Comparação de topologias para ANFIS e RNAS aplicadas a indicadores de desempenho de cadeias de suprimentos

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Autor(es): dc.contributorBrante, Glauber Gomes de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorLima Junior, Francisco Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorLima Junior, Francisco Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorBrante, Glauber Gomes de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorFurucho, Mariana Antonia Aguiar-
Autor(es): dc.contributorLoures, Eduardo de Freitas Rocha-
Autor(es): dc.creatorLunardi, Antonio Ricardo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T11:42:55Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T11:42:55Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-22-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-22-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32484-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1081907-
Descrição: dc.descriptionSupply chain management is an essential practice for nowadays market to companies success. Literature contains many quantitative methods for supply chain performance evaluation, that are used in order to improve organizations operations. However, there are not many AI (artificial intelligence) quantitave methods in the literature. In this context, the present study aims to compare artificial neural networks with neuro-fuzzy networks, in the context of making function approximations using the SCOR® (Supply Chain Operations Reference) model. Three network models based on MLP (multi-layer perceptron) ANN (artificial neural networks) or ANFIS (adaptive-based-neuro-fuzzy inference system) are proposed, each one based on a different SCOR® performance indicator. Many topologies are made using distinct configurations. The study showed that in general ANFIS have noticeable higher capabilities. T-paired hypothesis tests were used in order to validate the results, being successful in all cases.-
Descrição: dc.descriptionA gestão da cadeia de suprimentos é uma atividade fundamental no mercado contemporâneo para o funcionamento das empresas. São abordados na literatura muitos métodos quantitativos para avaliação de desempenho de cadeias de suprimentos com a finalidade de melhorar o funcionamento de uma organização por meio de diversas abordagens. No entanto a literatura não encontra muitos estudos de métodos quantitativos com técnicas de IA (inteligência artificial). Nesse contexto, o estudo busca a comparar como se adequam as RNAs (redes neurais artificiais) artificiais e as redes neuro-fuzzy, para fazer aproximações de função do modelo SCOR® (Supply Chain Operations Reference). São propostos três modelos de rede baseados em RNAs PMC (perceptron multicamada) ou ANFIS (adaptative-basedneuro-fuzzy inference system), sendo cada modelo baseado em um indicador de desempenho do SCOR®, por meio de várias topologias com configurações distintas para cada um deles. O estudo concluiu matematicamente que, de modo geral, as redes ANFIS possuem capacidade consideravelmente maior. Testes de hipótese t pareados foram usados para validar os resultados, tendo obtido sucesso em todos os casos.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherEngenharia de Controle e Automação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas difusos-
Palavras-chave: dc.subjectLogística empresarial-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectFuzzy Systems-
Palavras-chave: dc.subjectBusiness logistics-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS-
Título: dc.titleComparação de topologias para ANFIS e RNAS aplicadas a indicadores de desempenho de cadeias de suprimentos-
Título: dc.titleANFIS and ANNS topologies comparison applied on suply chain performance indicators-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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