تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,037 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,509,040 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,772,309 |
بهینه سازی همزمان چند هدفه فرایند دادرسی کیفری به کمک شبیه سازی کآمپیوتری گسسته- پیشامد و طراحی آزمایش ها | ||
مدیریت صنعتی | ||
مقاله 5، دوره 7، شماره 1، فروردین 1394، صفحه 65-82 اصل مقاله (1.29 M) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/imj.2015.52860 | ||
نویسندگان | ||
لیلا علی زاده* 1؛ رسول نورالسناء2؛ صدیق رئیسی3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی صنایع دانشکدة مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد واحد جنوب، تهران، ایران. | ||
2استاد دانشکدة مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران. | ||
3دانشیار دانشکدة مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد جنوب، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
تجزیه و تحلیل سیستمهای پیچیدة خدماتی با درنظرگرفتن الگوهای تصادفی آنها به کمک روشهای مدلسازی ریاضی بسیار پیچیده یا احتمالاً ناممکن است؛ بنابراین مشاهده میشود راهکارهای بهبود بیشتر متکی بر استفاده از تجربیات خبرگان فن و تحلیلهای توصیفی است. در مقالة حاضر، با بهرهگیری از رویکرد شبیهسازی کامپیوتری گسسته- پیشامد، نظام دادرسی کیفری در دادگاهی برگزیده در کشورمان تجزیه و تحلیل کمّی شد و در آن با استفاده از ابزارهای آماری مانند طراحی آزمایشها، آزمون فرض، تحلیل رگرسیون، روشهای تحلیل حساسیت و بهینهسازی چندهدفه، راهکارهای عملیاتی مناسب برای بهبود زوج شاخص عملکردی سیستم ارائه شد. نتایج شبیهسازی نشان داد با بهرهگیری سناریوهای پیشنهادی میتوان کاهش 27 درصدی در میانگین زمان دادرسی و بهطور همزمان کاهش 80 درصدی در متوسط مراجعههای مکرر به این دادگاه انتظار داشت. همچنین، با اجرای آزمون فرض بر چند متغیرهای پاسخ مصنوعی، اعتبارسنجی مدل شبیهسازی برای حصول به جزئیات تحلیلی بیشتر دنبال شد. | ||
کلیدواژهها | ||
بهینهسازی چندهدفه؛ تابع مطلوبیت؛ تجزیه و تحلیل سیستمهای خدماتی؛ شبیهسازی کامپیوتری گسسته- پیشامد؛ طراحی آزمایشها | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Multi-objective optimization of criminal trial process using descrete event computer simulation and design of experiment | ||
نویسندگان [English] | ||
Leila Alizadeh1؛ Rassoul Noorossana2؛ Sadigh Raissi3 | ||
1MSc. Student, School of Industrial Engineering, Islamic Azad University, South of Tehran Branch, Tehran, Iran | ||
2Prof., Industrial Engineering Department, Science and Technolgy University, Tehran, Iran | ||
3Assistant Prof., School of Industrial Engineering, Islamic Azad University, South of Tehran Branch, Tehran, Iran | ||
چکیده [English] | ||
Since the analysis of complex services systems by using mathematical modeling techniques, with considering the random patterns prevailing in them, is so difficult or probably impossible, improvement guidelines are often followed based on the experts' experiences using qualitative methods. In the present paper, by employing a discrete event computer simulation methodology, criminal trial system has been quantitatively analyzed in a selected court in Iran and appropriate operational strategies to improve a couple of system performance indicators have been provided using sophisticated statistical tools such as design of experiments, hypothesis testing, regression analysis, sensitivity analysis and multi-objective optimization. Simulation results show possibility of a 27% reduction in average responding time on penal claims and simultaneously 80% reduction on repeated referral rate. Also, in order to examine analytical details, computer simulation model was validated using hypothesis testing method on a few dummy response variables. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
"Service Systems Analysis", "Multi-Objective Optimization", "Discrete Event Simulation", "Design of Experiments", "Desireability" | ||
مراجع | ||
Alighadr, Z. & Akhondzadeh, E. N. (2014). A New Dynamic Model for Knowledge Management (Case Study: A Transportation Company). Industrial Management. 6(2): 337-360. )InPersian)
Ashu, G.& Kawaljee, S. &Rajesh, V. (2010). Simulation An Effective Marketing Tool. Internatioal Journal of Computer Application, 4(11): 8-13.
Banks, J., Carson, S. J., Nelson, L. B. & Nicol, D. M. (2009). Discrete-Event System Simulation, 5th Edition.
Barani, M. (2006). Specialist Police Stations Documentation, Deputy Police Training. Tehran. (InPersian)
Berge Holm, L. & Luras, H. & Dahl, F. A. (2013). Improving hospitsl bed utilization through simulation and optimization With application to a 40% increase in patient volume in a Norwegian general hospital. International Journal Of Medical Information, 82: 80-89.
Carotenuto, P., Monacelli, D., Raponi, G. & Turco, M. (2012). A Dynamics Simulation of a Flexible Transport Service for People in Congested Area. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 54: 357-364.
Greasley, A. (2006). Using process mapping and business process simulation to support a process-based approach to change in a public sector organization. Technovation, 26: 95-103.
Montgomery, D. C. (2001). Desing and Analysis of Experiments, Wiley. New York.
Moradkhani, M. (2008). Organizational Factors Affecting the Filing of Judicial Jurisdiction in Police Stations. Research Management Law (Law Enforcement Management Studies), 3(2): 217– 235. (InPersian)
Nauman Bin, A., Kai, P. & Claes, W. (2014). A systematic literature review on the industrial use of software process simulation. Journal of Systems and Software, 97: 65–85.
Robert, J. & Graham, C. (2008). Service Operations Management: Improving Service Delivery, Prentice Hall.
Shannon, R. E. (1975). Systems Simulation: The Art and Science. Prentice Hall.
Shi, w., Shang, J., Liu, Z. & Zuo, X. (2014). Optimal Design of the Auto Parts Suply Chain for JIT Operations: Sequential Bifurcation Factor Screening and Muhti-Response Surface Methodology. European Journal of Operational Research.
Simsek, B. & Tansel, Ic. Y. (2014). Multi-response simulation optimization approach the performance optimization of a Monitoring center. Safety science, 66: 61-74. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,907 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,460 |