SELECTION OF THE BEST CONSULTANT FOR SAP ERP PROJECT USING COMBINED AHP-IBA APPROACH

Abstract: In this paper we propose a combined AHP-IBA model for selecting the best SAP consultant for an SAP ERP project. The goal of the SAP Project Manager is to choose the best consultant, the one who is able to implement standard SAP functionalities with quality and on time.When making a decision on the basis of multiple criteria, the traditional Analytic Hierarchy Process (AHP) method does not take into account the fact that attributes may correlate, assuming that there are no dependencies between them. However, the dependencies of the attributes can often be used to model important knowledge for multiple criteria decision analysis. We propose an extension to the traditional AHP method by applying Interpolative realization of Boolean algebra (IBA), using AHP to determine the criteria weights, and IBA to model the logical interactions among criteria. The research conducted on ERP consultant selection suggests that the decision making process is modelled more accurately if logical interactions between attributes are modelled before applying AH

A logic-based approach to similarity modeling

У овој докторској дисертацији уведен је логички приступ моделовању сличности који је заснован на интерполативној Буловој алгебри. За мерење сличности, предложене су нове интерпретабилне логичке мере, параметарске и непараметарске, као и дескриптивни оператор агегације – логичка агрегација. Поред пружања теоријске основе, у овом истраживању посебна пажња је посвећена емпиријској анализи. У сврху валидације дефинисаних мера уведена је логичка класификација заснована на ИБА сличности. За све уведене мере извршена је евалуација и поређење на реалним подацима из домена медицине, где је показано да увођење параметара унапређује резултате класификације. На крају су приказане могућности за конструисање логичких класификатора заснованих на експертским функцијама сличности на проблему предвиђања банкротства предузећа.In this doctoral thesis, a logical approach to similarity modeling based on interpolative Boolean algebra is introduced. Novel interpretable logical measures, both nonparametric and parametrized, are introduced for measuring similarity together with logical aggregation as a descriptive aggregation operator. Besides the theоretical background, in this research special attention is devoted to empirical analysis. For validation purposes, logical classification based on IBA similarity is introduced. Defined logical measures are evaluated and compared in the case of medical data, and it is shown that parameterized measures improve classification results. Finally, the benefits of logic-based classifiers with expert similarity functions are presented on the problem of corporate bankruptcy prediction

No show passengers prediction system based on computational inteligence techniques

Тема овог рада представља предлог система за предвиђање путника који се неће појавити на лету („no-show“), који се заснива на техникама рачунарске интелигенције. Предвиђање броја „no-show“ путника представља специфичан и уско формулисан проблем који је већ дужи низ година веома актуелан у авио индустрији како са теоријског, тако и са практичног аспекта. На основу очекиваног броја „no show“ путника, као и других фактора, авио компаније доносе одлуку о додатном броју места који ће бити доступан кроз резервациони систем. На овај начин, авио компаније могу остварити додатан профит, поготову када се ради о летовима који су попуњени у потпуности. Предложени систем за предвиђање “no-show“ путника се састоји од две компоненте. Прва компонента се односи на избор најпрецизнијег модела за предвиђање, а друга на примену и валидацију система. Модел за предвиђање се састоји из алгоритма који се заснива на техници закључивања на основу случаја и интерполативне Булове алгебре. Даље, модел комбинује предлог који је генерисан од стране алгоритма и предлог који препоручује експерт. На овај начин предложени систем обједињује и узима у обзир објективну и субјективну димензију приликом предвиђања. Сличност између летова се израчунава коришћењем традиционалних мера (Eуклидска и Mенхетн) и ИБА мере сличности. Такође, ИБА приступ употпуњује традиционални алгоритам технике закључивања на основу случаја кроз омогућавање логичке агрегације вредности, односно моделовањем постојећих нелинеарних зависности између података. Примена предложеног система је представљена коришћењем података о лету на релацији Београд - Амстердам, за период од годину дана. Добијени резултати показују да је неопходно укључити препоруку експерта у процес предвиђања, као и да сам алгоритам није довољан да би се добили довољно прецизни резултати. Такође, добијени резултати указују да су модели који су засновани на ИБА приступу и који комбинују резултате алгоритма и препоруку експерта, прецизнији од модела који користе традиционалне мере за израчунавање сличности. Сходно томе, потврђено је да логички приступ моделовању сличности представља перспективан правац примене у оквируviii технике закључивања на основу случаја. Са практичне стране, предложено решење је једноставно за разумевање у погледу функционисања, и може се доста једноставно имплементирати и прилагодити специфичностима и операцијама авио компаније.In this doctorial dissertation no-show passengers prediction system based on computational intelligence techniques is proposed. Predicting no-show passengers represents a specific and concisely formulated problem that actively persists for a longer period of time in the airline industry from both theoretical and practical perspective. Based on the expected number of no-show passengers, as well as some other factors, airlines are making decisions about how many additional seats will be allowed for overbooking through reservation system. This way, airlines could make additional profit, especially when it comes to the high demanding flights that are fully booked. Proposed prediction system for no-show passengers consists of two major components. First component considers selecting the best performing prediction model from the available model pool, and the second component is related to the model validation and application. Prediction model is based on the algorithm that combines case based reasoning technique and interpolative Boolean algebra (IBA) approach. Furthermore, model combines prediction recommendation generated by algorithm and recommendation provided from the domain expert. This way, the proposed system considers and takes into account both objective and subjective dimension. Similarity between flights is determined using traditional metrics (Euclidean and Manhattan) and IBA similarity measure. Also, IBA approach is enhancing the conventional CBR algorithm by enabling logical aggregation of values, i.e. capturing existing nonlinear dependencies in the data. The usage of the proposed system is illustrated in the numerical example regarding a single leg flight on the Belgrade-Amsterdam route and covers a one-year period. The obtained results show the necessity to include expert knowledge in prediction process, i.e. the CBR algorithm used alone is insufficient to produce results that are accurate enough. Furthermore, the results are indicating that the IBA-based models that combine the results of the CBR algorithm and expert recommendations perform better than distance-based models. Therefore, it is confirmed that the logicbased approach of similarity modelling is the prospective direction within the CBR algorithm. From a practical side, proposed solution is easy for understanding from thex functional aspect, and could be easily implemented and adjusted according to airline operations

