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Enregistrement W4311695564 · doi:10.3390/su142416879

A New Decision Framework of Online Multi-Attribute Reverse Auctions for Green Supplier Selection under Mixed Uncertainty

2022· article· en· W4311695564 sur OpenAlexaff
Shilei Wang, Ying Ji, M.I.M. Wahab, Dan Xu, Changbao Zhou

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiddingProcurementReverse auctionSupply chainComputer scienceFuzzy logicOperations researchSupply chain managementOrder (exchange)Selection (genetic algorithm)BusinessEnvironmental economicsEconomicsMarketingMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to realize the “dual carbon” goal proposed for the world and to seek the low-carbon and sustainable development of the economy and society, the green supply chain management problem faced by Chinese enterprises and governments is particularly important. At the same time, how to quickly and efficiently select the suitable green supplier is the most basic and critical link in green supply chain management, as well as an important issue that Chinese government and enterprises must face in the process of green material procurement. In addition, there are various uncertainties emerging in the current market environment that hinder the green suppliers and the buyer to make the efficient decisions. Therefore, in order to find a more suitable and efficient method for green supplier selection, from the standpoint of the buyer, a new decision framework of online multi-sourcing, multi-attribute reverse auction (OMSMARA), which effectively improves the procurement efficiency and reduces procurement costs and risks, is proposed under the mixed uncertainty. Specifically, the main innovation work includes three aspects: Firstly, the trapezoidal fuzzy numbers are applied to describe the uncertain bidding attribute values by the green suppliers. Secondly, the hesitant fuzzy sets theory is introduced to characterize the buyer’s satisfaction degrees of the bidding evaluation attribute information, and the attribute weights are determined by using the hesitant fuzzy maximizing deviation method. Thirdly, a fuzzy multi-objective mixed integer programming model is proposed to solve the green supplier selection and quantity allocation question in OMSMARA. A numerical example is given to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed decision framework, and the sensitivity analysis and comparison analysis further show the robustness and reliability of the proposed solution method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
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Résumé présentoui

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