• Modelowanie i symulacja wieloagentowa w badaniach zachowań konsumentów

Modelowanie i symulacja wieloagentowa w badaniach zachowań konsumentów

  • Autor: Agata Wawrzyniak
  • Wydawca: Difin
  • ISBN: 978-83-8270-271-2
  • Data wydania: 2023
  • Liczba stron/format: 252/B5
  • Oprawa: miękka

Cena detaliczna

  • 75.00 zł

    67.50 zł

  • Najniższa cena z ostatnich 30 dni: 67.50 zł

    10% taniej

  • Darmowa dostawa od 200 zł
  • Wysyłka w ciągu 24h

Dostępność: Duża ilość w magazynie

Celem monografii jest zapoznanie Czytelnika z podstawami metodologicznymi analizy zachowań konsumenckich z wykorzystaniem modelowania i symulacji wieloagentowej, a także przedstawienie wyników badań symulacyjnych przeprowadzonych przez Autorkę. W pięciu rozdziałach omówione zostały m.in.: uwarunkowania zachowań konsumentów na współczesnym rynku oraz kluczowe czynniki wpływające na te zachowania, metody modelowania zachowań konsumentów oraz przesłanki zastosowania modelowania i symulacji wieloagentowej w ich badaniu. Przedstawiono także konsumpcję i proces zakupowy
w świetle behawioralnej teorii podejmowania decyzji oraz ekonomii behawioralnej.

Monografia jest skierowana do ekonomistów, jak również teoretyków i praktyków zainteresowanych badaniami zachowań konsumentów przy użyciu modelowania i symulacji wieloagentowej. Może także stanowić źródło wiedzy dla studentów kierunków ekonomicznych, doktorantów, a także przedsiębiorców i specjalistów z zakresu marketingu.

Spis treści:

Wstęp

Rozdział 1. Uwarunkowania zachowań konsumentów

1.1. Zachowania konsumentów – istota i zakres pojęcia
1.2. Kluczowe czynniki wpływające na zachowania konsumenckie
1.3. Eksploracja zachowań konsumentów w świetle ekonomii behawioralnej

Rozdział . Modele i metody modelowania zachowań konsumenckich

2.1. Klasyczne modele zachowań konsumentów
2.2. Zmiany w rozumieniu postępowania konsumentów
2.3. Przegląd metod modelowania zachowań konsumentów
2.4. Przesłanki stosowania modelowania i symulacji wieloagentowej

Rozdział 3. Modelowanie i symulacja wieloagentowa – znaczenie i rozwój

3.1. Charakterystyka podejścia wieloagentowego
3.2. Istota modelowania i symulacji wieloagentowej
3.3. Kierunki zastosowań symulacji wieloagentowej – przegląd dotychczasowych badań

Rozdział 4. Podstawy metodyczne badania zachowań konsumenckich z zastosowaniem symulacji wieloagentowej

4.1. Koncepcja procedury badawczej
4.2. Struktura wieloagentowego modelu do badania zachowań zakupowych
4.3. Konstrukcja i kalibracja modelu wieloagentowego
4.4. Założenia walidacji modelu na podstawie wybranego studium przypadku

Rozdział 5. Model zachowań zakupowych konsumentów na rynku żywności – studium przypadku

5.1. Zidentyfikowanie środowiska symulacyjnego w  badanym obszarze
5.2. Identyfikacja głównych czynników wpływających na zachowania konsumenckie na podstawie danych empirycznych
5.3. Budowa modelu symulacyjnego zachowania konsumentów
5.4. Możliwości zastosowania modelu w praktyce – propozycje eksperymentów symulacyjnych

Zakończenie
Bibliografia
Spis rysunków
Spis tabel
Indeks rzeczowy

dr hab. Lilianna Nowak, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu:

Książka jest spójnym tematycznie opracowaniem, przedstawiającym w sposób oryginalny i twórczy zagadnienia z zakresu modelowania i symulacji wieloagentowej. Oprócz części teoretycznej (związanej z zachowaniami konsumentów i modelowaniem) istotny walor poznawczy i pragmatyczny mają rozdziały stricte empiryczne, poświęcone studiom przypadków (podejście wieloagentowe w modelowaniu zachowań konsumenckich na wybranych rynkach). Autorka recenzowanej publikacji jest jedną z niewielu specjalistów zgłębiających problematykę podejścia wieloagentowego. Z dużą starannością wyjaśnia pojęcia, procedury, zasady i uwarunkowania, które należy uwzględniać w ramach ekonomii obliczeniowej. Są to kwestie relatywnie złożone, wymagające nie tylko wiedzy, ale i wielu lat doświadczeń.

Agata Wawrzyniak
doktor, pracownik naukowy Instytutu Ekonomii i Finansów Uniwersytetu Szczecińskiego. Ogólny obszar jej zainteresowań obejmuje zagadnienia związane z prowadzeniem eksperymentów naukowych w badaniu procesów gospodarczych oraz preferencji społecznych z zastosowaniem metod symulacji komputerowej, sztucznej inteligencji oraz metod neuronauki poznawczej. Szczególnie koncentruje się wokół modelowania i symulacji systemów ekonomicznych i społeczno-ekonomicznych. Obecnie prowadzi badania w zakresie modelowania zachowań konsumentów z zastosowaniem symulacji wieloagentowej oraz neuronauki poznawczej. Jest autorką i współautorką ponad pięćdziesięciu publikacji oraz czterech wzorów przemysłowych. Jest członkiem interdyscyplinarnych grup badawczych: The Cognition & Communication Research Group (CCRG), Consumer Behavior 21 Research Group (CB21) oraz grupy badawczej Laboratorium Ekonomii Behawioralnej Uniwersytetu Szczecińskiego.

