0% Complete
صفحه اصلی
/
نهمین كنفرانس بين المللی مهندسی صنايع و سيستم ها
Improvement of bagging by increasing probabilistic classifiers’ confidence in prediction: A Case study of SAPCO Parts Supply Company
نویسندگان :
Shima Malekpour
1
Shahrokh Asadi
2
1- دانشگاه تهران پردیس فارابی
2- دانشگاه تهران پردیس فارابی
کلمات کلیدی :
Ensemble learning،Bagging،DEA Cross efficiency،Supplier selection،Probabilistic classifier
چکیده :
In today's interconnected global marketplace, the success and competitiveness of businesses are intricately tied to the performance of their supply chains. Supplier selection is a crucial component of an effective supply chain management, as it directly impacts the supply chain's efficiency, resilience, and overall performance. Choosing capable suppliers is a strategic imperative that can significantly impact a company's ability to deliver high-quality products, optimize costs, mitigate risks, and foster innovation. Nevertheless, considering various criteria simultaneously, Supplier selection is a challenging process. Studies confirm that Artificial intelligence, particularly machine learning, outperforms traditional methods in certain domains due to its ability to handle complex and unstructured data, make accurate predictions, and adapt to changing conditions. This research, therefore, proposes an improved bagging-based ensemble learning to classify suppliers. In the method, the accuracy of base classifiers is promoted by increasing classifiers' confidence in predicting samples, leading to climbing the accuracy of ensemble learning. The performance of the method was evaluated using a dataset from the supplying Automotive Parts Company (SAPCO) which is responsible for engineering, design, and parts supply of Iran-Khodro (IKCO), the largest industrial group in Iran. Results represent that the proposed method significantly enhances the power of bagging-based ensemble learning in evaluating and classifying suppliers.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
طراحی شبکه زنجیره تامین برنج بر اساس زنجیره های بلوکی: مطالعه موردی
فاطمه زهرا جانی روشن - علی دیوسالار - سعید امامی
استفاده از الگوریتم بهینه ساز گرگ خاکستری جهت بهینه سازی تبادل هزینه-زمان با محدودیت بودجه، مطالعه موردی: سازه نیروگاه سدّ رودبار (استان لرستان)
امین محمدحسین زاده - محمدرضا حمیدیان
پیش بینی قیمت سنگ آهن با استفاده از الگوریتم ژنتیک
الهام جان نثاری - عباس آقاجانی بزازی
A Study on Customer Loyalty and Churn Based on the Purchased Items
Mehran Akbarpour - AmirMahdi Ghreishizadeh - Mostafa Setak
مساله مکانیابی هاب مدولار تک تخصیصه با شبکه ستاره-ستاره
فریبا علیزاده - نادر غفاری نسب
ارائه مدل بهینه سازی به منظور ترکیب خدمات در ساخت و تولید ابری در فضای غیر قطعی
مینا روانش - عماد روغنیان
انتخاب تامینکننده پایدار با تصمیمگیری گروهی چند معیاره COPRAS با مجموعههای فازی شهودی و فازی نوع 2
معصومه عزیزی نفطه - محمود شهرخی
شبیهسازی و بهینهکردن تعداد کادر درمان یک مرکز تشخیص و درمان سرطان خون با رویکرد سناریوسازی
علی روشن ضمیران - سید حمیدرضا شهابی حقیقی - جواهر میرزاحسینی
Robust Optimization of e-Health Systems Under Uncertainty
Alireza Alibakhshi - Saeed Anbari Moghadam - Dr Erfan Hassannayebi
بررسی اثر عدم تقارن رفتار توده ای در بازار بورس اوراق بهادار تهران و سرریزی رفتار توده ای از بازار بورس کاالی ایران
داود دریغ - احسان حاجی زاده
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.7.6