Concepts modelling using consistent fuzzy logic

Концепти су менталне репрезентације категорија. Теорија концепата треба да објасни како концепти функционишу као категорије и како се компонују у сложене концепте и мисли. Композиционалност објашњава креативност, како коначни ум може имати бесконачан когнитивни капацитет. Кључно питање у теорији је да ли је степен примене концепта бинаран или градиран. Теорија градације додатно објашњава репрезентативност инстанци категорија, али је теоретичари класичног погледа критикују да не може објаснити композиционалност те закључују да је погрешна. У дисертацији су помоћу конзистентне фази логике формализовани и објашњени концепти у случају градације. Прототип теорија концепата формализована је у стандардном и случају логичких интеракција између атрибута. Теорија егземплара формализована је на два начина. Теорија граница категорија формализована је у биполарном оквиру. Каузална теорија концепата формализована је у стандардном, случају каузалних повратних спрега између атрибута и/ или логичких интеракција између узрока. Математички је објашњена композиционалност Булових концепата у складу са прототип, егземплар и теоријом граница категорија, под претпоставком да концепти имају векторску природу. Одговорено је на критику прототип теорије и оповргнута су два аргумента којима се она поткрепљује, да закони искључења трећег и неконтрадикције нису загарантовани у прототип оквиру и да неодређено много Булових концепата нема прототип иако га све компоненте имају. Моделовани су конкретни Булови концепти за које теоретичари класичног погледа сматрају да не могу бити објашњени у прототип оквиру. У наставку дисертације генерализована су два експертска формализма за сложенe системе, Булове мреже и фази когнитивне мапе. Дескриптивна снага формализама драстично је увећана чиме они постају употребљиви у знатно ширем спектру ситуација...Concepts are mental representations of categories. Theory of concepts has to explain how concepts function as categories and how they compose into complex concepts and thoughts. The compositionality explains creativity – how a finite mind can have an infinite cognitive capacity. Fundamental question in theory of concepts is whether a degree of conceptual application is binary or graded. Theory of gradation additionally explains representativeness of category members, but it is criticized by classical theoreticians that it cannot explain compositionality, and thus, it is considered wrong. In this doctoral dissertation, concepts in the case of gradation are formalized and explained using consistent fuzzy logic. Prototype theory of concepts is formalized in standard case and in case of logical interactions between attributes. Exemplar theory of concepts is formalized in two ways. Boundary theory of concepts is formalized in bipolar framework. Causal theory of concepts is formalized in standard case, in case of causal feedback between attributes and/ or logical interactions between causes. The compositionality of Boolean concepts is mathematically explained according to the prototype, exemplar and boundary theory, under the assumption that concepts have vector nature. The critique of the prototype theory has been addressed, and two arguments that support the critique are refuted - that laws of excluded middle and noncontradiction are not secured in the prototype framework, and that there isn’t any prototype for indefinitely many Boolean concepts even though all components have one. Specific Boolean concepts, which are considered unexplainable in the prototype framework by classical theoreticians, are modelled. In the rest of the dissertation, two expert-based formalisms for complex systems, Boolean networks and fuzzy cognitive maps, are generalized. The descriptive power of two formalisms is drastically increased, which allows their usage in much broader spectrum of cases..

