ORIGINAL_ARTICLE
توسیع جدیدی از روش تاپسیس برای حل مسائل نادقیق MADM مدل شده با اعداد فازی مردد
هدف: در این مقاله توسیع جدیدی از روش قدرتمند تاپسیس برای حل مسائل تصمیمگیری چندشاخصه نادقیق مدل شده با استفاده از اعداد فازی مردد، که اخیرا برای مدلسازی نوع دیگری از منابع عدم قطعیت معرفی شدهاند، ارائه خواهد شد.روششناسی پژوهش: چنانکه میدانیم روش تاپسیس مبتنی بر چندین گام است که با انجام متوالی آنها مسئله حل خواهد شد. در این مطالعه، دادههای ماتریس تصمیم به کمک اعداد فازی مردد مدل میشوند. سپس با استفاده از ابزارهای ریاضی بیان شده برای این نوع اعداد، دیگر گامها یعنی نرمالسازی و وزندار کردن ماتریس تصمیم، یافتن گزینههای ایدهآل مثبت و منفی، تعیین فاصله دیگر گزینهها از این دو گزینه ایدهآل را بهروزرسانی خواهیم نمود.یافته ها: در این مطالعه توسیع جدیدی از روش محبوب تاپسیس برای حل مسائل تصمیمگیری چندشاخصه نادقیق،که عدمقطعیت در آنها با اعدادفازی مردد کمّیسازی شدهاند، معرفی شده است.اصالت/ارزش افزوده علمی: بهروزرسانی گامهای روش تاپسیس برای استفاده از آن در مواردی که از اعداد فازی مردد برای مدلسازی عدم قطعیت استفاده میشود.
https://www.journal-dmor.ir/article_140205_adcd293dd175c5eebeae73e9e217c6c9.pdf
2022-04-21
1
16
10.22105/dmor.2021.286557.1397
اعداد فازی مردد
روش تاپسیس
مجموعههای فازی مردد
مسائل تصمیمگیری چندشاخصه
اباذر
کیخا
abazar_keikha@yahoo.com
1
گروه ریاضی، دانشکده علوم پایه، دانشگاه ولایت، ایرانشهر، ایران.
LEAD_AUTHOR
Atanassov, K. T. (1999). Intuitionistic fuzzy sets. In Intuitionistic fuzzy sets (pp. 1-137). Physica, Heidelberg.
1
Chen, N., Xu, Z., & Xia, M. (2013). Interval-valued hesitant preference relations and their applications to group decision making. Knowledge-based systems, 37, 528-540.
2
Deli, I. (2020). A TOPSIS method by using generalized trapezoidal hesitant fuzzy numbers and application to a robot selection problem. Journal of intelligent & fuzzy systems, 38(1), 779-793.
3
Denoeux, T. (2014). Dempster-Shafer theory, introduction, connections with rough sets and application to
4
clustering. Retrieved from https://www.hds.utc.fr/~tdenoeux/dokuwiki/_media/en/rskt2014.pdf
5
Feng, L., Chuan-qiang, F., & Wei-he, X. (2018). Type-2 hesitant fuzzy sets. Fuzzy information and engineering, 10(2), 249-259.
6
Garg, H., Arora, R. (2020). TOPSIS method based on correlation coefficient for solving decision-making problems with intuitionistic fuzzy soft set information. AIMS mathematics, 5(4), 2944-2966.
7
Garg, H., Keikha, A., & Mishmast Nehi, H. (2020). Multiple-attribute decision-making problem using TOPSIS and choquet integral with hesitant fuzzy number information. Mathematical problems in engineering, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/9874951
8
Hu, J., Xiao, K., Chen, X., & Liu, Y. (2015). Interval type-2 hesitant fuzzy set and its application in multi-criteria decision making. Computers & industrial engineering, 87, 91-103.
9
Jafari, H., & Ehsanifar, M. (2020). Using interval arithmetic for providing a MADM approach. Journal of fuzzy extension and applications, 1(1), 57-65.
10
Jin, F., Ni, Z., & Chen, H. (2016). Interval-valued hesitant fuzzy Einstein prioritized aggregation operators and their applications to multi-attribute group decision making. Soft computing, 20(5), 1863-1878.
11
Joshi, D., & Kumar, S. (2016). Interval-valued intuitionistic hesitant fuzzy Choquet integral based TOPSIS method for multi-criteria group decision making. European journal of operational research, 248(1), 183-191.
12
Kayedppour, F., Sayadmanesh, Sh., Salmani, Y., & Sadeghi, Z. (2020). Measuring the efficiency and productivity of cement companies in Tehran Stock Exchange by data envelopment analysis and Malmquist productivity index in gray environment. Innovation management and operational strategies, 1(4), 363-382. (In Persian). https://www.sid.ir/fa/Journal/ViewPaper.aspx?ID=554606
13
Keikha, A. (2015). Fuzzy Choquet integral and its application in multi-attribute decision making (Ph.D. Thesis, University of Sistan and Baluchestan). (In Persian).
14
Keikha, A. (2021). Introducing a new type of HFSs and their application in solving MADM. Journal of intelligence & fuzzy systems, 40(4), 1-12. DOI: 10.3233/JIFS-201808
15
Keikha, A., & Mishmast Nehi, H. (2021). Introducing a new model for evaluating and ranking employees, organizations and solving MADM problems in a hesitant fuzzy environment. Journal of decisions and operations research, 6(2), 256-270. (In Persian). DOI: 10.22105/dmor.2021.238906.1177
16
Klir, G. J. (2006). Uncertainty and information: foundations of generalized information theory. John Wiley & Sons.
17
Kumar, A., Kaur, J., & Singh, P. (2011). A new method for solving fully fuzzy linear programming problems. Applied mathematical modelling, 35(2), 817-823.
18
Lalotra, S., & Singh, S. (2020). Knowledge measure of hesitant fuzzy set and its application in multi-attribute decision-making. Computational and applied mathematics, 39(2), 1-31.
19
Liao, H., & Xu, Z. (2013). A VIKOR-based method for hesitant fuzzy multi-criteria decision making. Fuzzy optimization and decision making, 12(4), 373-392.
20
Liao, H., & Xu, Z. (2014a). Subtraction and division operations over hesitant fuzzy sets. Journal of intelligent & fuzzy systems, 27(1), 65-72.
21
Liao, H., & Xu, Z. (2014b). Some new hybrid weighted aggregation operators under hesitant fuzzy multi-criteria decision making environment. Journal of intelligent & fuzzy systems, 26(4), 1601-1617.
22
Liao, H., & Xu, Z. (2017). Hesitant fuzzy decision making methodologies and applications. Springer Singapore.
23
Liao, H., Wu, X., Keikha, A., & Hafezalkotob, A. (2018). Power average-based score function and extension rule of hesitant fuzzy set and the hesitant power average operators. Journal of intelligent & fuzzy systems, 35(3), 3873-3882.
24
Maghsoudi, E., Shirouyehzad, H., & Shahin, A. (2015). Prioritization and analysis agility factors affecting the performance of project based organizations with Topsis technique. Journal of applied research on industrial engineering, 2(3), 195-203.
25
Mansory, A., Nasiri, A., & Mohammadi, N. (2021). Proposing an integrated model for evaluation of green and resilient suppliers by path analysis, SWARA and TOPSIS. Journal of applied research on industrial engineering, 8(2), 129-149.
26
Meng, F., Wang, C., & Chen, X. (2016). Linguistic interval hesitant fuzzy sets and their application in decision making. Cognitive computation, 8(1), 52-68.
27
Palczewski, K., & Sałabun, W. (2019). The fuzzy TOPSIS applications in the last decade. Procedia computer science, 159, 2294-2303.
28
Pollack, H. N. (2005). Uncertain science... uncertain world. Cambridge University Press.
29
Qiaoping, S. U. N., & Ouyang, J. (2015). Hesitant fuzzy multi-attribute decision making based on TOPSIS with entropy-weighted method. Management science and engineering, 9(3), 1-6.
30
Ranjbar, M., Miri, S. M., & Effati, S. (2020). Hesitant fuzzy numbers with (α, k)-cuts in compact intervals and applications. Expert systems with applications, 151, 113363. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113363
31
Rouhbakhsh, F. F., Ranjbar, M., Effati, S., & Hassanpour, H. (2020). Multi objective programming problem in the hesitant fuzzy environment. Applied intelligence, 50(10), 2991-3006.
32
Salicone, S. (2007). Measurement uncertainty: an approach via the mathematical theory of evidence. Springer Science & Business Media.
33
Smithson, M. (1988). Ignorance and uncertainty. Springer.
34
Tong, X., & Yu, L. (2016). MADM based on distance and correlation coefficient measures with decision-maker preferences under a hesitant fuzzy environment. Soft computing, 20(11), 4449-4461.
35
Torra, V. (2010). Hesitant fuzzy sets. International journal of intelligent systems, 25(6), 529-539.
36
Torra, V., & Narukawa, Y. (2009, August). On hesitant fuzzy sets and decision. 2009 IEEE international conference on fuzzy systems (pp. 1378-1382). IEEE.
37
Tzeng, G. H., & Huang, J. J. (2011). Multiple attribute decision making: methods and applications. CRC press.
38
Wang, X., & Triantaphyllou, E. (2008). Ranking irregularities when evaluating alternatives by using some ELECTRE methods. Omega, 36(1), 45-63.
39
Weaver, W. (1948). Science and complexity. American scientist, 36(4), 536-544. https://www.jstor.org/stable/27826254
40
Wei, G. (2012). Hesitant fuzzy prioritized operators and their application to multiple attribute decision making. Knowledge-based systems, 31, 176-182.
41
Wei, G., Alsaadi, F. E., Hayat, T., & Alsaedi, A. (2016). Hesitant fuzzy linguistic arithmetic aggregation operators in multiple attribute decision making. Iranian journal of fuzzy systems, 13(4), 1-16.
42
Wei, G., Wang, H., Zhao, X., & Lin, R. (2014). Approaches to hesitant fuzzy multiple attribute decision making with incomplete weight information. Journal of intelligent & fuzzy systems, 26(1), 259-266.
43
Wei, G., Zhao, X., Wang, H., & Lin, R. (2012). Hesitant fuzzy choquet integral aggregation operators and their applications to multiple attribute decision making. International information institute (Tokyo), 15(2), 441-448.
44
Xia, M., & Xu, Z. (2011a). Hesitant fuzzy information aggregation in decision making. International journal of approximate reasoning, 52(3), 395-407.
45
Xia, M., & Xu, Z. (2011b). Methods for fuzzy complementary preference relations based on multiplicative consistency. Computers & industrial engineering, 61(4), 930-935.
46
Xu, Z., & Xia, M. (2011). Distance and similarity measures for hesitant fuzzy sets. Information Sciences, 181(11), 2128-2138.
47
Xu, Z., & Xia, M. (2012). Hesitant fuzzy entropy and cross‐entropy and their use in multiattribute decision‐making. International journal of intelligent systems, 27(9), 799-822.
48
Yu, D., Wu, Y., & Zhou, W. (2011). Multi-criteria decision making based on choquet integral under hesitant fuzzy environment. Journal of computational information systems, 7(12), 4506–4513.
49
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353.
50
Zadeh, L. A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning—I. Information sciences, 8(3), 199-249.
51
ORIGINAL_ARTICLE
دو الگوریتم تکراری برای تعیین جواب های موثر قوی و ضعیف مسئله برنامه ریزی کسری خطی چند هدفه بازه ای
هدف: در حالت کلی، تعیین جوابهای موثر مدل برنامهریزی کسری خطی چند هدفه بازهای(IMOLFP) یک مسئله PN- سخت است. تاکنون روش کارآمدی برای تعیین جوابهای موثر در این زمینه ارائه نشده است. بنابراین نیاز به یک روش مناسب برای تعیین جوابهای موثر IMOLFP وجود دارد. ما میخواهیم الگوریتمهایی را معرفی کنیم که برای اولینبار جوابهای موثر قوی و ضعیف IMOLFP بدست آیند.روششناسی پژوهش: در این مقاله، دو الگوریتم معرفی میکنیم بهطوریکه در یکی، شدنی قوی نامعادلات و در دیگری، شدنی ضعیف نامعادلات در نظر گرفته میشود (یک دستگاه نامعادلات، شدنی قوی است اگر و تنها اگر کوچکترین ناحیه آن شدنی باشد و یک دستگاه نامعادلات، شدنی ضعیف است اگر و تنها اگر بزرگترین ناحیه آن شدنی باشد). توابع هدف IMOLFP را به توابع هدف خطی حقیقی تبدیل نموده و سپس به یک مدل برنامهریزی خطی تک هدفه تبدیل میکنیم و در هر تکرار، محدودیت جدید به ناحیه شدنی اضافه میکنیم. با انتخاب یک نقطه دلخواه از ناحیه شدنی بهعنوان نقطه شروع و استفاده از الگوریتمهای پیشنهادی، جوابهای موثر قوی و ضعیف IMOLFP را بدست میآوریم.یافتهها: در هر دو الگوریتم پیشنهادی، با انتخاب نقاط دلخواه جواب موثر بدست میآوریم و با تغییر نقطهی شروع، یک نقطهی جدید بهعنوان جواب موثر بدست میآوریم.اصالت/ارزش افزوده علمی: در این پژوهش توانستهایم برای اولین بار جوابهای موثر قوی و ضعیف مدل IMOLFP بدست آوریم.
https://www.journal-dmor.ir/article_128294_bac4b6d3635cfb2e18d3da53dcb8230f.pdf
2022-04-21
17
42
10.22105/dmor.2021.240337.1187
برنامهریزی چند هدفه
برنامهریزی کسری خطی بازهای
جواب موثر قوی
جواب موثر ضعیف
مهدی
الله دادی
m_allahdadi@math.usb.ac.ir
1
گروه ریاضی، دانشکده ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران.
