ORIGINAL_ARTICLE
مساله حمل و نقل سه بعدی با هزینه ثابت با متغیرهای فازی نوع-2
یکی از مواردی که تأثیر بسزایی بر مدلسازی و حل مسائل دنیای واقعی دارد، شرایط عدم قطعیت روی پارامترها میباشد. با توجه به اینکه بسیاری از پارامترها در دنیای واقعی معمولاً مبهم و نادقیق هستند، در این مقاله، مسأله حملونقل سهبعدی که در آن، هزینههای حملونقل و تقاضاها غیرقطعی و از نوع متغیرهای فازی نوع-2 هستند، موردبررسی قرار میگیرد. بر اساس نظریه امکان فازی و تعریف اندازه اعتبار، تابع هدف مسأله را با استفاده از ارزش در معرض ریسک هزینههای کل تشکیل داده و نیازمندیهای مشتریان را با عنوان محدودیتهای اعتبار مدلسازی میشود. همچنین متغیرهای فازی نوع-2 را با روش کاهش مقادیر بحرانی امکانی به مقادیر قطعی تبدیل کرده تا مدل اصلی به دو زیر مدل برنامهریزی پارامتری عدد صحیح مختلط تبدیل شود که میتوان آنها را با روش برنامهریزی پارامتری حل کرد. بهمنظور نشان دادن کارایی روش حل پیشنهادی، یک مثال عددی حلشده است. نتایج عددی نشان میدهند که روش بهینهسازی پارامتری میتواند روش انعطافپذیر و کارآمدتری برای تصمیمگیرندگان برای مدلسازی شبکه حملونقل سهبعدی با هزینه ثابت باشد.
https://www.journal-dmor.ir/article_57823_88fb68b654fc5fa5d7cbfeb73215964f.pdf
2018-02-20
179
194
10.22105/dmor.2018.57823
مسأله حملونقل سهبعدی با هزینه ثابت
متغیرهای فازی نوع-2
روش کاهش مقادیر بحرانی امکانی
اندازه اعتبار و برنامهریزی پارامتری
علی
محمودی راد
alimahmoodirad@gmail.com
1
گروه ریاضی کاربردی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد مسجد سلیمان، مسجد سلیمان، ایران
LEAD_AUTHOR
مرضیه
صالحی دره باریک
sogand.salehi70@gmail.com
2
گروه مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی واحد مسجد سلیمان، مسجد سلیمان، ایران
AUTHOR
روح الله
تقاعدی
taghaode@yahoo.com
3
گروه ریاضی کاربردی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد کاشان، کاشان، ایران
AUTHOR
Bai, X., & Liu, Y. (2014). Semideviations of reduced fuzzy variables: a possibility approach. Fuzzy optimization and decision making, 13(2), 173-196.
1
Bai, X., & Liu, Y. (2016). Robust optimization of supply chain network design in fuzzy decision system. Journal of intelligent manufacturing, 27(6), 1131-1149.
2
Bit, A. K., Biswal, M. P., & Alam, S. S. (1993). Fuzzy programming approach to multiobjective solid transportation problem. Fuzzy sets and systems, 57(2), 183-194.
3
Chung, F., & Rhee, H. (2007). Uncertain fuzzy clustering: Insights and recommendations. IEEE computational intelligence magazine, 2(1), 44-56.
4
Coupland, S., & John, R. (2008). Type-2 fuzzy logic and the modelling of uncertainty. In Fuzzy sets and their extensions: Representation, aggregation and models (pp. 3-22). Springer, Berlin, Heidelberg.
5
Das, A., Bera, U. K., & Maiti, M. (2017). Defuzzification and application of trapezoidal type-2 fuzzy variables to green solid transportation problem. Soft computing, 1-23.
6
Dubois, D., & Prade, H. (1978). Operations on fuzzy numbers. International journal of systems science, 9(6), 613-626.
