1دانشجوی دکتری مدیریت، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس،تهران، ایران
2دانشیار مدیریت، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
3استاد مدیریت، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
چکیده
در این مقاله مرور و مقایسهای بر انواع متغیرهای تعریف شده در بخش مدلسازی فرایند تحقیق در عملیات خواهیم داشت. از آن جایی که در دنیای واقعی مسائل مربوط به تصمیمگیریهای مدیریتی بهدلیل فاکتورهای انسانی و پیچیده اجتماعی، روانی، اقتصادی، سیاسی و ... از عدم اطمینان بالایی برخوردارند؛ به نظر میرسد انواع متغیرهای موجود در ادبیات موضوع قادر به تبیین همه حالتهای ممکن شرایط واقعی نیستند، بنابراین به معرفی متغیرهای جدید مانند متغیر تصادفی درجه دوم، عدم اطمینان تصادفی، فازی عدم اطمینان، عدم اطمینان فازی و متغیر عدم اطمینان درجه دوم خواهیم پرداخت و تعمیم ترکیبات مختلف متغیر به سطوح بالاتر مطرح خواهد گردید. سپس براساس متغیر عدم اطمینان درجه دوم، نسخههای جدیدی از مدل برنامهریزی خطی با عنوان مدل برنامهریزی خطی عدم اطمینان درجه دوم و کاملاً نامطمئن ارائه خواهیم داد. در ادامه جهت تأیید مدل پیشنهادی مثالی عددی مربوط به مسئله انتخاب پورتفولیوهای نامطمئن ارائه مینماییم. پس از آن راهحلهای بهینه نامطمئن با استفاده از نرمافزار برنامهریزی محدبساخت یافته بهدست خواهند آمد.
Designing of Decision Making Model in Uncertainty Conditions
نویسندگان [English]
Alireza Toghyani1؛ Ali Rajabzadeh2؛ Aliasghar Anvari Rostamy3
چکیده [English]
In this article, we will review and compare all defined kinds of variables in modeling section of operations research process. Since in real world, problems related to managerial decision makings because of humanities and complex factors like social, psychological, economical, political and etc, have high degree of uncertainty. It seems that available kinds of variables in literature are unable to explain all possible states of real conditions; so we will introduce new variables such as second class random variable, random uncertainty variable, uncertainty fuzzy variable, fuzzy uncertainty variable and second class uncertainty variable. Also, we will propose generalization of different combinations of variables to higher levels. Then, in base of second class uncertainty variable, we will provide new versions of linear programming model titled second class uncertainty and full uncertain linear programming models. In continue, we will present a numerical example from uncertain portfolio selection problem to verify proposed model. After that uncertain optimal solutions will attain by disciplined convex programming software.
کلیدواژهها [English]
Linear programming model, Decision variable, Random uncertainty variable, Second class uncertainty variable, Second class uncertainty and full uncertain linear programming models