Książki tego autora

Abbasi Siar S., Keramati M.A., Motadel M.R., Emergence of consumer impulse buying beha-
vior with agent-based modeling approach, „Journal of Applied Research on Industrial
Engineering” 2022, vol. 9, no. 3.
Adjali I., Dias B., Hurling R., Agent based modeling of consumer behavior, [w:] Proceedings
of the North American Association for Computational Social and Organizational Science
Annual Conference, University of Notre Dame, Notre Dame 2005.
Agent-based  Computational  Economics  ACE,  http://www2.econ.iastate.edu/tesfatsi/ace.
htm [dostęp: 15.07.2023].
Agents of change: Conventional models failed to foresee the economic crisis. Could agent-based
modeling do better?, „The Economist” 22.07.2010, http://www.economist.com/node/
16636121 [dostęp: 15.07.2023].
Albrecht S., Stone P., Autonomous Agents Modelling Other Agents: A Comprehensive Survey
and Open Problems, „Artificial Intelligence” 2018, vol. 258.
Ansari A., Riasi A., Modelling and evaluating customer loyalty using neural networks: Evidence
from startup insurance companies, „Future Business Journal” 2016, vol. 2, Iss. 1.
Antonides G., Raaij W.F., Zachowanie konsumenta. Podręcznik akademicki, Wydawnictwo
Naukowe PWN, Warszawa 2003.
Austin J.L., Mówienie i poznawanie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1993.
Axelrod R., The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collabo-
ration, Princeton University Press, Princeton 1998.
Axelrod R., The Evolution of Cooperation, Basic Books, Cambridge 2006.
Backs S., Jahnke H., Lüpke L., Stücken M., Stummer C., Traditional versus fast fashion supply
chains in the apparel industry: an agent-based simulation approach, „Annals of Operations
Research” 2021, vol. 305.
Badea L.M., Predicting consumer behavior with artificial neural networks, „Procedia Econo-
mics and Finance” 2014, vol. 15.
Bailly N., Maitre I., Amanda M., Hervé C., Alaphilippe D., The Dutch Eating Behaviour
Questionnaire (DEBQ). Assessment of eating behaviour in an aging French population,
„Appetite” 2012, vol. 59, Iss. 3.
Balcerak A., Walidacja modeli symulacyjnych – źródła postaw badawczych, „Prace Naukowe
Instytutu Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały”
2003, vol. 74, nr 15.226 Bibliografia
Balci O., Golden rules of verification, validation, testing, and certification of modeling and simu -
lation applications, „SCS M & S Magazine” 2010, vol. 4, Iss. 4.
Balci O., Verification, validation and accreditation of simulation models, [w:] Proceedings of the
1997 Winter Simulation Conference (WSC), 1997.
Barbosa J., Leitao P., Simulation of multi-agent manufacturing systems using agent-based model-
ling platforms, [w:] Proceedings of the IEEE International Conference on Industrial Informa-
tics (INDIN), S. Andradhttir, K.J. Healy, D.H. Withers, B.L. Nelson (eds.), Lisbon 2011.
Bartłomowicz T., Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem modelu dyfuzji oraz programu R,
„Ekonometria” 2012, nr 38.
Bartosik-Purgat M., Kulturowe uwarunkowania zachowań konsumentów na przykładzie
młodych Europejczyków, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,  
Poznań 2011.
Bass F.M., A New Product Growth for Model Consumer Durables, „Management Science”
1969, vol. 15.
Bass F.M., Comments on “A new product growth for model consumer durables The Bass Model”,
„Management Science” 2004, vol. 50, no. 12.
Bauer B., Müller J.P., Odell J., Agent UML: A Formalism for Specifying Multiagent Softwa-
re Systems, „International Journal of Software Engineering and Knowledge Engine-
ering” 2001, vol. 11, no. 3.
Bell D., Mgbemena C., Data-driven agent-based exploration of customer behavior, „Simula-
tion” 2018, vol. 94, Iss. 3.
Belsare A.V., Gompper M.E., A model-based approach for investigation and mitigation of dise-
ase spillover risks to wildlife: Dogs, foxes and canine distemper in central India, „Ecological
Modelling” 2015, vol. 296.
Benenson I., Torrens P.M., Geosimulation: Automata-based Modeling of Urban Phenomena,
John Wiley & Sons, San Francisco 2005.
Bennett B.S., Simulation fundamentals (Prentice-Hall International series in systems and control
engineering), Prentice-Hall, London 1995.
Bonabeau E., Agent-based  modeling:  methods  and  techniques  for  simulating  human  systems,
„Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America”
2002, vol. 99, no. 10.
Borshchev A., The Big Book of Simulation Modeling. Multimetod Modeling with AnyLogic,
AnyLogic North America, Oakbrook Terrace 2013.
Brustoloni J.C., Autonomous Agents: Characterization and Requirements, Carnegie Mellon
Technical Report CMU-CS-91-204, Carnegie Mellon University, Pittsburgh 1991.
Bubnov V., Behavioral Modeling – czym jest i jak działa behawioralne modelowanie danych
w  GA4?,  https://conversion.pl/blog/behavioral-modeling-jak-dziala-modelowanie-
danych/ [dostęp: 26.08.2023].
Burke M.C., Edell J.A., The impact of feelings on ad-based affect and cognition, „Journal  
of Marketing Research” 1989, vol. 26, Iss. 1.
Cameron J., Droga artysty. Jak wyzwolić w sobie twórcę, Wydawnictwo Szafa, Warszawa
2022.227 Bibliografia
Castelfranchi C., Falcone R., From Automaticity to Autonomy: The Frontier of Artificial Agents,
[w:] Agent Autonomy. Multiagent Systems, Artificial Societies, and Simulated Organizations,
H. Hexmoor, C. Castelfranchi, R. Falcone (eds.), Springer, Boston 2003.
Casti J., Would-be worlds: how simulation is changing the world of science, John Wiley & Sons,
New York 1997.
Cebolla A., Barrada J.T., Van Strien T., Oliver E., Baños R., Validation of the Dutch eating
behavior questionnaire (DEBQ) in a sample of Spanish women, „Appetite” 2014, vol. 73.
Cetnarowicz K., Problemy projektowania i realizacji systemów wieloagentowych, Uczelniane
Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, Kraków 1999.
Chait A., Den Hartigh L.J., Adipose tissue distribution, inflammation and its metabolic consequ -
ences, including diabetes and cardiovascular disease, „Frontiers in Cardiovascular Medicine”
2020, vol. 7.
Challet D., Krause A., What questions to ask in order to validate an agent-based model, Uni-
lever Report, 2006.
Chapelle J., Simonin O., Ferber J., How situated agents can learn to cooperate by monitoring
their neighbors’ satisfaction, [w:] Proceedings of the 15th European Conference on Artificial
Intelligence (ECAI), Lyon 2002.
Chell E., Critical incident technique, [w:] Qualitative methods and analysis in organizational
research: A practical guide, D. Symon, C. Cassell (eds.), Sage Publications, Thousand
Oaks 1998.
Christian J., Hansun S., Simulating shopper behavior using fuzzy logic in shopping center simu-
lation, „Journal of ICT Research and Applications” 2016, vol. 10.
Crooks A.T., Heppenstall A.J., Introduction to Agent-Based Modelling, [w:] Agent-Based Models  
of Geographical Systems, A. Heppenstall, A. Crooks, L. See, M. Batty (eds.), Springer,  
Dordrecht 2012.
Czakon W., Walidacja narzędzia pomiarowego w naukach o zarządzaniu, „Przegląd Organi-
zacji” 2019, nr 4.
Danaye N., Kian R., Colmekcioglu N., An agent-based modeling approach for understanding
drivers of consumer decisions on foreign versus domestic products: case study of a local refrige-
rator market, „International Journal of Information Technology & Decision Making”
2023, vol. 22, Iss. 3.
Dejnaka A., Proces podejmowania decyzji zakupowych przez e-konsumentów w kontekście me-