7
Figueroa, J., Posada, J., Soriano, J., Melgarejo, M., & Rojas, S. (2005, May). A type-2 fuzzy controller for tracking mobile objects in the context of robotic soccer games. Proceedings of 14th IEEE international conference on fuzzy systems, 359-364. doi: 10.1109/FUZZY.2005.1452420
8
Gottlieb, J., & Paulmann, L. (1998, May). Genetic algorithms for the fixed charge transportation problem. Evolutionary computation proceedings of international conference on ieee world congress on computational intelligence, 330-335. doi: 10.1109/ICEC.1998.699754
9
Hitchcock, F. L. (1941). The distribution of a product from several sources to numerous localities. Studies in applied mathematics, 20(1-4), 224-230.
10
Hisdal, E. (1981). The IF THEN ELSE statement and interval-valued fuzzy sets of higher type. International journal of man-machine studies, 15(4), 385-455.
11
Hwang, C., & Rhee, F. C. H. (2007). Uncertain fuzzy clustering: Interval type-2 fuzzy approach to $ c $-means. IEEE transactions on fuzzy systems, 15(1), 107-120.
12
Jana, D. K., Pramanik, S., & Maiti, M. (2017). Mean and CV reduction methods on Gaussian type-2 fuzzy set and its application to a multilevel profit transportation problem in a two-stage supply chain network. Neural computing and applications, 28(9), 2703-2726.
13
Kundu, P., Kar, S., & Maiti, M. (2013). Multi-objective multi-item solid transportation problem in fuzzy environment. Applied mathematical modelling, 37(4), 2028-2038.
14
Kundu, P., Kar, S., & Maiti, M. (2015). Multi-item solid transportation problem with type-2 fuzzy parameters. Applied soft computing, 31, 61-80.
15
Kundu, P., Kar, S., & Maiti, M. (2014). Fixed charge transportation problem with type-2 fuzzy variables. Information sciences, 255, 170-186.
16
Kundu, P., Majumder, S., Kar, S., & Maiti, M. (2018). A method to solve linear programming problem with interval type-2 fuzzy parameters. Fuzzy optimization and decision making, 1-28.
17
Liu, B., & Liu, Y. K. (2002). Expected value of fuzzy variable and fuzzy expected value models. IEEE transactions on fuzzy systems, 10(4), 445-450.
18
Liu, Y. K., & Gao, J. (2007). The independence of fuzzy variables with applications to fuzzy random optimization. International journal of uncertainty, fuzziness and knowledge-based systems, 15(supp02), 1-20.
19
Liu, Z. Q., & Liu, Y. K. (2010). Type-2 fuzzy variables and their arithmetic. Soft computing, 14(7), 729-747..
20
Liu, Z. Q., & Liu, Y. K. (2007, April). Fuzzy possibility space and type-2 fuzzy variable. Proceedings of IEEE symposium on foundations of computational intelligence, 616-621. doi: 10.1109/FOCI.2007.371536
21
Liu, P., Yang, L., Wang, L., & Li, S. (2014). A solid transportation problem with type-2 fuzzy variables. Applied soft computing, 24, 543-558.
22
Mitchell, H. B. (2005). Pattern recognition using type-II fuzzy sets. Information sciences, 170(2-4), 409-418.
23
Mizumoto, M., & Tanaka, K. (1976). Some properties of fuzzy sets of type 2. Information and control, 31(4), 312-340.
24
Molla-Alizadeh-Zavardehi, S., Nezhad, S. S., Tavakkoli-Moghaddam, R., & Yazdani, M. (2013). Solving a fuzzy fixed charge solid transportation problem by metaheuristics. Mathematical and computer modelling, 57(5-6), 1543-1558.
25
Nieminen, J. (1977). On the algebraic structure of fuzzy sets of type 2. Kybernetika, 13(4), 261-273.
26
Ozen, T., & Garibaldi, J. M. (2003, July). Investigating adaptation in type-2 fuzzy logic systems applied to umbilical acid-base assessment. Proceedings of european symposium on intelligent technologies (EUNITE 2003), 289-294.
27
Pramanik, S., Jana, D. K., Mondal, S. K., & Maiti, M. (2015). A fixed-charge transportation problem in two-stage supply chain network in Gaussian type-2 fuzzy environments. Information sciences, 325, 190-214.
28
Schell, E. D. (1955, January). Distribution of a product by several properties. Proceedings of 2nd symposium in linear programming, DCS/comptroller, HQ US air force, washington DC, 615-642.
