdopodobieństwa), stosując drugie – oczekujemy od wnioskowania, aby jego wniosek był prawdziwy (lub przynajmniej bliski prawdzie). W artykule została omówiona wzajemna relacja między tymi różnymi kryteriami racjonalności oraz ich związek z typem środowiska, którego wnioskowanie dotyczy.
Tytułowe kategorie znaczenia, rozumowania i normatywności wyznaczają temat i cel artykułu. Jego celem jest odpowiedź na główne pytanie: czy między znaczeniem i rozumowaniem istnieje jakiś związek? A jeżeli tak, to jeden, czy wiele? Jaki? Jakie? Udzielając pozytywnej odpowiedzi, w punkcie (1) prezentuję definicję rozumowania (wnioskowania), a w punkcie (2) rozróżniam i przedstawiam związki formalne oraz pozaformalne. Związki formalne są opracowywane przez logikę. Nazwy – z określonymi znaczeniami, czyli pojęciami – tworzą zdania (związki wewnątrzzdaniowe). Ich znaczenia to sądy. Zdania pełnią funkcje przesłanek i wniosku w rozumowaniu (związki międzyzdaniowe). Do związków pozaformalnych można zaliczyć: związek między zdaniem a stanem rzeczy, do którego zdanie się odnosi (referencja i łącząca się z nią własność prawdziwości zdania). Inne związki pozaformalne to: związek przyczynowo-skutkowy, związek następstwa czasowego, związek przestrzenny i związki normatywne.
The article presents the use of the Mamdani fuzzy reasoning model to develop a proposal of a system controlling partnering relations in construction projects. The system input variables include: current assessments of particular partnering relation parameters, the weights of these parameters’ impact on time, cost, quality and safety of implementation of construction projects, as well as the importance of these project assessment criteria for its manager. For each of the partnering relation parameters, the project’s manager will receive controlrecommendations. Moreover, the parameter to be improved first will be indicated. The article contains a calculation example of the system’s operations.
Decision-making processes, including the ones related to ill-structured problems, are of considerable significance in the area of construction projects. Computer-aided inference under such conditions requires the employment of specific methods and tools (non-algorithmic ones), the best recognized and successfully used in practice represented by expert systems. The knowledge indispensable for such systems to perform inference is most frequently acquired directly from experts (through a dialogue: a domain expert - a knowledge engineer) and from various source documents. Little is known, however, about the possibility of automating knowledge acquisition in this area and as a result, in practice it is scarcely ever used. lt has to be noted that in numerous areas of management more and more attention is paid to the issue of acquiring knowledge from available data. What is known and successfully employed in the practice of aiding the decision-making is the different methods and tools. The paper attempts to select methods for knowledge discovery in data and presents possible ways of representing the acquired knowledge as well as sample tools (including programming ones), allowing for the use of this knowledge in the area under consideration.
During implementation of construction projects, durations of activities are affected by various factors. Because of this, both during the planning phase of the project as well as the construction phase, managers try to estimate, or predict, the length of any delays that may occur. Such estimates allow for the ability to take appropriate action in terms of planning and management during the execution of construction works. This paper presents the use of the non-deterministic concept for describing the uncertainty of estimating works duration. The concept uses the theory of fuzzy sets. The author describes a method for fuzzy estimations of construction works duration based on the fact that uncertain data is an inherent factor in the conditions of construction projects. An example application of the method is presented. The author shows a fuzzy estimation for the duration of an activity, taking into consideration the distorting influence caused by malfunctioning construction equipment and delivery delays of construction materials.