diów społecznościowych, CeDeWu, Warszawa 2013.
Dellermann D., Ebel P., Söllner M., Leimeister J.M., Hybrid intelligence, „Business  
& Information Systems Engineering” 2019, vol. 61, no. 5.
Dello Russo G., Hoffenson S., Lytle A., Wu L., Agent-Based Modeling of Consumer and
Producer Behavior in Sustainable Energy Markets, IEEE Power & Energy Society General
Meeting (PESGM), Denver 2022.
Demazeau Y., Müller J.-P., Decentralized Artificial Intelligence, [w:] Decentralized A.I., Y. Dema-
zeau, J.-P. Müller (eds.), Elsevier Science Publishers, Amsterdam 1990.
Deng X.Y., Agent-based Analysis and Simulation of Online Shopping Behavior in the Context
of Online Promotion, „Review of Computer Engineering Studies” 2019, vol. 6, no. 1.228 Bibliografia
Doniec A., Lecoeuche S., Mandiau R., Sylvain A., Purchase intention-based agent for custo-
mer behaviours, „Information Sciences” 2020, vol. 521.
Dorokhov O., Dorokhova L., Delibasic M., Streimikis J., Consumer behavior modeling:
Fuzzy  logic  model  for  air  purifiers  choosing ,  „Montenegrin  Journal  of  Economics”
2017, vol. 13, no. 4.
Dulam R., Furuta K., Kanno T., Development of an agent-based model for the analysis of the effect
of consumer panic buying on supply chain disruption due to a disaster, „Journal of Advanced
Simulation in Science and Engineering” 2020, vol. 7, no. 1.
Dulam R., Furuta K., Kanno T., Quantitative decision-making model to analyze the post-disaster
consumer behavior, „International Journal of Disaster Risk Reduction” 2021, vol. 61.
Elshan E., Zierau N., Engel Ch., Janson A., Leimeister J.M., Understanding the Design Elements
Afecting User Acceptance of Intelligent Agents: Past, Present and Future, „Information Systems
Frontiers” 2022, vol. 24.
Encyklopedia PWN, https://encyklopedia.pwn.pl/ [dostęp: 17.08.2023].
Engel J.F., Blackwell R.D., Miniard P.W., Consumer behavior, Dryden Press, Chicago 1993.
Epstein J.M., Axtell R., Growing artificial societies: Social science from the bottom up , Bro-
okings Institution Press, 1996.
Evanschitzky H., Woisetschläger D., Too old to choose? The effects of age and age related con-
structs on consumer decision making, „Advances in Consumer Research” 2008, vol. 35.
Fabiunke H., Fischer H., Jäger J., Koppert W., Badania ankietowe popytu konsumpcyjnego,
PWE, Warszawa 1976.
Falkowski A., Grochowska A., Wpływ emocji na ocenę i pamięć reklamy: badania w paradyg-
macie wstecznego kształtowania pamięci, „Roczniki Psychologiczne” 2008, t. 11, nr 2.
Falkowski A., Tyszka T., Psychologia zachowań konsumenckich, GWP, Gdańsk 2001.
Farmer J.D., Foley D., The economy needs agent-based modelling, „Nature” 2009, vol. 460,
no. 7256.
Fazlagić J.A., Zjawisko „nadmiaru informacji” a współczesna edukacja, „E-mentor” 2010, nr 4(36).
Feine J., Gnewuch U., Morana S., Maedche A., A taxonomy of social cues for conversational
agents, „International Journal of Human-Computer Studies” 2019, vol. 132.
Ferber J., Multi-agents systems: an introduction to distributed artificial intelligence, Addison-
-Wesley Longman Publishing, Boston 1999.
Fikar C., Mild A., Waitz M., Facilitating consumer preferences and product shelf life data in the design
of e-grocery deliveries, „European Journal of Operational Research” 2021, vol. 294, no. 3.
Filipkowski P., Racjonalność inteligentnego agenta, „Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicz-
nych” 2018, z. 49.
FIPA  ACL  Message  Structure  Specification ,  Foundation  for  Intelligent  Physical  Agents,
2002, http://www.fipa.org/specs/fipa00061/index.html [dostęp: 04.07.2023].
Flament M.F., Hill E.M., Buchholz A., Henderson K., Tasca G.A., Goldfield G., Internali-
zation of the thin and muscular body ideal and disordered eating in adolescence: The media-
tion effects of body esteem, „Body Image” 2012, vol. 9, no. 1.
Forghani E., Sheikh R., Hosseini S.M.H., Sana S.S., The impact of digital marketing strategies
on customer’s buying behavior in online shopping using the rough set theory, „International
Journal of System Assurance Engineering and Management” 2022, vol. 13.229 Bibliografia
Franklin S., Graesser A., Is it an Agent, or just a Program? A Taxonomy for Autonomous Agents,
[w:] Intelligent Agents III Agent Theories, Architectures, and Languages. ATAL 1996, J.P. Müller,  
M.J.  Wooldridge,  N.R.  Jennings  (eds.),  „Lecture  Notes  in  Computer  Science”  1997,  
vol. 1193.
Frantz R., Frederick Hayek’s behavioral economics in historical context, [w:] Hayek and behavio-
ral economics. Archival insights into the Evolution of Economics Series, R. Frantz, R. Leeson
(eds.), Palgrave Macmillan, New York 2013, https://doi.org/10.1057/9781137278159_1
[dostęp: 21.08.2023].
Gajewski S., Zachowanie się konsumenta a współczesny marketing, Wydawnictwo Uniwersy-
tetu Łódzkiego, Łódź 1997.
Garbarski L., Zachowania nabywców, PWE, Warszawa 1995.
Gardner M., Mathematical Games: The fantastic combinations of John Conway’s new solitaire
game „life”, „Scientific American” 1970, vol. 223, no. 4.
Garifullin M., Borshchev A., Popkov T., Using AnyLogic and agent-based approach to mo-
del consumer market, Proceedings of the 6th EUROSIM Congress on Modelling and  
Simulation, Ljubljana 2007.
Gatti M., Cavalin P., Neto S.B., Pinhanez C., dos Santos C., Gribel D., Appel A.P., Large-
-scale multi-agent-based modeling and simulation of microblogging-based online social ne-
twork,  [w:]  Multi-Agent-Based  Simulation  XIV:  International  Workshop  (MABS  2013),
Springer, Berlin 2014.
Gazi V., Fidan B., Coordination and control of multi-agent dynamic systems: Models and appro-
aches, [w:] International Workshop on Swarm Robotics, Springer, Berlin 2006.
Gilbert N., Troitzsch K.G., Simulation  for  the  Social  Scientist, McGraw-Hill Education,
Berkshire 2005.
Gkikas D.C., Theodoridis P., AI in consumer behavior, [w:] Advances in artificial intelli-
gence-based technologies, M. Virvou, G.A. Tsihrintzis, L.H. Tsoukalas, L.C. Jain (eds.),
Springer, 2022.
Goldenberg J., Libai B., Moldovan S., Muller E., The NPV of bad news, „International
Journal of Research in Marketing” 2007, vol. 24, Iss. 3.
Goldenberg J., Libai B., Muller E., The chilling effects of network externalities, „International
Journal of Research in Marketing” 2010, vol. 27, Iss. 1.
Gomez J., Consumer Behavior Using an Agent Based Model: Analyzing 4 Theories, https://
ssrn.com/abstract=3495241 [dostęp: 15.07.2023].
Goossens L., Braet C., van Vlierberghe L., Mels S., Loss of control over eating in overweight
youngsters. The role of anxiety, depression and emotional eating, „European Eating Disor-
ders Review” 2009, vol. 17, no. 1.
Gottfredson L.S., Mainstream science on intelligence: An editorial with 52 signatories, history
and bibliography, „Intelligence” 1997, vol. 24, no. 1.
Greene M.N., Morgan P.H., Foxall G.R., NEURAL networks and consumer behavior: NEU-
RAL models, logistic regression, and the behavioral perspective model, „Behavior Analyst”
2017, vol. 40, Iss. 2.
Grigoryev I., AnyLogic 8 in three days. A quick course in simulation modeling, AnyLogic, 2022.230 Bibliografia
Grimes A., Ren C., Stevens P., The need for speed: Impacts of internet connectivity on firm
productivity, „Journal of Productivity Analysis” 2012, vol. 37.
Guo L.-X., Lin C.-C., Huang P.-F., Jhou S.-Y., Chen S.-C., Tsai F.-S., Fuzzy logic analysis
for key factors for customer loyalty in e-shopping environment, „Frontiers in Psychology”
