МОДИФИЦИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ MCDM С КУМУЛЯТИВНЫМИ ВЕСАМИ ЭНТРОПИИ ДЛЯ ВЫБОРА ПОБЕДИТЕЛЯ ТЕНДЕРА
https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-1-46-51
摘要
Целью данного исследования является оценка предложений с использованием беспристрастных и энтропийных весов в многокритериальной модели принятия решений. Мы используем матричные данные для гипотетических торгов по девяти критериям при наличии четырех отечественных и двух иностранных подрядчиков. Затем, используя кумулятивную функцию энтропии, мы оцениваем веса энтропии и используем ее в многокритериальной модели принятия решений. Критерии опыта и знаний в данной области, хорошая история и удовлетворенность предыдущими проектами, финансовые и вспомогательные возможности, адаптированность подрядчика, наличие опыта работы на месте реализации проекта, наличие и готовность оборудования и машин, адекватность технического персонала, система качества работы, эффективное управление и соответствующая система управления, творческий подход и инновации в аналогичных задачах являются входными переменными модели принятия решений. После анализа предложения расставляются по приоритетам через многокритериальную модель принятия решений. Результаты исследования включают энтропию Шеннона и совокупного веса на основе энтропии для критериев оценки. После применения конкретного веса для предлагаемого предложения рассчитывается коэффициент полезности каждого подрядчика. Результаты показали, что использование модифицированного многомерного метода принятия решений более выгодно, чем традиционные методы оценки тендерных предложений, а также использование совокупных весов энтропии по сравнению с результатами Шеннона для более реалистичного выбора подрядчиков.
关于作者
А. Матин
Тебризский филиал Исламского университета Азад, Тебриз, Иран
俄罗斯联邦
俄罗斯联邦
Ф. Мисах
Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran
俄罗斯联邦
>竞争的利益（Competing Interests）: Тебризский филиал Исламского университета Азад, Тебриз, Иран
俄罗斯联邦
>竞争的利益（Competing Interests）: Тебризский филиал Исламского университета Азад, Тебриз, Иран
参考
1. Boussofiane, A., Dyson, R. G., Thanassoulis, E. (1991). Applied data envelopment analysis. European Journal of Operational Research. 52 (1):1–15. DOI: 10.1016 / 0377–2217 (91)90331 O.
2. Charnes, A., Cooper, W. W., Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research. 2 (6):429–444. DOI: https://doi.org / 10.1016 / 0377–2217 (78) 90138–8.
3. Charnes, A., Cooper, W. W., Sun, D. B. et al. (1990). Polyhedral cone-ratio DEA models with an illustrative application to large commercial bank. Journal of Econometrics. 46:73–91. DOI: https://doi.org / 10.1016 / 0304–4076 (90) 90048 X.
4. Deng, H., Chung-Hsing, Y., Robert, J. W. (2000). Inter-company comparison using modified TOPSIS with objective weights. Computers & Operations Research. 27 (10):963–973. DOI: 10.1016 / S0305–0548 (99) 00069–6.
5. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., Papayannakis, L. (1992). A multicriteria approach for evaluating the performance of industrial firms. Omega. 20 (4):467–474. DOI: 10.1016 / 0305–0483(92)90021 X.
6. Di Crescenzo, A., Longobardi, M. (2009). On cumulative entropies. J. of Stat. Plann.& Infer. 139:4072–4087. DOI: 10.1016 / j.jspi.2009.05.038.
7. Mittelhammer, R. C., Judge, G. G., Miller, D. J. (2000). Econometric foundation. Cambridge, Cambridge University Press.
8. Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell Syst. Tech. J. 27(3):379–423. DOI: https://doi.org / 10.1002 / j.1538–7305.1948.tb01338.x.
9. Smith, P. (1990). Data envelopment analysis applied to financial statements. Omega. 18(2):131–138. DOI: https://doi.org / 10.1016 / 0305–0483(90)90060 M.
10. Stewart, T. J. (1996). Relationships between data envelopment analysis and multi-criteria decision analysis. Journal of Operational Research Society. 47:654–665. DOI: 10.1057 / jors.1996.77.
11. Wang, W., Zhan, W. (2012). Dynamic Engineering Multi-criteria Decision Making Model Optimized by Entropy Weight for Evaluating Bid. Systems Engineering Procedia. 5:49–54. DOI: 10.1016 / j.sepro.2012.04.008.
12. Wang, F. E., Vemuri, B. C., Rao, M. et al. (2003). A new and robust information theoretic measure and its application to image alignment. In: International Conference on Information Processing in Medical Imaging, 3880–4000. Ambleside. Berlin: Springer. DOI: 10.1007 / 978–3–540–45087-0_33.
13. Yang, J. P., Qiu, W. H. (2005). A measure of risk and a decision-making model based on expected utility and entropy. European Journal of Operational Research. 164(3):792–799.
14. Misagh, F. (2016). On Shift Dependent Cumulative Entropy Measures. International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences. 1–8. DOI: 10.1155 / 2016 / 7213285.
15. Misagh, F., Yari, G. H., Farnoosh, R. (2011). Weighted Cumulative Entropy and its Estimation. In: Proc. IEEE ICQR. 477–480.
评论
供引用:
Matin A.O., Misagh F. A MODIFIED MCDM ALGORITHM WITH CUMULATIVE ENTROPY WEIGHTS FOR SELECTING THE WINNER OF THE TENDER. Strategic decisions and risk management. 2019;10(1):46-51. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-1-46-51
浏览:
2202
Email this article 