ORIGINAL_ARTICLE
یک راهنمای عملیاتی برای مدلسازی مبتنی بر عامل، بر پایه دستهبندی پژوهشهای صورت پذیرفته در علوم انسانی: انتشار نوآوری در ایران
در این مقاله، ابتدا مدلی مفهومی برای دستهبندی پژوهشهای مدلسازی مبتنی بر عامل در حوزهی علوم انسانی ارائه شده است. سپس بر مبنای دستهبندی ارائهشده یک راهنمای عملیاتی جهت پیادهسازی مدلهای مبتنی بر عامل ایجاد شده است. در این رهگذر، با هدف پیادهسازی راهنمای عملیاتیِ ارائهشده، به مدلسازی مبتنی بر عامل در حوزه بازاریابیِ مربوط به انتشار نوآوری (انتشار تلویزیون در ایران) پرداخته شده است و ضمن اجرای گامبهگام این راهنمای عملیاتی برای انتشار نوآوری، توسعهی مدل با اعمال نمودن شبکه ارتباطاتی ترجیحی مدنظر قرار گرفته است. در گام آخر نیز با در نظر گرفتن سناریوهای مختلف برای شبکهی ارتباطاتی ترجیحی، اثر افزایش تعداد ارتباطات و افزودن شبکههای ارتباطاتی در بازار بالقوه برای پذیرش نوآوری (محصول و خدمت جدید) بررسی شده است.
https://journal.saim.ir/article_32495_794932d77b51103f60dcca984937ba99.pdf
2018-08-23
1
25
آناتومی عملیّاتی
مدلسازی مبتنی بر عامل
بازاریابی حوزه ی انتشار نوآوری
احسان
ابوالفتحی
ehsan.abolfathi84@gmail.com
1
دانشجوی دکتری، گروه مدیریت صنعتی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات تهران، ایران
AUTHOR
عباس
طلوعی
toloie@gmail.com
2
استاد، گروه مدیریت صنعتی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
محمد رضا
حمیدی زاده
m-hamidizadeh@sbu.ac.ir
3
استاد، گروه مدیریت بازرگانی، دانشکدهی مدیریت و اقتصاد، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Wilensky U., Rand W., “An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural,” Social and Engineered Complex Systems, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, United States, 2015.
1
[2] Bonabeau E., “Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems,” PNAS Colloquium, vol. 99, no. 3, 2002, pp. 7280–7287.
2
[3] Rand W., T. Rust R., “Agent-based modeling in marketing: Guidelines for rigor,” Intern. J. of Research in Marketing, vol. 28, no. 3, 2011, pp. 167–280.
3
[4] Garcia R., Jager W., “From the Special Issue Editors: Agent-Based Modeling of Innovation Diffusion,” Journal of Product Innovation Management, vol. 28, no. 2, 2011, pp. 148–151.
4
[5] Gilbert N., Jager W., Deffuant G., “Complexities in markets: Introduction to the special issue,” Journal of Business Research, vol. 60, no. 8, 2007, pp. 813–815.
5
[6] Walsh, W. Wellman, M., “Modeling supply chains formation in multiagentsystems,” Proc. IJCAI-99 Workshop Agent-Mediated Electronic Commerce, 1999.
6
[7] Rangoni R., Jager W., “Social Dynamics of Littering and Adaptive Cleaning Strategies Explored Using Agent-Based Modelling,” Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 20, no. 2, 2017, pp. 1–17.
7
[8] North M. J., Macal, C. M., “Multi-scale agent-based consumer market modeling,” Complexity, vol. 15, no. 5, 2010, pp. 37–47.
8
[9] Abdul Majid M., Herawan, T., “Modelling Reactive and Proactive Behaviour in Simulation: A Case Study in a University Organisation,” International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering, vol. 8, no. 6, 2013, pp. 329–338.
9
[10] Vattam S., Goel K., Rugaber S., “Behavior Patterns: Bridging Conceptual Models and Agent-Based Simulations in Interactive Learning Environments,” 11th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, 2011, pp. 139–143.
10
[11] Helda P., Wilkinsonb F., Marks R., “Agent-Based Modelling a New Kind of Research,” Australasian Marketing Journal, vol. 22, no. 1, 2014, pp. 4–14.
11
[12] Wellman p., “Putting the Agent in Agent-Based Modeling,” 13th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2014.
12
[13] Cavoski S. ,Markovic A., “Analysis of Customer Behaviour and Online Retailers Strategies Using the Agent-Based Simulation,” journal for theory and practice "Management", vol. 77, no. 22, 2016, pp. 13–24.
13
[14] Rauh J. ,Schenk T. ,Schrodl D., “The simulated consumer – An agent-based approach to shopping behavior,” Erdkunde, vol. 66, no. 1, 2011, pp. 13–25.
14
[15] Serrano E., Iglesias C., Garijo M., “A Novel Agent-Based Rumor Spreading Model in Twitter,” 15 Companion Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, 2015, pp. 811–814.
15
[16] Garcia R., Rummel P., Hauser J, “Validating Agent-based Marketing Models Using Conjoint Analysis,” Journal of Business Research, vol. 60, no. 8, 2007, pp. 848–857.
16
[17] Baptista M., Martinho C. Lima F., “An agent-based model of consumer behavior based on the BDI architecture and neoclassical theory,” Conference: Association for Business Simulation and Experiential Learning, 2014, pp. 170–178.
17
[18] Eppstein M., Grover D., Marshal G., “An agent-based model to study market penetration of plug-in hybrid electric vehicles,” Energy Policy, vol. 39, no. 6, 2011, pp. 3789–3802.
18
[19] Janssen M., Jager W., “Fashions, habits and changing preferences: Simulation of psychological factors affecting market dynamics,” Journal of Economic Psychology, vol. 22, no. 6, 2001, pp. 745–772.
19
[20] Grimm V., Railsback S. F., “Individual-based modeling and ecology” Princeton: Princeton University Press, 2005.
20
[21] Delre S., Jager W., Tammo H. A., “Will It Spread or Not? The Effects of Social Influences and Network Topology on Innovation Diffusion” Journal of Product Innovation Management, vol. 27, no. 2, 2010, pp. 267–282.
21
[22] Kangur A., Jager W., Verbrugge R. “An agent-based model for diffusion of electric vehicles,” Journal of Environmental Psychology. vol. 52, no. 1, 2017, pp. 166–182.
22
[23] Zhang T., Gensler S., Garcia R., “A Study of the Diffusion of Alternative Fuel Vehicles: An Agent-Based Modeling Approach,”. Journal of Product Innovation Management, vol. 28, no. 2, 2011, pp. 152–168.
23
[24] Dignum V., Gilbert N., Wellman M., “Introduction to the special issue on autonomous agents for agent-based modeling,” Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. vol. 30, no. 6, 2016, pp. 1021–1022.
24
[25] Dilaver O., Gilbert N., “Discover scientific knowledge, and make your research” visible Retrieved may 7, 2017, from researchgate, website:https://www.researchgate.net/project/Agent-based-Macroeconomic-Models-An-Anatomical-Review.
25
[26] jager W., “Introduction to Agent Based Modeling”. Retrieved feb 23, 2015, from creative commons, website: creativecommons.org/license/by-sa/3.0/legalcode.
26
[27] North M. J., Macal C. M., “Managing business complexity: Discovering strategic solutions with agent-based modeling and simulation,” Oxford University Press, 2007.
27
[28] Gilbert N., “Agent-based models,” Sage Publications, 2008.
28
[29] Afshar K. M., Abolfathi E., rajab poor M., “A New strategy in dynamic systems applying matlab,” Dafoos aja Publications, 2017.
29
[30] Bass F. M., “A new product growth model for consumer durables,” Management Science, vol. 36, no. 9, 1969, pp. 1057–1079.
30
[31] Barabási A., Albert R., “Emergence of scaling in random networks,” Science, vol. 286, no. 1, 1999, pp. 509–512.
31
[32] Azar A., Zarei A., “Modeling based simulation design for analyzing inter organizational communication,” Management Research in Iran, vol. 55, no. 11, 2006, pp. 31–58.
32
[33] Bagheri K.M., Azar A., “New Approach to Internet Marketing Blend,” Management Research in Iran, vol. 39, no. 9, 2004, pp. 1–27.
33
[34] Rabiee M., Karami M., “Dynamic Analysis of the Issue of Driving Accidents in Iran: The Dynamics of Systems Approach,” modern researches in decision making, vol. 4, no. 1, 2017, pp. 71–99.
34
ORIGINAL_ARTICLE
قیمتگذاری پویا و بهینهسازی طول دوره گارانتی در طول چرخه عمر محصول (مطالعه موردی: شرکت صنام الکترونیک)
گارانتی یکی از مؤلفههای مهم در بازاریابی به شمار میآید. بدیهی است که پیشنهاد گارانتی با مدتزمان طولانیتر از طرف تولیدکننده تأثیر مستقیم برافزایش فروش خواهد گذاشت ولی از طرف دیگر، هزینههای شرکت با افزایش طول دوره گارانتی افزایش مییابد. مسئله این تحقیق بیشینهسازی سود تولیدکننده است که از اجزای درآمدی و هزینهای تشکیل میشود. برخلاف اغلب مقالات در حوزه گارانتی که فقط تصمیمات مربوط به محصولات تحت گارانتی را بررسی میکنند، در این تحقیق نقشی که محصولات از گارانتی خارجشده بر تصمیمات تولیدکننده میتواند داشته باشد نیز در نظر گرفته شده است. بدین منظور، مدل ارائهشده قابلیت محاسبه تعداد خرابیهای محصولات تحت گارانتی و از گارانتی خارجشده (بر اساس نرخ خرابی محصولات) در بازههای زمانی برنامهریزی تولید قطعات یدکی را دارد. همچنین تقاضای محصول مطابق با چرخه عمر آن، تابعی از زمان، قیمت و طول دوره گارانتی است. قیمت فروش و طول دوره گارانتی به ترتیب اثر مستقیم و عکس بر تقاضای محصول دارند. بدین ترتیب، تصمیمگیری توأمان در رابطه باقیمت محصول در بازههای زمانی مختلف و طول دوره گارانتی از اهمیت بالایی برخوردار است. برای حل مسئله از الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات و بهینهسازی مُلهَم از اپتیک استفاده شده است. بهمنظور بررسی نحوه تأثیر متغیرها بر سودآوری تولیدکننده، مدل پیشنهادی با استفاده از دادههای شرکت صنام الکترونیک حل شده و مورد تحلیل قرارگرفته است.
https://journal.saim.ir/article_32496_681aeb422751a7bc900e1ca019c468cc.pdf
2018-08-23
27
53
گارانتی
قیمتگذاری پویا
چرخه عمر محصول
بهینهسازی ازدحام ذرات
بهینهسازی ملهم از اپتیک
محسن
افصحی
m.afsahi@modares.ac.ir
1
دانشجوی دکتری مهندسی صنایع دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
علی
حسین زاده کاشان
a.kashan@modares.ac.ir
2
دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
بختیار
استادی
bostadi@modares.ac.ir
3
دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
سید حسام
ذگردی
zegordi@modares.ac.ir
4
دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
[1] Murthy .D, Solem .o, and Roren.t, "product warranty logistics: issues and challenges," European Journal Of Operational Research, vol. 156, 2004, pp. 110-126.
1
[2] Murthy .D. N. P, and Blischke .w. R, "strategic warranty management: a life-cycle approach," IEEE Transactions On Engineering Management, vol. 47, 2000, pp. 40-54.
