物流 4.0 中基于异构信息的弹性供应商选择
人工智能
2019-07-16 v3
摘要
供应商选择问题在先前研究中已受到广泛关注。然而，基于模糊多属性决策（F-MADM）方法对物流 4.0 中弹性供应商排序的研究仍处于起步阶段。传统 MADM 方法未能解决物流 4.0 中的弹性供应商选择问题，主要因为某些属性相关的海量数据虽为定量却难以在决策中处理。此外，物流 4.0 中一些普遍的定性属性涉及不精确的感知或判断性决策相关信息，且与传统供应商选择问题所考虑的属性大不相同。本研究开发了一个决策支持系统（DSS），可帮助决策者在统一框架中纳入并处理此类不精确的异构数据，以对物流 4.0 环境下的一组弹性供应商排序。所提框架利用概率-可能性一致性原理从大规模时序数据诱导三角模糊数。大量以图形呈现的非时序数据通过提取本质上不精确的颗粒信息来计算。模糊语言变量用于映射定性属性。最后，采用基于模糊的 TOPSIS 方法生成备选供应商的排序得分。这些排序得分作为多选择目标规划（MCGP）模型的输入，以确定各供应商的最优订单分配。最后，敏感性分析评估了当为相应成本与弹性属性设定差异优先级时，供应商成本 versus 弹性指数（SCRI）如何变化。
引用
@article{arxiv.1904.09837,
title = {Resilient Supplier Selection in Logistics 4.0 with Heterogeneous Information},
author = {Md Mahmudul Hassan and Dizuo Jiang and A. M. M. Sharif Ullah and Md. Noor-E-Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.09837},
year = {2019}
}