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Improving Sampling Using Fuzzy LHS in Healthcare Supply Chain

Industrial Engineering & Management Systems Vol.17 No.2, 2018.6, 294-301 (8 pages)
DOI :10.7232/iems.2018.17.2.294
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초록
Considering the effects of risk on supply chain in healthcare industry, we must provide a mathematical model based on the risk to re-design the supply chain network, which is a part of the optimization module, random sampling methods use. One of the objectives for applying sampling methods is to determine the best method (by reducing the variance and computational time) for different sizes. The large number of random parameters of the objective function value led to very high variance that required using methods for reducing the variance. In this research, our approach to handle risk analysis problems in mean approximation is using traditional sampling method namely Latin hypercube sampling. However, to reduce error in correlations between variables, it is proposed to perform a fuzzy method on the intervals to eliminate uncertainty in statistical values. Limitations in hypercube sampling will be discussed and numerical results involving a FLHS are presented and compared with Monte Carlo, simple LHS and other types of LHS. We show that the proposed method can affect the precision of mean and variance values.

목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. DEFININTIONS
3. COMPARISIONS LHS WITH MONTE CARLO
4. FUZZY LHS SAMPLING
5. PROVING OPTIMALITY
6. CONCLUSIONS
REFERENCES
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