LEAD_AUTHOR
فاطمه
سالاری پور شریف
fatemehsalari63@yahoo.com
2
گروه ریاضی، دانشکده ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران.
AUTHOR
حسن
میش مست نهی
hmnehi@hamoon.usb.ac.ir
3
گروه ریاضی، دانشکده ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران.
AUTHOR
Alefeld, G., & Herzberger, J. (1983). Introduction to interval computations. Academic press.
1
Bhurjee, A. K., & Panda, G. (2015). Multi-objective interval fractional programming problems: an approach for obtaining efficient solutions. Opsearch, 52(1), 156-167.
2
Borza, M., Rambely, A. S., & Saraj, M. (2012). Solving linear fractional programming problems with interval coefficients in the objective function, a new approach. Applied mathematical sciences, 6(69), 3443-3452.
3
Charnes, A., & Cooper, W. W. (1962). Programming with linear fractional functionals. Naval research logistics quarterly, 9(3‐4), 181-186..
4
Chinnadurai, V., & Muthukumar, S. (2016). Solving the linear fractional programming problem in a fuzzy environment: numerical approach. Applied mathematical modelling, 40(11-12), 6148-6164.
5
Das, S. K., & Mandal, T. (2017). A MOLFP method for solving linear fractional programming under fuzzy environment. International journal of research in industrial engineering, 6(3), 202-213.
6
Dinkelbach, W. (1967). On nonlinear fractional programming. Management science, 13(7), 492-498.
7
Ebrahimnejad, A., Ghomi, S. J., & Mirhosseini-Alizamini, S. M. (2018). A revisit of numerical approach for solving linear fractional programming problem in a fuzzy environment. Applied mathematical modelling, 57, 459-473.
8
Ehrgott, M. (2005). Multicriteria optimization (Vol. 491). Springer.
9
Falk, J. E., & Palocsay, S. W. (1994). Image space analysis of generalized fractional programs. Journal of global optimization, 4(1), 63-88.
10
Fiedler, M., Nedoma, J., Ramík, J., Rohn, J., & Zimmermann, K. (2006). Linear optimization problems with inexact data. Springer.
11
Hladík, M. (2010). Generalized linear fractional programming under interval uncertainty. European journal of operational research, 205(1), 42-46.
12
Jeyakumar, V., Li, G. Y., & Srisatkunarajah, S. (2013). Strong duality for robust minimax fractional programming problems. European journal of operational research, 228(2), 331-336.
13
Kumar-Das, S. (2019). A new method for solving fuzzy linear fractional programming problem with new ranking function. International journal of research in industrial engineering, 8(4), 384-393.
14
Mostafaee, A., & Hladík, M. (2020). Optimal value bounds in interval fractional linear programming and revenue efficiency measuring. Central European journal of operations research, 28(3), 963-981.
15
Nayak, S., & Ojha, A. (2015). Generating Pareto optimal solutions of multi-objective LFPP with interval coefficients using∊-constraint method. Mathematical modelling and analysis, 20(3), 329-345.
16
Nayak, S., & Ojha, A. K. (2019). Multi-objective linear fractional programming problem with fuzzy parameters. In soft computing for problem solving (pp. 79-90). Springer, Singapore.
17
Rivaz, S., & Yaghoobi, M. A. (2013). Minimax regret solution to multiobjective linear programming problems with interval objective functions coefficients. Central European journal of operations research, 21(3), 625-649.
18
Shaocheng, T. (1994). Interval number and fuzzy number linear programmings. Fuzzy sets and systems, 66(3), 301-306.
19
Sun, X. K., & Chai, Y. (2014). On robust duality for fractional programming with uncertainty data. Positivity, 18(1), 9-28.
20
Taghi-Nezhad, N. A., & Babakordi, F. (2019). Fuzzy quadratic programming with non-negative parameters: a solving method based on decomposition. Journal of decisions and operations research, 3(4), 325-332. (In Persian). https://doi.org/10.22105/DMOR.2019.84073
21
Valipour, E., Yaghoobi, M. A., & Mashinchi, M. (2014). An iterative approach to solve multiobjective linear fractional programming problems. Applied mathematical modelling, 38(1), 38-49.
22
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی نقش مدل های ذهنی بر عملکرد سازمانی مدیران مبتنی بر کارت امتیازی متوازن پایدار (مورد مطالعه شعب بانک رفاه استان گیلان)
هدف: یکی از عمدهترین چالشهای پیش روی ارزیابی عملکرد مبتنی بر رویکرد کارت امتیازی متوازن عدم وجود یکپارچهسازی و استنباطات یکسان از درک برخی از شاخصها در آن است که وابسته به مدلهای ذهنی مدیران میباشد. عدم درک صحیح استراتژیهای سازمان و نبود دیدمان مشترکی از این استراتژیها چالشی دیگر است که جهت اجرای صحیح این مدل، باید به حداقل ممکن برسد. ازاینرو تحقیق حاضر سعی نموده است تا به بررسی تأثیری که مدلهای ذهنی تصمیمگیرندگان بر شاخصهای ارزیابی عملکرد از منظر کارت امتیازی متوازن و بالطبع آن بر عملکرد سازمانی میگذارد، پرداخته تا از این طریق ضمن ایجاد توسعه و اغنای بیشتر در مدل کارت امتیازی متوازن در راستا کاهش کاستیهای ادراکی و تورشی بودن برخی از شاخصها در آن، امکان سنجش بهتر عملکرد را متناسب با مدلهای ذهنی ارزیابان و تصمیمگیرندگان، فراهم آورد. روششناسی پژوهش: دادههای موردنیاز تحقیق، از طریق پرسشنامه محقق ساخته بین مدیران بانک رفاه در سطح استان گیلان توزیع و با استفاده از نرم افزار pls در دو مرحله مورد بررسی و تجزیهوتحلیل قرار گرفت. یافته ها: روایی و پایایی پرسشنامه مربوطه، به ترتیب برابر با 0.895 و 0.603 و مقدار آلفای کرونباخ برابر با 0.850 محاسبه گردید. نتایج حاصل از این تحقیق بیانگر وجود ارتباط قوی و مستقیم بین مدلهای ذهنی و شاخصهای ارزیابی عملکرد از منظر کارت امتیازی متوازن پایدار و همینطور عملکرد سازمانی است. وابستگی بیش از 80 درصدی متغیر عملکرد سازمانی با شاخص مدل ذهنی نیز نشاندهنده تأثیرگذاری بالای این شاخص بر آن است.اصالت/ارزش افزوده علمی: وجود ارتباط واسطهای میان شاخص مدلهای ذهنی،وسایر مناظر رویکرد کارت امتیازی متوازن پایدار نشان داد که این مهم ،عامل اثرگذاری بر عملکرد سازمانی بوده و می تواند از طریق تاثیر گذاری بر مناظر کارت امتیازی متوازن منجر به بهبود و ارتقای عملکرد سازمانی گردد.
https://www.journal-dmor.ir/article_134597_31985fe21524c5824c27a481b65a0253.pdf
2022-04-21
43
54
10.22105/dmor.2021.262540.1287
ارزیابی عملکرد
کارت امتیازی متوازن پایدار
مدل ذهنی
معصومه
تدریس حسنی
hiyamzoha@gmail.com
1
گروه مدیریت صنعتی، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
مقصود
امیری
amiri@atu.ac.ir
2
گروه مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران.
AUTHOR
حسین
رحمانسرشت
hrahmanseresht2003@gmail.com
3
گروه مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران.
AUTHOR
امیر
یوسفلی
ayousefli@znu.ac.ir
4
گروه مهندسی صنایع، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران.
AUTHOR
Akbarian, M., & Najafi, E. (2019). Prioritize strategic goals in a balanced scorecard with a combination of DEMATEL and ANP. Journal of decision making and operations research, 4(1), 74-87. (In Persian). http://www.journal-dmor.ir/article_88293.html
1
Ali Ahmadi, A. R., Fathollah, M., & Tajeddin, I. (2009). A comprehensive approach to strategic management. Knowledge Production Publications. (In Persian). https://www.gisoom.com/book/1822980/
2
Allee, V. (1997). The knowledge evolution, expanding organization. Butterworth-Heinemann.
3
Amanee, J., Najafi, H., Fatemi, A., & Majlesi, M. (2011). Organizations' performance evaluation based on Balanced Scorecard (BSC) (case study on state tax administration of Hamedan Province). J Tax Res, 19(11), 197-220. (In Persian). http://taxjournal.ir/article-1-93-fa.html
4
Axelrod, R. H., & Axelrod, E. M. (2017). The scholar-practitioner mindset: how texts and experience influence organizational change practice. Academy of management review, 42(3). https://doi.org/10.5465/amr.2016.0224
5
Azar, A., & Darvishi, Z. (2008). Improving the balanced scorecard system based on fuzzy logic. Third performance management conference. (In Persian). https://www.sid.ir/fa/journal/ViewPaper.aspx?ID=185649
6
Azar, A., Sharbati, R., & Hosseini, H. (2014). An integrated approach for implementing BSC in a fuzzy environment. Sharif journal of industrial engineering & management, 30-1(1.1), 69-79. (In Persian). http://sjie.journals.sharif.edu/article_5261.html?lang=en
7
Beratan, K. K. (2007). A cognition-based view of decision processes in complex social–ecological systems. Ecology and society, 12(1), 27. http://www.ecologyandsociety.org/vol12/iss1/art27/
8
Craik, K. J. W. (1943). Physiology of colour vision. Nature, 151(3843), 727-728.
9
Dinçer, H., Yüksel, S., & Martinez, L. (2019). Analysis of balanced scorecard-based SERVQUAL criteria based on hesitant decision-making approaches. Computers & industrial engineering, 131, 1-12.
10
Gardner, A. K., Scott, D. J., & AbdelFattah, K. R. (2017). Do great teams think alike? an examination of team mental models and their impact on team performance. Surgery, 161(5), 1203-1208.
11
Ghafournia, M., Ghavidel Janbeh Saraiee, S., & Behboudi, M. R. (2020). Dynamic performance evaluation by balanced scorecard simulation for high education centers. Journal of strategic management studies, 11(44), 187-220. (In Persian). http://www.smsjournal.ir/article_109854.html?lang=en
12
Giordano, G. N., Ohlsson, H., & Lindström, M. (2011). Social capital and health—purely a question of context? Health & place, 17(4), 946-953.
13
González, J. M. H., Calderón, M. Á., & González, J. L. G. (2012). The alignment of managers’ mental models with the balanced scorecard strategy map. Total quality management & business excellence, 23(5-6), 613-628.
14
Grazzini, F., & Boissin, J. P. (2013). Managers’ mental models of small business acquisition: the case of the SME French transfer market. Management, 16(1), 49-87. https://journals.openacademia.net/index.php/mgmt/article/view/4039
15
Haghshenas Gorgabi, M., Heidari, A., & Shah Hosseini, M. A. (2018). Identifying the dimensions of mental models of strategic decision makers: a study of Iranian MPs. Iranian journal of management sciences, 12(48), 86-100. (In Persian). https://www.magiran.com/paper/1875649?lang=en
16
Hall, M. (2011). Do comprehensive performance measurement systems help or hinder managers’ mental model development? Management accounting research, 22(2), 68-83.
17
Hasani, M., Nozari, V., & Amir Hosseini, E. (2020). Designing and planning the human resource management development strategy in Iran police physical training using the Balanced Scorecard (BSC) method. Quarterly journal of resource management in law enforcement, 3(8), 193-220. (In Persian). http://journals.police.ir/article_94830.html?lang=en
18
Hassanzadeh Dizji, E., Osareh, F., & Khosravi, F. (2021). Proposing performance indicators for the national library of Iran based on BSC perspectives. Journal of National studies on librarianship and information organization (NASTINFO), 32(1), 31-46. (In Persian). http://nastinfo.nlai.ir/article_2586.html?lang=en
19
Horngren, J., Foster, J., & Dater, M. (2000). Cost accounting: managerial emphasis" prentice-Hill Inc. Pearson College Div.