2
[3] Khodadad .H. S. H, Osanlou, Moshabaki .A, and Kordnaij .A, "designing customer profitability model for organizations:(case study of electronic industry in iran)," Management Research In Iran (Modares Human Sciences)", vol. 17, 2013, pp. 73-94.
3
[4] Murthy .D. N. P, "product warranty and reliability," Annals of Operations Research, vol. 143, 2006, pp. 133-146.
4
[5] Murthy .D, and Djamaludin .I, "new product warranty: a literature review," International Journal of Production Economics, vol. 79, 2002, pp. 231-260.
5
[6] Vahdani .H, Chukova .S, and Mahlooji ,H. "on optimal replacement-repair policy for multi-state deteriorating products under renewing free replacement warranty", Computers & Mathematics with Applications, vol. 61, 2011, pp. 840-850.
6
[7] Manna .D. K, "price-warranty length decision with glickman-berger model", International Journal of Reliability and Safety, vol. 2, 2008, pp. 221-233.
7
[8] F. Mansoori, T. Abbasnejad, and h. R. Askarpour, "designing an agile supply chain network in terms of demand dependence on price," Modern Researches in Decision Making, vol. 2, pp. 179-206, 2017.
8
[9] Glickman .T. S, and Berger .P. D, "optimal price and protection period decisions for a product under warranty", Management Science, vol. 22, 1976, pp. 1381-1390.
9
[10] Mitra .A, and Patankar .J. G, "a multi-objective model for warranty estimation", European Journal of Operational Research, vol. 45, 1990, pp. 347-355.
10
[11] Lin .P.-C, and Shue .l.-Y, "application of optimal control theory to product pricing and warranty with free replacement under the influence of basic lifetime distributions", Computers & Industrial Engineering, vol. 48, 2005, pp. 69-82.
11
[12] Huang .H.-Z, Liu .z.-J, and Murthy .D, "optimal reliability, warranty and price for new products," IIE Transactions, vol. 39, pp. 819-827, 2007.
12
[13] Wu .C.-C, Lin .P.-C, and Chou .C.-Y, "determination of price and warranty length for a gamma lifetime distributed product", Journal of Information and Optimization Sciences, vol. 28, 2007, pp. 335-355.
13
[14] Lin .P.-C., Wang .J, and Chin .S.-S, "dynamic optimisation of price, warranty length and production rate", International Journal of Systems Science, vol. 40, 2009, pp. 411-420.
14
[15] Kim .B, and Park .S, "optimal pricing, eol (end of life) warranty, and spare parts manufacturing strategy amid product transition", European Journal of Operational Research, vol. 188, 2008, pp. 723-745.
15
[16] Tsao .Y.-C, Teng .W.-G, Chen .R.-S, and Chou .W.-Y, "pricing and inventory policies for hi-tech products under replacement warranty", International Journal of Systems Science, vol. 45, 2014, pp. 1255-1267.
16
[17] Yazdian .S. A, Shahanaghi .K, and Makui .A, "joint optimisation of price, warranty and recovery planning in remanufacturing of used products under linear and non-linear demand, return and cost functions" International Journal of Systems Science, vol. 47, 2016, pp. 1155-1175.
17
[18] Darghouth .M. N, Ait-kadi .D, and Chelbi .A, "joint optimization of design, warranty and price for products sold with maintenance service contracts", Reliability Engineering & System Safety, vol. 165, 2017, pp. 197-208.
18
[19] Chien .Y.-H, and Chiang .C.-P, "optimal warranty length and selling price to maximize the profit", Advances in Technology Innovation, vol. 2, 2017, pp. 18-21.
19
[20] Chen .C.-K, Lo .C.-C, and Weng .T.-C, "optimal production run length and warranty period for an imperfect production system under selling price dependent on warranty period," European Journal of Operational Research, vol. 259, pp. 401-412, 2017.
20
[21] Lei .Y, Liu .Q, and Shum .S, "warranty pricing with consumer learning", European Journal of Operational Research, vol. 263, 2017, pp. 596-610.
21
[22] Nasrollahi .M, and Asgharizadeh .E, "pro-rata warranty pricing model with risk-averse buyers", Management Research in Iran, vol. 20, 2016, pp. 131-154.
22
[23] Eberhart .R. C, and Kennedy .J, "a new optimizer using particle swarm theory", in proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science, 1995, pp. 39-43.
23
[24] Kennedy .J, "particle swarm optimization", in encyclopedia of machine learning, ed: springer, 2011, pp. 760-766.
24
[25] Poli .R, Kennedy .J, and Blackwell .T, "particle swarm optimization," Swarm Intelligence, vol. 1, 2007, pp. 33-57.
25
[26] Du .K.-l. and Swamy .m, "particle swarm optimization," in search and optimization by metaheuristics, ed: springer, 2016, pp. 153-173.
26
[27] Kashan .A. H., "a new metaheuristic for optimization: optics inspired optimization (OIO)," Computers & Operations Research, vol. 55, 2015, pp. 99-125.
27
ORIGINAL_ARTICLE
مسئله مسیریابی تولید رقابتی: مدلسازی، حل و ارائه نامعادلات معتبر
حملونقل در سیستمهای اقتصادی، تولیدی و خدماتی از جایگاه مهمی برخوردار است و بخش قابلتوجهی از تولید ناخالص ملی هر کشوری را به خود اختصاص میدهد. مسئله مسیریابی تولید، توسعهای بر مباحث فروشنده دورهگرد و مسیریابی خودرو است که در آن برنامهریزی زمان و میزان تولید نیز موردتوجه است. عموماً در مسائل فوق، فرض بر این است کهنوعی انحصار در محیط وجود دارد و توجهی به تأثیر رقبا در این مسائل در نظر گرفته نشده است. در این مقاله، مسئله مسیریابی تولید رقابتی با فرض دانستن زودترین و دیرترین زمان تأمین تقاضا توسط رقیب مدلسازی میشود. نامعادلات معتبری برای این مسئله ارائه شده و میزان تأثیر آنها در زمان حل دقیق بهوسیله نرمافزار سیپلکس بررسی شده است. نامعادلات فوق برای مسئله با وسایل نقلیه همگن و ناهمگن به تفکیک ارائه شده است. درنهایت نیز نتایج بهدستآمده از آنها مقایسه شده است.
https://journal.saim.ir/article_32497_bdccb812200851ffc947e718b239826e.pdf
2018-08-23
55
79
مساله مسیریابی تولید
شرایط رقابتی
نامعادلات معتبر
جواد
بهنامیان
behnamian@basu.ac.ir
1
عضو هیات علمی دانشگاه بوعلی سینا
LEAD_AUTHOR
فرزانه
ادبی
fanar_adabi@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری، دانشگاه بوعلی سینا، دانشکده مهندسی، گروه صنایع
AUTHOR
[1] Adulyasak, Y., Jean-François, C., and Raf, J. "The production routing problem: A review of formulations and solution algorithms." Computers & Operations Research, 55, 2015, 141-152.
1
[2] Adulyasak, Y., Jean-François, C., and Raf J. "Benders decomposition for production routing under demand uncertainty." Operations Research, 63, 2015, 851-867.
2
[3] Tavakkoli-Moghaddam, R., Gazanfari, M., Alinaghian, M., Salamatbakhsh, A., and Norouzi, N. "A new mathematical model for a competitive vehicle routing problem with time windows solved by simulated annealing." Journal of Manufacturing Systems, 30, 2011, 83-92.
3
[4] Norouzi, N., Tavakkoli-Moghaddam, R., Ghazanfari, M., Alinaghian, M., and Salamatbakhsh, A. "A new multi-objective competitive open vehicle routing problem solved by particle swarm optimization." Networks and Spatial Economics, 12, 2012, 609-633.
4
[5] Díaz-Madroñero, M., David, P., and Josefa, M. "Integrated production and routing planning decisions under uncertainty: a case study." 9th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology, 2015.
5
[6] Senoussi, A., Nadia Kinza, M., Bernard, P., Nadjib, B., and Stéphane, D."Modeling and solving a one-supplier multi-vehicle production-inventory-distribution problem with clustered retailers." The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 85, 2016, 971-989.
6
[7] Adulyasak, Y., Jean-François, C., and Raf, J. "Formulations and branch-and-cut algorithms for multivehicle production and inventory routing problems." INFORMS Journal on Computing, 26, 2013, 103-120.
7
[8] Ghorbani, Z., Tavakkoli-Moghaddam, R., Vahdani, B., Minaee, M., and Mousavi, S. "Solving an Analysis Network Process Model for Selection of the Dispatching Rules by an Interval-valued Intuitionistic Fuzzy Set." The Modares Journal of Management Research in Iran, 18, 2014, 195-214.
8
[9] Akbari, M. "a model for production and inventory control in crisis condition". The Modares Journal of Management Research in Iran, 19, 2016, 45-70.
9
[10] Mansoori, F., Abbasnejad, T., and Askarpour, H. “Designing an agile supply chain network in terms of demand dependence on price.” Modern Research in Decision Making, 2, 2017, 179-206.
10
[11] Bard, J.F., and Nananukul, N. "A branch-and-price algorithm for an integrated production and inventory routing problem." Computers & Operations Research, 37, 2010, 2202-2217.
11
[12] Montoya-Torres, J.R., Franco, J.L., Isaza, S.N., Jiménez, H.F., and Herazo-Padilla, N. "A literature review on the vehicle routing problem with multiple depots." Computers & Industrial Engineering, 79, 2015, 115-129.
12
[13] Kulkarni, R. V., and Bhave, P. R. "Integer programming formulations of vehicle routing problems." European Journal of Operational Research, 20, 1985, 58-67.
13
[14] Pochet, Y., and Wolsey. L.A. "Polyhedra for lot-sizing with Wagner—Whitin costs." Mathematical Programming, 67, 1994, 297-323.
