Розробка RAMDOE: нового методу швидкого ранжування альтернатив з додатковими варіантами та урахуванням змін значень критеріїв

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298612

Ключові слова:

багатокритеріальне прийняття рішень, метод RAMDOE, метод RAM, метод DOE

Анотація

У роботі детально розглядається розробка та перевірка методу RAMDOE, новаторського підходу до багатокритеріального прийняття рішень (MCDM), який органічно об’єднує кореневий метод оцінки (RAM) та методи планування експериментів (DOE), дозволяючи усунути негнучкість традиційних методів MCDM при внесенні коригувань у діапазони критеріїв і додаванні нових альтернатив без необхідності повного перегляду структури прийняття рішень. На основі емпіричного аналізу дослідження демонструє достатню ефективність методу RAMDOE при точному ранжуванні альтернатив, про що свідчить практичний приклад, присвячений вибору постачальника з числа семи кандидатів. Одним із найбільш помітних аспектів методу RAMDOE є його здатність формулювати рівняння регресії, яке точно відображає складний взаємозв’язок між оцінками альтернатив та значеннями критеріїв, дозволяючи особам, що приймають рішення, легко інтегрувати нові альтернативи у процес прийняття рішень без складної задачі повторного калібрування, що відрізняє його від традиційних методів MCDM, таких як TOPSIS (метод упорядкування переваг за подібністю до ідеального рішення), COPRAS (метод комплексної пропорційної оцінки), MOORA (метод багатоцільової оптимізації на основі аналізу співвідношень), EDAS (метод оцінки відхилення від середнього рішення) та CODAS (метод комбінованої дистанційної оцінки). Дані результати мають глибоке практичне значення, пропонуючи особам, що приймають рішення в різних галузях, більш ефективну та адаптовану основу для роботи зі складними сценаріями прийняття рішень. Зокрема, мова йде про такі ситуації, як вибір постачальника, де діапазон критеріїв може суттєво різнитися. Метод RAMDOE надає особам, що приймають рішення, надійний набір інструментів для прийняття обґрунтованих рішень, являючи собою перспективний спосіб урахування динамічного характеру середовища прийняття рішень та підвищення загальної надійності та гнучкості процесів MCDM у реальних застосуваннях

