Recently school food service operations are confronted with the wide spread pressures for accountability and the need to increase productivity. This paper is concerned with the make-or-buy decision framework for school food service systems considering the multi-attributes in the decision making. For the purpose of considering the multi-attributes analysis method in decision making for the school foodservice, we developed a make-or-buy decision framework using the multi-attribute analysis method, analytic hierarchy process, AHP method for school food service system. Finally, we developed a systematic and practical solution builder for a three-step decision support system in the view of 1) brainstorming for the idea generation, 2) analytic hierarchy process, AHP as a multi-attribute structure ed analysis method, and 3) aggregation logic model to integrate the results of reviewers. We developed web based program and applied it to a school foodservice problem.
The practical problem of multi-attribute decision making are formed by the uncertain attribute that the attribute by the alternatives cannot be defined or judged crisphy but only as vague. In this case the final judgements are also represented by vague which have to be ordered to determine the optimal alternative. The problem is more complex if the evaluations of alternatives according to each attribute are expresed vague. This paper described the results of a study done to determine how well multi-attribute decision marking perform in helping a decision maker arrive at a preferred solution to a multi-attribute problem with vague attribute. Particular area of research has concentrated on the issue of combining quantitative and qualitative data supplied by estimation. Futher study considers some method for suitable evaluation of qualitative data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.647-669
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2016
Multiple attribute for decision making including user preference will increase the complexity of route selection process. Various approaches have been proposed to solve the optimal route selection problem. In this paper, multi attribute decision making (MADM) algorithms such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product Method (WPM), Analytic Hierarchy Process (AHP) method and Total Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) methods have been proposed for acoustic signature based optimal route selection to facilitate user with better quality of service. The traffic density state conditions (very low, low, below medium, medium, above medium, high and very high) on the road segment is the occurrence and mixture weightings of traffic noise signals (Tyre, Engine, Air Turbulence, Exhaust, and Honks etc) is considered as one of the attribute in decision making process. The short-term spectral envelope features of the cumulative acoustic signals are extracted using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier (ANFC) is used to model seven traffic density states. Simple point method and AHP has been used for calculation of weights of decision parameters. Numerical results show that WPM, AHP and TOPSIS provide similar performance.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권4호
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pp.287-295
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2010
Based on the interval-valued intuitionistic fuzzy hybrid geometric (IIFHG) operator and the interval-valued intuitionistic fuzzy weighted geometric (IIFWG) operator, we investigate the group decision making problems in which all the information provided by the decision-makers is presented as interval-valued in tuitionistic fuzzy decision matrices where each of the elements is characterized by interval-valued intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is partially known. Anumerical example is used to illustrate the applicability of the proposed approach.
Based on the interval-valued intuitionistic fuzzy hybrid geometric (IIFHG) operator and the interval-valued intuitionistic fuzzy weighted geometric (IIFWG) operator, we investigate the group decision making problems in which all the information provided by the decision-makers is presented as interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrices where each of the elements is characterized by interval-valued intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is partially known. A numerical example is used to illustrate the applicability of the proposed approach.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.25-32
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2023
Decision-making refers to identifying the best alternative among a set of alternatives. When a set of criteria are involved, the decision-making is called multi-criteria decision-making (MCDM). In some cases, the involved criteria may be prioritized by the human decision-maker, which determines the importance degree for each criterion; hence, the decision-making becomes prioritized multi-criteria decision-making. The essence of prioritized MCDM is raking the different alternatives concerning the criteria and selecting best one(s) from the ranked list. This paper introduces a generic multi-level algorithm for ranking multiple alternatives in prioritized MCDM problems. The proposed algorithm is implemented by a decision support system for selecting the most critical short-road requests presented to the transportation ministry in the Kingdom of Saudi Arabia. The ranking results show that the proposed ranking algorithm achieves a good balance between the importance degrees determined by the human decision maker and the score value of the alternatives concerning the different criteria.
Evaluating environmental impacts of regional development projects has critical importance in environmental management aspect. This paper uses multi-attribute utility theory as a basis for obtaining a value index to assess the environmental impacts and applies the theory to a specific Korean case study. To structure and quantify basic values for the assessment, we elicited important attributes, then refined and structured them into a hierarchy. An environmental multi-attribute index is constructed as a multi-attribute utility function, based on value judgments provided by a group of technical experts, policy makers, and a decision-maker at Korean Ministry of Environment. The implications of the results are also discussed. We found that the work and results can provide valuable insights for assessment of environmental consequences.
Evaluating the results of National Nuclear R&D projects has critical importance in nuclear management aspect. This paper uses multi-attribute utility theory as a basis for obtaining a value Index to assess the results of nuclear R&D projects and applies the theory to a specific Korean case study. To structure and quantify basic values for the . evaluation, we elicited important attributes, then refined and structured them into a hierarchy. A multi-attribute index is constructed as a multi-attribute utility function, based on value judgments provided by a group of technical experts, policy makers, and decision-makers. The implications of the results are also discussed. We found that the work and results can provide valuable insights for assessment of nuclear R&D consequences.
Best generation mix belongs to a multi attribute decision making, because we should consider many uncertain factors and choose the best one of the alternatives. Sugeno's fuzzy integral has been used as the solution of multi attribute decision making, but the exact value of the coefficient $\lambda$ hat not known yet which is needed to calculate fuzzy measure. This paper proposes the new method to calculate fuzzy measure without fixing the value of $\lambda$. The proposed method considers $\lambda$ as a probability distribution function and calculated expectation of fuzzy measure. The method is applied to the test system and the validity of the method is verified.
Decision analysis has becomes an important technique for decision making in the face of uncertainty. It is characterized by enumerating all the available courses of action, identifying the payoffs for all possible outcomes, and quantifying the subjective probabilities for the all possible random events. When the data are available, decision analysis becomes a powerful tool for determining an optimal course of action. We study the multi-attribute decision making in a compensatory models. In this paper, we use the entropy methods in weights calculating. For the purpose of making optimal decision, the data of five different car models are used. For computing, we used Visual Numerica Version 1.0 software package.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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