2021, vol. 12.
Hall J., How artificial intelligence is transforming digital marketing, „Forbes” 2019, https://
www.forbes.com/sites/forbesagencycouncil/2019/08/21/how-artificial-intelligence-
is-transforming-digital-marketing/ [dostęp: 25.08.2023].
Hammond R.A., Axelrod R., The Evolution of Ethnocentrism, „Journal of Conflict Resolu -
tion” 2006, vol. 50, no. 6.
Hansen F., Consumer Choice Behavior. A Cognitive Theory, The Free Press, New York 1972.
Hansen T., Perspectives  on  consumer  decision  making:  An  integrated  approach, „Journal of
Consumer Behaviour: An International Research Review” 2005, vol. 4, Iss. 6.
Hardy-Vallee  B.,  Decision-making:  A  neuroeconomic  perspective,  „Philosophy  Compass”
2007, vol. 2, Iss. 6.
Hassouna M.B., Agent based modelling and simulation: An examination of customer retention
in the uk mobile market, doctoral dissertation, Brunel University, School of Informa-
tion Systems, Computing and Mathematics, 2012, https://bura.brunel.ac.uk/bitstre-
am/2438/6344/1/FulltextThesis.pdf [dostęp: 14.07.2023].
Hayes-Roth B., An Architecture for Adaptive Intelligent Systems, „Artificial Intelligence: Spe -
cial Issue on Agents and Interactivity” 1995, vol. 72.
Helbing D., Balietti S., Agent-Based Modeling, [w:] Social self-organization. Agent-based si-
mulations and experiments to study emergent social behavior, D. Helbing (ed.), Springer,
Berlin–Heilderberg 2012.
Hexmoor H., A model of absolute autonomy and power: Toward group effects, „Connection
Science” 2002, no. 14.
Hill D., Emotionomics. Winning hearts and minds, Adams Business & Professional, 2007.
Hill R.P., Watkins A., A simulation of moral behavior within marketing exchange relationships,
„Journal of the Academy of Marketing Science” 2007, vol. 35.
Hill R.P., Watkins A., The profit implications of altruistic versus egoistic orientations for business-to -
-business exchanges, „International Journal of Research in Marketing” 2009, vol. 26, no. 1.
Hoekstra A., Kroc J., Sloot P., Introduction to Modeling of Complex Systems Using Cellular
Automata, [w:] Simulating Complex Systems by Cellular Automata, A. Hoekstra, J. Kroc,
P. Sloot (eds.), Springer, Berlin 2010.
Holland  J.,  Navigating  uncertainty:  tourists’  perceptions  of  risk  in  ocean  cruising,  doctoral
dissertation,  University  of  Brighton,  2019,  https://www.researchgate.net/publica-
tion/339513025_Navigating_uncertainty_Tourists’_perceptions_of_risk_in_oce-
an_cruising/link/5e9d8bed92851c2f52b2e1f7/download [dostęp: 22.08.2023].
Howard J.A., Sheth J.N., The theory of buyer behavior, John Wiley & Sons, New York 1969.
Hoyer W.D., MacInnis D.J., Pieters R., Consumer behavior, Cengage Learning, Boston 2016.
Huang J., Liu L., Shi L., Auction policy analysis: An agent-based simulation optimization model
of grain market, [w:] Winter Simulation Conference (WSC), IEEE Press, 2016.231 Bibliografia
Huiru W., Jinhui S., Jianying F., Huiru F., Zhijian Z., Weisong M., An agent-based modeling
and simulation of consumers’ purchase behavior for wine consumption, „IFAC-PapersOn-
Line” 2018, vol. 51, Iss. 17.
Jachnis A., Psychologia konsumenta. Psychologiczne i socjologiczne uwarunkowania zachowań
konsumenckich, Oficyna Wydawnicza Branta, Bydgoszcz–Warszawa 2007.
Jachnis A., Terelak J.F., Psychologia konsumenta i reklamy, Oficyna Wydawnicza Branta,
Bydgoszcz 2002.
Jager W., Simulating consumer behaviour: A perspective, [w:] Environmental policy and model-
ling in evolutionary economics, A. Faber, K. Frenken, A.M. Idenburg (eds.), Netherlands
Environmental Assessment Agency, Bilthoven 2006.
Jakobson R., W poszukiwaniu istoty języka. Wybór pism, PIW, Warszawa 1989.
Jiang G., Liu S., Liu W., Xu Y., Agent-based modeling and simulation of the decision behaviors
of e-retailers, „Industrial Management & Data Systems” 2018, vol. 118, no. 5.
Jilk D.J., Limits to verification and validation of agentic behavior, [w:] Artificial Intelligence
Safety and Security, Chapman and Hall/CRC, 2018.
Jorgenson D.W., Stiroh K.J., Information technology and growth, „American Economic Review”
1999, vol. 89.
Jurek M., Rybacki R., Model homo oeconomicus i jego dostosowanie do współczesnych uwarun-
kowań, [w:] Dokonania współczesnej myśli ekonomicznej: racjonalność – efektywność – ety-
ka, cz. 1, Problemy teoretyczne, „Studia Ekonomiczne” 2014, nr 180.
Kacprzyk J., Hortal M.A., Neuroeconomics: from homo economicus to homo neuroeconomicus,
Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras, Barcelona 2008.
Kahneman D., Tversky A., Prospect theory: An analysis of decision under risk, „Econometri-
ca” 1979, vol. 47, no. 2.
Kahneman D., Tversky A., Prospect theory: An analysis of decision under risk, [w:] Handbo-
ok of the fundamentals of financial decision making: Part I , L.C. MacLean, W.T. Ziemba
(eds.), World Scientific, 2013.
Kakoschke N., Kemps E., Tiggemann M., External eating mediates the relationship between
impulsivity and unhealthy food intake, „Physiology & Behavior” 2015, vol. 147.
Kamiński B., Podejście wieloagentowe do modelowania rynków. Metody i zastosowania, Oficy -
na Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 2012.
Kamiński B., Szufel P., Verification of Models in Agent Based Computational Economics – Lessons
from Software Engineering, [w:] Perspectives in Business Informatics Research. 12th International
Conference (BIR), Warsaw, Poland, September 23–25, 2013, Springer, Berlin 2013.
Karczewski M., Symulacje komputerowe modeli wieloagentowych (ABM) jako narzędzie ba-
dawcze w naukach społecznych, „Przegląd Politologiczny” 2019, nr 1.
Kardes F.R., Cline T.W., Cronley M.L., Consumer behavior: Science and practice, South-We-
stern Cengage Learning, Mason 2014.
Karkula M., Weryfikacja i walidacja dynamicznych modeli symulacyjnych procesów logistycz-
nych, „Logistyka” 2012, nr 2.232 Bibliografia
Kassarjian H.H., Sheffet M.J., Personality and consumer behavior: An update, [w:] Perspectives
in Consumer Behavior, H.H. Kassarjian, T.S. Robertson (eds.), Prentice Hall, Englewo-
od Cliffs 1991.
Kazior M., Czym jest Behavioral Modeling?, https://tvs.pl/informacje/czym-jest-behavio-
ral-modeling/ [dostęp: 26.08.2023].
Kieżel E. (red.), Konsument i jego zachowania na rynku europejskim, PWE, Warszawa 2010.
Kłopocka A.M., Komunikacja nieformalna na rynku detalicznych usług bankowych –studium
przypadku, „Bank i Kredyt” 2006, nr 4.
Kmiecik A., Filozoficzne aspekty komputerowych badań symulacyjnych w  naukach społecznych,
„Filo–Sofija” 2013, nr 20(1).
Knote R., Janson A., Eigenbrod L., Söllner M., The What and How of Smart Personal Assi-
stants: Principles and Application Domains for IS Research, [w:] Multikonferenz Wirtschaft-
sinformatik (MKWI), Lüneburg 2018.
Knote R., Janson A., Söllner M., Leimeister J.M., Classifying smart personal assistants: An
empirical cluster analysis, [w:] Proceedings of the 52nd Hawaii international conference on
system sciences, 2019.
Kodia Z., Said L.B., Multi-agent Simulation of Investor Cognitive Behavior in Stock Market,
[w:] 7th International Conference on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Sys-
tems (PAAMS 2009), Y. Demazeau, J. Pavón, J.M. Corchado, J. Bajo (eds.), „Advances
in Intelligent and Soft Computing” 2009, vol. 55.
Kohara K., Sekigawa D., Sales prediction with multiagent town models and deciding stores location
with AHP, International Symposium of the Analytic Hierarchy Process, Washington
