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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.4
- 수록면
- 556 - 559 (4page)
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In the rapidly changing manufacturing environment and marketplaces of today, the selection and evaluation of an appropriate manufacturing policy is a vital issue. However, this is a difficult task for decision makers, because manufacturing objectives are
multiple, complex, conflict, and often vague. This paper presents a methodology for a satisfaction assessment of multi-objective schedules with results from the scheduling simulator. Various performance indicators(criteria) are aggregated into a satisfaction
score for schedule assessment. We propose an aggregation methodology to provide a consistent and dimensionless degree of satisfaction using fuzzy logic and neural network technology to assess a production schedule respect to the company's global, objective and purpose. This paper extends TOPSIS, which is a
common technique for MADM(Multi-Attribute Decision Making) problems, by using fuzzy logic to deal with inaccurate and linguistic information, such as expertise, and uses Extended TOPSIS as the aggregation tool.
multiple, complex, conflict, and often vague. This paper presents a methodology for a satisfaction assessment of multi-objective schedules with results from the scheduling simulator. Various performance indicators(criteria) are aggregated into a satisfaction
score for schedule assessment. We propose an aggregation methodology to provide a consistent and dimensionless degree of satisfaction using fuzzy logic and neural network technology to assess a production schedule respect to the company's global, objective and purpose. This paper extends TOPSIS, which is a
common technique for MADM(Multi-Attribute Decision Making) problems, by using fuzzy logic to deal with inaccurate and linguistic information, such as expertise, and uses Extended TOPSIS as the aggregation tool.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Scheduling과 Schedule 평가
3. Criteria Aggregation Methodology
4. Conclusion and Further Study
Acknowledgement
References
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