20
Iran Zadeh, S., & Barghi, A. (2009). Organization performance assessments based on balance score card (BSC). Journal of industrial management, 4(8), 67-86. (In Persian). https://www.sid.ir/en/journal/ViewPaper.aspx?ID=191891
21
Jaberi, M., Najafi, S. E., Hosseinzade Lotfi, F., & Hajimolana, M. (2020). Acomprehensive hybrid model of NDEA-BSC and a new neural network for predicting organizational performance indicators. Journal of decisions and operations research, 6(2), 271-287. (In Persian). http://dx.doi.org/10.22105/dmor.2020.254632.1243
22
Rahman Seresht, H., & Moghaddam, A. R. (2007). The role of mental models in the process of organizational change. Management knowledge, 20(78), 3-24. (In Persian). https://jmk.ut.ac.ir/article_19073.html?lang=fa
23
Ritchie-Dunham, J. L., & Puente, L. M. (2008). Strategic clarity: actions for identifying and correcting gaps in mental models. Long range planning, 41(5), 509-529.
24
Rostami, M., Azar, A., Dehghan Nayeri, M., & Safari, H. (2020). Performance-based budgeting dynamic model with the BSC approach in the Banking industry. Modern research in decision making, 5(3), 88-125. (In Persian). http://journal.saim.ir/article_46347.html?lang=en
25
Rust, R. T., Moorman, C., & van Beuningen, J. (2016). Quality mental model convergence and business performance. International journal of research in marketing, 33(1), 155-171.
26
Shafiee, M., Momeni, M., & Kochakzadeh Dezfoli, M. (2018). Sustainable balance score card for assessment of management systems with focus on DEMATEL-FANP approach (a case study of gas companies in Fars). The journal of productivity management, 12(1(44)), 123-156. (In Persian). http://jpm.iaut.ac.ir/article_539622.html?lang=en
27
Shahaei, B., & Anvari Rostami, A. A. (2007). Application of the balanced scorecard approach in evaluating the performance of universities and higher education institutions. Third national conference on performance management. Tehran. (In Persian). https://daneshir.ir/essay_show.aspx?codeEssay=17804
28
Tolouie Ashlaghi, A., Rahnemaye Roodposhti, F., & Abdolvand, K. (2010). The application of hybrid approach of TOPSIS and DEA in order to evaluate the companies listed on the Tehran Stock Exchange Multi-periodocally. Journal of management accounting, 3(4), 105-119. (In Persian). https://www.sid.ir/fa/Journal/ViewPaper.aspx?id=135103
29
Valle Santos, M., & Teresa Garcia, M. (2006). Organizational change: the role of managers' mental models. Journal of change management, 6(3), 305-320.
30
Wongrassamee, S., Simmons, J. E., & Gardiner, P. D. (2003). Performance measurement tools: the Balanced Scorecard and the EFQM Excellence Model. Measuring business excellence, 7(1), 14-29. https://doi.org/10.1108/13683040310466690
31
Xiang, C., Yang, Z., & Zhang, L. (2016). Improving IS development teams' performance during requirement analysis in project—the perspectives from shared mental model and emotional intelligence. International journal of project management, 34(7), 1266-1279.
32
Yang, C. H., & Lee, K. C. (2020). Developing a strategy map for forensic accounting with fraud risk management: an integrated balanced scorecard-based decision model. Evaluation and program planning, 80, 101780. https://doi.org/10.1016/j.evalprogplan.2020.101780
33
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر زمان- مقیاس نوسانات بازارهای دارایی بر کارایی شبکه بانکی کشور با تاکید بر تغییرات رژیمی
هدف: در این تحقیق، به بررسی تأثیر مقیاس-زمان نوسانات داراییها (ارز، سهام و مسکن) بر کارایی شبکه بانکی در دوره زمانی 1399:4-1388:1 بهصورت فصلی با استفاده از الگوی مارکوف سویچینگ پرداخته شده است.روششناسی پژوهش: در پژوهش حاضر ابتدا به محاسبه کارایی شبکه بانکی با استفاده از الگوی تحلیل پوششی داده با دادههای بوتاسترپ میپردازیم. سپس نوسانات بازارهای دارایی (نرخ ارز، شاخص بازار سهام و شاخص قیمت مسکن) را با استفاده از الگوی تبدیل موجک استخراج کرده و به بررسی تأثیر نوسانات بازارهای دارایی بر میزان کارایی شبکه بانکی کشور در قالب الگوی چرخشی مارکوف و مشاهده تأثیرگذاری آنها در سطوح کارایی بالا و پایین خواهیم پرداخت.یافته ها: میانگین کارایی شبکه بانکی کشور در دوره مورد بررسی حدود 1/56 درصد بوده است که نشان میدهد کارایی مناسب نبوده است. نوسانات کوتاهمدت نرخ ارز در حالتی که کارایی شبکه بانکی در سطح و رژیم بالا میباشد تأثیر منفی و معنادار دارد اما چنانچه نوسانات ارز بلندمدت باشد فارغ از رژیم و سطح کارایی شبکه بانکی تأثیر منفی و معنادار دارد. نوسانات کوتاهمدت شاخص بازار سهام در شرایطی که سطح کارایی شبکه بانکی پایین است تأثیر مثبت و معنادار داشته است. اما چنانچه نوسانات در بازار سهام ادامهدار باشد فارغ از سطح و رژیم کارایی شبکه بانکی تأثیر منفی و معنادار دارد. نوسانات کوتاهمدت در بازار مسکن در حالتی که کارایی شبکه بانکی در سطح بالا باشد تأثیر مثبت و معنادار داشته است. اما در نقطه مقابل نوسانات بلندمدت در این بازار و در شرایطی که کارایی شبکه بانکی در سطح بالا باشد میتواند منجر به کاهش معنادار آن شود. بنابراین با ایجاد ثبات در اقتصاد (عدم تغییرات زیاد نرخ ارز، شاخص سهام و مسکن) میتوان بهبود کارایی شبکه بانکی کشور را با توجه به سطح و رژیم آن انتظار داشت.اصالت/ارزش افزوده علمی: از جمله مسائلی که از منظر سیاستگذاری میتواند حائز اهمیت باشد درنظرگرفتن تأثیر نوسانات بازارهای دارایی در دوره های زمانی مختلف بر سطوح مختلف کارایی شبکه بانکی کشور میباشد. زیرا ممکن است در سطوح مختلف کارایی شبکه بانکی و همچنین دورههای زمانی مختلف نوسانات بازارهای دارایی، تأثیر متفاوتی برجای گذارند.
https://www.journal-dmor.ir/article_144068_5b6d847600915a8f706c3ca67d6c1316.pdf
2022-04-21
55
76
10.22105/dmor.2022.312912.1518
نرخ ارز
شاخص بازار سهام
مسکن
کارایی شبکه بانکی
مدل مارکوف سویچینگ
رضا
راعی
raei@ut.ac.ir
1
گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
سعید
باجلان
saeedbajalan@ut.ac.ir
2
گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
زهرا
صاعدی
z.saedi@ut.ac.ir
3
گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
Ahmad, N. H., & Noor, M. A. N. M. (2011). The determinants efficiency and profitability of world Islamic banks. 2010 international conference on e-business, management and economics (Vol. 3, pp. 228-233). IACSIT Press. http://www.ipedr.com/vol3/47-M10013.pdf
1
Amiri, H. (2018). Evaluation the effectiveness of selected banks in Iran and its relationship with banking internal and macroeconomic variables. Journal of applied economics studies in Iran, 7(26), 89-114. (In Persian). https://aes.basu.ac.ir/article_2313_en.html?lang=fa
2
Andrieș, A. M., & Ursu, S. G. (2016). Financial crisis and bank efficiency: an empirical study of European banks. Economic research-Ekonomska istraživanja, 29(1), 485-497.
3
Babazadeh, M., Farokhnejad, F., & Aghababaei, M. E. (2011). Effects of changes in the exchange rates on the banksprofitability in short-term and long term: VECM approach. Journal of monetary and banking research, 4(9), 205-225. (In Persian). https://ideas.repec.org/a/mbr/jmbres/v4y2011i9p205-225.html
4
Banai, Á., & Vágó, N. (2018). The effect of house prices on bank risk: empirical evidence from Hungary. National Bank of Poland Education & Publishing Department.
5
Barros, C. P., & Wanke, P. (2014). Banking efficiency in Brazil. Journal of international financial markets, institutions and money, 28, 54-65.
6
Barros, C. P., Managi, S., & Matousek, R. (2012). The technical efficiency of the Japanese banks: non-radial directional performance measurement with undesirable output. Omega, 40(1), 1-8.
7
Bastanzad, H. (2015). New policy environment to achieve monetary policy goals: a case study of Iran. Twenty-fifth annual monetary policy conference. Monetary and Banking Research Institute, Gharchak, Iran. (In Persian). https://civilica.com/doc/842895/
8
Batir, T. E., Volkman, D. A., & Gungor, B. (2017). Determinants of bank efficiency in Turkey: participation banks versus conventional banks. Borsa Istanbul review, 17(2), 86-96.
9
Berger, A. N., & Humphrey, D. B. (1997). Efficiency of financial institutions: international survey and directions for future research. European journal of operational research, 98(2), 175-212.
10
Bikker, J., & Bos, J. W. (2008). Bank Performance: a theoretical and empirical framework for the analysis of profitability, competition and efficiency. Routledge.
11
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
12
Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Zhu, J. (2011). Handbook on data envelopment analysis. Springer.
13
Fallah Mehrjerdi, M., Shahmoradi, N., & Dehestani, M. A. (2016). Evaluating the efficiency and determining the optimal structure of resources and performance indicators of public and private banks in Iran using a multi-period model of data envelopment analysis. International conference on management, accounting, educational sciences and resistance economics. Minoo University of Applied Sciences - Office of the International Confederation of World Inventors in Iran, Tehran. (In Persian). https://civilica.com/doc/535550/
14
Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the royal statistical society: series a (general), 120(3), 253-281.
15
Fukuyama, H., & Weber, W. L. (2008). Japanese banking inefficiency and shadow pricing. Mathematical and computer modelling, 48(11-12), 1854-1867.
16
Gholizadeh, A. A., & Shalyari, F. (2017). The investigation of macroeconomic variables effect on credit risk Iranian banking system. Journal of Islamic economics & banking, 6(20), 183-200. (In Persian). http://mieaoi.ir/article-1-529-fa.html
17
Gholizadeh, A., & Golzarian Pour, S. (2019). Investigating the effect of housing prices on non-performing loans in banking system of Iran. Quarterly journal of applied theories of economics, 6(3), 189-214. (In Persian). https://ideas.repec.org/a/ris/qjatoe/0163.html
18
Gilkeson, J. H., & Smith, S. D. (1992). The convexity trap: pitfalls in financing mortgage portfolios and related securities. Economic review-Federal Reserve Bank of Atlanta, 77(6), 14-27.
19
Golbazkhanian pour, G., Fazel Yazdi, A., & Tahari Mehrjardi, M. (2013). Identifying the relative efficiency of banks, using the data envelopment analysis and fuzzy multi-attribute decision-making approach (case study: the bank accepted in the Tehran Stock Exchange). Journal of investment knowledge, 2(7), 85-104. (In Persian). https://jik.srbiau.ac.ir/article_7511.html?lang=en
20
Goswami, R., Hussain, F., & Kumar, M. (2019). Banking efficiency determinants in India: a two-stage analysis. The journal of applied economic research, 13(4), 361-380.
21
Hadi, A., & Khajvand, M. (2015). Investigating the role of non-performing loans parameter in predicting branch efficiency by combining research methods in operations and data mining. Fifth national conference on electronic banking and payment systems. Monetary and Banking Research Institute, Tehran. (In Persian). https://civilica.com/doc/785602/
22
Hamilton, J. D. (1989). A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle. Econometrica, 59(2), 357-384.
23
Hassanzadeh, A. (2007). Efficiency and its determinants in the Iranian banking system. Journal of economic essays, 4(7), 75-98. (In Persian). https://www.sid.ir/en/Journal/ViewPaper.aspx?ID=110511
24
Hemmti, H., & Abbasifar, A. (2016). Effect of stock market volatility on banks performance accepted in Tehran Stock Exchange. Journal of economics and business research, 6(10), 13-26. (In Persian). http://jebr.azad.ac.ir/article_526596_112715.html?lang=en
25
Hollingsworth, B., & Smith, P. (2003). Use of ratios in data envelopment analysis. Applied economics letters, 10(11), 733-735.