29
Sun, M., Aronson, J. E., McKeown, P. G., & Drinka, D. (1998). A tabu search heuristic procedure for the fixed charge transportation problem. European journal of operational research, 106(2-3), 441-456.
30
Zadeh, L. A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning—I. Information sciences, 8(3), 199-249.
31
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد پارامتری بیز تجربی شدت ترافیک در سیستم صف M∕M∕1
در این مقاله، برآورد بیزی و بیز تجربی پارامتر شدت ترافیک در مدل صف تحت توابع زیان متقارن و نامتقارن و بر اساس دو پیشین مختلف ناآگاهی بخش و بتا موردبررسی قرار میگیرد. برآورد پارامترهای این مدل بهروشهای بیزی، درستنمایی ماکسیمم، گشتاوری ارائه میشود. خواص و کاربردهای این دو برآوردگر در نتایج عددی موردبحث قرارگرفته است.
https://www.journal-dmor.ir/article_58264_5f3a9bb6b4228346953d9fb272b61e18.pdf
2018-02-20
195
204
10.22105/dmor.2018.58264
برآورد درستنمایی
برآورد گشتاوری
برآورد بیزی
بیز تجربی
احمد
پوردرویش
a.pourdarvish@umc.ac.ir
1
دانشگاه مازندران،بابلسر،ایران
AUTHOR
سید بهادر
حسینی بالاجاده
bahahoseini@yahoo.com
2
دانشگاه مازندران،بابلسر،ابران
LEAD_AUTHOR
Armero, C., & Bayarri, M. J. (1994). Bayesian prediction inM/M/1 queues. Queueing systems, 15(1-4), 401-417.
1
Bhat, U. N. (2015). An introduction to queueing theory: modeling and analysis in applications. Birkhäuser.
2
Hankin, R. K. (2015). Numerical evaluation of the Gauss hypergeometric function with the hypergeo package. The R journal, 7, 81-88.
3
Mises, R. V. (1942). On the correct use of Bayes' formula. The annals of mathematical statistics, 13(2), 156-165.
4
Mukherjee, S. P., & Chowdhury, S. (2005). Bayesian estimation of traffic intensity. IAPQR transactions, 30(2), 89.
5
Ren, H., & Wang, G. (2012). Bayes estimation of traffic intensity in M/M/1 queue under a precautionary loss function. Procedia engineering, 29, 3646-3650.
6
Sharma, K. K., & Kumar, V. (1999). Inferences on M/M1:(∞; FIFO) Queue System. Opsearch, 36(1), 26-34.
7
Varian, H. R. (1975). A Bayesian approach to real estate assessment. Studies in bayesian econometric and statistics in honor of Leonard J. Savage, 195-208.
8
ORIGINAL_ARTICLE
سرویسهای بهینه کشف منبع در سیستمهای گرید
همزمان با توسعه جغرافیایی سیستمهای گرید، ناهمگن بودن و پویایی منابع این سیستمها افزایش مییابد. یکی از چالشهای مهم، انطباق سرویسهای کشف منبع با محیطهای توزیع شده، مقیاسپذیر و پویا جهت افزایش کارایی سیستم های گرید میباشد. در این مقاله، به مکانیسمهای کشف منبع غیرمتمرکز مبتنی بر شبکههای نقطهبهنقطه میپردازیم و روشهای کشف منبع را به دو گروه مدلهای غیر ساختاری و مدل گره عالی دستهبندی مینماییم. ما به بررسی نمونههایی از هر دستهبندی میپردازیم و آنها را ازلحاظ کارایی، مقیاسپذیری و پویایی موردبحث قرار میدهیم.
https://www.journal-dmor.ir/article_58415_0ad6bd2b201d8f55cdc9a2b9f0f5de90.pdf
2018-02-20
205
212
10.22105/dmor.2018.58415
گرید
نقطهبهنقطه
سرویسهای کشف منبع
گره عالی
جواد
پورقاسم
jpourmail@gmail.com
1
گروه کامپیوتر، دانشکده فنی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران.
LEAD_AUTHOR
Balasangameshwara, J., & Raju, N. (2012). A hybrid policy for fault tolerant load balancing in Grid computing environments. Journal of network and computer applications, 35(1), 412-422.
1
Erdil, D. C. (2012). Simulating Peer-to-Peercloud resource scheduling. Peer-to-peer networking and applications, 5(3), 219-230.
2
Iamnitchi, A., & Foster, I. (2004). A Peer-to-Peerapproach to resource location in Grid environments. In Nabrzyski, J., Schopf, J. M., Węglarz, J (Eds.), grid resource management, springer, 413-429.
3
Kocak, T., & Lacks, D. (2012). Design and analysis of a distributed Grid resource discovery protocol. Cluster computing, 15(1), 37-52.
4
Pourqasem, J., Karimi, S., & Edalatpanah, S. (2014). Comparison of Cloud and Grid Computing. American journal of software engineering, 2(1), 8-12.
5
Sathya, S. S., & Babu, K. S. (2010). Survey of fault tolerant techniques for Grid. Computer science review, 4(2), 101-120.
6
Deng, Y., Wang, F., Helian, N., Wu, S., & Liao, C. (2008). Dynamic and scalable storage management architecture for Grid Oriented Storage devices. Parallel computing, 34(1), 17-31.
7
Deng, Y., Wang, F., & Ciura, A. (2009). Ant colony optimization inspired resource discovery in P2P Grid systems. The journal of supercomputing, 49(1), 4-21.
8
Hameurlain, A., Cokuslu, D., & Erciyes, K. (2010). Resource discovery in Grid systems: a survey. International journal of metadata, semantics and ontologies, 5(3), 251-263.
9
Sarhadi, A., Yousefi, A., & Broumandnia, A. (2012). New method for Grid computing resource discovery with dynamic structure of Peer-to-Peermodel based on learning automata. World applied sciences journal, 19(1), 153-158.
10
Vanderster, D. C., Dimopoulos, N. J., Parra-Hernandez, R., & Sobie, R. J. (2009). Resource allocation on computational Grids using a utility model and the knapsack problem. Future generation computer systems, 25(1), 35-50.
11
Berman, F., Fox, G., & Hey, A. J. (2003). Adaptive computing on the Grid using AppLeS. Parallel and distributed systems, IEEE transactions on, 14(4), 369-382.
12
Chien, A., Calder, B., Elbert, S., & Bhatia, K. (2003). Entropia: architecture and performance of an enterprise desktop Grid system. Journal of parallel and distributed computing, 63(5), 597-610.
13
Navimipour, N. J., & Milani, F. S. (2015). A comprehensive study of the resource discovery techniques in Peer-to-Peernetworks. Peer-to-peernetworking and applications, 8(3), 474-492.
14
Marzolla, M., Mordacchini, M., & Orlando, S. (2007). Peer-to-Peersystems for discovering resources in a dynamic Grid. Parallel computing, 33(4), 339-358.
15
Talia, D., & Trunfio, P. (2003). Toward a synergy between P2P and Grids. Internet computing, IEEE, 7(4), 96-95.
16
Mastroianni, C., Talia, D., & Verta, O. (2005). A Super-Peer model for building resource discovery services in Grids: Design and simulation analysis. In Sloot, P. M. A., Hoekstra, A. G., Priol, Th., Reinefeld, A., Bubak, M (Eds.), Advances in Grid Computing-EGC 2005, 132-143. Springer.
17
Hawa, M., As-Sayid-Ahmad, L., & Khalaf, L. D. (2013). On enhancing reputation management using Peer-to-Peerinteraction history. Peer-to-peernetworking and applications, 6(1), 101-113.
18
Trunfio, P., Talia, D., Papadakis, H., Fragopoulou, P., Mordacchini, M., Pennanen, M. . . . Haridi, S. (2007). Peer-to-Peerresource discovery in Grids: Models and systems. Future generation computer systems, 23(7), 864-878.
19
Torkestani, J. A. (2012). A distributed resource discovery algorithm for P2P Grids. Journal of network and computer applications, 35(6), 2028-2036.
20
Javanmardi, S., Shojafar, M., Shariatmadari, S., Abawajy, J. H., & Singhal, M. (2014). PGSW-OS: a novel approach for resource management in a semantic web operating system based on a P2P grid architecture. The journal of supercomputing, 69(2), 955-975.