2014, https://www.isahp.org/uploads/p728944.pdf [dostęp: 14.07.2023].
Konolige K., Nilsson N.J., Multiple-agent planning systems, [w:] Proceedings of the First AAAI
Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 1980.
Konttinen H., Männistö S., Sarlio-Lähteenkorva S., Silventoinen K., Haukkala A., Emo-
tional eating, depressive symptoms and self-reported food consumption. A population-based
study, „Appetite” 2010, vol. 54.
Kopczewski T., Ekonomia złożoności. Zastosowanie modelowania Agent-based Computational Eco-
nomics w nauczaniu zdalnym, [w:] E-learning – narzędzia i praktyka, M. Dąbrowski, M. Zając
(red.), Fundacja Promocji i Akredytacji Kierunków Ekonomicznych, Warszawa 2012.
Kostro K., Zagadnienia kulturowe w ekonomii, „Gospodarka Narodowa. The Polish Journal
of Economics” 2009, vol. 230, Iss. 3.
Kotler Ph., Keller K.L., Marketing, Dom Wydawniczy REBIS, Poznań 2014.
Krestyanpol L., Simulation Modeling of Consumer Behavior within the Concept of Smart Con-
sumption, „Procedia Computer Science” 2023, vol. 217.
Kuhn Jr J.R., Courtney J.F., Morris B., Tatara E.R., Agent-based analysis and simulation of the
consumer airline market share for Frontier Airlines, „Knowledge-Based Systems” 2010,
vol. 23, no. 8.
Kurniawati M.A., Analysis of the impact of information communication technology on economic
growth: empirical evidence from Asian countries, „Journal of Asian Business and Econo-
mic Studies” 2022, vol. 29, no. 1.233 Bibliografia
Kuszewski T., Szapiro T., Szufel P., Modelowanie wieloagentowe w badaniach decyzji eduka-
cyjnych, Analizy IBE/2/2015, Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa 2015.
Kwaśnicki W., Określenie zasadności modeli w naukach społecznych, [w:] Symulacja systemów
gospodarczych. Prace Szkoły Antałówka 2000, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Przedsiębior-
czości i Zarządzania im. L. Koźmińskiego, Politechnika Wrocławska, Warszawa 2000.
Law A.M., How to build valid and credible simulation models, [w:] Proceedings of the 2022
Winter Simulation Conference (WSC), IEEE Press, Singapore 2022.
Law A.M., Simulation Modeling and Analysis, McGraw-Hill, New York 2015.
Lee S.H., Levendis J., Gutierrez L., Telecommunications and economic growth, „Applied
Economics” 2012, vol. 44.
Lichev G.T., Psychological factors in determining consumer behaviour, „Eastern Academic
Journal” 2017, Iss. 1.
Linardon J., The relationship between dietary restraint and binge eating: Examining eating-rela-
ted self-efficacy as a  moderator, „Appetite” 2018, vol. 127.
Linkiewicz A., Bartosik-Purgat M., Konsument oraz proces decyzyjny w warunkach globali-
zacji, [w:] Zachowania konsumentów. Globalizacja, nowe technologie, aktualne trendy, oto-
czenie społeczno-kulturowe, M. Bartosik-Purgat (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN,
Warszawa 2023.
Luke S., Cioffi-Revilla C., Panait L., Sullivan K., Balan G., MASON: A multiagent simula-
tion environment, „Simulation” 2005, vol. 81, Iss. 7.
Lumbreras S., Moreno A., Latorre J., Impact of information and communication technologies
on human cognitive processes. Implications for human nature, „Pensamiento” 2015, vol. 71,
no. 269.
Lusch R.F., Tay N., Agent-based modeling: Gaining insight into firm and industry performance,
[w:] Assessing marketing strategy performance, C. Moorman, D.R. Lehmann (eds.), Mar-
keting Science Institute, 2004.
Łatuszyńska M., Wawrzyniak A., Furaiji F., Symulacja wieloagentowa w badaniu zachowa-
nia konsumentów, „Handel Wewnętrzny” 2012, t. 1.
Łatuszyńska M., Wawrzyniak A., Furaiji F., The factors affecting of consumer behavior in the
Iraqi market of home electrical appliances, „Iraq Journal of Market Research and Consu-
mer Protection” 2013, vol. 5, Iss. 1.
Łatuszyńska M., Wawrzyniak A., Wąsikowska B., Furaiji F., Zastosowanie zbiorów przybli-
żonych do wykrywania reguł zachowania konsumentów na potrzeby wieloagentowego mode-
lu symulacyjnego, „Problemy Zarządzania” 2012, vol. 10, nr 3(38).
Łatuszyńska M., Wawrzyniak A., Wąsikowska B., Galindo Bello E., Cruz Sandoval J., Teoria
zbiorów przybliżonych w wykrywaniu reguł zachowań zakupowych kobiet i mężczyzn podczas
kupowania telefonów komórkowych, „Studia Informatica” 2014, nr 35.
Łodziana-Grabowska  J.,  Marketingowe  determinanty  zachowań  rynkowych  konsumentów
w Polsce, CeDeWu, Warszawa 2015.
Ma Z., Værbak M., Nørregaard Jørgensen B., Multi-agent Simulation of Households’ Beha-
viors Towards Hourly Electricity Price Scheme in Denmark, IEEE/SICE International
Symposium on System Integration (SII), Honolulu 2020.234 Bibliografia
Macal C.M., Everything you need to know about agent-based modelling and simulation, „Journal
of Simulation” 2016, vol. 10, no. 2.
Macal C.M., North M.J., Agent-based modeling and simulation, [w:] Proceedings of the 2009
Winter Simulation Conference (WSC), M.D. Rossetti, R.R. Hill, B. Johansson, A. Dun-
kin, R.G. Ingalls (eds.), Austin 2009.
Macal C.M., North M.J., Tutorial on Agent-Based Modeling and Simulation, „Journal of
Simulation” 2010, no. 4.
Macal C.M., North M.J., Tutorial on Agent-based modelling and simulation, [w:] Agent-Based
modeling and simulation, J.E. Taylor (ed.), Palgrave Macmillan, 2014.
Maciąg A., Pietroń R., Kukla S., Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie, PWE, War-
szawa 2013.
Maedche A., Legner C., Benlian A., Berger B., Gimpel H., Hess T., Hinz O., Morana S.,
Söllner M., AI-based digital assistants, „Business & Information Systems Engineering”
2019, vol. 61, no. 4.
Maerinez-Lopez F.J., Casillas J., Marketing intelligent systems for consumer behaviour model-
ling by a descriptive induction approach based on genetic fuzzy systems, „Industrial Marke-
ting Management” 2009, vol. 38, Iss. 7.
Maes P., Artificial Life Meets Entertainment: Lifelike Autonomous Agents, „Communications
of the ACM” 1995, vol. 38, no. 11.
Maes P., Modeling Adaptive Autonomous Agents, [w:] Artificial Life, An Overview , Ch.G. Lang-
ton (ed.), MIT Press, Cambridge 1997.
Malesza M., The adaptation of the Dutch Eating Behavior Questionnaire – psychometric proper-
ties in a polish sample, „Current Psychology” 2021, vol. 40.
Mattioli A.V., Ballerini Puviani M., Lifestyle at time of COVID-19: How could quarantine
affect cardiovascular risk, „American Journal of Lifestyle Medicine” 2020, vol. 14, Iss. 3.
Mazouzi S., Guessoum Z., Michel F., Batouche M., A multi-agent approach for range image
segmentation with Bayesian edge regularization, [w:] Advanced Concepts for Intelligent Vision
Systems (ACIVS 2007), J. Blanc-Talon, W. Philips, D. Popescu, P. Scheunders (eds.),  
„Lecture Notes in Computer Science” 2007, vol. 4678.
Mazurek-Łopacińska  K.,  Zachowania  nabywców  i  ich  konsekwencje  marketingowe,  PWE,
Warszawa 2003.
Mazurowska  M.,  Paradygmat  homo  oeconomicus  a  rachunkowość  behawioralna,  „Studia
Oeconomica Posnaniensia” 2014, vol. 2, no. 4.
McIntosh H.V., Conway’s Life, [w:] Game of Life Cellular Automata, A. Adamatzky (ed.),
Springer, London 2010.
McTear  M.,  Callejas  Z.,  Griol  D.,  The  conversational  interface.  Talking  to  smart  devices,
Springer, 2016.
Meadows D.H., Myślenie systemowe. Wprowadzenie, Helion, Gliwice 2022.
Mehta U.B., Eklund D.R., Romero V.J., Pearce J.A., Keim N.S., Simulation credibility: Advan-
ces in verification, validation, and uncertainty quantification , NASA/TP-2016-219422, 2016,
