Business managers are often required to use LP problems to deal with uncertainty inherent in decision making due to rapid changes in today's business environments. Uncertain parameters can be easily formulated in the two-stage stochastic LP problems. However, since solution methods are complex and time-consuming, a common approach has been to use modified formulations to provide upper and lower bounds on the two-stage stochastic LP problem. One approach is to use an expected value problem, which provides upper and lower bounds. Another approach is to use “walt-and-see” problem to provide upper and lower bounds. The objective of this paper is to propose a modified approach of “wait-and-see” problem to provide an upper bound and to compare the relative error of optimal value with various upper and lower bounds. A computing experiment is implemented to show the relative error of optimal value with various upper and lower bounds and computing times.
A spare ordering policy is considered for planned maintenance. Introducing the ordering, uptime, downtime, inventory costs and salvage value, we derive the expected cost effectiveness. The problem is to determine jointly the ordering time for a spare and the preventive replacement time for the operating unit which maximize the expected cost effectiveness. Some properties regarding the optimal policy are derived, and a numerical example is included to explain the proposed model.
Net present value (NPV) and return on investment (ROI) are commonly used to evaluate investment in new technologies. Sometimes, however, measuring the value of investment in new IT becomes very difficult due to its wide scope of application coupled with embedded options in its adoption. Therefore, comprehensive but easily understandable methodologies are needed to solve the complicated problems resulting from the complexity of new technologies. This paper employs a real option analysis to evaluate RFID adoption in the supply chain. Real options analysis should be a better way to evaluate a disruptive technology like RFID. However, the pure (probabilistic) real option rule characterizes the present value of expected cash flows and the expected costs by a single number, which is not realistic in many cases. To solve the problem, this paper considers the real option rule in a more realistic setting, namely, when the present values of expected cash flows and expected costs are estimated by trapezoidal fuzzy numbers.
We address the problem of choosing the most economic mean value for an automatic filling operation on a production line through the sampling inspection. If quality characteristic of a unit is less than inspection specification then the goods is not accepted. Otherwise, it is accepted. The lots that the numbers of non-conforming units in a sample are larger than the allowable number of non-conforming units are rejected. The non-conforming units in the rejected lots are separated by the screening inspection. The non-conforming units separated are sold in discount price. We assume that quality characteristic is larger-the-better characteristic, the distribution of quality characteristic is normal distribution, and the standard deviation of the distribution is known. This paper presents total expected profit function model considering sales revenue, inspection costs, and material costs. The manufacturing process mean value maximizing total expected profit is determined, and the results of the process target value and total expected profit is analyzed as coefficients change.
The evaluation of the Fuzzy Expected Value (FEV) as a typical value requires complete knowledge about the domain of the evaluation, and the distribution of the population in that domain [1]. Since in many situations it is not possible to gather complete knowledge regarding the domain, it is necessary to relax some of the restrictions involving the evaluation of FEV. In this paper we discuss solutions to this problem by using the concept of the Fuzzy Expected Interval (FEI).
Chakravarthy, P. Pramod;Phaneendra, K.;Reddy, Y.N.
Journal of applied mathematics & informatics
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제27권1_2호
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pp.441-452
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2009
In this paper, a fifth order numerical method is presented for solving singularly perturbed differential-difference equations with negative shift. In recent papers the term negative shift has been using for delay. Similar boundary value problems are associated with expected first exit time problem of the membrane, potential in models for neuron and in variational problems in control theory. In the numerical treatment for such type of boundary value problems, first we use Taylor approximation to tackle terms containing small shifts which converts it to a boundary value problem for singularly perturbed differential equation. The two point boundary value problem is transformed into general first order ordinary differential equation system. A discrete approximation of a fifth order compact difference scheme is presented for the first order system and is solved using the boundary conditions. Several numerical examples are solved and compared with exact solution. It is observed that present method approximates the exact solution very well.
This paper considers the problem of estimating $\hat{\beta}$ in the case errors occur in observing the values of q-variables $X_1, X_2, ..., X_q$. The approximated estimator $\hat{\beta}(e)$ is obtained and its expected value, bias and covariance matrix are studied.
In order to evaluate the effectiveness of management measures and to provide policy suggestions for the allocation of total allowable catch between recreational and commercial sectors, the economic value of red grouper recreational fishery in the United States Gulf of Mexico was estimated using a Travel Cost Method(TCM), Due to the characteristic of count data, a Poisson model(PM) and a Negative binomial model(NBM) were used in the TCM. Results of models showed that the NBM was statistically more suitable than the PM since the overdispersion problem occurred in the PM. Results also indicated all signs of the estimated parameters were as expected and were significant, except for a Boat parameter in both models. Based on the results of NBM, the total economic value of the recreational red grouper fishery was estimated to be $\$698.6$ and the value per trip was $\$179.5$. In addition, the total changes in expected consumer surplus due to changes in catch rates was $ \$42.3$.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1167-1170
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1993
We look at the problem of defuzzification in situations in which in addition to the usual fuzzy output of the controller there exists some ancillary restriction on the allowable defuzzified values. We provide two basic approaches to address this problem. In the first approach we enforce the restriction by selecting the defuzzified value through a random experiment in which the values which have nonzero probabilities are in the allowable region, this method is based on the RAGE defuzzification procedure and makes use of a nonmonotonic conjunction operator. The second approach which in the spirit of the commonly used methods, a kind of expected value, converts the problem to a constraint optimization problem.
In the optimal control problem, at first we search the expected optimal solution by using Pontryagin type's necessary conditions called the maximum principle. Next we use the sufficient conditions to conclude that the searched solution is optimal. In this article the sufficient conditions are studied. The value function is used for sufficient conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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