21
Qiao, Y., & Bustamante, F. E. (2006). A measurement-based view of two P2P systems that people use. In proceedings of the annual conference on USENIX '06 annual technical conference (ATEC). USENIX Association Berkeley, CA.
22
Khan, A. N., Kiah, M. M., Ali, M., Madani, S. A., & Shamshirband, S. (2014). BSS: block-based sharing scheme for secure data storage services in mobile cloud environment. The journal of supercomputing, 70(2), 946-976.
23
Meshkova, E., Riihijärvi, J., Petrova, M., & Mähönen, P. (2008). A survey on resource discovery mechanisms, Peer-to-Peerand service discovery frameworks. Computer networks, 52(11), 2097-2128.
24
Marzolla, M., Mordacchini, M., & Orlando, S. (2005). Resource discovery in a dynamic Grid environment. In proceedings of sixteenth international workshop on database and expert systems applications, 356 – 360. Copenhagen.
25
Brunner, R., Caminero, A. C., Rana, O. F., Freitag, F., & Navarro, L. (2012). Network-aware summarisation for resource discovery in P2P-content networks. Future generation computer systems, 28(3), 563-572.
26
Caminero, A. C., Robles-Gómez, A., Ros, S., Hernández, R., & Tobarra, L. (2013). P2P-based resource discovery in dynamic Grids allowing multi-attribute and range queries. Parallel computing, 39(10), 615-637.
27
Crespo, A., & Garcia-Molina, H. (2002). Routing indices for Peer-to-Peer systems. In proceedings of the 22nd international conference on distributed computing systems, 23-32. Stanford Univ, CA.
28
Moreau, J. J., Chinnici, R., Ryman, A., & Weerawarana, S. (2006). Web services description language (WSDL) version 2.0 part 1: Core language. Candidate recommendation, W3C, 7. Retrieved from http://www.w3.org/TR/wsdl20/%23InterfaceOperation/wsdl20.pdf.
29
Cai, M., Frank, M., Chen, J., & Szekely, P. (2004). Maan: A multi-attribute addressable network for Grid information services. Journal of grid computing, 2(1), 3-14.
30
Chen, S., Zhang, Z., Chen, S., & Shi, B. (2008). Efficient file search in non-DHT P2P networks. Computer communications, 31(2), 304-317.
31
Talia, D., & Trunfio, P. (2005). Peer-to-Peerprotocols and Grid services for resource discovery on Grids. Advances in parallel computing, 14, 83-103.
32
Ebadi, S., & Khanli, L. M. (2011). A new distributed and hierarchical mechanism for service discovery in a Grid environment. Future generation computer systems, 27(6), 836-842.
33
Puppin, D., Moncelli, S., Baraglia, R., Tonellotto, N., & Silvestri, F. (2005). A Grid information service based on peer-to-peer. In proceedings of the 11th international Euro-Par conference on parallel processin (ISTI CNR), 454-464. Lisbon, Portugal.
34
Schmidt, C., & Parashar, M. (2004). Enabling flexible queries with guarantees in P2P systems. In proceedings of 12th IEEE international symposium on high performance distributed computing, 226 – 235.
35
Pourqasem, J., & Edalatpanah, S. A. (2016). Verification of Super-Peer Model for Query Processing in Peer-to-Peer Networks. In H. Qusay F(Ed.), Innovative research and applications in next-generation high performance computing (pp. 306-332). 10.4018/978-1-5225-0287-6
36
Nagarajan, V., & Mohamed, M. (2016). A decentralized two phase resource discovery model for peer-to-peer grid environments. International journal of advanced engineering technology, 1092, 1095.
37
Bellavista, P., Cinque, M., Corradi, A., Foschini, L., Frattini, F., & Povedano-Molina, J. (2017). GAMESH: a grid architecture for scalable monitoring and enhanced dependable job scheduling. Future generation computer systems, 71, 192-201.
38
Gueye, B., Flauzac, O., Rabat, C., & Niang, I. (2017). A self-adaptive structuring for large-scale P2P Grid environment: design and simulation analysis. International journal of grid and utility computing, 8(3), 254-267.