26
Iacoviello, M. (2005). House prices, borrowing constraints, and monetary policy in the business cycle. American economic review, 95(3), 739-764.
27
Karimkhani, A., & Forati, M. (2012). Investigating the effect of macroeconomic variables on banks' resources and expenditures. Sepah Bank Risk Research and Control Office. (In Persian). https://civilica.com/doc/1236653/
28
Kuan, C. M. (2002). Lecture on the Markov switching model. Institute of economics academia sinica, 8(15), 1-30.
29
Lagat, C. C., & Nyandema, D. M. (2016). The influence of foreign exchange rate fluctuations on the financial performance of commercial banks listed at the Nairobi Securities Exchange. British journal of marketing studies, 4(3), 1-11.
30
Mishkin, F. S. (1992). The economics of money, banking, and financial markets. NewYork: Harper Collins Inc.
31
Nilchi, M., E., Fadaeinejad, M. E., Razavi Hajiagha, S. H., & Badri, A. (2017). Providing new multi-component data envelopment analysis to evaluate efficiency of bank branches. Journal of industrial management studies, 15(46), 73-96. (In Persian). https://www.sid.ir/en/Journal/ViewPaper.aspx?ID=577455
32
Osundina, C. K., Osundina, J. A., Jayeoba, O. O., & Olayinka, I. M. (2016). Exchange rate volatility and banks performance: Evidence from Nigeria. International journal of economics and business management, 2(4), 1-11.
33
Paradi, J. C., & Zhu, H. (2013). A survey on bank branch efficiency and performance research with data envelopment analysis. Omega, 41(1), 61-79.
34
Partovi, E., & Matousek, R. (2019). Bank efficiency and non-performing loans: evidence from Turkey. Research in international business and finance, 48, 287-309. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.12.011
35
Pazoki, N., Hamidian, A., Mohammadi, S., & Mahmoudi, V. (2013). Correlation analysis of stock exchange index, oil price, exchange rate and gold price: a wavelet decomposition method. Journal of investment knowledge, 2(7), 131-148.
36
Roudari, S., Homayounifar, M., & Salimifar, M. (2020). The effect of exchange rate and stock index fluctuations on the efficiency of agricultural facilities. Journal Of agricultural economics and development, 34(1), 81-96. (In Persian). DOI: 10.22067/JEAD2.VI0.84763
37
Saunders, A., & Yourougou, P. (1990). Are banks special? the separation of banking from commerce and interest rate risk. Journal of economics and business, 42(2), 171-182.
38
Scheel, H. (2001). Undesirable outputs in efficiency valuations. European journal of operational research, 132(2), 400-410.
39
Seyednourani, S., & Ebadi, M. (2020). Evaluation of performance of Iranian commercial banks method: Bootstrap algorithm. Macroeconomics research letter, 14(28), 169-198. (In Persian). DOI: 10.22080/IEJM.2020.17001.1703
40
Shahraki, J., Shahiki Tash, M. N., & Khajeh Hassani, M. (2016). Evaluation of Iranian banking system using Bootstrap data envelopment analysis approach and SW algorithm. Journal of monetary and banking researches, 9(28), 299-326. (In Persian). https://ideas.repec.org/a/mbr/jmbres/v9y2016i28p299-326.html
41
Sherman, H. D., & Gold, F. (1985). Bank branch operating efficiency: evaluation with data envelopment analysis. Journal of banking & finance, 9(2), 297-315.
42
Simar, L., & Wilson, P. W. (1998). Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models. Management science, 44(1), 49-61.
43
Tuo, M. (2016). An empirical analysis of Chinese commercial banks’ efficiency and influencing factors—under the constraint of non-performing loans. American journal of industrial and business management, 6(4), 455-466.
44
Zamani, Z., Jannati, A., & Ghorbani, M. (2017). The impact of currency fluctuations on Iran's banking system performance. Journal of Islamic finance and banking studies, 4(8), 81-104. (In Persian). https://jifb.ibi.ac.ir/article_65139.html
45
Zhou, L., & Zhu, S. (2017). Research on the efficiency of Chinese commercial banks based on undesirable output and super-SBM DEA model. Journal of mathematical finance, 7(01), 102-121. DOI: 10.4236/jmf.2017.71006
46
ORIGINAL_ARTICLE
حل بهینه یک مسأله زمان بندی تک ماشین با امکان برون سپاری دسته ای کارها
هدف: برونسپاری یک راهکار متداول در صنعت و کسبوکار است که میتواند در ارتقاء عملکرد یک بنگاه و جبران کاستیهای آن تأثیر به سزایی داشته باشد. این راهکار میتواند ابعاد مختلفی از مسائل مدیریتی یک سازمان را تحت تأثیر قرار دهد. در حوزه زمانبندی بهعنوان یکی از زیرشاخههای مدیریت عملیات نیز هنگامیکه از پیمانکاران جهت انجام کارها در طول زمان استفاده میشود، بحث برونسپاری قابلطرح است. بر این اساس، در این تحقیق یک مسئله زمانبندی تک ماشین بررسی میشود که در آن امکان برونسپاری بخشی از کارها در قالب یک دسته به یک پیمانکار وجود دارد. فرض شده که زمان و هزینه برونسپاری یک کار متناسب بازمان عملیات آن کار در کارگاه است. همچنین یکزمان و یک هزینه ثابت لجستیکی نیز برای دسته برونسپاری لحاظ شده است. تابع هدف مسئله کمینهسازی حاصل جمع مجموع زمان تکمیل کارها و مجموع هزینههای برونسپاری است.روششناسی پژوهش: برای حل مسئله، تعدادی از ویژگیهای بهینگی جواب مسئله باهدف به دست آوردن جواب بهینه مسئله در یک لم و یک قضیه به اثبات میرسد. در انتهای مقاله نیز تعدادی آزمایش محاسباتی برای ارزیابی میزان اثرگذاری سیاست برونسپاری در مسئله مطالعه شده ارائه میشود.یافته ها: بر اساس روش حل توسعه دادهشده، ساختار جواب بهینه بهصورت کامل مشخص میشود که با استفاده از آن، جواب بهینه از بین تعداد محدودی گزینه با محاسبات سادهای تعیین میگردد. همچنین نتایج محاسباتی همانگونه که انتظار میرفت مؤید امکان اثرگذاری قابلتوجه برونسپاری در کاهش مقدار تابع هدف مسئله است.اصالت/ارزشافزوده علمی: در این مقاله یک مسئله کاربردی جدید در حوزه زمانبندی با امکان برونسپاری طرحشده و با تحلیلهای دقیق ریاضی جواب بهینه آن مشخص میشود. همچنین با استفاده از آزمایشهای محاسباتی امکان اثربخشی بالای سیاست برونسپاری در مسئله بررسیشده نشان داده میشود.
https://www.journal-dmor.ir/article_139079_ce237022697aa857ad03ab656eaa2eeb.pdf
2022-04-21
77
90
10.22105/dmor.2021.293955.1440
زمان بندی تک ماشین
برون سپاری
مجموع زمان تکمیل کارها
حل بهینه
حمید
صفرزاده
safarzadeh_hamid@ie.sharif.edu
1
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران.
AUTHOR
فرهاد
کیانفر
fkianfar@sharif.edu
2
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
Ahmadizar, F., & Amiri, Z. (2018). Outsourcing and scheduling for a two-machine flow shop with release times. Engineering optimization, 50(3), 483-498.
1
Baker, K. R. (1995). Elements of sequencing and scheduling. Kenneth R Baker.
2
Chen, Z. L., & Li, C. L. (2008). Scheduling with subcontracting options. IIE transactions, 40(12), 1171-1184.
3
Cheshm Berah, M., & Mortazavi, S. M. (2010). Effective outsourcing management. Mehraban Book Publishing Institute. (In Persian). http://library.sharif.ir/parvan/resource/263173/
4
Enayati, M., Asadi-Gangraj, E., & Paydar, M. M. (2021). Scheduling on flexible flow shop with cost-related objective function considering outsourcing options. Journal of optimization in industrial engineering, 14(2), 53-72.
5
Hong, J. M., & Lee, J. H. (2016). Outsourcing decisions in single machine scheduling problem with multiple external facilities. Journal of marine science and technology, 24(3). DOI: 10.6119/JMST-015-1216-1
6
Jiang, X., Zhang, A., Chen, Y., Chen, G., & Lee, K. (2021). An improved algorithm for a two-stage production scheduling problem with an outsourcing option. Theoretical computer science, 876, 59-69.
7
Lee, I. S., & Sung, C. S. (2008a). Minimizing due date related measures for a single machine scheduling problem with outsourcing allowed. European journal of operational research, 186(3), 931-952.
8
Lee, I. S., & Sung, C. S. (2008b). Single machine scheduling with outsourcing allowed. International journal of production economics, 111(2), 623-634.
9
Lee, K., & Choi, B. C. (2011). Two-stage production scheduling with an outsourcing option. European journal of operational research, 213(3), 489-497.
10
Lei, D., & Guo, X. (2016). A shuffled frog-leaping algorithm for job shop scheduling with outsourcing options. International journal of production research, 54(16), 4793-4804.
11
Liu, Z., Lee, W. C., & Wang, J. Y. (2016). Resource consumption minimization with a constraint of maximum tardiness on parallel machines. Computers & industrial engineering, 97, 191-201.
12
Mardan, E., Amalnik, M. S., & Jolai, F. (2014). Outsourcing in Parallel machine scheduling. International journal of industrial engineering & production management 25(1), 73-84. (In Persian). http://ijiepm.iust.ac.ir/browse.php?a_id=563&sid=1&slc_lang=en
13
Mohammad Karimi, Y., & Talebi, D. (2012). Outsourcing. Shahid Beheshti University. (In Persian). https://saneibook.com/Products/%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-%D8%A8%D8%B1%D9%88%D9%86-%D8%B3%D9%BE%D8%A7%D8%B1%D9%8A-44415
14
Mokhtari, H., Abadi, I. N. K., & Amin-Naseri, M. R. (2012). Production scheduling with outsourcing scenarios: a mixed integer programming and efficient solution procedure. International journal of production research, 50(19), 5372-5395.
15
Pinedo, M. L. (2012). Scheduling: theory, algorithms, and systems. Springer.
16
Qi, X. (2008). Coordinated logistics scheduling for in-house production and outsourcing. IEEE transactions on automation science and engineering, 5(1), 188-192.
17
Qi, X. (2009). Two-stage production scheduling with an option of outsourcing from a remote supplier. Journal of systems science and systems engineering, 18(1), 1-15.
18
Qi, X. (2011). Outsourcing and production scheduling for a two-stage flow shop. International journal of production economics, 129(1), 43-50.
19
Ren, J., Sun, G., & Zhang, Y. (2017). The supplying chain scheduling with outsourcing and transportation. Asia-Pacific journal of operational research, 34(02), 1750009. https://doi.org/10.1142/S0217595917500099
20
Safarzadeh, H., & Kianfar, F. (2019). Job shop scheduling with the option of jobs outsourcing. International journal of production research, 57(10), 3255-3272.
21
Zanjani, B., Amiri, M., Hanafizadeh, P., & Salahi, M. (2021). Robust multi-objective hybrid flow shop scheduling. Journal of applied research on industrial engineering, 8(1), 40-55.
22
Zhong, W., & Huo, Z. (2013). Single machine scheduling problems with subcontracting options. Journal of combinatorial optimization, 26(3), 489-498.
23
Zou, J., Zhang, Y., & Miao, C. (2015). The single machine serial batch production scheduling with outsourcing allowed. Tehnicki vjesnik-technical gazette, 22(2), 297-302.