Біографії авторів

Do Duc Trung, Hanoi University of Industry

Associate Professor of Mechanical Engineering

School of Mechanical and Automotive Engineering

Tran Van Dua, Hanoi University of Industry

Doctor of Mechanical Engineering

School of Mechanical and Automotive Engineering

Посилання

  1. Baydaş, M., Eren, T., Stević, Ž., Starčević, V., Parlakkaya, R. (2023). Proposal for an objective binary benchmarking framework that validates each other for comparing MCDM methods through data analytics. PeerJ Computer Science, 9, e1350. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1350
  2. Bošković, S., Švadlenka, L., Jovčić, S., Dobrodolac, M., Simić, V., Bacanin, N. (2023). An Alternative Ranking Order Method Accounting for Two-Step Normalization (AROMAN) – A Case Study of the Electric Vehicle Selection Problem. IEEE Access, 11, 39496–39507. https://doi.org/10.1109/access.2023.3265818
  3. Puška, A., Stević, Ž., Pamučar, D. (2021). Evaluation and selection of healthcare waste incinerators using extended sustainability criteria and multi-criteria analysis methods. Environment, Development and Sustainability, 24 (9), 11195–11225. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01902-2
  4. Krstić, M., Agnusdei, G. P., Miglietta, P. P., Tadić, S., Roso, V. (2022). Applicability of Industry 4.0 Technologies in the Reverse Logistics: A Circular Economy Approach Based on COmprehensive Distance Based RAnking (COBRA) Method. Sustainability, 14 (9), 5632. https://doi.org/10.3390/su14095632
  5. Zakeri, S., Chatterjee, P., Konstantas, D., Shojaei Farr, A. (2023). Introducing alternatives ranking with elected nominee (arwen) method: a case study of supplier selection. Technological and Economic Development of Economy, 29 (3), 1080–1126. https://doi.org/10.3846/tede.2023.18789
  6. Urošević, K., Gligorić, Z., Miljanović, I., Beljić, Č., Gligorić, M. (2021). Novel Methods in Multiple Criteria Decision-Making Process (MCRAT and RAPS) – Application in the Mining Industry. Mathematics, 9 (16), 1980. https://doi.org/10.3390/math9161980
  7. Dua, T. V. (2023). Combination of design of experiments and simple additive weighting methods: a new method for rapid multi-criteria decision making. EUREKA: Physics and Engineering, 1, 120–133. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2023.002733
  8. Duc, T., Hong, S., Trung, H., Thi, N. (2023). DOE-MARCOS: A new approach to multi-criteria decision making. Journal of Applied Engineering Science, 21 (2), 263–274. https://doi.org/10.5937/jaes0-40221
  9. Duc, T., Ngoc, T. (2023). Combination of DOE and PIV methods for multi-criteria decision making. Journal of Applied Engineering Science, 21 (2), 361–373. https://doi.org/10.5937/jaes0-41482
  10. Chattopadhyay, R., Das, P. P., Chakraborty, S. (2022). Development of a Rough-MABAC-DoE-based Metamodel for Supplier Selection in an Iron and Steel Industry. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 5 (1), 20–40. https://doi.org/10.31181/oresta190222046c
  11. Chatterjee, P., Banerjee, A., Mondal, S., Boral, S., Chakraborty, S. (2018). Development of a Hybrid Meta-Model for Material Selection Using Design of Experiments and EDAS Method. Engineering Transactions, 66 (2), 187–207. https://doi.org/10.24423/engtrans.812.2018
  12. Trung, D. D., Truong, N. X., Dung, H. T., Ašonja, A. (2024). Combining DOE and EDAS Methods for Multi-criteria Decision Making. 32nd International Conference on Organization and Technology of Maintenance (OTO 2023), 210–227. https://doi.org/10.1007/978-3-031-51494-4_19
  13. Sotoudeh-Anvari, A. (2023). Root Assessment Method (RAM): A novel multi-criteria decision making method and its applications in sustainability challenges. Journal of Cleaner Production, 423, 138695. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.138695
  14. Yazdani, M., Zarate, P., Kazimieras Zavadskas, E., Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57 (9), 2501–2519. https://doi.org/10.1108/md-05-2017-0458
  15. Trung, D. D. (2021). Influence of Cutting Parameters on Surface Roughness in Grinding of 65G Steel. Tribology in Industry, 43 (1), 167–176. https://doi.org/10.24874/ti.1009.11.20.01
  16. Do Duc, T., Nguyen Van, C., Nguyen Ba, N., Nguyen Nhu, T., Hoang Tien, D. (2020). Surface Roughness Prediction in CNC Hole Turning of 3X13 Steel using Support Vector Machine Algorithm. Tribology in Industry, 42 (4), 597–607. https://doi.org/10.24874/ti.940.08.20.11
  17. Palczewski, K., Sałabun, W. (2019). Influence of various normalization methods in PROMETHEE II: an empirical study on the selection of the airport location. Procedia Computer Science, 159, 2051–2060. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.378
  18. Pamučar, D., Behzad, M., Božanić, D., Behzad, M. (2021). Decision making to support sustainable energy policies corresponding to agriculture sector: Case study in Iran’s Caspian Sea coastline. Journal of Cleaner Production, 292, 125302. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125302
  19. Ha, L. D. (2023). Selection of Suitable Data Normalization Method to Combine with the CRADIS Method for Making Multi-Criteria Decision. Applied Engineering Letters: Journal of Engineering and Applied Sciences, 8 (1), 24–35. https://doi.org/10.18485/aeletters.2023.8.1.4
  20. Bączkiewicz, A., Kizielewicz, B., Shekhovtsov, A., Wątróbski, J., Sałabun, W. (2021). Methodical Aspects of MCDM Based E-Commerce Recommender System. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 16 (6), 2192–2229. https://doi.org/10.3390/jtaer16060122
Розробка RAMDOE: нового методу швидкого ранжування альтернатив з додатковими варіантами та урахуванням змін значень критеріїв

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-04-30

Як цитувати

Trung, D. D., & Dua, T. V. (2024). Розробка RAMDOE: нового методу швидкого ранжування альтернатив з додатковими варіантами та урахуванням змін значень критеріїв. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(4 (128), 6–12. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298612

Номер

Том 2 № 4 (128) (2024): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Do Duc Trung, Tran Van Dua

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.