14
ORIGINAL_ARTICLE
بهینهسازی سبد پروژههای سازمان؛ رویکرد خوشهبندی و تصمیمگیری چندمعیاره فازی
انتخاب صحیح پروژهها یکی از مهمترین اقدامات سازمانهای پروژهمحور در راستای مدیریت راهبردی است و محدودیت منابع موجب میشود سازمانها نتوانند روی تمامی پروژهها سرمایهگذاری نمایند. ازاینرو، انتخاب مجموعه پروژههای موردنظر سازمان یا پورتفولیوی پروژهها بهنحویکه بتواند اهداف و استراتژیهای سازمان را با درنظرگرفتن محدودیتهای سازمانی برآورده سازد، بسیار حائز اهمیت است. برای تحقق این مهم و بهمنظور تصمیمگیری دقیقتر، پژوهش حاضر از سه مرحله غربال جهت تشکیل سبد پروژه سازمان استفاده نموده است. در مرحله اول، غربال پروژهها براساس معیارهای انتخاب پروژه و با استفاده از روشهای تصمیمگیری چندمعیاره فازی اولویتبندی شدهاند. ازآنجاییکه بیشترین هزینههای هر سازمان ناشی از ریسک پروژه و اتمام دیرهنگام است و همچنین ممکن است پروژهای از اولویت خوبی برخوردار باشد ولی انجام آن برای سازمان دارای درجه بالایی از ریسک بوده و هزینههای زیادی را به همراه داشته باشد، لذا در مرحله دوم غربال، پروژهها براساس ریسک پروژه برمبنای استاندارد PMBOK خوشهبندی فازی شدند. براساس نتایج خوشهبندی، پروژهها در سه خوشه قرار گرفتند. خوشه اول پروژههایی هستند که از ریسک معقولی برخوردار هستند. پروژههای خوشه دوم نیز دارای درجه بالایی از ریسک بوده که در صورت لزوم انجام آنها، نیازمند توجه خاص مدیریت ارشد هستند. در خوشه سوم، پروژههای هستند که ریسک بحرانی داشته و در صورت لزوم انجام آنها، به طرحریزی مشخص و برنامهریزی خاص نیاز دارند. در مرحله بعد، خبرگان براساس حوزه فعالیت هر شرکت، پروژهها را به شرکتها تخصیص دادند. در مرحله آخر غربال، پروژهها با استفاده از برنامهریزی آرمانی صفر و یک و با در نظر گرفتن سه محدودیت آرمانی «سود»، «بودجه» و «ریسک» در هر یک از شرکتهای زیرمجموعه انتخاب شدند.
https://journal.saim.ir/article_32498_5e9c82c1a01d773036296d5b8c7af6d1.pdf
2018-08-23
81
106
سبد پروژه
انتخاب پروژه
تصمیم گیری چند معیاره فازی
خوشه بندی
برنامه ریزی آرمانی صفر و یک
ملیحه
بینشیان
malihe_bineshiyan@yahoo.com
1
دانشگاه
LEAD_AUTHOR
سعید
صفری
safari@shahed.ac.ir
2
دانشگاه
AUTHOR
رضا
عباسی
r.abbasi@shahed.ac.ir
3
دانشگاه
AUTHOR
منصور
مومنی
mmomeni@ut.ac.ir
4
دانشگاه
AUTHOR
[1] PMBOK, A. A Guide to the project Management body of knowledge (Fifth Edition). Project Management Institute, Pennsylvania USA,2012.
1
[2] Jafarzadeh, M., Tareghian, H., Rahbarnia, F., & Ghanbari, R. Optimal selection of project portfolios using reinvestment strategy within a flexible time horizon. European Journal of Operational Research,2015, 243(2), 658-664.
2
[3] Nikpay, A., & Torabi, A. New framework to select an appropriate portfolio of performance improvement projects. Ninth International Conference on Industrial Engineering, Tehran,2012.
3
[4] Nassif, L., Santiago Filho, J., & Nogueira, J. Project Portfolio Selection in Public Administration Using Fuzzy Logic. Procedia-Social and Behavioral Sciences,2013, 74, 41-50.
4
[5] Amiri, M. Project selection for oil-fields development by using the AHP and fuzzy TOPSIS methods. Expert Systems with Applications,2010, 37(9), 6218-6224.
5
[6] Ho, W., Tsai, C., Tzeng, G., & Fang, S. Combined DEMATEL technique with a novel MCDM model for exploring portfolio selection based on CAPM. Expert Systems with Applications,2011. 38(1), 16-25.
6
[7] Liu, S. A fuzzy modeling for fuzzy portfolio optimization. Expert Systems with Applications, 38(11),2011, 13803-13809.
7
[8] Bhattacharyya, R., Kumar, P., & Kar, S. Fuzzy R&D portfolio selection of interdependent projects. Computers & Mathematics with Applications,2011, 62(10), 3857-387.
8
[9] Yu, L., Wang, S., Wen, F., & Lai, K. Genetic algorithm-based multi-criteria project portfolio selection. Annals of Operations Research,2012, 197(1), 71-86.
9
[10] Khalili-Damghani, K., Sadi-Nezhad, S., Lotfi, F. H., & Tavana, M. A hybrid fuzzy rule-based multi-criteria framework for sustainable project portfolio selection. Information Sciences,2013, 220, 442-462.
10
[11] Taylan, O., Bafail, A., Abdulaal, R. M., & Kabli, M. Construction projects selection and risk assessment by fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methodologies. Applied Soft Computing,2014, 17, 105-116.
11
[12] Pendharkar, P. A decision-making framework for justifying a portfolio of IT projects. International Journal of Project Management,2014, 32(4), 625-639.
12
[13] Barros de Oliveira, M., Costa, H., Figueiredo, F. V., & Rocha, A. Scaling up a Project Portfolio Selection Technique by using Multiobjective Genetic Optimization. iSys-Revista Brasileira de Sistemas de Informação,2014, 7(4), 60-74.
13
[14] Arasteh, A., Aliahmadi, A., & Omran, M. A Multi-stage Multi Criteria Model for Portfolio Management. Arabian Journal for Science and Engineering,2014, 39(5), 4269-4283.
14
[15] Hassanzadeh, F., Nemati, H., & Sun, M. Robust optimization for interactive multiobjective programming with imprecise information applied to R&D project portfolio selection. European Journal of Operational Research,2014, 238(1), 41-53.
15
[16] Fernandez, E., Gomez, C., Rivera, G., & Cruz-Reyes, L. Hybrid meta-heuristic approach for handling many objectives and decisions on partial support in project portfolio optimization. Information Sciences,2015, 315, 102-122.
16
[17] Altuntas, S., & Dereli, T. A novel approach based on DEMATEL method and patent citation analysis for prioritizing a portfolio of investment projects. Expert Systems with Applications,2015, 42(3), 1003-1012.
17
[18] Ribas, J. R., & Silva Rocha, M. A decision support system for prioritizing investments in an energy efficiency program in favelas in the city of Rio de Janeiro. Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis,2015, 22(1-2), 89-99.
18
[19] Ali Nejad, A. & Samyari, K. Optimal Portfolio Selection Project Using an integrated approach DEA/DEMATEL. Journal of Industrial Management Studies,2013, Number 28, Pages 41-60
19
[20] Moradi, Sh. & Hassanpour, H. Selection, prioritization and portfolio optimization based on linear programming, engineering (Case Study: Institute of Consulting Engineers Taha),2014, First National Congress of engineering construction and evaluation of development projects, Gorgan.
20
[21] Kim, I., Shin, S., Choi, Y., Thang, N. M., Ramos, E. R., & Hwang, W. Development of a project selection method on information system using ANP and fuzzy logic. World Academy of Science, Engg. and Tech,2009.
21
[22] Tsai, W. H., Leu, J. D., Liu, J. Y., Lin, S. J., & Shaw, M. A MCDM approach for sourcing strategy mix decision in IT projects. Expert Systems with Applications,2010, 37(5), 3870-3886.
22
[23] Bai, H., & Zhan, Z. An IT Project selection method based on fuzzy analytic network process. In System Science, Engineering Design and Manufacturing Informatization (ICSEM), 2011 International Conference on, 2011, Vol. 2, pp. 275-279.
23
[24] Hou, G. IT/IS project selection: A grey multi-criteria decision model approach. In E-Business and E-Government (ICEE), 2011 International Conference on, 2011, pp. 1-4.
24
[25] Zimmermann, H. Fuzzy set theory—and its applications. Springer Science & Business Media, 2001.
25
[26] Betty, ch., Chih-Wei ch., Chih-Hung, Wu. Fuzzy DEMATEL method for developing supplier selection criteria, 2011.
26
[27] Kabir, G., Hasin, M. A. A. Comparative analysis of AHP and Fuzzy AHP models for multicriteria inventory classification. International Journal of Fuzzy Logic Systems, 2011, 1(1), 1-16.
27
[28] Tzeng, G.-H., Huang, J.-J. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications . CRC Press, 2011.
28
[29] Khatami Firuz Abadi, M., Vafadar nikjoo, A., Shahabi, A. Determine the most important project risk categories by considering the causal relationships between them in a fuzzy environment. Management Research in Iran, 2013.
29
[30] Olfat, L., Khosravaani, V., jalali, R. Risk identification and prioritization of projects based on PMBOK standard with Fuzzy approach. Journal of Industrial Management Studies, 2011, 19, 147-163.
30
[31] Yilmaz, B., Dagdeviren, M. A combined approach for equipment selection: F-PROMETHEE method and zero-one goal programming. Expert systems with Applications, 2011, 38, 11641-11650.
31
ORIGINAL_ARTICLE
خوشهبندی کارگاههای صنعتی با استفاده از رویکرد ترکیبی دادهکاوی و تصمیمگیری چندمعیاره
در دهه اخیر، توانایی بشر برای تولید و ذخیره دادهها بهسرعت افزایش یافته است. با افزایش حجم دادههای ذخیرهشده، نیاز به روشی که بتوان با استفاده از آن به تحلیل اطلاعات و دانش موجود در دادهها پرداخت بیشتر از پیش احساس میشود. فنون دادهکاوی و روشهای تصمیمگیری چند شاخصه در دهههای اخیر هرکدام به شکلی کمکرسان مدیران در عرصه تصمیمگیری بودهاند. در پژوهش حاضر، با تلفیق فرآیند دادهکاوی و روشهای تصمیمگیری چندشاخصه، روشی برای خوشهبندی کارگاههای صنعتی ارائه شده است. در روش پیشنهادی، ابتدا فرآیند دادهکاوی بر اساس روشهای تجزیهوتحلیل سلسله مراتبی، K-means و شبکه عصبی کوهونن صورت گرفته و سپس عملکرد مدل طراحیشده جهت تعیین تعداد خوشه بهینه با شاخصهای اعتبارسنجی مجموع خطای مربعی و واریانس بین خوشهای سنجیده شده است. بخش صنایع غذایی بهعنوان مورد مطالعاتی پژوهش موردبررسی قرار گرفته و بر اساس یافتههای بهدستآمده، چهار خوشه بهعنوان تعداد خوشه بهینه کارگاههای صنعتی این بخش معرفی شده است. خوشههای بهدستآمده بر اساس متغیرهای توزیع جمعیت، سطح درآمد و ارزشافزوده فعالیتهای صنعتی در خوشهها نامگذاری شدهاند و در پایان، پیشنهادهایی در دو بخش کاربردی و پژوهشی برای تصمیمگیرندگان و سیاستگذاران این صنعت و سایر محققان این حوزه ارائه شده است.
https://journal.saim.ir/article_32499_ab23addafbdc1c404e9db6bfc7cce35b.pdf
2018-08-23
107
128
دادهکاوی
خوشهبندی
تجزیه و تحلیل سلسله مراتبی
روش K-means
روش شبکه عصبی کوهنن
آمنه
خدیور
a.khadivar@alzahra.ac.ir
1
دانشیار، گروه مدیریت، دانشکده علوم اجتماعی و اقتصادی، دانشگاه الزهرا (س)، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
فاطمه
مجیبیان
fatemeh.mojibian@gmail.com
2
استادیار، گروه مدیریت، دانشکده مهندسی صنایع و مدیریت، دانشگاه غیاثالدین جمشید کاشانی، قزوین، ایران
AUTHOR
[1] Taghavi Fard, M.T., Mansori, T., NaserZadeh. M.R., Ferasat. A.R., Data mining and its application in decision making, Journal of Management Knowledge 79(1), 2007, pp. 3-14. (in Persian).
1
[2] Jahangiri, M., Ahmadi, M.R., Naderi Dehkordi, M., Application of data mining in the insurance industry and customer categories, National Conference on Computer Engineering and Information Technology Management. 2014. (in Persian).
2
[3] Marbán, O., Segovia, J., Menasalvas, E., & Fernández-Baizán, C. Toward data mining engineering: A software engineering approach. Information systems, 34(1), 2009. pp. 87-107.
3
[4] Nori Borojerdi, P., Eskandari, V., Introduction to Quantitative Studies in Management (Case study: Data mining application in management studies), 1(3), 2010, pp. 1-13. (in Persian).