24
ORIGINAL_ARTICLE
بهینه سازی سیستم برداشت سفارش چند دوره ای و مسیریابی چند سفره برداشت کننده ها با هدف حداقل سازی مجموع دیرکرد
هدف: برداشت سفارش، یکی از فرایندهای درونی لجستیکی مبتنی بر نیروی کار و هزینه شناختهشده است. برداشت سفارش در قالب مسئله پاسخ به سفارش مشتری، بهمنظور جمعآوری مجموعهای از سفارشها در کوتاهترین زمان ممکن در انبار تعریف میگردد. لذا هدف این تحقیق فراهم نمودن یک مبنای علمی و همزمان کاربردی با در نظر گرفتن الزامات و محدودیتهایی است که سطح قابل قبولی از عملکرد را در سیستمهای برداشت سفارش به ارمغان آورد. این امر از طریق ساخت یک مدل برنامهریزی عدد صحیح و همچنین طراحی روش حل متناسب با ساختار مسئله صورت میگیرد.روششناسی پژوهش: ابتدا با مرور ادبیات در حوزه برداشت سفارش دانش کافی در سطح عملیاتی حاصلشده است و با تأکید بر محدودیتهای واقعی اقدام به مدلسازی ریاضی از طریق یکپارچه نمودن دستهبندی سفارشها و مسیریابی برداشت کنندهها، شده است. پس از بررسی صحت مدل و حل آن از طریق نرمافزار GAMS، به دلیل ماهیت مسئله که از نوع سخت است، مسئله از طریق یک الگوریتم کارا که نسخه گروهبندی الگوریتم قهرمانی در لیگهای ورزشی است، حلشده و مقایسات صورت پذیرفته است. برای استفاده از این الگوریتم از اپراتورهای منطبق با ساختار خاص مسئله که هدف آن تخصیص سفارشها (اقلام) به برداشت کنندهها (گروهها) است استفاده میشود.یافته ها: ارائه یک مدل برنامهریزی عدد صحیح چند دورهای برای مسیریابی چند سفره برداشت کنندگان با فرض وجود قابلیت باز پر سازی انبار و دسترسی محدود به برداشت کنندگان. برای نمونه مسائل با ابعاد بزرگ، از الگوریتم قهرمانی در لیگهای ورزشی استفادهشده است. نتایج بر قابلیت مؤثر و کارایی این الگوریتم برای حل نمونه مسائل بزرگ اشاره دارد.اصالت/ارزشافزوده علمی: مسئله برداشت سفارش چند دورهای و مسیریابی چند سفره برداشت کنندگان نخستین بار در این مقاله مدنظر قرارگرفته است. زیرابه علت محدود بودن تعداد برداشت کنندگان، این مهم میبایست در مدلسازی مدنظر قرار گیرد. فرض بازپرسازی نیز نخستین بار در این مقاله موردتوجه قرارگرفته و مدلسازی آن صورت گرفته است. بدین ترتیب سفارشها در طول زمان، طی دورههای مختلف وارد انبار میشوند و در موقعیت از پیش تعیینشده قرار میگیرند. وجود بازه زمانی برای دسترسی به برداشت کنندهها در هر دوره و مدلسازی آن نیز نخستین بار در این مقاله موردبررسی قرارگرفته است. درنهایت، تابع هدف حداقل سازی مجموع دیرکرد است که همراستا با نیاز صنایع تولیدی است. در خصوص روش حل نیز یک الگوریتم قهرمانی در لیگهای ورزشی با در نظر گرفتن ساختار مسئله (که منطبق بر ساختار مسائل گروهبندی است) ارائهشده است و عملگرهای تولید جواب نیز برای حفظ شدنی بودن جواب، توسعه یافتهاند.
https://www.journal-dmor.ir/article_138384_8d474da109743689aaeb537c63867a65.pdf
2022-04-21
91
110
10.22105/dmor.2021.294310.1441
دسته بندی سفارش
مسیریابی برداشت کننده
چند دوره ای
الگوریتم قهرمانی در لیگ های ورزشی
مرتضی
فرهادی سرتنگی
met_farhadi@yahoo.com
1
گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی ، قزوین، ایران.
AUTHOR
علی
حسین زاده کاشان
a.kashan@modares.ac.ir
2
دانشکده مهندسی صنایع و سیستم ها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
حسن
حاله
hhaleh@gut.ac.ir
3
گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی ، گلپایگان، ایران.
AUTHOR
ابوالفضل
کاظمی
abkaazemi@qiau.ac.ir
4
گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی ، قزوین، ایران.
AUTHOR
Briant, O., Cambazard, H., Cattaruzza, D., Catusse, N., Ladier, A. L., & Ogier, M. (2020). An efficient and general approach for the joint order batching and picker routing problem. European journal of operational research, 285(2), 497-512. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.01.059
1
Cano, J. A., Correa-Espinal, A. A., & Gómez-Montoya, R. A. (2020). Mathematical programming modeling for joint order batching, sequencing and picker routing problems in manual order picking systems. Journal of King Saud university-engineering sciences, 32(3), 219-228. https://doi.org/10.1016/j.jksues.2019.02.004
2
Cergibozan, Ç., & Tasan, A. S. (2019). Order batching operations: an overview of classification, solution techniques, and future research. Journal of intelligent manufacturing, 30(1), 335-349. https://doi.org/10.1007/s10845-016-1248-4
3
Cheng, C. Y., Chen, Y. Y., Chen, T. L., & Yoo, J. J. W. (2015). Using a hybrid approach based on the particle swarm optimization and ant colony optimization to solve a joint order batching and picker routing problem. International journal of production economics, 170, 805-814. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.03.021
4
Chen, F., Wang, H., Xie, Y., & Qi, C. (2016). An ACO-based online routing method for multiple order pickers with congestion consideration in warehouse. Journal of intelligent manufacturing, 27(2), 389-408. https://doi.org/10.1007/s10845-014-0871-1
5
Chen, F., Wei, Y., & Wang, H. (2018). A heuristic based batching and assigning method for online customer orders. Flexible services and manufacturing journal, 30(4), 640-685. https://doi.org/10.1007/s10696-017-9277-7
6
Chen, T. L., Cheng, C. Y., Chen, Y. Y., & Chan, L. K. (2015). An efficient hybrid algorithm for integrated order batching, sequencing and routing problem. International journal of production economics, 159, 158-167. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.09.029
7
De Koster, R., Le-Duc, T., & Roodbergen, K. J. (2007). Design and control of warehouse order picking: a literature review. European journal of operational research, 182(2), 481-501. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.07.009
8
Falkenauer, E. (1994). A new representation and operators for genetic algorithms applied to grouping problems. Evolutionary computation, 2(2), 123-144. DOI: 10.1162/evco.1994.2.2.123
9
Giannikas, V., Lu, W., Robertson, B., & McFarlane, D. (2017). An interventionist strategy for warehouse order picking: evidence from two case studies. International journal of production economics, 189, 63-76. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.04.002
10
Glock, C. H., Grosse, E. H., Elbert, R. M., & Franzke, T. (2017). Maverick picking: the impact of modifications in work schedules on manual order picking processes. International journal of production research, 55(21), 6344-6360. https://doi.org/10.1080/00207543.2016.1252862
11
Henn, S. (2015). Order batching and sequencing for the minimization of the total tardiness in picker-to-part warehouses. Flexible services and manufacturing journal, 27(1), 86-114. https://doi.org/10.1007/s10696-012-9164-1
12
Henn, S., Koch, S., Doerner, K. F., Strauss, C., & Wäscher, G. (2010). Metaheuristics for the order batching problem in manual order picking systems. Business research, 3(1), 82-105. https://doi.org/10.1007/BF03342717
13
Henn, S., Koch, S., & Wäscher, G. (2012). Order batching in order picking warehouses: a survey of solution approaches. In Warehousing in the global supply chain (pp. 105-137). Springer, London. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-2274-6_6
14
Henn, S., & Schmid, V. (2013). Metaheuristics for order batching and sequencing in manual order picking systems. Computers & industrial engineering, 66(2), 338-351. https://doi.org/10.1016/j.cie.2013.07.003
15
Ho, Y. C., & Tseng, Y. Y. (2006). A study on order-batching methods of order-picking in a distribution centre with two cross-aisles. International journal of production research, 44(17), 3391-3417. https://doi.org/10.1080/00207540600558015
16
Hong, S., Johnson, A. L., & Peters, B. A. (2012). Batch picking in narrow-aisle order picking systems with consideration for picker blocking. European journal of operational research, 221(3), 557-570. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.03.045
17
Kashan, A. H. (2009, December). League championship algorithm: a new algorithm for numerical function optimization. 2009 international conference of soft computing and pattern recognition (pp. 43-48). IEEE. DOI: 10.1109/SoCPaR.2009.21
18
Kuhn, H., Schubert, D., & Holzapfel, A. (2021). Integrated order batching and vehicle routing operations in grocery retail–a general adaptive large neighborhood search algorithm. European journal of operational research, 294(3), 1003-1021. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.03.075
19
Kulak, O., Sahin, Y., & Taner, M. E. (2012). Joint order batching and picker routing in single and multiple-cross-aisle warehouses using cluster-based tabu search algorithms. Flexible services and manufacturing journal, 24(1), 52-80. https://doi.org/10.1007/s10696-011-9101-8
20
Marchet, G., Melacini, M., & Perotti, S. (2015). Investigating order picking system adoption: a case-study-based approach. International journal of logistics research and applications, 18(1), 82-98. https://doi.org/10.1080/13675567.2014.945400
21
Masae, M., Glock, C. H., & Grosse, E. H. (2020). Order picker routing in warehouses: a systematic literature review. International journal of production economics, 224, 107564. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.107564
22
Menéndez, B., Pardo, E. G., Alonso-Ayuso, A., Molina, E., & Duarte, A. (2017). Variable neighborhood search strategies for the order batching problem. Computers & operations research, 78, 500-512. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.01.020
23
Moons, S., Braekers, K., Ramaekers, K., Caris, A., & Arda, Y. (2019). The value of integrating order picking and vehicle routing decisions in a B2C e-commerce environment. International journal of production research, 57(20), 6405-6423. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1566668
24
Öncan, T. (2015). Milp formulations and an iterated local search algorithm with tabu thresholding for the order batching problem. European journal of operational research, 243(1), 142-155. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.11.025
25
Pan, J. C. H., Shih, P. H., & Wu, M. H. (2012). Storage assignment problem with travel distance and blocking considerations for a picker-to-part order picking system. Computers & industrial engineering, 62(2), 527-535. https://doi.org/10.1016/j.cie.2011.11.001
26
Petersen, C. G. (1997). An evaluation of order picking routeing policies. International journal of operations & production management, 17(11), 1098-1111. https://doi.org/10.1108/01443579710177860
27
Petersen, Ch. G. (2000). An evaluation of order picking policies for mail order companies. Production and operations management, 9(4), 319-335. https://doi.org/10.1111/j.1937-5956.2000.tb00461.x
28
Petersen, C. G., & Aase, G. (2004). A comparison of picking, storage, and routing policies in manual order picking. International journal of production economics, 92(1), 11-19. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2003.09.006
29
Scholz, A., & Wäscher, G. (2017). Order batching and picker routing in manual order picking systems: the benefits of integrated routing. Central European journal of operations research, 25(2), 491-520. https://doi.org/10.1007/s10100-017-0467-x
30
Scholz, A., Schubert, D., & Wäscher, G. (2017). Order picking with multiple pickers and due dates–simultaneous solution of order batching, batch assignment and sequencing, and picker routing problems. European journal of operational research, 263(2), 461-478. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.04.038
31
Tsai, C. Y., Liou, J. J., & Huang, T. M. (2008). Using a multiple-GA method to solve the batch picking problem: considering travel distance and order due time. International journal of production research, 46(22), 6533-6555. https://doi.org/10.1080/00207540701441947
32
Valle, C. A., Beasley, J. E., & Da Cunha, A. S. (2017). Optimally solving the joint order batching and picker routing problem. European journal of operational research, 262(3), 817-834. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.03.069
33
Van Gils, T., Ramaekers, K., Braekers, K., Depaire, B., & Caris, A. (2018). Increasing order picking efficiency by integrating storage, batching, zone picking, and routing policy decisions. International journal of production economics, 197, 243-261. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.11.021
34
Wäscher, G. (2004). Order picking: a survey of planning problems and methods. In Supply chain management and reverse logistics (pp. 323-347). Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-24815-6_15
35
Won, J., & Olafsson, S. (2005). Joint order batching and order picking in warehouse operations. International journal of production research, 43(7), 1427-1442. https://doi.org/10.1080/00207540410001733896
36
Žulj, I., Kramer, S., & Schneider, M. (2018). A hybrid of adaptive large neighborhood search and tabu search for the order-batching problem. European journal of operational research, 264(2), 653-664. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.06.056
37
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی مدل کاربردی کنترل آماری فرایند به روش مد و میانه فازی و مقایسه نتایج آن با روش کلاسیک ( مطالعه موردی شرکت صنعتی داداش برادر)
هدف: کنترل آماری فرآیند مجموعهای توانا از ابزارهای حل مشکل است که باعث ثبات در فرآیندهای تولیدشده و توانایی تولید محصول باکیفیت را بالا میبرد. نمودارهای کنترل کلاسیک با استفاده از دادههای دقیق و معین، فرآیندهای تولیدی را در دو گروه تحت کنترل یا خارج از کنترل قرار میدهند، درحالیکه مجموعههای فازی با تعریف توابع عضویت پیوسته و استفاده از دادههای مبهم و نامعین با بهرهگیری از اعداد فازی مثلثی و ذوزنقهای، بهصورت دستههای تحت کنترل، نسبتاً تحت کنترل، نسبتاً خارج از کنترل و خارج از کنترل طبقهبندی نموده و سطح کیفی محصول را بهصورت واقعیتر بیان میکنند.روششناسی پژوهش: این پژوهش از نوع تحقیقات کاربردی و توصیفی میباشد و باهدف طراحی مدل کاربردی کنترل آماری فرآیند به روش مد و میانه فازی و مقایسه نتایج آن با روش کلاسیک در شرکت صنعتی داداش برادر تبریز اجراشده است. روش جمعآوری اطلاعات برای اجرای مدل از سیستم نمونهگیری در ایستگاه بازرسی تبعیت میکند و بهصورت 30 نمونه 50 تایی انواع شکلات است.یافته ها: با توجه به نقصهای هفتگانه شکلات که شامل: رنگ، طعم، ماسیدگی، شکوفه شکر، عوامل بافتی و مواد خارجی میباشد، ماهیت شکلاتهای تولیدی مشخص گردید. در روش کلاسیک 28 مورد تحت کنترل و فقط 2 مورد خارج از کنترل شناسایی گردید، اما در بررسی با روش SPC فازی 20 نمونه تحت کنترل، 4 نمونه نسبتاً تحت کنترل، 4 نمونه نسبتاً خارج از کنترل و 2 نمونه خارج از کنترل بودند.اصالت/ارزش افزوده علمی: نتایج تحقیق حساس بودن روش SPC فازی را نسبت به روش کلاسیک نشان میدهد، درنتیجه شناسایی تغییرات فرآیند دقیقتر و سریعتر است، و بر این اساس پیشنهادات کاربردی به شرکت مذکور ارائه گردید.
https://www.journal-dmor.ir/article_133625_c99bf9677e1c4167e37dd7f1d72f8c14.pdf
2022-04-21
111
128
10.22105/dmor.2021.266451.1299
شرکت صنعتی داداش برادر"
SPC فازی"
مد فازی"
"
میانه فازی"
بهاور
آذرمی زاد
azarmizad.b@gmail.com
1
گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، اقتصاد و حسابداری، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.
AUTHOR
کمال الدین
رحمانی یوشانلوئی
kr13452000@yahoo.com
2
گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، اقتصاد و حسابداری. واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.
LEAD_AUTHOR
علیرضا
بافنده زنده
bafandeh@iaut.ac.ir
3
گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، اقتصاد و حسابداری. واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.
AUTHOR
سیروس
فخیمی آذر
sirousfakhimiazer@iaut.ir.ac
4
گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، اقتصاد و حسابداری. واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.
AUTHOR
Alizadeh, H. M., & Ghomi, S. M. T. (2011). Fuzzy development of Mean and Range control charts using statistical properties of different representative values. Journal of intelligent & fuzzy systems, 22(5-6), 253-265. DOI: 10. 3233/IFS-2011-0487
1
Bradshaw Jr, C. W. (1983). A fuzzy set theoretic interpretation of economic control limits. European journal of operational research, 13(4), 403-408. https: //doi. org/10. 1016/0377-2217(83)90100-5
2
Casco, B. (1993). Fuzzy thinking [A. Ghaffari, A. Maghsoudpour Mumtaz, J. Qasimi, Trans.]. Khajeh Nasir al-Din Tusi University of Technology Publications. (In Persian). https: //www. agahbookshop. com/%D8%AA%D9%81%D9%83%D8%B1-%D9%81%D8%A7%D8%B2%D9%8A_16749
3
Cheng, C. B. (2005). Fuzzy process control: construction of control charts with fuzzy numbers. Fuzzy sets and systems, 154(2), 287-303. https: //doi. org/10. 1016/j. fss. 2005. 03. 002
4
Ebrahimi, E., Ghasem Akbari, M., & Etminan, J. (2012). Quality control chart C based on fuzzy data using bootstrap confidence interval and Yao-view meter. 11th national conference on intelligent systems. Tehran. Iran. (In Persian). https: //civilica. com/doc/214610/
5
El-Shal, S. M., & Morris, A. S. (2000). A fuzzy rule-based algorithm to improve the performance of statistical process control in quality systems. Journal of intelligent & fuzzy systems, 9(3-4), 207-223.
6
Erginel, N., Sentürk, S., Kahraman, C. , & Kaya, I. (2011). Evaluating the packing process in food industry using fuzzy and [stilde] control charts. International journal of computational intelligence systems, 4(4), 509-520. https: //doi. org/10. 1080/18756891. 2011. 9727809
7
Ertuğrul, İ., & Aytaç, E. (2009). Construction of quality control charts by using probability and fuzzy approaches and an application in a textile company. Journal of intelligent manufacturing, 20(2), 139-149. https: //doi. org/10. 1007/s10845-008-0230-1
8
Esmaeilpour, R., Ramezanian, M. R., & Kazemof, F. (2009). Presenting a model of fuzzy statistical process control with fuzzy mode method to control product defects. Industrial management journal, 1(2). (In Persian). https: //imj. ut. ac. ir/article_20359. html?lang=en
9
Grant, E. L., & Lonworth, R. (2006). Statistical quality control [M. Pesaran Qader, A. Kahalzadeh, A. Jabbari, Trans.]. University Publication Center. (In Persian). https: //www. gisoom. com/book/1370127/%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-%DA%A9%D9%86%D8%AA%D8%B1%D9%84-%DA%A9%DB%8C%D9%81%DB%8C%D8%AA-%D8%A2%D9%85%D8%A7%D8%B1%DB%8C/
10
Gülbay, M., Kahraman, C., & Ruan, D. (2004). α‐Cut fuzzy control charts for linguistic data. International journal of intelligent systems, 19(12), 1173-1195. https: //doi. org/10. 1002/int. 20044
11
Gülbay, M., & Kahraman, C. (2006). Development of fuzzy process control charts and fuzzy unnatural pattern analyses. Computational statistics & data analysis, 51(1), 434-451. https: //doi. org/10. 1016/j. csda. 2006. 04. 031
12
Kanagawa, A., Tamaki, F., & Ohta, H. (1993). Control charts for process average and variability based on linguistic data. The international journal of production research, 31(4), 913-922. https: //doi. org/10. 1080/00207549308956765
13
Kaya, İ., & Kahraman, C. (2011). Process capability analyses based on fuzzy measurements and fuzzy control charts. Expert systems with applications, 38(4), 3172-3184. https: //doi. org/10. 1016/j. eswa. 2010. 09. 004
14
Nelson, L. S. (1984). The Shewhart control chart—tests for special causes. Journal of quality technology, 16(4), 237-239. https: //doi. org/10. 1080/00224065. 1984. 11978921
15
Noeipour, B. (2006). Fuzzy logic. Network e-journal, 71, 270-280. (In Persian). https: //www. sid. ir/fa/journal/ViewPaper. aspx?ID=178781
16
Raz, T., & Wang, J. H. (1990). Probabilistic and membership approaches in the construction of control charts for linguistic data. Production planning & control, 1(3), 147-157. https: //doi. org/10. 1080/09537289008919311
17
Senturk, S., & Erginel, N. (2009). Development of fuzzy X∼-R∼ and X∼-S∼ control charts using α-cuts. Information sciences, 179(10), 1542-1551. https: //doi. org/10. 1016/j. ins. 2008. 09. 022
18
Sogandi, F., Mousavi, S. M., & Ghanaatian, R. (2014). An extension of fuzzy P-control chart based on a-level fuzzy midrange. Advanced computational techniques in electromagnetics, 1-8. DOI: 10. 5899/2014/acte-00177
19
Taleb, H., & Limam, M. (2002). On fuzzy and probabilistic control charts. International journal of production research, 40(12), 2849-2863. https: //doi. org/10. 1080/00207540210137602
20
Wang, J. H., & Raz, T. (1990). On the construction of control charts using linguistic variables. The international journal of production research, 28(3), 477-487. https: //doi. org/10. 1080/00207549008942731
21
Electric, W. (1982). Statistical quality control handbook. Western Electric Co. https: //www. amazon. com/Statistical-Quality-Control-Handbook-Second/dp/B004OVUP24
22
Wooluru, Y., Swamy, D. R., & Nagesh, P. (2014). The process capability analysis-a tool for process performance measures and metrics-a case study. International journal for quality research, 8(3), 399-416.
23
Zhang, D., & Lu, Q. (2016). Robust regression analysis with LR-type fuzzy input variables and fuzzy output variable. Journal of data analysis and information processing, 4(2). DOI: 10.4236/jdaip.2016.42006
24
ORIGINAL_ARTICLE
انتخاب سبد سهام با رویکرد ترکیبی تشابه ریسک و تحلیل عاملی بر پایه تغییر رژیم مارکوف
هدف: تشابه ریسک یکی از مدلهای انتخاب سبد سهام میباشد که پس از بحران مالی آمریکا در سال 2008 موردتوجه بسیار قرارگرفته است. فلسفه این مدل اختصاص تا حد یکسان ریسک سبد بین داراییهای تشکیلدهنده آن میباشد. هدف پژوهش حاضر، ارائه مدل انتخاب سبد سهام ترکیبی تشابه ریسک و تحلیل عاملی بر پایه تغییر رژیم مارکوف میباشد.روششناسی پژوهش: در پژوهش حاضر مدل انتخاب سبد سهام ترکیبی تشابه ریسک و تحلیل عاملی بر پایه تغییر رژیم مارکوف معرفی میشود. تغییر رژیم مارکوف کمک میکند تا ماتریس کواریانس موجود در تابع هدف مدل تشابه ریسک به کمک تحلیل عاملی وابسته به متغیر حالت برآورد شود. بر این اساس در ابتدای هر دوره سرمایهگذاری متغیر حالت مشخص و بر اساس آن ماتریس کواریانس داراییها محاسبه میشود و در مدل تشابه ریسک مورداستفاده قرار میگیرد.یافته ها: سبد سهام نمونهای پژوهش متشکل از 8 صنعت (بهعنوان داراییهای سبد) از بورس اوراق بهادار تهران در بازه 1390 تا 1399 نشان میدهد که مدل ترکیبی پژوهش نسبت به مدلهای متداول میانگین-واریانس و برابری وزن، نسبت شارپ بالاتری دارد و درافتهای بازار نسبت به دو مدل مذکور مقاومتر است و زیان کمتری تولید میکند.اصالت/ارزشافزوده علمی: نوآوری و اهمیت پژوهش در استوار سازی سبد سهام تشابه ریسک بهوسیله پارامتر ماتریس کواریانس با رویکرد تحلیل عاملی بر پایه تغییر رژیم مارکوف میباشد. بدینصورت انتظار میرود تا در حالات مختلف بازار، انتظارات از سبد سهام با واقعیت تطابق بیشتری داشته و در ریزشهای بازار ضرر کمتری تولید شود.
https://www.journal-dmor.ir/article_133621_1742ffb8439d8eb7681cf1baaf6b8d71.pdf
2022-04-21
129
142
10.22105/dmor.2021.268783.1304
سبد سهام تشابه ریسک
تحلیل عاملی
تغییر رژیم مارکوف
نسبت شارپ
سید ابراهیم
میرمحمدی
seb.mirmohammadi@gmail.com
1
گروه مدیریت، واحد کاشان، دانشگاه آزاد اسلامی، کاشان، ایران.
AUTHOR
مهدی
معدنچی زاج
madanchi@iauec.ac.ir
2
گروه مدیریت مالی، واحد الکترونیکی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
حسین
پناهیان
h.panahian@iaukashan.ac.ir
3
گروه مدیریت، واحد کاشان، دانشگاه آزاد اسلامی، کاشان، ایران.
AUTHOR
حسین
جباری
hsnjabbary@yahoo.com
4
گروه حسابداری، واحد کاشان، دانشگاه آزاد اسلامی، کاشان، ایران.
AUTHOR
Bai, X., Scheinberg, K., & Tutuncu, R. (2016). Least-squares approach to risk parity in portfolio selection. Quantitative finance, 16(3), 357-376. https://doi.org/10.1080/14697688.2015.1031815
1
Bellini, F., Cesarone, F., Colombo, C., & Tardella, F. (2021). Risk parity with expectiles. European journal of operational research, 291(3), 1149-1163. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.10.009
2
Caporin, M., Jannin, G. M., Lisi, F., & Maillet, B. B. (2014). A survey on the four families of performance measures. Journal of Economic Surveys, 28(5), 917-942.