NASA Space Engineering Research Center for VLSI System Design

This annual report outlines the activities of the past year at the NASA SERC on VLSI Design. Highlights for this year include the following: a significant breakthrough was achieved in utilizing commercial IC foundries for producing flight electronics; the first two flight qualified chips were designed, fabricated, and tested and are now being delivered into NASA flight systems; and a new technology transfer mechanism has been established to transfer VLSI advances into NASA and commercial systems

A consistent neuro-fuzzy inference system

Велики број аутора сматра да велике могућности експертских система леже у хибридним моделима, што су ови системи и доказали у пракси. Мотивисан тиме, предложени модел система у основи представља интеграцију неуронских мрежа и фази система, чиме се боље користе добре стране оба приступа. Полазна основа овог рада је да понашање система, кроз скуп лингвистичких правила, треба да описују управо они који систем највише познају и разумеју (насупрот аутоматски генерисаним правилима која су најчешће рогобатна и неразумљива). Знање експерата из било које области лако се може формулисати вербалним исказима, а теорија фази скупова и фази логике омогућава превођење оваквих исказа у одговарaјуће математичке изразе. Класична теорија фази скупова не задовољава све Булове аксиоме. Из овог разлога у раду је примењена конзистентна реално-вредносна [0,1] логика, која се заснива на интерполативној Буловој алгебри (ИБА). Свака логичка функција може се једнозначно трансформисати у одговарајући генерализовани Булов полином (ГБП) коришћењем ИБА при чему се чувају сви Булови закони. Оправданост коришћења конзистентног приступа најпре је илустрована на примеру конзистентног фази система закључивања (КФИС). Сврха приказаног КФИС-а је да процени могућност да је пацијент на дијализи трбушне марамице (лат. peritoneum) оболео од перитонитиса. Добијени резултати указују на чињеницу да класичан ФИС и конзистентан приступ не воде увек ка истим резултатима, а разлика је најуочљивија када правила укључују негацију. Како би се КФИС даље унапредио, коришћена је неуронска мрежа, тј. њен алгоритам учења, који, на основу скупа улазно-излазних података, подешава параметре тако да више одговарају реалном систему. На тај начин, предложени конзистентан неуро-фази систем (КНФИС) користи знање садржано у подацима и унапређује закључивање. Такође, елиминише се субјективност коју експерти у некој мери изражавају приликом дефинисања параметара система...A number of authors find that the greatest potential of expert systems lies in hybrid models, and such models have proven this viewpoint in practice.Therein lies the motivation for introducing a new system model, integrating neural networks and fuzzy systems, thus building on the best features of each of these approaches. The main premise of this thesis is that the behavior of a system should be described, through a set of linguistic rules, by those who know and understand the system the best (as opposed to the automatic generation of rules that are often cumbersome and incomprehensible). Expert knowledge in any domain can be easily expressed in the form of verbal statements, and fuzzy set theory and fuzzy logic enable the transformation of such verbal statements into mathematical expressions. Conventional fuzzy set theory does not satisfy all Boolean axioms. For this reason, the consistent real-valued [0,1] logic, based on the Interpolative realization of Boolean algebra (IBA), is applied in this thesis. Any logical function can be uniquely transformed into a corresponding generalized Boolean polynomial (GBP) using IBA thereby preserving all Boolean laws. The justification for using a consistent approach is first illustrated on an example of a consistent fuzzy inference system (CFIS). The purpose of the described CFIS is to estimate the likelihood that a patient undergoing peritoneal dialysis, has peritonitis. The obtained results demonstrate that conventional FIS and the Boolean consistent approach do not always lead to the same results, and this discrepancy is most pronounced when the established rules include negations. In order to further enhance CFIS a neural network, or, more precisely, its learning algorithm, is used to fine-tune the parameters, in accordance with a set of input-output data, so that the parameters better suit the real system. Consequently, the proposed consistent neuro-fuzzy system (CNFIS) uses the knowledge contained in the data to improve the inference process. In addition, it eliminates the subjectivity incorporated into the system by experts when defining the parameters of the system..

Computer-Aided Geometry Modeling

Techniques in computer-aided geometry modeling and their application are addressed. Mathematical modeling, solid geometry models, management of geometric data, development of geometry standards, and interactive and graphic procedures are discussed. The applications include aeronautical and aerospace structures design, fluid flow modeling, and gas turbine design