4
[5] Gharekhani, M., Abolghasemi, M. Data mining applications in the insurance industry, Journal of New Worlds Insurance, 158, 2011, pp.5-22.
5
[6] Kantardzic, M. Data mining: concepts, models, methods, and algorithms. John Wiley & Sons. 2011.
6
[7] Larose, D. T. Discovering knowledge in data: an introduction to data mining. John Wiley & Sons. 2014.
7
[8] Valente J & Pedrycz, W. (Eds.). Advances in fuzzy clustering and its applications. New York: Wiley. 2007.
8
[9] Hsu, C. H. Data mining to improve industrial standards and enhance production and marketing: An empirical study in apparel industry. Expert Systems with Applications, 36(3), 2009, pp. 4185-4191.
9
[10] Decker, R., Monien, K., Market basket analisis with neural gas network and self-organising maps, Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing,11(4), 2003, pp. 373-386.
10
[11] Ghaseminezhad, M.H., & Karimi, A. A novel self-organizing map (SOM) neural network for discrete groups of data clustering, Applied Soft Computing, 11, 2011, pp. 3771-3787.
11
[12] Shin, H. W., & Sohn, S. Y. Segmentation of stock trading customers according to potential value. Expert systems with applications, 27(1), 2004, 27-33.
12
[13] Rad, A., Naderi, B., & Soltani, M. Clustering and ranking university majors using data mining and AHP algorithms: A case study in Iran. Expert Systems with Applications, 38(1), 2011, pp. 755-763.
13
[14] Hanafi Zadeh, P., Rastkhisz Paydar, N. Comparison between two data mining methods in segmentation of car insurance customers (Case Study: Mellat Insurance Company), Industrial Management Studies, 11(30), 2013, pp. 77-98. (in Persian).
14
[15] Bai, C., Dhavale, D., & Sarkis, J. Integrating Fuzzy C-Means and TOPSIS for performance evaluation: An application and comparative analysis. Expert Systems with Applications, 41(9), 2014, pp. 4186-4196.
15
[16] Lolli, F., Ishizaka, A., & Gamberini, R. New AHP-based approaches for multi-criteria inventory classification. International Journal of Production Economics, 156, 2014, pp. 62-74.
16
[17] Huang, X., & Ye, Y., & Xiong, L., & Lau, R.Y.K., & Jiang, N., & Wang, Sh., Time series k-means: A new k-means type smooth subspace
17
clustering for time series data, Information Sciences, 13(1), 2016, pp. 367-368.
18
[18] Bashiri mousavi S.A, Afsar A., Mahjubifard A. "Customer value analysis in bank with data mining technique and fuzzy analytic hierarchy process", Management Researches in Iran, 19(1), 2015, pp. 23-43, (in Persian).
19
[19] Boroufar, A., Rezaeian, A., Shokohyar, S., “Identifying the customer behavior model in life insurance Sector using data mining, Management Researches in Iran, 20(4), 2016, pp. 65-94.
20
[20] Fazli,S., Jamaati Tafti, R. Preprocessing Multiple Criteria Decision-Making Using Data Mining (Case Study: Selection of third party logistic in outsourcing warranty services of an electronic facilities company), Modern Researches in Decision Making, 2(3), 2017, pp. 215-239. (in Persian).
21
[21] Hillerman, T., Carlos, H., Carla., A. Rommel, N. Applying clustering and AHP methods for evaluating suspect healthcare claims, Journal of computational science, 19, 2017, pp. 97-111.
22
[22] Bryson, Osei. Muata, Kweku. Towards supporting expert evaluation of clustering results using a data mining process model. Information Sciences, 180(3), 2010, pp. 414-431.
23
[23] Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R., CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide 2000. SPSS Inc. 2008.
24
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی مدل راهبردی زنجیره تأمین سبز با رویکرد تلفیقی کارت امتیازی متوازن و LFPP ( مورد مطالعه: مجتمع فولاد مبارکه اصفهان)
امروزه، محیط پیچیده و رقابتی شدید جهان و وجود صنایع گوناگون و به دنبال آن افزایش روزافزون آلودگی زیستمحیطی و پیامدهای مخرب آن، سبب توجه سازمان به مسائل زیستمحیطی در زنجیره تأمین شده است. انتخاب شاخصهای راهبردی مناسب زنجیره تأمین سبز یکی از رویکردهای قابلتوجه برای پیشرفت در دنیای رقابتی امروز است. ازاینرو، هدف پژوهش حاضر به علت اینکه مجتمع فولاد مبارکه اصفهان یکی از صنایع بزرگ و آلاینده کشور است، شناسایی و اولویتبندی شاخصهای راهبردی زنجیره تأمین سبز در این مجتمع است. بدین منظور پس از استخراج شاخصهای راهبردی زنجیره تأمین سبز و قرار دادن این شاخصها با استفاده از روش دلفی در قالب کارت امتیازی متوازن، مدل راهبردی زنجیره تأمین سبز به دست آورده شد و در پایان با استفاده از روش برنامهریزی ترجیحات فازی لگاریتمی، اولویتبندی شد که نتایج آن نشان داد که در بین مناظر کارت امتیازی متوازن، منظر «فرآیندهای داخلی» بالاترین اولویت را به خود اختصاص داد و به ترتیب در بین شاخصهای منظر فرآیندهای داخلی، «فشار رقیبان»، در بین شاخصهای منظر رشد و یادگیری، «فشار مقرراتی»، در بین شاخصهای منظر مشتری، «فشار بازار» و در بین شاخصهای منظر مالی، «سود اقتصادی» بالاترین اولویت را به خود اختصاص دادند.
https://journal.saim.ir/article_32500_2e2993da747ba68ab0e687cabe8aebf1.pdf
2018-08-23
129
153
زنجیره تأمین سبز
مدیریت زنجیره تأمین سبز
کارت امتیازی متوازن
برنامهریزی ترجیحات فازی لگاریتمی
فاطمه
رجایی ریزی
f.rajaei220@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده «اقتصاد، مدیریت و حسابداری»، دانشگاه یزد، یزد، ایران
AUTHOR
سید حیدر
میرفخرالدینی
mirfakhr.dr@gmail.com
2
دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده «اقتصاد، مدیریت و حسابداری»، دانشگاه یزد، یزد، ایران
LEAD_AUTHOR
داود
عندلیب اردکانی
andalib@yazd.ac.ir
3
استادیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده اقتصاد، مدیریت و حسابداری، دانشگاه یزد، یزد، ایران
AUTHOR
سید علی
میرنژاد
samirnezhad@yahoo.com
4
مربی، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده «اقتصاد، مدیریت و حسابداری»، دانشگاه یزد، یزد، ایران
AUTHOR
[1] Ying, J. Li-jun, Z. Study on green supply chain management based on circular economy. Physics Procedia, 25, 2012, pp.1682-1688.
1
[2] Acur, N. Bititci, U. Managing strategy through business processes. Production Planning & Control, 14(4), 2003, pp. 309-326.
2
]3[Masoumi, M., K.S., Abdul-Rashid, S.H., Olugu, E.U., Ghazilla, R., Ariffin, R. An integrated framework-for designing a strategic green supply chain with an application to the automotive industry. International Journal of Industrial Engineering, 22(1). 2015, pp. 46-61.
3
]4[Babaee, L., Rabieh, M., Nikbakhsh, E., Esmaeili, M. Multi-Objective Mathematical Model for Green Supplier Selection (Case Study: Supply Chain of Iran Khodro Company), Modern Research in Decision Making, 2(2), 2017, pp. 51-83. (in persian)
4
]5 [Robertson, M., Jones, C. Application of lean production and agile manufacturing concepts in a telecommunications environment. International Journal of Agile Management Systems, 1(1), 1999. pp.14-17.
5
]6 [Sarkis, J., Zhu, Q., Lai, K. H. An organizational theoretic review of green supply chain management literature. International Journal of Production Economics, 130(1), 2011, pp. 1-15.
6
]7 [Clifford Defee, C., Stank, T. P. Applying the strategy-structure-performance paradigm to the supply chain environment. The International Journal of Logistics Management, 16(1), 2005. pp. 28-50.
7
]8 [Gunasekaran, A., T. C. E. Cheng. Special Issue on Logistics: New Perspectives and Challenges. Omega, The International Journal of Management Science, 36(4), 2008, pp. 505–508.
8
]9[Aliahmadi, A., Shafeeian, M. Developing a path analysis model on enterprise strategy map based on balanced scorecard via Bayesian networks (Case Study: A Investment Company). The Modares Journal of Management Research in Iran, 19(4), 2016, pp. 21-44.(in persian)
9
]10 [Jourian, N., khanandeh, k. Green supply chain management, Necessity or selection, The sixth environment Engineering national Conference, Tehran, Tehran University, The Faculty of environment. 1393
10
]11 [Muduli, K., Govindan, K., Barve, A., Kannan, D., Geng, Y. Role of behavioural factors in green supply chain management implementation in Indian mining industries. Resources, Conservation and Recycling, 76, 2013, pp. 50-60.
11
]12[Hofmann, E. Linking corporate strategy and supply chain management. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 40(4), 2010, pp. 256-27.
12
]13[Christopher, M., Towill, D. R. Developing market specific supply chain strategies. The international journal of logistics management, 13(1), 2002, pp. 1-14.
13
]14[Porter, M.E. Kramer, M.R. Strategy and society: The link between competitive advantage and corporate social responsibility. Harvard Business Review, 84 (12), 2006, pp. 78-92.
14
]15[Govindan, K., Kaliyan, M., Kannan, D., Haq, A. N. Barriers analysis for green supply chain management implementation in Indian industries using analytic hierarchy process. International Journal of Production Economics, 147, 2014, pp. 555-568.
15
]16[Mohaghar, A., Janatifar, H., Dehghan, M. Performance Evaluation of Green Supply Chain based on LFPP and Balanced Scorecard Approach. Global Journal of Management Studies and Researches, 1(3), 2014, pp. 158-163.
16
]17[ Diabat A., Kannan G. An analysis of the drivers affecting the implementation of green supply chain management. Resources, Conservation and Recycling, 55(6), 2011, pp. 659-667.
17
]18[ Walker, H., Di Sisto, L., Mcbain, D. Drivers and barriers to environmental supply chain management practices: Lessons from the public and private sectors. Journal of Purchasing and Supply Management, 14(1), 2008, pp. 69-85.
18
]19[ Sun, S.Y., Hsu, M.H., Hwang, W.J. The impact of alignment between supply chain strategy and environmental uncertainty on SCM performance, Supply Chain Management: An International Journal, 14(3), 2009, pp. 201-212.
19
]20[Tseng, M.L., Lin, R.J., Lin, Y.H., Chen, R.H., Tan, K. Close-loop or open hierarchical structures in green supply chain management under uncertainty. Expert Systems with Applications, 41(7), 2014, pp.3250-3260.
20
]21[Chen, C.C., Shih, H.S., Shyur, H.J., Wu, K.S, A business strategy selection of green supply chain management via an analytic network process. Computers & Mathematics with Applications, 64(8), 2012. pp. 2544-2557.
21
]22[ Zhu Q., Sarkis J. An inter-sectoral comparison of green supply chain management in China: Drivers and practices. Journal of Cleaner Production. 14 (5), 2006, pp. 472-486.
22
]23[Sarkis, J., Gonzalez-Torre, P., Adenso-Diaz, B. Stakeholder pressure and the adoption of environmental practices: The mediating effect of training. Journal of Operations Management, 28(2), 2010, pp.163-176.
