Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Inventory Models under m?- measure.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Hardik Soni
ISBN: 9783659741692
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 96
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 31747 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 148204
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The classical EOQ/EPQ models are mainly developed in deterministic environment, wherein the demand and cost parameters are considered as constant. However, due to floating nature of marketplaces, the demand rate and cost parameters are not always fixed, and they often have slight deviation from one cycle to another. In most cases, the gauge of demand and cost parameters is often based on the experiences and subjective judgments of the inventory planner, and presented as linguistic expressions. Thus, to quantify non-stochastic uncertainty in inventory system, it is better to make use of possibility theory rather than probability theory. In this book some inventory models under m?- measure which is linear combination of possibility and necessity measure, are discussed. The preliminary concept for fuzzy theory is explained in detail. Making use of m?-measure, fuzzy CCP inventory models are constructed to determine optimistic and pessimistic returns. An objective function is optimized with some predefined degree of m?- measure and accordingly the problem is transferred to an equivalent crisp problem and an analytical approach is proposed to resolve the reduced models.
Ключевые слова: EOQ, EPQ, Fuzzy, Possibility measure, necessity measure, fuzzy chance constraint