https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20160013550/downloads/20160013550.pdf  
[dostęp: 24.07.2023].235 Bibliografia
Michalczuk M., Google Analytics 4 (dotychczasowe App + Web): przewodnik po nowej usłudze
Google, https://conversion.pl/blog/google-analytics-4/ [dostęp: 26.08.2023].
Miller J.H., Page S.E., Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of
Social Life, Princeton University Press, Princeton 2007.
Miller K., How Artificial Intelligence Has Influenced Consumer Behavior , https://www.data-
sciencecentral.com/how-artificial-intelligence-has-influenced-consumer-behavior/
[dostęp: 25.08.2023].
Min F.-Y., Yang M., Wang Z.-C., Knowledge-based method for the validation of complex simula-
tion models, „Simulation Modelling Practice and Theory” 2010, vol. 18, Iss. 5.
Morris J.D., Woo C., Geason J.A., Kim J., The power of affect: Predicting intention, „Journal
of Advertising Research” 2002, vol. 42, Iss. 3.
Mota F.P., Dimuro G.P., Rosa V., da C. Botelho S.S., Simulating the Impacts of the Energy
Consumption Using Multi-agent Systems, [w:] Highlights on Practical Applications of Agents
and  Multi-Agent  Systems (PAAMS  2013), J.M. Corchado (ed.), „Communications in
Computer and Information Science” 2013, vol. 365.
Motameni H., Mohsenian N., Using genetic algorithms in an electronic market to predict future
best-selling products, „Middle-East Journal of Scientific Research” 2011, vol. 8, Iss. 4.
Mowen J.C., Consumer behavior, MacMillan Publishing, New York 1993.
Mruk H., Zachowania konsumentów w świetle ekonomii behawioralnej, „Studia Ekonomiczne”
2017, nr 312.
Mruk H., Jankowiak-Kaczmarek A., Wiedza o konsumentach z perspektywy ekonomii beha-
wioralnej, [w:] Zachowania konsumentów. Globalizacja, nowe technologie, aktualne tren-
dy,  otoczenie  społeczno-kulturowe,  M.  Bartosik-Purgat  (red.),  Wydawnictwo  Naukowe
PWN, Warszawa 2023.
Mruk H., Sznajder M. (red.), Neuromarketing. Interdyscyplinarne spojrzenie na klienta, Wydaw-
nictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, Poznań 2008.
Nicosia F.M., Consumer decision processes. Marketing and advertising implications, Prentice
Hall, Englewood Cliffs 1966.
North M.J., Collier N.T., Ozik J., Tatara E.R., Macal C.M., Bragen M., Sydelko P., Complex
adaptive systems modeling with Repast Simphony, „Complex Adaptive Systems Mode-
ling” 2013, vol. 1.
North M.J., Macal C.M., Aubin J., Thimmapuram P., Bragen M., Hahn J., Karr J., Brigham
N., Lacy M.E., Hampton D., Multiscale agent‐based consumer market modeling, „Comple-
xity” 2010, vol. 15, no. 5.
North M.J., Macal C.M., Managing business complexity: discovering strategic solutions with
agent-based modeling and simulation, Oxford University Press, Oxfrod 2007.
Nowak L., Pozaekonomiczne determinanty zachowań nabywców, Akademia Ekonomiczna
w Poznaniu, Poznań 1995.
Nowak L., Uwarunkowania zachowań konsumenckich. Eksploracja struktur ukrytych, Wydaw-
nictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań 2009.
Nowak L., Zachowania  nabywców, [w:] Kompendium  wiedzy  o  marketingu, B. Pilarczyk,  
H. Mruk (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.236 Bibliografia
Nwana H.S., Software agents: An overview, „The Knowledge Engineering Review” 1996,
no. 11.
Ohme R., Biometryczny przełom w marketingu. Jak dzięki wykorzystaniu badań biometrycz-
nych podnosić skuteczność komunikacji marketingowej i budować trwałe, emocjonalne relacje
z klientami, „Harvard Business Review Polska” 2011, lipiec–sierpień.
Otamendi F.J., Sutil Martín D.L., The emotional effectiveness of advertisement, „Frontiers in
Psychology” 2020, vol. 11.
Padgham L., Winikoff M., Developing intelligent agent systems: A practical guide, John Wiley
& Sons, 2005.
Pfeufer N., Benlian A., Gimpel H., Hinz O., Anthropomorphic information systems, „Busi-
ness & Information Systems Engineering” 2019, vol. 61, no. 4.
Piękoś-Lorenc I., Woźniak-Holecka J., Jaruga-Sękowska S., Otyłość, nadwaga i problemy psy-
chiczne jako konsekwencje pandemii koronawirusa, [w:] Zdrowie i style życia: Ekonomiczne,
społeczne i zdrowotne skutki pandemii, W. Nowak, K. Szalonka (red.), E-Wydawnictwo
Prawnicza i Ekonomiczna Biblioteka Cyfrowa, Wydział Prawa, Administracji i Eko-
nomii Uniwersytetu Wrocławskiego, Wrocław 2021.
Pilarczyk B., Mruk H. (red.), Kompendium wiedzy o marketingu, Wydawnictwo Naukowe
PWN, Warszawa 2006.
Pohorille M., Mechanizmy i kierunki zmian w konsumpcji społeczeństwa polskiego, [w:] Syste-
my wartości a wzory konsumpcji społeczeństwa polskiego, J. Lewandowski (red.), Wydaw-
nictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa 1980.
Pradhan R.P., Arvin M.B., Norman N.R., The dynamics of information and communications
technologies infrastructure, economic growth, and financial development: Evidence from Asian
countries, „Technology in Society” 2015, vol. 42.
Prahalad C.K., Ramaswamy V., Co-opting customer competence, „Harvard Business Review”
2000, vol. 78, Iss. 1.
Prahalad C.K., Ramaswamy V., Przyszłość konkurencji. Współtworzenie wyjątkowej wartości
wraz z klientami, PWE, Warszawa 2005.
Prahalad C.K., Ramaswamy V., The co-creation connection, „Strategy and Business” 2002, Iss. 27.
Pratiwi A.A., Maftuhah D.I., Wessiani N.A., Partiwi S.G., Gunarta I.K., A causality ana-
lysis framework for analyzing the retail consumer behavior change in COVID-19 pandemic,
[w:] Proceedings of the 11th Annual International Conference on Industrial Engine-
ering and Operations Management, Singapore 2021.
Pride W.M., Ferrell O.C., Foundations of marketing, Cengage Learning, Boston 2016.
Purington A., Taft J.G., Sannon S., Bazarova N.N., Taylor S.H., “Alexa is my new BFF”:
Social roles, user satisfaction, and personification of the Amazon Echo , [w:] Proceedings of the
2017 CHI Conference, Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, 2017.
Rabe M., Spiekermann S., Wenzel S., Verification and validation activities within a  new pro-
cedure model for V&V in production and logistics simulation, [w:] Proceedings of the 2009
Winter Simulation Conference (WSC), IEEE, 2009.
Rabe M., Spiekermann S., Wenzel S., Verifikation und Validierung für die Simulation in Pro -
duktion und Logistik: Vorgehensmodelle und Techniken, Springer, 2008.237 Bibliografia
Raberto M., Cincotti S., Focardi S.M., Marchesi M., Agent-based simulation of a financial
market, „Physica A: Statistical Mechanics and its Applications” 2001, vol. 299.
Raihanian Mashhadi A., Behdad S., Environmental impact assessment of the heterogeneity in con-
sumers’ usage behavior: An agent-based modeling approach, „Journal of Industrial Ecology”
2018, vol. 22, no. 4.
Rand W., Rust R.T., Agent-Based Modelling in Marketing: Guidelines for Rigor, „Internatio-
nal Journal of Research in Marketing” 2011, vol. 28, Iss. 3.
Reid  S.,  Agent-based  Computational  Economic  Models,  http://www.turingfinance.com/  
agent-based-computational-economic-models/ [dostęp: 20.08.2023].
Rixen M., Weigand J., Agent-based simulation of consumer demand for smart metering tariffs,
„International Journal of Innovation and Technology Management” 2013, vol. 10, no. 5.
Robertson D.A., Agent-Based Models of a Banking Network as an Example of a Turbulent
Environment: The Deliberate vs. Emergent Strategy Debate Revisited, „Emergence” 2003,
vol. 5, Iss. 2.
Robertson J., Robertson S., Pełna analiza systemowa, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne,
Warszawa 1999.