23
]24[Minhaj, A., Rehman, A., Rakesh, L. An Innovative approach to evaluate Green Supply Chain Mnagement (GSCM) Drivers By using Interpretive Structural Modeling (ISM). International Journal of Innovation and Technology Management. 8(2), 2011, pp. 315-336.
24
]25[Thierry, M.C., Salomon, M., Nunen, J., Wassenhove, L.N. Strategic issues in product recovery management.California management review, 37(2), 1995, pp. 114-135.
25
]26[Bourlakis,M. Examining sustainability performance in the supply chain: The case of the Greek dairy sector, Industrial Marketing Management, 43, 2013, pp. 56-66.
26
]27[Boran, S., Goztepe, K. Development of a fuzzy decision support system for commodity acquisition using fuzzy analytic network process. Expert Systems with Applications, 37(3), 2013, pp. 1939-1945.
27
]28 [Wu, Hung-Yi. Constructing a strategy map for banking institutions with key performance indicators of the balanced scorecard. Evaluation and Program Planning, 35(3), 2012, pp. 303-320.
28
]29[Wang, Y. M., Chin, K. S. Fuzzy analytic hierarchy process: A logarithmic fuzzy preference programming methodology. International Journal of Approximate Reasoning, 52(4), 2011, pp. 541-553.
29
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی و ایجاد سامانه توصیهگر برچسبمحور بر مبنای شبکههای عصبی عمیق
هدف اصلی این تحقیق، طراحی و پیادهسازی سامانه توصیهگر فروشگاههای آنلاین برچسبمحور برای یک فروشگاه فیلمهای سینمایی، جهت بالا بردن فروش اینترنتی است. روش تحقیق انتخابشده، روش تحقیق علم طراحی و آزمایشی است که در آن، در مرحله ارزیابیِ روش تحقیق علم طراحی، از طراحی آزمایش استفاده شده است. برای بهبود عملکرد سامانه توصیهگر، از برچسبهای گذاشتهشده توسط کاربران و الگوریتم شبکههای عصبی عمیق برای توصیه فیلمهای سینمایی به آنها استفاده شده است. آزمایشی طراحی و انجام شده است که در آن، سامانه توصیهگر برچسبمحور (که برای توصیه فیلمهای سینمایی طراحی و ایجاد شده است) با سامانه توصیهگر پالایش گروهی (که از سامانههای توصیهگر جاافتاده و معیار است) در معیارهای ارزیابی دقت، بهیادآوری و f1 مقایسه میشود. براساس نتایج، سامانه توصیهگر برچسبمحور بر مبنای شبکههای عصبی عمیق در تمام این معیارهای ارزیابی از سامانه پالایش گروهی بهتر عمل میکند.
https://journal.saim.ir/article_32501_0f111976c2a5dc590dc2f30e55d73df0.pdf
2018-08-23
155
174
سامانه توصیهگر
برچسب محور
شبکههای عصبی عمیق
فروشگاه اینترنتی
سعید
روحانی
srouhani@ut.ac.ir
1
استادیار، گروه فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
رامین
زندوکیلی
ramin.zandvakili@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه MBA، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
منوچهر
انصاری
mansari@ut.ac.ir
3
دانشیار، گروه MBA، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Kim, H. N., Ji, A. T., Ha, I., & Jo, G. S., Collaborative filtering based on collaborative tagging for enhancing the quality of recommendation. Electronic Commerce Research and Applications, 9(1), 2010, 73-83.
1
[2] Park, D. H., Kim, H. K., Choi, I. Y., & Kim, J. K., A literature review and classification of recommender systems research. Expert Systems with Applications, 39(11), 2012, 10059-10072.
2
[3] Schafer, J. B., Frankowski, D., Herlocker, J., & Sen, S., Collaborative filtering recommender systems. In The adaptive web. Springer, Berlin, Heidelberg, 2007, 291-324.
3
[4] Su, X., & Khoshgoftaar, T. M., A survey of collaborative filtering techniques. Advances in artificial intelligence, 2009, 2009-2010.
4
[5] Zhang, Z. K., Liu, C., Zhang, Y. C., & Zhou, T., Solving the cold-start problem in recommender systems with social tags. EPL (Europhysics Letters), 92(2), 2010, 28002.
5
[6] Zuo, Y., Zeng, J., Gong, M., & Jiao, L., Tag-aware recommender systems based on deep neural networks. Neurocomputing, 204, 2016, 51-60.
6
[7] Sohrabi, B., Raeesi Vanani, I., Zareh Mirkabad, F. Designing a Recommender System for Optimizing and Managing Bank Facilities through the Utilization of Clustering and Classification Algorithms. Modern Research in Decision Making, 1(2), 2016, 53-76.
7
[8] Motaharinejad, M., Zolfagharzadeh, M., Khadangi, E., Sadabadi, A. Designing a Model for Improving Banking Recommender Systems Based on Predicting Customers’ Interests: Application of Data Mining Techniques. Journal of Information Technology Management, 8(2), 2016, 393-314.
8
[9] Núñez-Valdéz, E. R., Lovelle, J. M. C., Martínez, O. S., García-Díaz, V., De Pablos, P. O., & Marín, C. E. M., Implicit feedback techniques on recommender systems applied to electronic books. Computers in Human Behavior, 28(4), 2012, 1186-1193.
9
[10] Bobadilla, J., Ortega, F., Hernando, A., & Gutiérrez, A., Recommender systems survey. Knowledge-based systems, 46, 2013, 109-132.
10
[11] Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., Riedl, J., Application of dimensionality reduction in recommender system-a case study. No. TR-00-043. Minnesota Univ Minneapolis Dept of Computer Science, 2000, 6, 100-105.
11
[12] Bengio, Y., Courville, A., & Vincent, P., Representation learning: A review and new perspectives. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 35(8), 2013, 1798-1828.
12
[13] Bengio, Y., Learning deep architectures for AI. Foundations and trends® in Machine Learning, 2(1), 2009, 1-127.
13
[14] Liu, D. C., & Nocedal, J., On the limited memory BFGS method for large scale optimization. Mathematical programming, 45(1-3), 1989, 503-528.
14
[15] Marinho, L. B., & Schmidt-Thieme, L., Collaborative tag recommendations. In Data Analysis, Machine Learning and Applications, Springer, Berlin, Heidelberg, 2008, 533-540.
15
[16] Ricci, Francesco, Lior Rokach, and Bracha Shapira. "Introduction to recommender systems handbook." In Recommender systems handbook, springer, US, 2011, 5-35.
16
[17] Firan, C. S., Nejdl, W., & Paiu, R., The benefit of using tag-based profiles. In Web Conference. LA-WEB 2007. Latin American IEEE, 2007, 32-41.
17
[18] Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C., Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer, (8), 2009, 30-37.
18
[19] Liang, H., Xu, Y., Li, Y., Nayak, R., & Tao, X., Connecting users and items with weighted tags for personalized item recommendations. In Proceedings of the 21st ACM conference on Hypertext and hypermedia. ACM, 2010, 51-60.
19
[20] De Lathauwer, L., De Moor, B., & Vandewalle, J., A multilinear singular value decomposition. SIAM journal on Matrix Analysis and Applications, 21(4), 2000, 1253-1278.
20
[21] Hotho, A., Jäschke, R., Schmitz, C., & Stumme, G., Information retrieval in folksonomies: Search and ranking. In European Semantic Web conference. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006, 411-426.
21
[22] Hevner, A., & Chatterjee, S., Design research in information systems: theory and practice (Vol. 22). Springer Science & Business Media, Springer, Berlin, Heidelberg, 2010, 136-215.
22
[23] Marinho, L. B., Nanopoulos, A., Schmidt-Thieme, L., Jäschke, R., Hotho, A., Stumme, G., & Symeonidis, P., Social tagging recommender systems. In Recommender systems handbook. Springer, Boston, MA., 2011, 615-644.
23
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه و پیادهسازی مدل پیشگویی مبتنی بر هوش کسبوکار جهت تصمیمگیری تشخیصگرا: مطالعه موردی بنگاههای سرمایهگذاری جمعی
بسترهای سرمایهگذاری جمعی به سایتهایی تبدیل شدهاند که مردم میتوانند هم از ایدههای نو حمایت مالی انجام دهند و هم برای محصولات یا خدمات خود به دنبال جذب سرمایه باشند. در سالهای اخیر، تجربیات موفق بسیاری در خصوص این نوع جذب سرمایهگذاری گزارش شده و افراد بسیاری جهت جلب سرمایهگذاری به اینگونه سایتها مراجعه کردهاند؛ اما علیرغم رشد چشمگیر استقبال افراد در نقش سرمایهگذار یا در نقش جذبکننده سرمایه، میزان درصد پروژههای موفق به جلب کامل سرمایه، رشد کاهنده داشته است. این چالش به دلیل عدم آگاهی و تجربه کافی از نحوه راهاندازی پروژهها در سایتهای سرمایهگذاری جمعی توسط افراد ایجاد شده است. به این منظور، در پژوهش کنونی با استفاده از ویژگیهای هوش تجاری، ابتدا یک مدل جامع برای مسئله پیشگویی در کسبوکار هدف بر اساس شاخصهای کلیدی عملکرد ارائه شده است. سپس مطابق نیاز استخراجشده از مدل، مجموعه بزرگی از دادهها از سایت کیک استارتر شامل سوابق پروژه، سوابق کاربر، داده زمانی و اطلاعات کاربران پروژهها در رسانههای اجتماعی گردآوری شده و در مرحله بعد با توجه به مدل استخراجشده با ابزار دادهکاوی، پیادهسازی مدل برای پیشگویی و ارزیابی تعهد مالی پروژههای راهاندازی شده انجام گرفته است. نتایج پژوهش نشان میدهد که مدلهای پیشبینی میتوانند بهطور مؤثر موفقیت پروژهها را پیشبینی کرده و با استفاده از شناسایی عوامل موفقیت پروژهها، پیشنهادهایی را در راستای بالا بردن احتمال موفقیت پروژهها ارائه کنند.
https://journal.saim.ir/article_32502_300d38ea7b33043d1871d3a329652834.pdf
2018-08-23
175
195
هوش کسبوکار
شاخصهای کلیدی عملکرد
سرمایهگذاری جمعی
داده کاوی
محمدرضا
شیخ عطار
sheikhattar@itrc.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
حمزه
خواستار
khastar@khu.ac.ir
2
استادیار، گروه مدیریت کسبوکار، دانشکده مدیریت، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
AUTHOR
رضا
یوسفی زنوز
reza.zenouz@gmail.com
3
استادیار، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Elbashir, M. Z. Collier, and , M. J. Davern, "Measuring the effects of business intelligence systems: The relationship between business process and organizational performance", International Journal of Accounting Information Systems,vol.9, 2014, pp.135-153
1
[2] B. Sohrabi; I. Raeesi Vanani; F. Zareh Mirkabad., "Designing a Recommender System for Optimizing and Managing Bank Facilities through the utilization of Clustering and Classification Algorithms", Modern research in decision making ,vol. 5, 2016, pp 53-76
2
[3] Van Beek, D. Den, "Performance improvement and organizational development with Business Intelligence",Tutein Nolthenius,vol.20 , 2014, pp .37-57
3
[4] Juan Trujillo, Alejandro Maté ,"Business intelligence 2.0: A general overview", vol. 96, 2014, pp. 98–116.