39
ORIGINAL_ARTICLE
مدل برنامهریزی چندهدفه برای تعیین کارایی و بازدهبهمقیاس زنجیرهتأمین دومرحلهای: مطالعه موردی شرکتهای رزین ایران
رویکرد جدیدی که در سالهای اخیر بر مدیریت عملیات حاکم شده، رویکرد مدیریت زنجیره تأمین(SCM) است. مدیریت زنجیره تأمین در سالهای گذشته توجه زیادی از محققان را به خود جلب کرده است. این روش برای بهبود همزمان عملکرد اقتصادی، اجتماعی و محیطی تبدیلشده است. بنابراین، ارزیابی SCM یک وظیفه مهم برای هر نوع از سازمانها است. در میان روشهای ارزیابی، تحلیل پوششی دادهها(DEA) یک روش مناسب برای ارزیابی SCM به نظر میرسد. برخی از واحدهای تصمیمگیرنده از چندین بخش یا مرحله تشکیلشدهاند که یک شبکه از زیرفرآیندها را ایجاد میکنند. برای ارزیابی این نوع از واحدها از روشهای تحلیل پوششی دادههای شبکهای استفاده میشود. در این مقاله، دو رویکرد برای محاسبه کارایی مدیریت زنجیره تأمین بهصورت فرآیند شبکهای در نظر گرفتهشده است. در رویکرد نخست، تعمیم مدل مجموع وزندار برای محاسبه کارایی و بازده به مقیاس زنجیره تأمین با فرآیند دومرحلهای را بهصورت تک هدفه در نظر گرفتهایم. در رویکرد دوم، مدل مجموع وزندار را برای اولین بار برای محاسبه کارایی و بازده به مقیاس زنجیره تأمین با فرآیند دومرحلهای را بهصورت یک مدل برنامهریزی چندهدفه ارائه کردهایم؛ لذا با توجه به نظر و علایق تصمیمگیرنده سعی در تک هدفه کردن آن داشته و کارایی مراحل و فرآیند تولید کل را پس از تک هدفه کردن به دست آوردهایم. در قسمت دیگر مقاله، با توجه به دو رویکرد ارائهشده، درصدد تعیین بازده به مقیاس مدیریت زنجیره تأمین آمدهایم. روشهای پیشنهادی، برای ارزیابی کارایی و بازده به مقیاس زنجیره تأمین در شرکتهای تولید رزین ایران استفادهشده است. سه شرکت در هر دو رویکرد، کارای شبکهای بوده و دارای بازده به مقیاسهای افزایشی، ثابت و کاهشی هستند.
https://www.journal-dmor.ir/article_57124_166e483028fe8375f4a658ebc1467f8c.pdf
2018-02-20
213
227
10.22105/dmor.2018.57124
مدیریت زنجیره تأمین
تحلیل پوششی داده شبکه ای
کارایی
بازده به مقیاس
شرکتهای تولید رزین
امیر
رحیمی
amirrahimi525@gmail.com
1
گروه ریاضی، دانشکده ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان
LEAD_AUTHOR
فرانک
حسین زاده سلجوقی
saljooghi@math.usb.ac.ir
2
گروه ریاضی، دانشکده ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان
AUTHOR
بها، افسانه. (۱۳۸۸). بررسی روابط بین عناصر تسهیم اطلاعات و استراتژیهای رقابتی و عملکرد زنجیره تأمین در سازمان. پایگاه مقالات علمی مدیریت، ۱۶.
1
درپکوند، حدیث و نجفی، سید اسماعیل. (۱۳۹۶). استفاده از روش ترابی – هسینی در مدل چندهدفه تحلیل پوششی در حضور دادههای نامطلوب و فازی. نشریه تصمیمگیری و تحقیق در عملیات، ۲ (۱)، ۷۳-۸۹.
2
طحانیان، احمدرضا و نیلفروشان، نیما. (۱۳۹۵). انتخاب تأمینکننده در زنجیره تأمین (پایدار) جهت خرید رنگ موردنیاز خطکشیها – مطالعه موردی: معاونت حمل و نقل و شرکت مهندسی نیکاندیش. نشریه تصمیمگیری و تحقیق در عملیات، ۱ (۲)، ۱۳۱-۱۱۲.