3
Chaves, D., Hsu, J., Li, F., & Shakernia, O. (2011). Risk parity portfolio vs. other asset allocation heuristic portfolios. The journal of investing, 20(1), 108-118. DOI: https://doi.org/10.3905/joi.2011.20.1.108
4
Costa, G., & Kwon, R. H. (2019). Risk parity portfolio optimization under a Markov regime-switching framework. Quantitative finance, 19(3), 453-471. https://doi.org/10.1080/14697688.2018.1486036
5
Davallou, M., Moloudy, H. F., & Taherkhani, A. S. (2021). Stock allocation strategy with equal risk contribution. Journal of financial management strategy, 9(1), 25-53. (In Persian). DOI: 10.22051/jfm.2020.22745.1818
6
DeMiguel, V., Garlappi, L., & Uppal, R. (2009). Optimal versus naive diversification: How inefficient is the 1/N portfolio strategy?. The review of financial studies, 22(5), 1915-1953. https://doi.org/10.1093/rfs/hhm075
7
Gambeta, V., & Kwon, R. (2020). Risk return trade-off in relaxed risk parity portfolio optimization. Journal of risk and financial management, 13(10), 237. https://doi.org/10.3390/jrfm13100237
8
Kritzman, M., Page, S., & Turkington, D. (2012). Regime shifts: implications for dynamic strategies (corrected). Financial analysts journal, 68(3), 22-39. https://doi.org/10.2469/faj.v68.n3.3
9
Lee, W. (2011). Risk-based asset allocation: a new answer to an old question? 37(4), 11-28. DOI: https://doi.org/10.3905/jpm.2011.37.4.011
10
Maillard, S., Roncalli, T., & Teïletche, J. (2010). The properties of equally weighted risk contribution portfolios. The journal of portfolio management, 36(4), 60-70. DOI: https://doi.org/10.3905/jpm.2010.36.4.060
11
Molyboga, M. (2020). A modified hierarchical risk parity framework for portfolio management. The journal of financial data science, 2(3), 128-139. DOI: https://doi.org/10.3905/jfds.2020.1.038
12
Qian, E. (2005). Risk parity portfolios: efficient portfolios through true diversification. Retrieved from https://www.panagora.com/assets/PanAgora-Risk-Parity-Portfolios-Efficient-Portfolios-Through-True-Diversification.pdf
13
Roncalli, T. (2013). Introduction to risk parity and budgeting. CRC Press.
14
Roncalli, T., & Weisang, G. (2016). Risk parity portfolios with risk factors. Quantitative finance, 16(3), 377-388.
15
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی کارایی در تحلیل پوششی دادههای دو مرحلهای فازی با رویکرد حساب فازی
هدف: در مدلهای کلاسیک تحلیل پوششی دادهها، ازیکطرف یک سیستم تولیدی برای اندازهگیری کارایی بهعنوان جعبه سیاه در نظر گرفته میشود و توجهی به ساختار داخلی واحدهای تصمیمگیرنده در فرایند ارزیابی عملکرد نمیشود. بااینوجود، در نظر گرفتن ساختار درونی واحدها جهت شناسایی منابع ناکارایی برای محاسبه کارایی اهمیت به سزایی دارد. از طرف دیگر، مقادیر مشاهدهشدهی دادههای ورودی و خروجیها در مسائل جهان واقعی گاهی نادقیق و مبهم هستند؛ بنابراین در این مقاله، مدل تحلیل پوششی دادههای شبکهای بهمنظور ارزیابی عملکرد واحدهای تصمیمگیرنده با ساختار دومرحلهای در محیط فازی موردبررسی قرار میگیرد که در آن مقادیر ورودی و خروجی برحسب اعداد فازی مثلثی نمایش داده میشوند.روششناسی پژوهش: برای حل مدل تحلیل پوششی دادههای دومرحلهای فازی از رویکرد حساب فازی استفاده میشود و یک روش الفبایی برای محاسبه کارایی فازی فرآیندها و کارایی فازی سیستم پیشنهاد میگردد.یافته ها: مزیت اصلی رویکرد پیشنهادی نسبت به رویکردهای موجود این است که مدلهای کمتری برای یافتن کارایی فازی حل میکند.اصالت/ارزشافزوده علمی: کاربرد مدل پیشنهادی با ارزیابی عملکرد 24 شرکت بیمه تبیین میشود
https://www.journal-dmor.ir/article_132238_b998d642ba57e2223d081a096b5716d0.pdf
2022-04-21
143
159
10.22105/dmor.2021.267206.1303
تحلیل پوششی دادههای دومرحلهای
اعداد فازی
رویکرد حساب فازی
روش الفبایی
محمد
کچوئی
mohammad.kachouei@gmail.com
1
گروه ریاضی، واحد یادگار امام خمینی (ره) شهر ری، دانشگاه آزاد اسلامی، شهر ری، ایران.
AUTHOR
علی
ابراهیم نژاد
aemarzoun@gmail.com
2
گروه ریاضی و آمار، واحد قائمشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، قائمشهر، ایران.
LEAD_AUTHOR
هادی
باقرزاده ولمی
hadi_bagherzadeh@yahoo.com
3
گروه ریاضی، واحد یادگار امام خمینی (ره) شهر ری، دانشگاه آزاد اسلامی، شهر ری، ایران.
AUTHOR
Amirteimoori, A. (2013). A DEA two-stage decision processes with shared resources. Central european journal of operations research, 21(1), 141-151.
1
Amirteimoori, A. R., Shahroodi, K. & Mahmoodkiani, F. S. (2015). Network data envelopment analysis: application to Gas companies in Iran. International journal of applied operational research, 5(1), 1-16.
2
Azar, A., Zarei Mahmoudabadi, M., & Emrouznejad, A. (2016). A new fuzzy additive model for determining the common set of weights in Data Envelopment Analysis. Journal of intelligent & fuzzy systems, 30(1), 61-69.
3
Bhardwaj, B., Kaur, J., & Kumar, A. (2018). A new fuzzy CCR data envelopment analysis model and its application to manufacturing enterprises. Soft computing applications for group decision-making and consensus modeling (pp. 345-368). Springer, Cham.
4
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
5
Ebrahimnejad, A., & Amani, N. (2021). Fuzzy data envelopment analysis in the presence of undesirable outputs with ideal points. Complex & intelligent systems, 7(1), 379-400.
6
Ebrahimnejad, A., & Verdegay, J. L. (2018). Fuzzy sets-based methods and techniques for modern analytics (Vol. 364). Springer.
7
Guo, P. (2009). Fuzzy data envelopment analysis and its application to location problems. Information sciences, 179(6), 820-829.
8
Guo, P., & Tanaka, H. (2001). Fuzzy DEA: a perceptual evaluation method. Fuzzy sets and systems, 119(1), 149-160.
9
Hatami-Marbini, A., & Saati, S. (2018). Efficiency evaluation in two-stage data envelopment analysis under a fuzzy environment: a common-weights approach. Applied soft computing, 72, 156-165.
10
Hatami-Marbini, A., Beigi, Z. G., Hougaard, J. L., & Gholami, K. (2018a). Measurement of returns-to-scale using interval data envelopment analysis models. Computers & industrial engineering, 117, 94-107.
11
Hatami-Marbini, A., Ebrahimnejad, A., & Lozano, S. (2017). Fuzzy efficiency measures in data envelopment analysis using lexicographic multiobjective approach. Computers & industrial engineering, 105, 362-376.
12
Hatami-Marbini, A., Saati, S., & Sajadi, S. M. (2018b). Efficiency analysis in two-stage structures using fuzzy data envelopment analysis. Central European journal of operations research, 26(4), 909-932.
13
Kachouei, M., Ebrahimnejad, A., & Bagherzadeh-Valami, H. (2020). A common-weights approach for efficiency evaluation in fuzzy data envelopment analysis with undesirable outputs: application in banking industry. Journal of intelligent & fuzzy systems, 39(5), 1-18.
14
Kao, C., & Hwang, S. N. (2008). Efficiency decomposition in two-stage data envelopment analysis: an application to non-life insurance companies in Taiwan. European journal of operational research, 185(1), 418-429.
15
Kao, C., & Liu, S. T. (2000). Fuzzy efficiency measures in data envelopment analysis. Fuzzy sets and systems, 113(3), 427-437.
16
Kao, C., & Liu, S. T. (2003). A mathematical programming approach to fuzzy efficiency ranking. International journal of production economics, 86(2), 145-154.
17
Kao, C., & Liu, S. T. (2011). Efficiencies of two-stage systems with fuzzy data. Fuzzy sets and systems, 176(1), 20-35.
18
Liu, S. T. (2014a). Fuzzy efficiency ranking in fuzzy two-stage data envelopment analysis. Optimization letters, 8(2), 633-652.
19
Liu, S. T. (2014b). Restricting weight flexibility in fuzzy two-stage DEA. Computers & industrial engineering, 74, 149-160.
20
Lozano, S. (2014). Process efficiency of two-stage systems with fuzzy data. Fuzzy sets and systems, 243, 36-49.
21
Puri, J., & Yadav, S. P. (2014). A fuzzy DEA model with undesirable fuzzy outputs and its application to the banking sector in India. Expert systems with applications, 41(14), 6419-6432.
22
Ruiz, J. L., & Sirvent, I. (2017). Fuzzy cross-efficiency evaluation: a possibility approach. Fuzzy optimization and decision making, 16(1), 111-126.
23
Saati, S. M., Memariani, A., & Jahanshahloo, G. R. (2002). Efficiency analysis and ranking of DMUs with fuzzy data. Fuzzy optimization and decision making, 1(3), 255-267.
24
Tsai, M. C., Cheng, C. H., Nguyen, V. T., & Tsai, M. I. (2020). The theoretical relationship between the CCR model and the two-stage DEA model with an application in the efficiency analysis of the financial industry. Symmetry, 12(5), 712. https://doi.org/10.3390/sym12050712
25
Wang, Q., Wu, Z., & Chen, X. (2019). Decomposition weights and overall efficiency in a two-stage DEA model with shared resources. Computers & industrial engineering, 136, 135-148.
26
Wang, Y. M., Luo, Y., & Liang, L. (2009). Fuzzy data envelopment analysis based upon fuzzy arithmetic with an application to performance assessment of manufacturing enterprises. Expert systems with applications, 36(3), 5205-5211.
27
Zhang, J., Wu, Q., & Zhou, Z. (2019). A two-stage DEA model for resource allocation in industrial pollution treatment and its application in China. Journal of cleaner production, 228, 29-39.
28
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی استوار شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته پایدار چابک با کانال های فروش متفاوت
هدف: طراحی یک شبکه لجستیکی یک مسئله استراتژیکی و حیاتی است که بستر بهینهای برای مدیریت مؤثر و کارآمد زنجیره تأمین فراهم میکند. بدین منظور در این مقاله یک شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته پایدار چند ردهای، چندمحصولی و چند دورهای و چندهدفه با در نظر گرفتن فناوری سیستم شناسایی فرکانس رادیویی طراحیشده است. این مدل بهطور همزمان به دنبال حداکثر کردن سود و مسئولیت اجتماعی شبکه زنجیره تأمین است، درحالیکه تأخیر کل در زمان تحویل و آلودگیهای زیستمحیطی را به حداقل میرساند. همچنین چون مدلهای قطعی برای فهم پیچیدگیهای کاربردهای دنیای واقعی ناتوان هستند بنابراین در این مقاله به عدم قطعیتهای سیستمی و محیطی نیز پرداختهشده است.روششناسی پژوهش: در این مطالعه برای مقابله با عدم قطعیت پارامترها از تکنیک بهینهسازی استوار تصادفی مبتنی بر سناریو و به دلیل چندهدفه بودن مدل و اعتبارسنجی و حل دقیق مدل در ابعاد کوچک از یک روش جدید بهینهسازی اپسیلون محدودیت تعمیمیافته قوی برای رسیدن به بهترین موازنه بین اهداف استفادهشده است. همچنین ازآنجاییکه مسئله از کلاس Np-hard نیز است برای حل مدل در ابعاد بزرگتر از دو الگوریتم NSGA-II و MOPSO استفاده گردید.یافته ها: نتایج حاصل این مطالعه نشاندهنده این است که مدل پیشنهادی و رویکرد حل آن از کارآمدی قابل قبولی برخوردار میباشند.اصالت/ارزشافزوده علمی: بهطورکلی مدل پیشنهادی شامل فرمولبندیهای ریاضی در حالت قطعی و استوار است که اجازه میدهد چندین ویژگی پیچیده ذکرشده در متن فوق به همراه در نظر گرفتن کانالهای فروش مستقیم و غیرمستقیم و مراکز تعمیر و مشتریان ثانویه طرحی جدید از یک زنجیره تأمین حلقه بسته را ایجاد نماید که میتواند ابزاری عالی برای مدیران و متخصصان با کاربرد گسترده بهویژه از منظر استراتژیک باشد.
https://www.journal-dmor.ir/article_142519_c0af71aeea4eee8b2d03ee2d7aec1871.pdf
2022-04-21
160
210
10.22105/dmor.2021.294520.1442
بهینه سازی استوار
زنجیره تأمین حلقه بسته
سیستم شناسایی فرکانس رادیویی
کانال های فروش
الهام
کوچکی تاجانی
elham_kouchaki@yahoo.com
1
گروه مهندسی صنایع، واحد لاهیجان، دانشگاه آزاد اسلامی، لاهیجان، ایران.