4
[5] Gerber, E. M, and Hui J." Crowdfunding: Motivations and deterrents For participation," ACM Transactions on ComputerHuman Interaction, vol.20, 2016, pp.134-157
5
[6] A. Xu, X. Yang, H. Rao, W. Huang, and B. P.Bailey "Show me the money!: An analysis of project updates during crowdfunding campaigns." In CHI . ACM,vol.6, 2016, pp. 591-600
6
[7 Gates. S,"Aligning strategic performance measures and results" ,The Conference Board Balanced Scorecard Interest Group,vol.13, 2015, pp.100–110
7
[8] L. Nazari Salari; A.Khadivar; N. Abdolvand ,"A model for analyzing the barriers of using Business Intelligence (BI) in the tourism industry of Iran, a mixed method approach, Modern research in decision making" , Journal of Information Technology Management, vol.1, 2016, pp. 198-228
8
[9] Alexa. https://www.alexa.com/topsites
9
[10] Dixon. B, and Candade, N, "Multispectral landuse classification using neural networks and support vectormachines: one or the other, or both?" , International J .of Remote Sensing, vol.29, 2016, pp.1185–1206.
10
[11] Taeshik Shon, Yongdae Kim, Cheolwon Lee, Jongsub Moon," A machine learning framework for network anomaly detection using SVM and GA"Information Assurance Workshop, vol.6, 2013, pp.23-28
11
ORIGINAL_ARTICLE
اندازهگیری بدترین عملکرد واحدهای تصمیمگیری: تلفیق خروجیهای نامطلوب و ورودیهای غیرقابل کنترل در DEA نادقیق
در ارزیابی عینی عملکرد واحدهای تصمیمگیری (DMUs)، دو مشکل وجود دارد. مشکل اول نحوه کار با خروجیهای نامطلوب است که در کنار خروجیهای مطلوب تشکیل میشوند و مشکل دوم نحوه کار با متغیرهای غیرقابلکنترل است که غالباً تأثیر محیط عملیاتی را حفظ میکنند. با توجه به مشکلات ساخت مدل و دسترسپذیری دادهها، تعداد کمی از مقالات منتشر شده هر دو مشکل فوق را بهطور همزمان در نظر گرفتهاند. هدف از مقاله حاضر، پیشنهاد زوج جدیدی از مدلهای تحلیل پوششی دادهها (DEA) برای اندازهگیری کاراییهای نسبی دیامیوها در حضور عوامل غیرقابلکنترل، عوامل نامطلوب و دادههای نادقیق است. در مقایسه با DEA سنتی، رویکرد DEA پیشنهادی، کارایی هر دیامیو را نسبت به مرز بدترین عملکرد، که به آن مرز ورودی نیز میگویند، اندازهگیری میکند (بدترین کارایی نسبی یا کارایی بدبینانه). مدلهای DEA پیشنهادی، دادههای قطعی، اطلاعات ترجیح ترتیبی، بازهای، عوامل نامطلوب و عوامل غیرقابلکنترل را بهطور همزمان برای اندازهگیری کاراییهای نسبی دیامیوها در نظر میگیرند. یافتههای این مقاله نهفقط برای روش ارزیابی عملکرد مفید است، بلکه برای محققان صنعتی و دانشگاهی نیز مفید بوده و نتایجی از منظر سیاستگذاری را نیز دربردارد. در این مقاله، یک مثال عددی نیز برای نشان دادن کاربرد مدلهای DEA پیشنهادی ارائه خواهد شد.
https://journal.saim.ir/article_32503_5767cb4c3eb8a7504a3370c8fa333c80.pdf
2018-08-23
197
222
تحلیل پوششی دادهها
کارآییهای بدبینانه
اندازهگیری عملکرد
دادههای نادقیق
حسین
عزیزی
azizhossein@gmail.com
1
استادیار، گروه ریاضی، واحد پارسآباد مغان، دانشگاه آزاد اسلامی، پارسآباد مغان، ایران
LEAD_AUTHOR
علیرضا
امیرتیموری
ateimoori@iaurasht.ac.ir
2
استاد، گروه ریاضی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران
AUTHOR
سهراب
کردرستمی
krostami@liau.ac.ir
3
استاد، گروه ریاضی، واحد لاهیجان، دانشگاه آزاد اسلامی، لاهیجان، ایران
AUTHOR
[1] Paradi, J.C., Asmild, M., Simak, P.C. Using DEA and worst practice DEA in credit risk evaluation, Journal of Productivity Analysis, 21, 2004, 153–165.
1
[2] Pendharkar, P.C. A potential use of data envelopment analysis for the inverse classification problem, Omega, 30, 2002, 243–248.
2
[3] Pille, P., Paradi, J.C. Financial performance analysis of Ontario (Canada) Credit Unions: An application of DEA in the regulatory environment, European Journal of Operational Research, 139, 2002, 339–350.
3
[4] Cielen, A., Peeters, L., Vanhoof, K. Bankruptcy prediction using a data envelopment analysis, European Journal of Operational Research, 154, 2004, 526–532.
4
[5] Sueyoshi, T. DEA-discriminant analysis: Methodological comparison among eight discriminant analysis approaches, European Journal of Operational Research, 169, 2006, 247–272.
5
[6] Charnes, A., Cooper, W.W., Rhodes, E. Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research, 2, 1978, 429–444.
6
[7] Jahanshahloo, G.R., Afzalinejad, M. A ranking method based on a full-inefficient frontier, Applied Mathematical Modelling, 30, 2006, 248–260.
7
[8] Liu, F.F., Chen, C.L. The worst-practice DEA model with slack-based measurement, Computers & Industrial Engineering, 57, 2009, 496–505.
8
[9] Cook, W.D., Kress, M., Seiford, L. On the use of ordinal data in data envelopment analysis, Journal of the Operational Research Society, 44, 1993, 133–140.
9
[10] Cook, W.D., Kress, M., Seiford, L. Data envelopment analysis in the presence of both quantitative and qualitative factors, Journal of the Operational Research Society, 47, 1996, 945–953.
10
[11] Cooper, W.W., Park, K.S., Yu, G. IDEA and AR-IDEA: models for dealing with imprecise data in DEA, Management Science, 45, 1999, 597–607.
11
[12] Cooper, W.W., Park, K.S., Yu, G. An illustrative application of IDEA (imprecise data envelopment analysis) to a Korean mobile telecommunication company, Operations Research, 49, 2001, 807–820.
12
[13] Cooper, W.W., Park, K.S., Yu, G. IDEA (Imprecise Data Envelopment Analysis) with CMDs (Column Maximum Decision Making Units), Journal of the Operational Research Society, 52, 2001, 176–181.
13
[14] Wang, Y.-M., Greatbanks, R., Yang, J.-B. Interval efficiency assessment using data envelopment analysis, Fuzzy Sets and Systems, 153(3), 2005, 347–370.
14
[15] Parkan, C., Wang, Y.-M. Worst Efficiency Analysis Based on Inefficient Production Frontier, Working Paper, Department of Management Sciences, City University of Hong Kong, 2000.
15
[16] Azizi, H., Ganjeh Ajirlu, H. Measurement of the worst practice of decision-making units in the presence of non-discretionary factors and imprecise data, Applied Mathematical Modelling, 35, 2011, 4149–4156.
16
[17] Charnes, A., Cooper, W.W. Programming with fractional functionals, Naval Research Logistics Quarterly, 9, 1962, 181–186.
17
[18] Dyckhoff, H., Allen, K. Measuring ecological efficiency with data envelopment analysis (DEA), European Journal of Operational Research, 132, 2001, 312–325.
18
[19] Moore, R.E. Method and Application of Interval Analysis, SIAM, Philadelphia, 1979.
19
[20] Shabani, A., Farzipoor Saen, R., Torabipour, S.M.R. A new benchmarking approach in Cold Chain, Applied Mathematical Modelling, 36, 2012, 212–224.
20
[21] Azizi, H. Efficiency assessment in data envelopment analysis using efficient and inefficient frontiers, Management Research in Iran, 16(3), 2012, 153–173. (In Persian)
21
[22] Azizi, H., Bahari, A., Jahed, R. A new approach for the selection of advanced manufacturing technologies: A new approach based on double frontiers data envelopment analysis, Journal of Applied Mathematics, 10, 2014, 99–117. (In Persian)
22
[23] Azizi, H., Wang, Y.-M. Improved DEA models for measuring interval efficiencies of decision-making units, Measurement, 46(3), 2013, 1325–1332.
23
[24] Azizi, H., Amirteimoori, A. Flexible measures in production process: A new approach based on double-frontier DEA, Modern Researches in Decision Making, 2(2), 2017, 197–216. (In Persian)
24
[25] Azizi, H., Jafari Shaerlar, A., Farzipoor Saen, R. A new approach for considering a dual-role factor in supplier selection problem: DEA with efficient and inefficient frontiers, Journal of Production & Operations Management, 6(2), 2016, 129–144. (In Persian)
25
[26] Azizi, H., Jahed, R. Suppliers selection in volume discount environments in the presence of both cardinal and ordinal data: A new approach based on double frontiers DEA, Management Research in Iran, 19(3), 2015, 191–217. (In Persian)
26
ORIGINAL_ARTICLE
بهینهسازی سبد سهام در بازار بورس تهران با استفاده از تحلیل پوششی دادهها و الگوریتم جستجوی ارگانیسمهای همزیست
امروزه، تشکیل سبد سهام بهینه و مدیریت آن از اصلیترین حوزههای تصمیمگیری مالی بشمار میرود. بنابراین، انتخاب سبدی از سهام که بتواند بهصورت همزمان بالاترین نرخ بازده را برای دارنده آن به ارمغان آورده و همچنین ریسک سرمایهگذاری را به حداقل میزان ممکن کاهش دهد، به یکی از دغدغههای اصلی فعالان اقتصادی مبدل گردیده است. لیکن در انتخاب سبد سهام بهینه، صرفاً این دو عامل تعیینکننده نبوده و متناسب با محیط اقتصادی میتواند عوامل مختلفی بر این فرآیند تأثیرگذار باشد که میبایست شناسایی و بهکار گرفته شوند.لذا این امر، استفاده از رویکردهای تصمیمگیری چنـدمعیاره را اجتنابناپذیر نموده است. از سوی دیگر، هنگامیکه شرایط و محدودیتهای دنیای واقعی نظیر محدودیت سرمایهگذاری در هریک از سهمها و نیز محدودیت کاردینالیتی درنظر گرفته میشـوند، مسئله بهینـهسـازی سبد سهام بهراحتی و با استفاده از شیوههای معمول ریاضی قابلحل نیست؛ بهویژه آنکه تعداد زیادی از داراییها در فرآیند بررسی و تشکیل سبد سهام درنظرگرفته شوند. ازاینرو با توجه به مطالب بیانشده، هـدف اصـلی پـژوهش حاضـر حـل مسئله بهینهسازی سبد سهام با تلفیق روشهای تحلیل پوششی دادهها و الگوریتم جستجوی ارگانیسمهای همزیست است. در انتها نیز روش و مدل مورداستفاده در این پژوهش بـا دادههـای واقعـی آزمون شده و نتایج آن مورد تجزیهوتحلیل قرار گرفته است. نتایج این پژوهش نشان میدهد، رویکرد ارائهشده در بهینهسازی سبد سهام موفق عمل نموده و توانسته است به نحو مطلوبی پاسخگوی محدودیتها و متغیرهای تأثیرگذار بازار باشد.
https://journal.saim.ir/article_32504_c7332ee533198c1b769ac1d2c4235e31.pdf
2018-08-23
223
248
بهینهسازی سبد سهام
تحلیل پوششی دادهها
الگوریتم جستجوی ارگانیسمهای همزیست
بازار بورس تهران
سیدعرفان
محمدی
s.erfanmohammadi@gmail.com
1
دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
AUTHOR
عمران
محمدی
e_mohammadi@iust.ac.ir
2
استادیار، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
فرناز
برزین پور
barzinpour@iust.ac.ir
3
دانشیار، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Markowitz, H. (1952) "Portfolio Selection," The journal of finance, vol. 7, pp. 77-91.
