BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Pattnaik Monalisha (Utkal University, Bhubaneswar, India)
Tytuł
Fuzzy Decision-Making Approach in Geometric Programming for a Single Item EOQ Model
Rozmyte podejście podejmowania decyzji w programowaniu geometrycznym dla jednoartykułowego modelu EOQ
Eine Unscharfe Vorgehensweise beim Entscheidungstreffen im Geometrischen Programmieren für Einzelartikel im EOQ-Modell
Źródło
LogForum, 2015, vol. 11, nr 2, s. 183-190, bibliogr. 19 poz.
Słowa kluczowe
Podejmowanie decyzji, Magazynowanie, Analiza wrażliwości
Decision making, Storage, Sensitivity analysis
Uwagi
summ., streszcz., zfsg.
Abstrakt
Wstęp i metody: Rozmyte podejmowanie decyzji jest akceptowalną metodą postępowania w programowania geometrycznym dla pojedynczego artykułu w modelu EOQ ze zmiennym kosztem zamówienia oraz jednostkowym kosztem zależnym od popytu. Koszty przezbrojeń zmieniają się wraz z wielkością produkcji/zakupu. Analizie poddano modyfikacje zmiennych funkcji magazynowania w zależności od estymowanych parametrów. Problem ten obejmuje takie zagadnienia jak rozmyte podejście arytmetyczne, wielkość zamówienia, wielkość popytu. Omówiono zarówno metodę rozmytego programowania geometrycznego jak i inne zagadnienie związane z programowaniem liniowym. Wyniki i wnioski: Analiza właściwości optymalnego rozwiązania pozwoliła na stworzenie algorytmu, którego poprawność przedstawiono na przykładzie liczbowym. Rezultaty zostały poddane dyskusji. Analiza wrażliwości rozwiązania optymalnego została wykonana przy różnych zmianach wartości parametrów. (abstrakt oryginalny)

Background and methods: Fuzzy decision-making approach is allowed in geometric programming for a single item EOQ model with dynamic ordering cost and demand-dependent unit cost. The setup cost varies with the quantity produced/purchased and the modification of objective function with storage area in the presence of imprecisely estimated parameters are investigated. It incorporates all concepts of a fuzzy arithmetic approach, the quantity ordered, and demand per unit compares both fuzzy geometric programming technique and other models for linear membership functions. Results and conclusions: Investigation of the properties of an optimal solution allows developing an algorithm whose validity is illustrated through an example problem and the results discussed. Sensitivity analysis of the optimal solution is also studied with respect to changes in different parameter values. (original abstract)
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Bellman R.E., Zadeh L.A., 1970. Decision making in a fuzzy environment, Management Science, 17, B141 - B164.
  2. Cheng T.C.E., 1989. An economic order quantity model with demand - dependent unit cost, European Journal of Operational Research, 40, 252 - 256.
  3. Dutta D., Rao J.R., Tiwari R.N., 1993. Effect of tolerance in fuzzy linear fractional programming, Fuzzy sets and systems, 55, 133 - 142.
  4. Hamacher H., Leberling H., Zimmermann H.J., 1978. Sensitivity analysis in fuzzy linear programming, Fuzzy sets and systems, 1, 269 - 281.
  5. Kacprazyk J., Staniewski P., 1982. Long term inventory policy - making through fuzzy decision making models, Fuzzy sets and systems, 8, 17 - 132.
  6. Lee H.M., Yao J.S., 1998. Economic Production quantity for fuzzy demand quantity and fuzzy production quantity, European Journal of operational Research, 109, 203 - 211.
  7. Park K.S., 1987. Fuzzy set Theoretic interpretation of economic order quantity, IEEE Transactions on systems, Man, and Cybernetics SMC-17/6, 1082 - 1084.
  8. Roy T.K., Maiti M., 1995.A fuzzy inventory model with constraint, Operational Research Society of India, 32, 4, 287 - 298.
  9. Roy T.K., Maiti M., 1997. A Fuzzy EOQ model with demand dependent unit cost under limited storage capacity, European Journal of Operational Research, 99, 425 - 432.
  10. Sommer G., 1981. Fuzzy inventory scheduling, in G. Lasker (ed.), Applied systems and cybernatics, VI, Academic press, New York.
  11. Taha H.A., 1976. Operations Research - An introduction, 2nd edn. Macmilliion, New York.
  12. Tripathy P.K., Pattnaik M., 2008. An entropic order quantity model with fuzzy holding cost and fuzzy disposal cost for perishable items under two component demand and discounted selling price, Pakistan Journal of Statistics and Operations Research, 4, 2, 93-110.
  13. Tripathy P.K., Pattnaik M., 2009. Optimal disposal mechanism with fuzzy system cost under flexibility and reliability criteria in non-random optimization environment, Applied Mathematical Sciences, 3, 37, 1823-1847.
  14. Tripathy P.K., Pattnaik M., 2011. A nonrandom optimization approach to a disposal mechanism under flexibility and reliability criteria, The Open Operational Research Journal, 5, 1-18.
  15. Tripathy P.K., Tripathy P., Pattnaik M., 2011a, A fuzzy EOQ model with reliability and demand dependent unit cost, International Journal of Contemporary Mathematical Sciences", 6, 30, 1467-1482.
  16. Urgeletti Tinareli G., 1983. Inventory Control Models and Problems, European Journal of operational Research, 14, 1 - 12.
  17. Vujosevic M., Petrovic D., Petrovic R., 1996, EOQ Formula when inventory cost is fuzzy, International Journal Production Economics, 45, 499 - 504.
  18. Zadeh L.A., 1965. Fuzzy Sets. Information and Control, 8, 338 - 353.
  19. Zimmermann H.J., 1976. Description and optimization of fuzzy systems, International Journal of General System, 2, 209 - 215.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1895-2038
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.17270/J.LOG.2015.2.6
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu