基于可能性分布的多准则决策算法用于弹性供应商选择问题
人工智能
2019-04-09 v2 最优化与控制
摘要
迄今为止，关于弹性供应商选择的研究十分有限——该问题需要同时考虑一组数值型和语言型评价指标，与传统供应商选择问题有实质性不同。本质上，弹性供应商选择是组织获取竞争优势的关键采购决策。在存在多个冲突评价指标、相互矛盾决策者以及不精确决策相关信息（DRI）的情况下，该问题用经典优化方法更难求解。然而，以往聚焦于基于多准则决策分析（MCDA）的供应商选择研究，缺乏将数值与语言评价指标无缝整合并兼顾多位决策者的能力。为应对这些挑战，我们提出一个综合决策框架，从弹性视角对一组供应商排序。所提算法能够利用由清晰数值评估和经可靠性调整的语言评价从一群决策者处获得的聚合不精确 DRI。我们改编了两种流行工具——单值 neutrosophic 集（SVNS）和区间值模糊集（IVFS），并首次将其扩展以在群体决策平台中纳入清晰与语言评价，从而得到聚合的 SVNS 与 IVFS 决策矩阵。随后利用 TOPSIS 方法对该信息排序以得到弹性供应商名次。我们给出一个案例研究来说明所提算法的机制。
引用
@article{arxiv.1806.01650,
title = {A Possibility Distribution Based Multi-Criteria Decision Algorithm for Resilient Supplier Selection Problems},
author = {Dizuo Jiang and Md Mahmudul Hassan and Tasnim Ibn Faiz and Md. Noor-E-Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.01650},
year = {2019}
}