Multiple satisfaction levels Optimization in portfolio decision analysis under an uncertain condition with fuzzy
- سال انتشار: 1398
- محل انتشار: شانزدهمین کنفرانس بین المللی مهندسی صنایع
- کد COI اختصاصی: IIEC16_203
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 676
نویسندگان
Master Student Department of industrial engineering Science and research branch Islamic Azad University
Assistant professor,School of industrial engineering, Iran University of Science & Technology
Assistant professor Department of industrial engineering Science and research branch, Islamic Azad University
چکیده
Portfolio decision problem play an important role in economic society, where a set of projects has to be selected considering multiple evaluation criteria and limited resources like available budget.All proposed solutions are for decisive circumstances, but in real world nothing is absolute. The purpose of this study is to fix a fuzzy number of reference levels for each criterion corresponding to the qualitative satisfaction degrees. The number of projects entering a portfolio and attaining these levels becomes an objective to be maximized. To solve this formulated multi-objective optimization problem, a Dominance-based Rough Set Approach (DRSA) presented as general framework for incomplete fuzzy information systems. Then dominancebased rough approximations is presented by the rough fuzzy technique. The results shows that using DRSA permits to progressively focus the search on the part of the nondominated portfolios that satisfy the DM1’s priorities in the best way. The result also indicated that the use of a common software tool together with the right access to processing allows managers to make better decisions for the effective future allocation of resources over the selected project portfolio.کلیدواژه ها
Portfolio decision analysis, Dominance-based rough set approach, Project portfolio optimization,Fuzzy, Uncertaintyمقالات مرتبط جدید
- کالیبراسیون مبتنی بر مقایسه قطعه با قطعه مرجع به جای ابزار مرجع (Master-Part)
- نقش واسطه ای IT و مدیریت یکپارچه زیست محیطی در ارتباط بین IT و عملکرد زیست محیطی– یک مطالعه موردی
- Application of Machine Learning and Deep Learning in Pancreatic Cancer Diagnosis: A Review
- Adoption of Artificial Intelligence in Small and Medium Manufacturing Enterprises: An HBR Perspective and a Human – Machine Collaboration Framework
- کاربرد شبکه های بیزین در مدیریت نگهداری و تعمیرات پیش بینانه: مطالعه ای موردی بر خطوط تولید شرکت سیمان تهران
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.