3
محقر، علی و افضلیان، مهدی. (۱۳۹۳). ارزیابی و انتخاب تأمینکنندگان در زنجیره تأمین با استفاده از تکنیک تصمیمگیری چندمعیاره فازی. مقالات علمی مدیریت.
4
واعظی، احسان و نجفی، سید اسماعیل. (۱۳۹۵). یک رویکرد ترکیبی تحلیل پوششی دادهها و تاپسیس جهت ارزیابی نسبی شهرهای کشور جهت احداث نیروگاه خورشیدی. نشریه تصمیمگیری و تحقیق در عملیات، ۲، ۱۶۲-۱۵۱.
5
Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, 30(9), 1078-1092.
6
Charnes, A., & Cooper, W. W. (1962). Programming with linear fractional functionals. Naval research logistics (NRL), 9(3‐4), 181-186.
7
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429–444.
8
Chen, Y., Chen, W. D., Cook x, N., & Zhu, J. (2009). Additive efficiency decomposition in two-stage DEA. European journal of operational research, 196(3), 1170–1176.
9
Cook, W. D., Zhu, J., Bi, G., & Yang, F. (2010). Network DEA: Additive efficiency decomposition. European journal of operational research, 207(2), 1122-1129.
10
Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2007). Data envelopment analysis: a comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software. New York, USA: Springer Science & Business Media.
11
Färe, R., & Grosskopf, S. (1994). Estimation of returns to scale using data envelopment analysis: A comment. European journal of operational research, 79(2), 379-382.
12
Fare, R., & Grosskopf, S. (2000). Network DEA. Socio-Economie panning sciences. 34(1), 35- 49.
13
Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the royal statistical society. Series A (General), 120(3), 253-290.
14
Golany, B. (1988). An interactive MOLP procedure for the extension of DEA to effectiveness analysis. Journal of the operational research society, 39(8), 725-734.
15
Khaleghi, M., Jahanshahloo, G., Zohrehbandian, M., & Lotfi, F. H. (2012). Returns to scale and scale elasticity in two-stage DEA. Mathematical and computational applications, 17(3), 193-202.
16
Kao, C. (2009). Efficiency decomposition in network data envelopment analysis: A relational model. European journal of operational research, 192(3), 949-962.
17
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.
18
Khodabakhshi, M., Gholami, Y., & Kheirollahi, H. (2010). An additive model approach for estimating returns to scale in imprecise data envelopment analysis. Applied mathematical modelling, 34(5), 1247-1257.
19
Li, X. B., & Reeves, G. R. (1999). A multiple criteria approach to data envelopment analysis. European journal of operational research, 115(3), 507-517.
20
Mashayekhi, Z., & Omrani, H. (2016). An integrated multi-objective Markowitz–DEA cross-efficiency model with fuzzy returns for portfolio selection problem. Applied soft computing, 38, 1-9.
21
Seiford, L. M., & Zhu, J. (1999). Profitability and marketability of the top 55 US commercial banks. Management science, 45(9), 1270-1288.
22
Sexton, T. R., & Lewis, H. F. (2003). Two-stage DEA: An application to major league baseball. Journal of productivity analysis, 19(2-3), 227-249.
23
Wang, Y., Zhu, X., Lu, T., & Jeeva, A. S. (2013). Eco-efficient based logistics network design in hybrid manufacturing/remanufacturing system in low-carbon economy. Journal of industrial engineering and management, 6(1), 200.
24
Wu, C. H., Chen, C. W., & Hsieh, C. C. (2012). Competitive pricing decisions in a two-echelon supply chain with horizontal and vertical competition. International journal of production economics, 135(1), 265-274.
25
Yang, J. B., Wong, B. Y., Xu, D. L., & Stewart, T. J. (2009). Integrating DEA-oriented performance assessment and target setting using interactive MOLP methods. European journal of operational research, 195(1), 205-222.
26
Zhang, Q., & Yang, Z. (2015). Returns to scale of two-stage production process. Computers & industrial engineering, 90, 259-268.
