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학술저널
저자정보
Jirapat Wanitwattanakosol (Faculty of Engineering Chiang Mai University) Pongsak Holimchayachotikul (Chiang Mai University) Phatchari Nimsrikul (Faculty of Engineering Chiang Mai University) Apichat Sopadang (Faculty of Engineering Chiang Mai University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems 제9권 제2호
발행연도
2010.6
수록면
88 - 96 (9page)

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This paper presents a two-phase quantitative framework to aid the decision making process for effective selection of an efficient freight logistics hub from 8 alternatives in Thailand on the North-South economic corridor. Phase 1 employs both multiple regression and Pearson Feature selection to find the important criteria, as defined by logistics hub score, and to reduce number of criteria by eliminating the less important criteria. The result of Pearson Feature selection indicated that only 5 of 15 criteria affected the logistics hub score. Moreover, Genetic Algorithm (GA) was constructed from original 15 criteria data set to find the relationship between logistics criteria and freight logistics hub score. As a result, the statistical tools are provided the same 5 important criteria, affecting logistics hub score from GA, and data mining tool. Phase 2 performs the fuzzy stochastic AHP analysis with the five important criteria. This approach could help to gain insight into how the imprecision in judgment ratios may affect their alternatives toward the best solution and how the best alternative may be identified with certain confidence. The main objective of the paper is to find the best alternative for selecting freight logistics hub under proper criteria. The experimental results show that by using this approach, Chiang Mai province is the best place with the confidence interval 95%.
#Pearson Feature Selection #Multiple Regression #Genetic Algorithm #Fuzzy AHP #Simulation #Freight Logistics Hub

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. LITERETURE RIVEW
3. METHODOLOGY
4. EMPIRICAL STUDY
5. RESULT AND DISCUSSION
6. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

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