1
[2] Sharpe, W. F. (1963) "A Simplified Model for Portfolio Analysis," Management Science, vol. 9, pp. 277-293.
2
[3] Farrell, M. J. (1957) "The Measurement of Productive Efficiency," Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), vol. 120, pp. 253-290.
3
[4] Charnes, A., Cooper, W. W., and Rhodes, E. (1978) "Measuring the Efficiency of Decision Making Units," European Journal of Operational Research, vol. 2, pp. 429-444.
4
[5] Powers, J., and McMullen, P. (2000) "Using Data Envelopment Analysis to Select Efficient Large Market Cap Securities," Journal of Business and Management, vol. 7, pp. 31-42.
5
[6] Edirisinghe, N., and Zhang, X. (2007) "Generalized DEA Model of Fundamental Analysis and its Application to Portfolio Optimization," Journal of Banking & Finance, vol. 31, pp. 3311-3335.
6
[7] Lopes, A., Lanzer, E., Lima, M., and da Costa Jr, N. (2008) "DEA Investment Strategy in the Brazilian Stock Market," Economics Bulletin, vol. 13, pp. 1-10.
7
[8] Alinezhad, A., Zohrebandian, M., and Dehdar, F. (2010) "Portfolio Selection Using Data Envelopment Analysis with Common Weights," Iranian Journal of Optimization, vol. 2, pp. 323-333.
8
[9] Khajavi, Sh., Salimifard, A.R., and Rabie, M. (2005) " Application of Data Envelopment Analysis (DEA) in Determining the Most Efficient Portfolio of Companies Listed in the Tehran Stock Exchange," Journal of Humanities and Social Sciences, vol. 22, pp. 75-89. (in Persian)
9
[10] Afshar Kazemi, M.A., Khalili Araghi, M., and Sadat Kiyayi, A. (2012) "Stock Selection of Tehran Stock Exchange Investors with Hybrid of Data Envelopment Analysis (DEA) and Goal Programming (GP)," Financial Knowledge of Securities Analysis, vol. 13, pp. 49-63. (in Persian)
10
[11] Goodarzi, M., Yakideh, k., and Mahfoozi, G. (2016) "Portfolio Optimization by Combining Data Envelopment Analysis and Decision-Making Hurwicz Method," Modern Research in Decision Making, vol. 1, pp. 143-165. (in Persian)
11
[12] Azar, A., Khosravani, F., and Jalali, R. (2013) "The Application of DEA in Selecting a Portfolio Consisting of the Most Efficient and the Most Inefficient Companies Now Present in Tehran Stock Market," Management Researches in Iran, vol. 17, pp. 1-19. (in Persian)
12
[13] Sadjadi, S. J., Gharakhani, M., and Safari, E. (2012) "Robust Optimization Framework for Cardinality Constrained Portfolio Problem," Applied Soft Computing, vol. 12, pp. 91-99.
13
[14] Deng, G.-F., Lin, W.-T., and Lo, C.-C. (2012) "Markowitz-Based Portfolio Selection with Cardinality Constraints Using Improved Particle Swarm Optimization," Expert Systems with Applications, vol. 39, pp. 4558-4566.
14
[15] Najafi, A. A., and Mushakhian, S. (2015) "Multi-Stage Stochastic Mean–Semivariance–CVaR Portfolio Optimization Under Transaction Costs," Applied Mathematics and Computation, vol. 256, pp. 445-458.
15
[16] Afsar, A., and Helyel, F. (2017) " A Hybrid Approach to Portfolio Optimization Using Technical Analysis and Data Mining," Modern Research in Decision Making, vol. 2, pp. 1-22. (in Persian).
16
[17] Kiyani, M., Nabavi, S.A., and Memarian, E. (2015) " Optimizing Stock Portfolio with Regard to Minimum Level of Total Risk Using Genetic Algorithm," Journal of Investment Knowledge, vol. 3, pp. 125-164. (in Persian)
17
[18] Cheng, M.-Y., and Prayogo, D. (2014) "Symbiotic Organisms Search: A new Metaheuristic Optimization Algorithm," Computers & Structures, vol. 139, pp. 98-112.
18
[19] Jahanshahloo, G.R., Hosseinzadeh Lotfi, F., and Nikoomaram, H. (2010) " Data Envelopment Analysis and Its Applications," Islamic Azad University Publication. (in Persian)
19
[20] Peykani, P., and Roghanian, E. (2015) "Using Data Envelopment Analysis and Robust Optimization in the Selection of Portfolio," Journal of Operational Research In Its Applications ( Applied Mathematics ) - Lahijan Azad University, vol. 44, pp. 61-78. (in Persian)
20
[21] Mehregan, M.R. (2012) " DEA: Quantitative Models in Evaluating the Performance of Organizations," Nashre Ketabe Daneshgahi. (in Persian)
21
[22] Zhu, J. (2014) Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets vol. 213: Springer.
22
[23] Beale, E. and Forrest, J. J. (1976) "Global Optimization Using Special Ordered Sets," Mathematical Programming, vol. 10, pp. 52-69.
23
[24] Fernández, A., and Gómez, S. (2007) "Portfolio Selection Using Neural Networks," Computers & Operations Research, vol. 34, pp. 1177-1191.
24
[25] Holland, J. H. (1975) Adaptation in Natural and Artificial Systems: an Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence: U Michigan Press.
25
[26] Eberhart, R. C., and Kennedy, J. (1995) "A New Optimizer Using Particle Swarm Theory," in Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, pp. 39-43.
26
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه یک مدل بهینهسازی استوار دوهدفه برای طراحی شبکه تأمین خون اضطراری تحت عدمقطعیت
وقوع بحرانهای طبیعی و غیرطبیعی از امور اجتنابناپذیری است که سالیانه تلفات جانی و مالی هنگفتی را در زندگی بشر به دنبال دارد. در زمان بحران، تقاضا برای اقلام ضروری از قبیل دارو و اقلام بهداشتی افزایش قابل توجهی داشته و پاسخ به این تقاضا به منظور حفظ سلامتی افراد از اهمیت بالایی برخوردار است. بر این اساس، یک مدل دوهدفه مکانیابی-تخصیص برای عرضه خون تحت عدمقطعیت در این مقاله ارائه شده است. اهداف مدل دربرگیرنده کمینهکردن میزان کمبود خون در مراکز خون و نیز کمینهکردن مجموع هزینههای عملیاتی شامل هزینههای جابهجایی تسهیلات موقت و هزینه جمعآوری و انتقال خون در دورههای زمانی پس از وقوع بحران است. با توجه به عدم وجود اطلاعات کافی در مورد ویژگیهای بحران و به منظور برنامهریزی دقیقتر، میزان تقاضا، حجم خون اهدایی، هزینههای ارسال خون و جابهجایی تسهیلات به صورت مولفههای غیرقطعی در نظر گرفته شدهاند. برای مدلسازی عدمقطعیت، از روش بهینهسازی استوار مبتنی بر مجموعه عدمقطعیت جعبهای بهره گرفته شده است و برای حل مدل دوهدفه از روش جامع وزنی چبیشف استفاده شده است. درنهایت با اجرای مثال عددی، همتای استوار مدل پیشنهادی با مدل قطعی مقایسه شده و نتایج حاصل از تحلیل حساسیتهای مختلف ارائه شده است.
https://journal.saim.ir/article_32505_44fe163c125a8424f3b0b074b37853a5.pdf
2018-08-23
249
274
زنجیره تامین خون
مکانیابی-تخصیص
بهینهسازی استوار
برنامهریزی چند هدفه
سهیل
منصوری
s.mansoori@ut.ac.ir
1
کارشناسی ارشد، گروه مهندسی صنایع، پردیس دانشکدههای فنی دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
علی
بزرگی امیری
alibozorgi@ut.ac.ir
2
استادیار، دانشکده مهندسی صنایع، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
فاطمه
بیاتلو
fatemeh.bayatloo@ut.ac.ir
3
کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی صنایع، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
[1] Abounacer R., Rekik M., Renaud J. "An exact solution approach for multi-objective location–transportation problem for disaster response"; Computers & Operations Research, 41, 2014, 83-93.
1
[2] Van Wassenhove L. N., Pedraza Martinez A. J. "Using OR to adapt supply chain management best practices to humanitarian logistics"; International Transactions in Operational Research, 19(1-2),2012, 307-322.
2
[3] Sha Y., Huang J. "The multi-period location-allocation problem of engineering emergency blood supply systems"; Systems Engineering Procedia, 5, 2012, 21-28.
3
[4] Rawls C. G., Turnquist M. A. "Pre-positioning of emergency supplies for disaster response"; Transportation research part B: Methodological, 44(4), 2010, 521-534.
4
[5] Mete H. O., Zabinsky Z. B."Stochastic optimization of medical supply location and distribution in disaster management"; International Journal of Production Economics, 126(1), 2010, 76-84.
5
[6] Farrokh M., Azar A., Jandaghi G. "A novel robust fuzzy programming approach for closed loop supply chain design"; Modern Research in Decision Making, 1(3), 2016,131-160.
6
[7] Araz C., Selim H., Ozkarahan I. "A fuzzy multi-objective covering-based vehicle location model for emergency services"; Computers & Operations Research, 34(3),2007, 705-726.
7
[8] Najafi M., Eshghi K., Dullaert W. "A multi-objective robust optimization model for logistics planning in the earthquake response phase"; Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 49(1),2013, 217-249.
8
[9] Naji-Azimi Z., Renaud J., Ruiz A., Salari M. "A covering tour approach to the location of satellite distribution centers to supply humanitarian aid"; European Journal of Operational Research, 222(3),2012, 596-605.
9
[10] Bozorgi-Amiri A., Jabalameli M. S., Al-e-Hashem S. M. (2013) "A multi-objective robust stochastic programming model for disaster relief logistics under uncertainty"; OR spectrum, 35(4),2013, 905-933.
10
[11] Beliën J., Forcé H. "Supply chain management of blood products: A literature review"; European Journal of Operational Research, 217(1),2012, 1-16.
11
[12] Cetin E., Sarul L. S. "A blood bank location model: A multiobjective approach"; European Journal of Pure and Applied Mathematics, 2(1),2009, 112-124.
12
[13] Şahin G., Süral H., Meral S."Locational analysis for regionalization of Turkish Red Crescent blood services"; Computers & Operations Research, 34(3),2007, 692-704.
13
[14] Yan H., Cheng Y., Wang S., Wang Q., Liu J. "A method on blood supply in an emergency"; Chinese Journal of Blood Transfusion,19(1),2006, 93-94.
14
[15] Li Ch., Song B., Wu W., Yu M. (2008) "An introduction to the research of the blood security system emergency in an Emergency people"; Military Surgeon, 51(0).3.2008
15
[16] Cuo D., Cheng Y., Chen Y. "An analysis on the inventory management of blood scheduling after WenChuan Earthquake"; Chinese Journal of Blood Transfusion,2008,21(8).