27
Zhu, J. (2000). Multi-factor performance measure model with an application to Fortune 500 companies. European journal of operational research, 123(1), 105-124.
28
ORIGINAL_ARTICLE
ناحیه جواب مدل برنامه ریزی خطی بازه ای با رویکرد جدید
در این مقاله تعیین ناحیهی جواب مدلهای برنامهریزی خطی بازهای (ILP)که در حالت کلی یک مسئلهی NP سخت است، در نظر گرفتهشده است. در تمامی روشهای حل مدلهای ILP تنها شرط شدنی بودن (یعنی جلوگیری از نقض قیود) مدنظر قرارگرفته است. روش حالات بهترین - بدترین (BWC) یکی از روشهای حل مدل ILP هست. گرچه این روش بهترین و بدترین مقادیر تابع هدف را تعیین میکند اما برخی از جوابهای حاصل، نشدنی میباشند. برای تضمین شدنی بودن جوابها روش دو گامی بهبودیافته (ITSM)، روش برنامهریزی خطی اصلاحشده (MILP) پیشنهادشده است. هرچند در این روشها، تمام جوابها شدنیاند اما برخی از آنها بهینه نمیباشند. با استفاده از یک رویکرد جدید، ناحیه جوابی برای حل مدل ILP معرفی میشود که با استفاده از دو آزمون، شدنی بودن و بهینگی فضای حاصل تضمین میگردد.
https://www.journal-dmor.ir/article_54757_c78abd7d85477f696c1b231bf04d4d00.pdf
2018-02-20
228
235
10.22105/dmor.2018.54757
برنامه ریزی خطی بازه ای
روش BWC
روش ITSM
روش MILP
عدم قطعیت
مهدی
الله دادی
m_allahdadi@math.usb.ac.ir
1
گروه ریاضی، دانشکده ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان،ایران
LEAD_AUTHOR
حسن
میش مست نهی
hmnehi@hamoon.usb.ac.ir
2
ریاضی، دانشکده ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران
AUTHOR
Alefeld, G., & Herzberger, J. (2012). Introduction to interval computation. Academic press.
1
Allahdadi, M., Nehi, H. M., Ashayerinasab, H. A., & Javanmard, M. (2016). Improving the modified interval linear programming method by new techniques. Information sciences, 339, 224-236.
2
Allahdadi, M., & Nehi, H. M. (2013). The optimal solution set of the interval linear programming problems. Optimization letters, 7(8), 1893-1911.
3
Fiedler, M., Nedoma, J., Ramik, J., Rohn, J., & Zimmermann, K. (2006). Linear optimization problems with inexact data. Springer Science & Business Media.
4
Chinneck, J. W., & Ramadan, K. (2000). Linear programming with interval coefficients. Journal of the operational research society, 209-220.
5
Hladík, M. (2014). How to determine basis stability in interval linear programming. Optimization letters, 8(1), 375-389.
6
Huang, G., & Dan Moore, R. (1993). Grey linear programming, its solving approach, and its application. International journal of systems science, 24(1), 159-172.
7
Koníckocá, J. (2001). Sufficient condition of basis stability of an interval linear programming problem. ZAMM‐Journal of applied mathematics and mechanics/zeitschrift für angewandte mathematik und mechanik, 81(S3), 677-678.
8
Rohn, J. (1993). Cheap and tight bounds: The recent result by E. Hansen can be made more efficient. Interval computations, 4(13-21), 2.
9
Rohn, J. (2009). Forty necessary and sufficient conditions for regularity of interval matrices: A survey. Electronic journal of linear algebra, 18(500-512), 86.
10
Rohn, J. (1993). Stability of the optimal basis of a linear program under uncertainty. Operations research letters, 13(1), 9-12. Shaocheng, T. (1994). Interval number and fuzzy number linear programmings. Fuzzy sets and systems, 66(3), 301-306.
11
Wang, X., & Huang, G. (2014). Violation analysis on two-step method for interval linear programming. Information sciences, 281, 85-96.
12
Zhou, F., Huang, G. H., Chen, G. X., & Guo, H. C. (2009). Enhanced-interval linear programming. European journal of operational research, 199(2), 323-333.
13