МОДЕЛЬ ВЫБОРА АНТИРИСКОВЫХ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ПРОГРАММ ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ПОТЕРЬ В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК С НЕЧЕТКИМИ ПАРАМЕТРАМИ
Аннотация
Список литературы
1. Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2010.
2. Качалов Р.М. правление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002.
3. Левнер Е.В., Птускин А.С., Фридман А.А. Размытые множества и их применение. М.: ЦЭМИ РАН, 1998.
4. Птускин А. С. Задача бюджетирования капитала с размытыми параметрами // Экономика и математические методы. 2005. Том 41. Выпуск 2. С. 95-101.
5. Птускин А. С. Нечеткие модели и методы в менеджменте. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008.
6. Птускин А. С., Левнер Е. В. Модель выбора антирисковых стратегических решений для уменьшения экономических потерь в цепях поставок // В сб.: Системный анализ в экономике – 2012. Секция 2. Материалы научно-практической конференции. М: ЦЭМИ РАН, 2012а. С. 149 – 151.
7. Птускин А. С., Левнер Е. В. Энтропийный подход к упрощению структуры цепи поставок для выбора антирисковых стратегических решений. // Экономическая наука современной России. 2012б. № 4 (59). С. 76-90.
8. Battini D., Persona A. Towards a use of network analysis: quantifying the complexity of Supply Chain Networks // Int. J. Electronic Customer Relationship Management. 2007. Vol. 1. No. 1. P.p. 75-90.
9. Ingargiola G.P., Korsh J.F. Reduction algorithm for zero-one single knapsack problems // Management Science. 1973. 20(4), Part 1. Pp. 460-463.
10. Jeeva A.S. Reducing supply risk caused by the stockwhip effect in supply chains // Proceedings of the 2011 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management. Kuala Lumpur (Malaysia), 2011. Pp. 739–744.
11. Kaufmann A. On the relevance of fuzzy sets for operations research // European Journal of Operational Research. 1986. 25. Pp. 330-335.
12. Lauriere M. An algorithm for the 0/1 knapsack problem // Mathematical Programming. 1978. 14. Pp. 1-10.
13. Mentzer J.T., DeWitt W., Keebler J.S., Min S., Nix N.W., Smith C.D., Zacharia Z.G. Defining supply chain management // Journal of Business Logistics. 2001. Vol. 22. No. 2. Pp. 59-84.
14. Sakawa M., Nishizaki I., Hitaka M. Interactive fuzzy programming for multi-level 0-1 programming problems with fuzzy parameters through genetic algorithms // Fuzzy Sets and Systems. – 2001. 117 (1). Pp. 95-111.
15. Skjoett-Larsen T., Thernoe C., Andersen C. Supply chain collaboration: theoritical perspective and empirical evidence // International Journal of Physical Distribution and Logistics Management. 2003. Vol. 33. Pp. 351-545.
Рецензия
Для цитирования:
Птускин А.С. МОДЕЛЬ ВЫБОРА АНТИРИСКОВЫХ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ПРОГРАММ ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ПОТЕРЬ В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК С НЕЧЕТКИМИ ПАРАМЕТРАМИ. Стратегии бизнеса. 2013;(2):61-65.
For citation:
Ptuskin A.S. THE MODEL FOR SELECTION OF RISK-MITIGATING STRATEGIC PROGRAMS DECISIONS FOR MINIMISING ECONOMIC LOSSES IN SUPPLY CHAIN WITH FUZZY PARAMETERS. Business Strategies. 2013;(2):61-65. (In Russ.)