K. ZimaWnioskowanie na podstawie znanych przypadków to metodologia wykorzystująca proste spostrzeżenia że "podobne problemy już kiedyś rozwiązano" oraz "podobne przypadki mają podobne rozwiązania" [10]. CBR imituje, w bardziej wierny sposób, ludzką inteligencję i proces nauki ponieważ aplikowany system modyfikuje swoje zachowanie na podstawie zgromadzonego doświad-czenia [9]. Pierwszym krokiem w metodzie CBR jest analiza rozważanego problemu. Kolejnym krokiem jest znalezienie przypadków, które są najbardziej podobne do analizowanego przypadku. Zdarza się że żaden stary przypadek nie pasuje do nowego. Należy wtedy wprowadzić modyfikacje w starych rozwiąza-niach. Następnym krokiem jest dokonanie oceny uzyskanych rozwiązań. Proponowane wybrane rozwiązanie jest testowane, a następnie są dokonywane niezbędne poprawki. Metodologia wnioskowania z przypadków może być szeroko wykorzystywana w różnych dziedzinach gospodarki. Może być również stosowana w budownictwie: w procesie inżynierii produkcji, oszacowaniach kosztowych oraz tworzeniu procedur zarządzania jakością [7]. Metoda CBR może być wykorzystywana w budownictwie między innymi do celów zarządzania kosztami przedsięwzięcia lub przygotowania wiarygodnych oszacowań kosztowych dla inwestora, odzwierciedlających ceny rynkowe [11].W oszacowaniach kosztowych dokonywanych we wstępnej fazie inwestycji stosunkowo często wykorzystywana jest metoda wnioskowania z przypadków. Przykładowo w [5] autorzy opisali model hybrydowy wykorzystujący wnioskowanie z przypadków wspomagane algorytmami genetycznymi. Zaprezentowano model szacowania kosztów wodnych obiektów budowlanych oparty się na bazie danych złożonej ze 189 przypadków, a po zbadaniu korelacji z kosztami inwestycji wykorzystali 6 zmiennych opisujących inwestycje. Z kolei An, Kim
Wnioskowanie z przypadków -przykład obliczeniowyAnalizie poddano przypadki, które do celów badawczych potraktowano jako nowe V N -4 przypadki z roku 2015 i 4 przypadki z roku 2016. Przypadki wraz z opisem sytuacji i zmiennymi objaśniającymi pokazano w tab. 1.W pierwszym kroku dokonano analizy podobieństwa na poziomie lokalnym dla poszczególnych zmiennych objaśniających. W celu pomiaru lokalnych podobieństw wykorzystano poniższe formuły:gdzie: n(V N ), n(V S ) -oceny wartości zmiennych objaśniających w przyjętej skali, V max , V min -wartości minimalne i maksymalne w bazie danych dla danej zmiennej objaśniającej.W przypadku doboru skali oceny dla zmiennych jakościowych problemem jest dobór liczby poziomów skali, prawidłowość oceny rozwiązań zapisanych za pomocą skali liczbowej, a co za tym idzie ocena podobieństwa rozwiązań. W wyniku analizy wybrane zostały stare przypadki V S * , których podobień-stwo globalne SIM(V N1, V S1 ) wynosiło minimum 95%. Każdy z wybranych przypadków został poddany adaptacji poprzez korektę ceny jednostkowej znalezionych przypadków z bazy danych BD BS o dwa współczynniki: 1. Współczynnik regionalny -odzwierciedlający różnice cenowe pomiędzy lokalizacjami inwestycji przypadku nowego V N oraz wybranego podobnego przypadk...