Rogers E.M., Diffusion of Innovations, 5th Edition, Free Press, New York–London–Toron-
to–Sydney–Singapore 2003.
Romanov V., Yakovlev D., Lelchuk A., Wealth Distribution Evolution in an Agent-Based Com-
putational Economy, [w:] Progress in Artificial Economics, M. Li Calzi, L. Milone, P. Pelliz-
zari (eds.), „Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems” 2010, vol. 645.
Roozmanda O., Ghasem-Aghaeea N., Hofstedeb G.J., Nematbakhsha M.A., Baraania A.,
Verwaart T., Agent-based modeling of consumer decision-making process based on power distance  
and personality, „Knowledge-Based Systems” 2011, vol. 24, no. 7.
Rouchier J., Agent-based simulation as a useful tool for the study of markets, [w:] Simulating Social
Complexity. Understanding Complex Systems, B. Edmonds, R. Meyer (eds.), Springer, 2017.
Rudnicki L., Zachowania konsumentów na rynku, PWE, Warszawa 2012.
Russel S.J., Norwig P., Artificial Intelligence. A  Modern Approach, Prentice Hall, Upper Saddle
River 2010.
Russel S., Norwig P., Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie, Helion, Gliwice 2023.
Rymarczyk R., Cieplak T., Adamkiewicz P., Skrzypek-Ahmed S., Skowron S., Supporting mo-
deling and optimization of business processes and consumer behavior by analyzing multi-source
data using artificial intelligence methods, [w:] Innovation in the Digital Economy. New Appro-
aches to Management for Industry 5.0, A. Rzepka (ed.), Routledge, London, 2023.
Sagan A., Badania marketingowe. Podstawowe kierunki, Wydawnictwo Akademii Ekono-
micznej w Krakowie, Kraków 2004.
Šalamon T., Design of agent-based models: Developing computer simulations for a better under-
standing of social processes, Tomáš Bruckner, Řepín 2011.
Salgado M., Gilbert N., Agent based modelling, [w:] Handbook of Quantitative Methods for
Educational Research, T. Teo (ed.), Sense Publishers, 2013.238 Bibliografia
Samochowiec A., Chęć M., Rola emocji w podejmowaniu decyzji ekonomicznych, [w:] Inter-
dyscyplinarność w naukach ekonomicznych, A. Wawrzyniak, B. Wąsikowska, M. Witek
(red.), CeDeWu, Warszawa 2017.
Sargent R.G., Verification and validation of simulation models, [w:] Proceedings of the 1998
Winter Simulation Conference (WSC), D.J. Medeiros, E.F. Watson, J.S. Carson, M.S. Ma-
nivannan (eds.), 1998.
Sargent R.G., Verification and validation of simulation models, [w:] Proceedings of the 2010
Winter Simulation Conference (WSC), B. Johansson, S. Jain, J. Montoya-Torres, E. Yuce-
san (eds.), 2010.
Sargent R.G., Verification and validation of simulation models, [w:] Proceedings of the 2011
Winter Simulation Conference (WSC), S. Jain, R.R. Creasey, J. Himmelspach, K.P. White,
M. Fu (eds.), 2011.
Schelling T., Micromotives and Macrobehavior, W.W. Norton & Company, New York 1978.
Schlesinger S., Crosbie R.E., Gagné R.E., Innis G.S., Lalwani C.S., Loch J., Sylvester R.J.,
Wright R.D., Kheir N., Bartos D., Terminology for model credibility, „Simulation” 1979,
vol. 32, Iss. 3.
Schwaiger A., Stahmer B., SimMarket: Multiagent-Based Customer Simulation and Decision
Support for Category Management, [w:] Multiagent System Technologies (MATES 2003),  
M. Schillo, M. Klusch, J. Müller, H. Tianfield (eds.), „Lecture Notes in Computer
Science” 2003, vol. 2831.
Schwartz  B.,  Paradoks  wyboru.  Dlaczego  więcej  oznacza  mniej,  Wydawnictwo  Naukowe
PWN, Warszawa 2022.
Schwarzer J., Engel D., Lehnhoff S., Conceptual Design of an Agent-Based Socio-Technical
Demand Response Consumer Model, 16th International Conference on Industrial Infor-
matics (INDIN), IEEE, 2018.
Searle J.R., Czynności mowy: rozważania z filozofii języka , Instytut Wydawniczy PAX, War-
szawa 1987.
Sedlacek T., Orell D., Zmierzch homo economicus, Wydawnictwo Studio Emka, Warszawa
2012.
Shu-Hsien L., Hsiao-Ko C., A rough set-based association rule approach for a recommendation
system for online consumers, „Information Processing & Management” 2016, vol. 52, Iss. 6.
Siebers P.-O., Aickelin U., Introduction to multi-agent simulation, [w:] Encyclopedia of decision
making and decision support technologies, F. Adam, P. Humphreys (eds.), Idea Group
Publishing, Hershey 2008.
Sienkiewicz P., Analiza systemowa: podstawy i zastosowania, Wydawnictwo Bellona, War-
szawa 1994.
Silva R., Filipe J., The Homo Neuroeconomicus – A Window for the Future, „The IIOAB Journal”
2013, vol. 4, Iss. 3.
Simon H.A., From substantive to procedural rationality, [w:] 25 years of economic theory. Retrospect
and prospect, T.J. Kastelein, S.K. Kuipers, W.A. Nijenhuis, G.R. Wagenaar (eds.), Springer,
Boston 1976.239 Bibliografia
Smyczek  S.,  Modele  zachowań  konsumentów  na  rynku  usług  finansowych ,  Wydawnictwo
Akademii Ekonomicznej im. Karola Adamieckiego, Katowice 2007.
Sojkin B., Małecka M., Olejniczak T., Bakalarska M., Konsument wobec innowacji produk-
towych na rynku żywności, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu,
Poznań 2009.
Solomon M.R., Consumer behavior: Having and being, Pearson, London 2017.
Stasiuk K., Maison D., Psychologia konsumenta, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2015.
Sterman J.D., All models are wrong: reflections on becoming a  systems scientist, „System Dyna-
mics Review” 2002, vol. 18, Iss. 4.
Sterman J.D., Business dynamics. Thinking and modeling for complex world, Irwin McGraw-
-Hill, 2000.
Stroebele N., De Castro J.M., Effect of ambience on food intake and food choice, „Nutrition”
2004, vol. 20.
Sturley C., Newing A., Heppenstall A., Evaluating the potential of agent-based modelling to
capture consumer grocery retail store choice behaviours, „The International Review of Retail,
Distribution and Consumer Research” 2018, vol. 28, no. 1.
Szczepański J., Konsumpcja a rozwój człowieka. Wstęp do antropologicznej teorii konsumpcji,
PWE, Warszawa 1981.
Szymusiak H., Neurobiologiczne techniki stosowane w biznesie, Wydawnictwo Uniwersytetu
Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań 2012.
Światowy G., Zachowania konsumenckie na rynku, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej
we Wrocławiu, Wrocław 1994.
Tavris C., Wade C., Psychologia. Podejścia oraz koncepcje, Zysk i S-ka, Poznań 2008.
Tay N.S., Lusch R.F., A preliminary test of Hunt’s General Theory of Competition: using arti-
ficial adaptive agents to study complex and ill-defined environments, „Journal of Business
Research” 2005, vol. 58, no. 9.
Tesfatsion L., Agent-based computational economics: modeling economies as complex adaptive
systems, „Information Sciences” 2003, vol. 149, Iss. 4.
Tong X., Nikolic I., Dijkhuizen B., van den Hoven M., Minderhoud M., Wäckerlin N.,
Wang T., Tao D., Behaviour change in post-consumer recycling: Applying agent-based model-
ling in social experiment, „Journal of Cleaner Production” 2018, vol. 187.
Torres S.J., Nowson C.A., Relationship between stress, eating behavior, and obesity, „Nutrition”
2007, vol. 23, no. 11–12.
Troitzsch K.G., Multi-Agent Systems and Simulation: A Survey from an Application Perspecti-
ve, [w:] Multi-Agent Systems. Simulation and Applications, A.M. Uhrmacher, D. Weyns
(eds.), CRC Press, 2009.
Ulbinaitė A., Le Moullec Y., Towards an ABM-based framework for investigating consumer
behaviour in the insurance industry, „Ekonomika” 2010, vol. 89, no. 2.
van Strien T., Cebolla A., Etchemendy E., Gutiérrez-Maldonado J., Ferrer-García M., Bo-
tella C., Baños R., Emotional eating and food intake after sadness and joy, „Appetite”
2013, vol. 66.240 Bibliografia
van Strien T., Frijters J.E.R., Bergers G.P.A., Defares P.B., The Dutch eating behaviour qu-
estionnaire (DEBQ) for assessment of restrained, emotional and external eating behaviour,
„International Journal of Eating Disorders” 1986, vol. 5.
Vu K.M., ICT as a source of economic growth in the information age: Empirical evidence from
the 1996–2005 period, „Telecommunications Policy” 2011, vol. 35.
Wang Z., Zhang N., Simulation  of  Consumer  Purchase  Behavior  Based  on  Computational
Experiments,  International  Conference  on  Intelligent  Transportation,  Big  Data  &
Smart City (ICITBS), Changsha 2019.
Wawrzyniak A., A Multi-agent Based Simulation Model of Consumer Behaviour – Food Choice
and Cooking Attitudes during the Coronavirous (Covid-19) Outbreak, „European Research
Studies Journal” 2021, vol. 24, Iss. 2B.
Wawrzyniak A., Modelowanie zachowania agentów w wieloagentowych systemach symulacyj-
nych stosowanych w zarządzaniu, „Studia Informatica” 2015, nr 36.
Wawrzyniak A., Modelowanie zachowania konsumentów na potrzeby zarządzania marketin-
gowego, [w:] Informatyka w zarządzaniu, A. Marciniak, M. Morzy (red.), Wydawnictwo
Nakom, Poznań–Warszawa 2014.
Wawrzyniak A., Ocena i wybór oprogramowania do symulacji wieloagentowej z zastosowaniem
metody AHP, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego” 2013, nr 781, „Eko-
nomiczne Problemy Usług” nr 106.
Wawrzyniak A., Opakowanie jako instrument komunikacji marketingowej – wyniki badań eye-
-trackingowych, „Przedsiębiorczość i Zarządzanie” 2016, t. 17(11), cz. 2.
Wawrzyniak A., Wieloagentowy model symulacyjny zachowań konsumentów na rynku wód
mineralnych, „Handel Wewnętrzny” 2018, nr 3(374).
Wawrzyniak A., Furaiji F., The concept of simulation model to study consumer behavior, „Studia
Informatica” 2013, nr 32.
Wawrzyniak A., Wąsikowska B., Metody  neuroobrazowania  mózgu  w  badaniach  procesów
podejmowania decyzji w zarządzaniu, „Organizacja i Kierowanie” 2016, nr 1, Komitet
Nauk Organizacji i Zarządzania Polskiej Akademii Nauk i Szkoła Główna Handlowa
w Warszawie, Warszawa 2016.
Wawrzyniak A., Wąsikowska B., Neuroscience Techniques in Studying Advertisements Effecti-
veness: An Experimental Investigation, [w:] Sustainable Economic Development and Advan-
cing Education Excellence in the era of Global Pandemic, K.S. Soliman (ed.), Proceedings
of the 36th International Business Information Management Association Conferen-
ce (IBMA), Granada 2020.
Wąsikowska B., Furaiji F., Examining male and female purchase preferences by means of rough
set method, [w:] Selected issues of data analysis, M. Łatuszyńska, K. Nermend (eds.), Polish
Information Processing Society, Szczecin 2012.
Weaver W., Shannon C.E., The Mathematical Theory of Communication, University of Illinois
Press, Chicago 1963.
Weiss G. (ed.), Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence,
MIT Press, Cambridge 2013.241 Bibliografia
Wilensky U., Rand W., An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social
and Engineered Complex Systems with NetLogo, MIT Press, Cambridge 2015.
Wiśniewska A., Reklama jako narzędzie uruchamiania potencjału oddziaływania wizerunku
marki, [w:] Strategie komunikacji reklamowej z konsumentem, A. Kozłowska (red.), Wyż-
sza Szkoła Promocji, Warszawa 2012.
Włodarczyk E., Grupa odniesienia, [w:] Encyklopedia Pedagogiczna XXI wieku, t. II, J. Pilch
(red.), Wydawnictwo Akademickie Żak, Warszawa 2003.
Wong A., Sohal A., A critical incident approach to the examination of customer relationship
management in a retail chain: an exploratory study, „Qualitative Market Research” 2003,
vol. 6, no. 4.
Wooldridge M., An Introduction to Multi Agent Systems, John Wiley & Sons, 2009.
Wooldridge M., Intelligent Agents, [w:] Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed
Artificial Intelligence, G. Weiss (ed.), MIT Press, Cambridge 2013.
Wooldridge M., Intelligent Agents: The Key Concepts, [w:] Proceedings of the 9th ECCAI-ACAI/
EASSS  2001,  AEMAS  2001,  HoloMAS  2001  on  Multi-Agent-Systems  and  Applications  
II-Selected Revised Papers, Springer, Berlin 2002.
Wooldridge M., Jennings N.R., Intelligent agents: Theory and practice, „The Knowledge En-
gineering Review” 1995, vol. 10, no. 2.
Woś J., Rachocka J., Kasperek-Hoppe M., Zachowania konsumentów – teoria i praktyka, Wydaw-
nictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań 2011.
Wu S., Cai T., Luo X., Validation of the Dutch Eating Behavior Questionnaire (DEBQ) in
a sample of Chinese adolescents, „Psychology, Health & Medicine” 2016, vol. 22.
Yang M., Chen H., Long R., Wang Y., Sun Q., The group decision-making evolution of green
consumption behavior under overreaction: Based on multi-agent simulation analysis, „Reso-
urces, Conservation and Recycling” 2023, vol. 193.
Yasufuku K., Izumoto J., Abe H., Development of Data-Driven Agent Model for Consumer
Shopping Behavior in Commercial Facility, [w:] Proceedings of the 19th International Confe-
rence on Geometry and Graphics (ICGG 2021), L.Y. Cheng (ed.), „Advances in Intelligent
Systems and Computing” 2021, vol. 1296.
Yin C., McKay A., Model verification and validation strategies and methods: An application
case  study,  [w:]  Proceedings  of  ISCIIA  2018  and  ITCA  2018,  The  8th  International
Symposium  on  Computational  Intelligence  and  Industrial  Applications  and  The
12th China-Japan International Workshop on Information Technology and Control  
Applications, Tengzhou 2018.
Yuan P., Dong X., Xu J., Lin X., How Government Regulations and Consumer Behavior In-
fluence  Manufacturers’  Product  Green  Degree  Decision-Making:  An  Agent-Based  Model,
„Wireless Communications and Mobile Computing” 2021, vol. 2021, https://www.
hindawi.com/journals/wcmc/2021/5582140/ [dostęp: 15.07.2023].
Yue T., Long R., Chen H., Liu J., Liu H., Gu Y., Energy-saving behavior of urban residents in
China: A multi-agent simulation, „Journal of Cleaner Production” 2020, vol. 252.
Zalega T., Ekonomia behawioralna jako nowy nurt ekonomii – zarys problematyki, Wydział
Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego, „Studia i Materiały” 2015, vol. 1, nr 18.242 Bibliografia
Zalega T., Konsumpcja. Determinanty, teoria, modele, PWE, Warszawa 2012.
Zaltman G., Jak myślą klienci. Podróż w głąb umysłu rynku, Dom Wydawniczy REBIS, Po-
znań 2008.
Zhang N., Lu Y., Chen J., Hwang B.-G., An agent-based diffusion model for Residential Photo-
voltaic deployment in Singapore: Perspective of consumers’ behaviour, „Journal of Cleaner
Production” 2022, vol. 367.
Zhang N., Zheng X., Agent-based simulation of consumer purchase behaviour based on quality,
price and promotion, „Enterprise Information Systems” 2019, vol. 13, no. 10.
Zhang T., Zhang D., Agent-based simulation of consumer purchase decision-making and the
decoy effect, „Journal of business research” 2007, vol. 60, no. 8.
Zúñiga K.V., Castilla I., Aguilar R.M., Using fuzzy logic to model the behavior of residential
electrical utility customers, „Applied Energy” 2014, vol. 115(C).
Żeliński J., Analiza systemowa i projektowanie MBSE. Naiwne modelowanie procesów bizneso-
wych, czyli za co nie płacić, https://it-consulting.pl/2009/07/01/naiwne-modelowanie-
procesow-biznesowych-czyli-za-co-nie-placic/ [dostęp: 15.07.2023].

Napisz opinię

Uwaga: HTML nie jest przetłumaczalny!
    Zły           Dobry

Najczęściej kupowane