16
[17] Nagurney A., Masoumi A. H. "Supply chain network design of a sustainable blood banking system"; In Sustainable supply chains, Springer, New York, NY. 2012,49-72.
17
[18] Jabbarzadeh A., Fahimnia B., Seuring S. "Dynamic supply chain network design for the supply of blood in disasters: A robust model with real world application"; Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 70,2014, 225-244.
18
[19] Fahimnia B., Jabbarzadeh A., Ghavamifar A., Bell M. "Supply chain design for efficient and effective blood supply in disasters"; International Journal of Production Economics,183, 2017, 700-709.
19
[20] Salehi F., Mahootchi M., Husseini S.M.M."Developing a robust stochastic model for designing a blood supply chain network in a crisis: a possible earthquake in Tehran"; Annals of Operations Research,2017,1-25.
20
[21] Aghiani M., Jabbarzadeh A., Sadjadi S.J. "A robust optimization model for blood supply chain network design considering reliability in disaster"; Journal of quality Engineering and Management, 5(2), 2015, 85-96.
21
[22] Ramezanian R., Behboodi Z. "Blood supply chain network design under uncertainties in supply and demand considering social aspects"; Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 104, 2017, 69-82.
22
[23] Nahofti Kohneh J., Teimoury E."A model for the design of blood products supply chain at the time of the earthquake disaster considering the transfer from the other provinces (Case Study: Tehran blood transfusion network)"; Industrial Management, 8(3), 2016, 487-513.
23
[24] Hanafizadeh P., Arabi S. M., Hashemi A. "Robust Strategic Planning: Using Scenario Planning and Fuzzy Inference System"; The Modares Journal of Management Research in Iran, 10, Supplementary Issue (Tome 46),2006, 137-170.
24
[25] Pishvaee M. S., Rabbani M., Torabi S. A."A robust optimization approach to closed-loop supply chain network design under uncertainty"; Applied Mathematical Modelling, 35(2), 2011, 637-649.
25
[26] Ben-Tal, A., Nemirovski, A. "Robust convex optimization"; Mathematics of operations research, 23(4), 1998, 769-805.
26
[27] Ben-Tal A., Nemirovski A. "Robust solutions of uncertain linear programs"; Operations research letters, 25(1), 1999, 1-13.
27
[28] Soltani Tehrani M., Hassanpour H., Ramezani S. "Two-objective optimization model of costs and carbon dioxide in closed loop supply chain"; The Modares Journal of Management Research in Iran, 19(1), 2015,169-189.
28
[29] Liu C. H., Tsai W. N. "Multi-objective parallel machine scheduling problems by considering controllable processing times"; Journal of the Operational Research Society, 67(4), 2015, 654-663.
29
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد نظریه شواهد جهت تجمیع دادهها در مدل بازخورد 360 درجه
در مدل ارزیابی بازخورد 360 درجه، دادههای ارزیابی بهطورمعمول با استفاده از مقیاس لیکرت توسط چندین گروه ارزیاب با دیدگاههای مختلف ارائه میشود. این دادهها به دلیل ماهیت کیفی و ذهنی ارزیابی، توأم با عدمقطعیت و واگرایی زیاد هستند. این وضعیت باعث شده است تا تجمیع آنها درون گروههای ارزیابی و در مرحله بعد، بین گروههای ارزیابی با استفاده از روشهای معمول مبتنی بر میانگین، از دقت و اعتبار کافی برخوردار نباشد. نظر به اهمیت مسئله یادشده و عدم وجود راهکاری مناسب در این زمینه، مدلی جدید در چارچوب نظریه شواهد جهت مدلسازی عدمقطعیت و تجمیع دادهها در فرایند بازخورد 360 درجه، در این مقاله ارائه شده است. در این مدل، ابتدا دادههای مرتبط با هر گروه ارزیابی در قالب یک تخصیص باور پایه، تجمیع و عدمقطعیت آن مدلسازی شده است. در مرحله بعد، شواهد حاصل از گروههای مختلف ارزیابی با استفاده از عملگرهای ترکیب شواهد، تجمیع میشوند. در طراحی مدل مذکور، حالات مختلف مدلسازی دادههای ارزیابی در ساختار توابع باور، قوانین مختلف ترکیب شواهد و معیارهای مختلف استخراج نتیجه نهایی از ساختار باور موردبررسی قرار گرفته و بهترین عملگرها و مولفه های مدل، پس از بررسی عملکرد آن در 27 حالت مختلف و با استفاده از ده هزار رکورد شبیهسازیشده، تعیین شده است. نتایج نشان میدهد مدل استخراجشده، نسبت به روش متداول میانگین، بهطور معنادار خطای کمتر و دقت بیشتری در تجمیع دادههای مدل بازخورد 360 درجه دارد. علاوه بر این، سایر مزایای مدل ارائهشده، در متن مقاله تبیین شده است.
https://journal.saim.ir/article_32506_60dad215049de68895f0f64fefbecb49.pdf
2018-08-23
275
299
عدمقطعیت
بازخورد 360 درجه
نظریه شواهد
تجمیع اطلاعات
حسین
ناهید تیتکانلو
hossein_nahid@pnu.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران
AUTHOR
عباس
کرامتی
keramati@ut.ac.ir
2
دانشیار، دانشکده مهندسی صنایع، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
[1] Valle M, Bozeman DP. Interrater agreement on employees’job performance: review and directions. Psychol Rep. 2002; 90(3):975-985.
1
[2] Espinilla M, de Andrés R, Martínez FJ, Martínez L. A 360-degree performance appraisal model dealing with heterogeneous information and dependent criteria. Inf Sci (Ny). 2013; 222:459-471. doi:http://dx.doi.org/10.1016/ j.ins.2012.08.015.
2
[3] Golman R, Bhatia S. Performance evaluation inflation and compression. Accounting, Organ Soc. 2012; 37(8):534-543.
3
[4] Brutus SS. Words versus numbers: A theoretical exploration of giving and receiving narrative comments in performance appraisal. Hum Resour Manag Rev. 2010; 20(2):144-157. doi:10.1016/j.hrmr.2009.06.003.
4
[5] Gibbs MJ, Merchant KA, der Stede WA, Vargus ME. The benefits of evaluating performance subjectively. Perform Improv. 2005; 44(5):26.
5
[6] Markham SE, Smith JW, Markham IS, et al. A new approach to analyzing the Achilles’ heel of multisource feedback programs: Can we really trust ratings of leaders at the group level of analysis? Leadersh Q. 2014; 25(6):1120-1142. doi:10.1016/j.leaqua.2014.10.003.
6
[7] de Andrés R, García-Lapresta JL, González-Pachón J. Performance appraisal based on distance function methods. Eur J Oper Res. 2010; 207(3):1599-1607. doi:10.1016/j.ejor.2010.06.012.
7
[8] Xu D-L. An introduction and survey of the evidential reasoning approach for multiple criteria decision analysis. Ann Oper Res. 2012; 195(1):163-187. doi:10.1007/s10479-011-0945-9.
8
[9] Sentz K, Ferson S. Combination of Evidence in Dempster-Shafer Theory. Vol 4015. Sandia National Laboratories Albuquerque; 2002.
9
[10] Tang D, Wong TC, Chin KS, Kwong CK. Evaluation of user satisfaction using evidential reasoning-based methodology. Neurocomputing. 2014; 142:86-94. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.055.
10
[11] Deng Y., Sadiq R., Jiang W., Tesfamariam S. Risk analysis in a linguistic environment: A fuzzy evidential reasoning-based approach. Expert Syst Appl. 2011;38(12):15438-15446. doi:10.1016/j.eswa.2011.06.018.
11
[12] lotfi demirchi M., Mirfakhradini SH., naser sadrabadi A. Strategy Evaluation Based on D Numbers and BSC Framework (Case Study: Electrical Industry). Mod Res Decis Mak. 2017;2(3):77-97. http://journal.saim.ir/article_28676.html.
12
[13] Moon C, Lee J, Lim S. A performance appraisal and promotion ranking system based on fuzzy logic: An implementation case in military organizations. Appl Soft Comput. 2010; 10(2):512-519. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc. 2009.08.035.
13
[14] Sepehrirad R, Azar A, Sadeghi A. Developing a Hybrid Mathematical Model for 360-Degree Performance Appraisal: A Case Study. Procedia - Soc Behav Sci. 2012;62(June 2016):844-848. doi:10.1016/j.sbspro.2012.09.142.
14
[15] Avazpour R, Ebrahimi E, Fathi MR. A 360 Degree Feedback Model for Performance Appraisal Based on Fuzzy AHP and TOPSIS. Int J Econ Manag Soc Sci. 2013;2(11):969-976.
15
[16] Ozkan C, Keskin GA, Omurca SI. A variant perspective to performance appraisal system: fuzzy c–means algorithm. Int J Ind Eng. 2014;21(3).
16
[17] Nahid titkanlu H, Keramati A. Potential capabilities of Evidence Theory in development of 360 degree appraisal model. In: 2nd Management Tools and Techniques Conference. ; 2015. https://www.civilica.com/Paper-MANAGTOOLS02-MANAGTOOLS02_120.html.
17
[18] Hamidi N, Akbari Shemiran R, Shirdel GH, Taleshi B. Proposing a non-additive, fuzzy-hybrid, multi-criteria decision making model for prioritizing and assessing suppliers(Azin Tane Company). Manag Res Iran. 2012;16(3)(59-81).
18
[19] Arbaiy N, Suradi Z. Staff performance appraisal using fuzzy evaluation. Artif Intell Innov 2007 from Theory to Appl. 2007:195-203. doi:10.1007/978-0-387-74161-1_21.
19
[20] Min-peng X, Xiao-hu Z, Xin D. Modeling of Engineering R&D Staff Performance Appraisal Model Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation. Syst Eng Procedia. 2012; 4:236-242. doi:http://dx.doi.org/10.1016/ j.sepro.2011.11.071.
20
[21] Afsar A, , Rahmat Houshdar Mahjoub BM. Customer Credit Clustering for Presenting Appropriate Facilities. Manag Res Iran. 2013;17(4):1-24. http://mri.modares.ac.ir/article_2645.html.
21
[22] Leung Y, Ji N-N, Ma J-H. An integrated information fusion approach based on the theory of evidence and group decision-making. Inf Fusion. 2013;14(4):410-422. doi:10.1016/j.inffus.2012.08.002.
22
[23] Cobb BR, Shenoy PP. On the plausibility transformation method for translating belief function models to probability models. Int J Approx Reason. 2006;41(3):314-330. doi:10.1016/j.ijar.2005.06.008.
23
[24] Smets P. Decision making in the TBM: The necessity of the pignistic transformation. Int J Approx Reason. 2005;38(2):133-147. doi:10.1016/j.ijar.2004.05.003.
24
[25] Florea MC, Jousselme AL, Bossé É, Grenier D. Robust combination rules for evidence theory. Inf Fusion. 2009; 10(2):183-197. doi:10.1016/j.inffus. 2008.08.007.
25
[26] Ha-Duong M. Hierarchical fusion of expert opinions in the Transferable Belief Model, application to climate sensitivity. Int J Approx Reason. 2008; 49(3):555-574. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2008.05.003.
26
[27] Lefèvre E, Elouedi Z. How to preserve the conflict as an alarm in the combination of belief functions? Decis Support Syst. 2013;56(1):326-333. doi:10.1016/j.dss.2013.06.012.
27