An Intelligence-Based Model for Supplier Selection Integrating Data Envelopment Analysis and Support Vector Machine
Publish place: Iranian Journal of Management Studies، Vol: 11، Issue: 2
Publish Year: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 147
This Paper With 244 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-11-2_001
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1401
Abstract:
The importance of supplier selection is nowadays highlighted more than ever as companies have realized that efficient supplier selection can significantly improve the performance of their supply chain. In this paper, an integrated model that applies Data Envelopment Analysis (DEA) and Support Vector Machine (SVM) is developed to select efficient suppliers based on their predicted efficiency scores. In the first step, fuzzy linguistic variables are changed to crisp data as initial dataset for DEA. Actual efficiency scores are then calculated for each Decision Making Unit (DMU) using CCR-DEA model. Afterwards, suppliers’ performance-related data are used for training SVM-DEA model. A numerical example representing an actual case is provided to indicate the applicability of the model.
Keywords:
Authors
علیرضا فلاح پور
Department of Management, Farvardin Institute of Higher Education, Qaemshahr, Mazandaran, Iran
نیما کاظمی
Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia
محمد مولانی
Innovation and Management Research Center, Ayatollah Amoli Branch, Islamic Azad University, Amol, Iran
سینا نیری
Innovation and Management Research Center, Ayatollah Amoli Branch, Islamic Azad University, Amol, Iran
مجتبی احسانی
Department of Industrial Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :