Evaluating the Effectiveness of Methods for Converting Ranking into Weights with Application for Maintenance Contractor Selection

Evaluating the Effectiveness of Methods for Converting Ranking into Weights with Application for Maintenance Contractor Selection. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
Al-Essa_Thesis_Report.pdf

Download (3MB) | Preview

Arabic Abstract

العنــوان: تقييم فعالية الطرق المتبعة لتحويل العدد الترتيبي لكل خيار الى الوزن المرتبط به مع تطبيق ذلك في اختيار مقاول الصيانة الأنسب. خلاصة الأطروحة: ان الطرق المختلفة لتحويل الأعداد الترتيبية الى الأوزان المرتبطة بها تعتبر من اهم أدوات اتخاذ القرارات للمشاكل متعددة الخيارات. تركز هذه الرسالة على مشكلة تحويل العدد الترتيبي للخيار الى الوزن المرتبط عن طريق دراسة بعض افضل الاساليب المتبعه لتحويل الترتيب العددي للخيارات الى الاوزان التابعة لها و تصميم برنامج محاكاة لتجربته على حالات مختلفة، حيث يحدد برنامج المحاكاة فعالية الطرق المختلفة المستعملة لذلك، لأعداد مختلفة من الخيارات ولمختلف سلوكيات متخذ القرار عبر تغيير توزيع المدخلات المنشأة عشوائيا. كما أجري تطبيق عملي لأفضل الأساليب الممكنة بناءً على مخرجات الرسالة لأختيار مقاول الصيانة الأنسب. ودلت نتائج البحث ان هناك طرق مثلى للتعامل مع كل مسألة وفقا لطبيعتها من ناحية عدد الخيارات و توزيعات المدخلات التابعة لها، وقد تم رصدها وجمع التوصيات لكل حاله لمعرفة الأسلوب الأمثل للتعامل معها. وأثبتت الدراسة أن طريقة ترتيب المجموع الخطي تعتبر افضل طريقة اذا كان توزيع المدخلات منتظما, وأن الأوزان الخطيه مع الميل المتغير تعتبر افضل طريقة اذا كان توزيع المدخلات طبيعيا، وأن طريقة السنترويد تعتبر الأفضل اذا كان توزيع المدخلات أسي. وأعدت الرسالة توصيات بالأبحاث المستقبلية في مجال الاطروحة.

English Abstract

Methods for converting ranks into weights are essential tools in multi-criteria decision making. This thesis addresses the problem of converting ranks into weights. It investigates the most effective methods for converting the ranks of several factors into weights. This is accomplished through a well designed simulation experiment, which analyzes and tests the methods under different conditions, such as different number of factors, and different decision maker behavior modeled through different distributions of random generated input for the weights and subsequently ranks associated with it. The methods also are tested using a real life case, in the contest of prioritizing the essential factors for maintenance contractors pre-qualification. The results indicated that for the weights generated from the uniform distribution, the rank sum linear weight method is superior for twenty and fifteen factors scenarios; it also shows that the linear weights with variable slope method has superior performance if the number of factors are ten, and have much better performance when the number of factors is lower. In case the weight of factors are generated from the normal distribution, linear weights with variable slope method consider to be superior method for most of the cases of mean higher than 70 for all number of factor scenarios. Moreover, for lower mean, the superiority tend to scatter among different methods depends on the number of factors, mean and standard deviation associated, a table of best methods to follow for normal distribution was presented for different number of factors as well. Also, the centroid method performs the best for ranks generated from exponential distribution. The result for the case study indicates that linear weights with variable slope method is the best method to use, also results indicates that quality, experience, resource availability, safety performance and integrity are the most important factors in prequalifying maintenance contractor. Key Words: Ordinal Ranking, Multi-Criteria Decision Making (MCDM), Simulation, Maintenance Contractor(s)Prequalification

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Computer
Systems
Construction
Engineering
Department: College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Committee Advisor: Duffuaa, Salih
Committee Members: Duffuaa, Salih and Al-Hammad, Abdulmohsen and Al-Fares, Hesham
Depositing User: (g200068500)
Date Deposited: 16 Apr 2011 11:47
Last Modified: 01 Nov 2019 15:29
URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/136482