AUTHOR
آرمین
قانع کنفی
arminghane@gmail.com
2
گروه ریاضی، واحد لاهیجان، دانشگاه آزاد اسلامی، لاهیجان، ایران.
LEAD_AUTHOR
مریم
دانشمندمهر
m.daneshmand@liau.ac.ir
3
گروه مهندسی صنایع، واحد لاهیجان، دانشگاه آزاد اسلامی، لاهیجان، ایران.
AUTHOR
علی اصغر
حسین زاده
hosseinzadeh_ali@liau.ac.ir
4
گروه ریاضی، واحد لاهیجان، دانشگاه آزاد اسلامی، لاهیجان، ایران.
AUTHOR
Abdolazimi, O., Esfandarani, M. S., Salehi, M., & Shishebori, D. (2020). Robust design of a multi-objective closed-loop supply chain by integrating on-time delivery, cost, and environmental aspects, case study of a Tire Factory. Journal of cleaner production, 264, 121566. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121566
1
Ahmed, W., & Sarkar, B. (2018). Impact of carbon emissions in a sustainable supply chain management for a second generation biofuel. Journal of cleaner production, 186, 807-820. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.02.289
2
Ashton, K. (1999). June 22. That’Internet of Things’ thing. RFID Journal. Retrieved from https://www.itrco.jp/libraries/RFIDjournal-That%20Internet%20of%20Things%20Thing.pdf
3
Atabaki, M. S., Mohammadi, M., & Naderi, B. (2020). New robust optimization models for closed-loop supply chain of durable products: towards a circular economy. Computers & industrial engineering, 146, 106520. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106520
4
Behzadi, M., & Seifabrghy, M. (2018). Two-stage and robust stochastic optimization of closed-loop supply chain network under uncertainty. Journal of production and operations management, 9(2), 77-97. DOI: 10.22108/jpom.2017.92475
5
Ben-Daya, M., Hassini, E., & Bahroun, Z. (2019). Internet of things and supply chain management: a literature review. International journal of production research, 57(15-16), 4719-4742. https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1402140
6
Calatayud, A., Mangan, J., & Christopher, M. (2018). The self-thinking supply chain. Supply chain management: an international journal, 24(1), 22-38. https://doi.org/10.1108/SCM-03-2018-0136
7
Chanchaichujit, J., Balasubramanian, S., & Charmaine, N. S. M. (2020). A literature review on the benefit-drivers of RFID implementation in supply chains and its impact on organizational competitive advantage. Cogent business & management, 7(1), 1818408. https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1818408
8
Chen, C., Zhang, G., & Xia, Y. (2019). Remanufacturing network design for dual-channel closed-loop supply chain. Procedia CIRP, 83, 479-484. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.04.132
9
Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. A. M. T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE transactions on evolutionary computation, 6(2), 182-197. DOI: 10.1109/4235.996017
10
Eberhart, R. C., & Kennedy, J. (1995). A new optimizer using particle swarm theory. Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science. IEEE. DOI:10.1109/MHS.1995.494215
11
Fallahpour, A., Nayeri, S., Sheikhalishahi, M., Wong, K. Y., Tian, G., & Fathollahi-Fard, A. M. (2021). A hyper-hybrid fuzzy decision-making framework for the sustainable-resilient supplier selection problem: a case study of Malaysian Palm oil industry. Environmental science and pollution research, 1-21. https://doi.org/10.1007/s11356-021-12491-y
12
Fallahpour, A., Wong, K. Y., Rajoo, S., Fathollahi-Fard, A. M., Antucheviciene, J., & Nayeri, S. (2021). An integrated approach for a sustainable supplier selection based on Industry 4.0 concept. Environmental science and pollution research, 1-19. https://doi.org/10.1007/s11356-021-17445-y
13
Fathollahi-Fard, A. M., Ahmadi, A., & Al-e-Hashem, S. M. (2020). Sustainable closed-loop supply chain network for an integrated water supply and wastewater collection system under uncertainty. Journal of environmental management, 275, 111277. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111277
14
Fathollahi-Fard, A. M., Dulebenets, M. A., Hajiaghaei–Keshteli, M., Tavakkoli-Moghaddam, R., Safaeian, M., & Mirzahosseinian, H. (2021). Two hybrid meta-heuristic algorithms for a dual-channel closed-loop supply chain network design problem in the tire industry under uncertainty. Advanced engineering informatics, 50, 101418. https://doi.org/10.1016/j.aei.2021.101418
15
Ghahremani Nahr, J. (2020). Improvement the efficiency and efficiency of the closed loop supply chain: whale optimization algorithm and novel priority-based encoding approach. Journal of decisions and operations research, 4(4), 299-315. (In Persian). DOI: 10.22105/dmor.2020.206930.1132
16
Ghahremani-Nahr, J., Nozari, H., & Najafi, S. E. (2020). Design a green closed loop supply chain network by considering discount under uncertainty. Journal of applied research on industrial engineering, 7(3), 238-266. DOI: 10.22105/jarie.2020.251240.1198
17
Gholizadeh, H., & Fazlollahtabar, H. (2020). Robust optimization and modified genetic algorithm for a closed loop green supply chain under uncertainty: case study in melting industry. Computers & industrial engineering, 147, 106653. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106653
18
Gholizadeh, H., Tajdin, A., & Javadian, N. (2020). A closed-loop supply chain robust optimization for disposable appliances. Neural computing and applications, 32(8), 3967-3985. https://doi.org/10.1007/s00521-018-3847-9 Gholizadeh, H., Tajdin, A., Javadian, N. J. N. C., & Applications. (2018). A closed-loop supply chain robust optimization for disposable appliances, Neural Comput & Applic, 32, 3967–3985. https://doi.org/10.1007/s00521-018-3847-9
19
Hajipour, V., Tavana, M., Di Caprio, D., Akhgar, M., & Jabbari, Y. (2019). An optimization model for traceable closed-loop supply chain networks. Applied mathematical modelling, 71, 673-699. https://doi.org/10.1016/j.apm.2019.03.007
20
Ho, C. J. (1989). Evaluating the impact of operating environments on MRP system nervousness. The international journal of production research, 27(7), 1115-1135. https://doi.org/10.1080/00207548908942611
21
Huang, S. M., & Su, J. C. (2013). Impact of product proliferation on the reverse supply chain. Omega, 41(3), 626-639. https://doi.org/10.1016/j.omega.2012.08.003
22
Jolai, F., Asefi, H., Rabiee, M., & Ramezani, P. (2013). Bi-objective simulated annealing approaches for no-wait two-stage flexible flow shop scheduling problem. Scientia iranica, 20(3), 861-872. https://doi.org/10.1016/j.scient.2012.10.044
23
Kaoud, E., Abdel-Aal, M. A., Sakaguchi, T., & Uchiyama, N. (2020). Design and optimization of the dual-channel closed loop supply chain with e-commerce. Sustainability, 12(23), 10117. https://doi.org/10.3390/su122310117
24
Kim, T., & Glock, C. H. (2014). On the use of RFID in the management of reusable containers in closed-loop supply chains under stochastic container return quantities. Transportation research part E: logistics and transportation review, 64, 12-27. https://doi.org/10.1016/j.tre.2014.01.011
25
Mahtab, Z., Azeem, A., Ali, S. M., Paul, S. K., & Fathollahi-Fard, A. M. (2021). Multi-objective robust-stochastic optimisation of relief goods distribution under uncertainty: a real-life case study. International journal of systems science: operations & logistics, 1-22. https://doi.org/10.1080/23302674.2021.1879305
26
Marzband, A. (2020). Precise services and supply chain prioritization in manufacturing companies using cost analysis provided in a fuzzy environment. Journal of fuzzy extension and applications, 1(1), 42-59. 41-56. DOI: 10.22105/jfea.2020.248187.1006
27
Mavrotas, G. (2009). Effective implementation of the ε-constraint method in multi-objective mathematical programming problems. Applied mathematics and computation, 213(2), 455-465. https://doi.org/10.1016/j.amc.2009.03.037
28
Melo, M. T., Nickel, S., & Saldanha-Da-Gama, F. (2009). Facility location and supply chain management–A review. European journal of operational research, 196(2), 401-412. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.05.007
29
Mohammadi, M., & Soleimani, H. (2020). Investigating open loop and closed-loop supply chain under uncertainty (case study: Iran teransfo company). Journal of industrial management perspective, 10 (38), 33-53. DOI: 10.52547/JIMP.10.2.33
30
Mojtahedi, M., Fathollahi-Fard, A. M., Tavakkoli-Moghaddam, R., & Newton, S. (2021). Sustainable vehicle routing problem for coordinated solid waste management. Journal of industrial information integration, 23, 100220. https://doi.org/10.1016/j.jii.2021.100220
31
Mulvey, J. M., Vanderbei, R. J., & Zenios, S. A. (1995). Robust optimization of large-scale systems. Operations research, 43(2), 264-281. https://doi.org/10.1287/opre.43.2.264
32
Nikas, A., Fountoulakis, A., Forouli, A., & Doukas, H. (2020). A robust augmented ε-constraint method (AUGMECON-R) for finding exact solutions of multi-objective linear programming problems. Operational research, 1-42. https://doi.org/10.1007/s12351-020-00574-6
33
Nozari, H., Fallah, M., & Szmelter-Jarosz, A. (2021). A conceptual framework of green smart IoT-based supply chain management. International journal of research in industrial engineering, 10(1), 22-34. DOI: 10.22105/riej.2021.274859.1189
34
Pasha, J., Dulebenets, M. A., Fathollahi-Fard, A. M., Tian, G., Lau, Y. Y., Singh, P., & Liang, B. (2021). An integrated optimization method for tactical-level planning in liner shipping with heterogeneous ship fleet and environmental considerations. Advanced engineering informatics, 48, 101299. https://doi.org/10.1016/j.aei.2021.101299
35
Paydar, M. M., Babaveisi, V., & Safaei, A. S. (2017). An engine oil closed-loop supply chain design considering collection risk. Computers & chemical engineering, 104, 38-55. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2017.04.005
36
Paydar, M. M., Yousefi Babadi, A., & Davoodi, A. (2015). Designing an integrated direct and reverse logistic robust optimization model under uncertainty. Iranian journal of supply chain management, 17(47), 4-15. (In Persian). https://scmj.ihu.ac.ir/article_203553.html?lang=fa
37
Rahmani, D., Abadi, M. Q. H., & Hosseininezhad, S. J. (2020). Joint decision on product greenness strategies and pricing in a dual-channel supply chain: a robust possibilistic approach. Journal of cleaner production, 256, 120437.
38
Ramezani, M., Kimiagari, A. M., Karimi, B., & Hejazi, T. H. (2014). Closed-loop supply chain network design under a fuzzy environment. Knowledge-based systems, 59, 108-120. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2014.01.016
39
Ranjbar, Y., & Sahebi, H. (2020). The pricing and collection decisions in the closed-loop supply chain with dual competitive recycling channels under different channel leadership. Journal of industrial engineering research in production systems, 7(15), 377-393. DOI: 10.22084/ier.2020.19410.1865
40
Ross, D. F., Weston, F. S., & Stephen, W. (2010). Introduction to supply chain management technologies. Crc Press.
41
Ruimin, M. A., Lifei, Y. A. O., Maozhu, J. I. N., Peiyu, R. E. N., & Zhihan, L. V. (2016). Robust environmental closed-loop supply chain design under uncertainty. Chaos, solitons & fractals, 89, 195-202. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2015.10.028
42
Safaei, A. S., Roozbeh, A., & Paydar, M. M. (2017). A robust optimization model for the design of a cardboard closed-loop supply chain. Journal of cleaner production, 166, 1154-1168. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.08.085
43
Saffari, H., Makui, A., Mahmoodian, V., & Pishvaee, M. S. (2015). Multi-objective robust optimization model for social responsible closed-loop supply chain solved by non-dominated sorting genetic algorithm. Journal of industrial and systems engineering, 8(3), 42-58.
44
Samuel, C. N., Venkatadri, U., Diallo, C., & Khatab, A. (2020). Robust closed-loop supply chain design with presorting, return quality and carbon emission considerations. Journal of cleaner production, 247, 119086. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119086
45
Theophilus, O., Dulebenets, M. A., Pasha, J., Lau, Y. Y., Fathollahi-Fard, A. M., & Mazaheri, A. (2021). Truck scheduling optimization at a cold-chain cross-docking terminal with product perishability considerations. Computers & industrial engineering, 156, 107240. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107240
46
Zahedi, A., Salehi-Amiri, A., Smith, N. R., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2021). Utilizing IoT to design a relief supply chain network for the SARS-COV-2 pandemic. Applied soft computing, 104, 107210. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107210
47