Distribution center location selection using a novel multi criteria decision-making approach under interval neutrosophic complex sets
Notice bibliographique
Résumé
Distribution centers selection is a vital task of any company to reduce costs, improve efficiency of transport flows, which yields customer satisfaction. To select the suitable distribution centers, many quantitative and qualitative criteria must be considered in the selection process. Therefore, distribution centers selection can be seen as a multi-criteria decision making (MCDM) problem under vague environment. Single-valued complex neutrosophic sets (SVCNSs), which is generalized of fuzzy sets, complex fuzzy sets and intuitionistic fuzzy sets; can better represent the vague information than the other sets. This paper aims to propose a new the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) approach based on SVCNSs to select the locations of distribution center. In the proposed TOPSIS approach, the importance weights of criteria, the ratings of alternatives, and their aggregated values are assessed and evaluated using SVCNSs. Then, this paper defines the operational rules of SVCNSs and calculates the aggregated weighted ratings of alternatives. Furthermore, the score, accuracy and certainty function are developed to rank the alternatives. Last, an application to the distribution center location selection is presented to show the advantages of the proposed approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».