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Analysis Of Key Factors Affecting Risk Tolerance In Project-Oriented Firms Using Hybrid Fuzzy Dematel-Ism: An Empirical Study

La gestión de riesgos de proyectos es una de las áreas de conocimiento que identifica, analiza y gestiona los riesgos de los proyectos. Uno de los factores importantes que influye en la toma de decisiones de una organización basada en proyectos es su nivel de tolerancia al riesgo. Este estudio se centra en los factores que afectan dicho nivel. Para ello, en un primer paso, se extraen los factores potenciales que afectan la tolerancia al riesgo mediante la revisión de la literatura relevante. A continuación, se identifican los factores que afectan el nivel de tolerancia al riesgo de la organización mediante el método Delphi difuso en varios pasos. Los factores más efectivos se identifican mediante la opinión de expertos mediante un cuestionario. A continuación, se determinan las relaciones entre estos factores mediante el método de Modelado Estructural Interpretativo (ISM). La intensidad de estas relaciones y la intensidad del efecto de los factores se investigan mediante el método DEMATEL difuso. Finalmente, los factores se clasifican según su ponderación utilizando el método DEMATEL difuso. En este estudio, se clasifican 13 factores externos e internos mediante cuestionarios basados ​​en la opinión de expertos. Cuatro factores externos incluyen las condiciones políticas y las relaciones internacionales, las condiciones de los mercados de capitales, como el mercado de valores, la seguridad de las inversiones y el apoyo gubernamental. Estos factores influyen significativamente en los demás factores, así como en la organización basada en proyectos. Los hallazgos de este estudio orientan a los gerentes de proyecto a identificar con precisión el nivel de tolerancia al riesgo de las partes interesadas clave para planificar e implementar eficientemente la gestión de riesgos del proyecto y alcanzar sus objetivos.

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Palabras clave

Project risk management, risk tolerance level, project-based organization, interpretive structural modeling, fuzzy DEMATEL

Dependiendo del nivel de asunción de riesgos, las organizaciones orientadas a proyectos, al igual que otros tipos de organizaciones, aceptan un nivel de riesgo. Este nivel de asunción de riesgos desempeña un papel importante en el éxito de la organización. Se puede observar que factores como la tecnología, el tamaño y la complejidad de la organización, el entorno externo e interno, los objetivos de la organización, la trayectoria, el número de empleados y su nivel educativo, y la posibilidad de utilizar beneficios crediticios pueden afectar el nivel de tolerancia al riesgo de las organizaciones. Además, los tres factores de tiempo, costo y rendimiento se consideran los principales que afectan el nivel de asunción de riesgos de las organizaciones. El principal problema abordado en la presente investigación es identificar los factores que influyen en el nivel de asunción de riesgos de las organizaciones orientadas a proyectos, como los contratistas, el cual se ve influenciado por diversas partes interesadas. Por otro lado, se analizan las relaciones entre estos factores para medir el nivel de asunción de riesgos con mayor precisión. Además, se consideran las relaciones entre estos factores para priorizarlos y evaluarlos. Los principales objetivos y metas de la presente investigación son los siguientes: • Identificar los factores que afectan la asunción de riesgos en las organizaciones basadas en proyectos; • Priorizar los factores influyentes mediante los métodos Fuzzy DEMATEL e ISM; • Analizar el impacto de cada factor en la asunción de riesgos y determinar su valor; • Proporcionar un enfoque paso a paso para investigar y determinar la asunción de riesgos en las organizaciones basadas en proyectos según los factores que la afectan. Para lograr este objetivo, este documento presenta un enfoque integral e innovador que combina el método híbrido Fuzzy Delphi con la técnica Fuzzy DEMATEL, integrada con el método de Modelado Estructural Interpretativo (ISM). Este marco integrado está diseñado específicamente para identificar, analizar exhaustivamente y priorizar sistemáticamente los diversos factores que influyen significativamente en la tolerancia al riesgo de las organizaciones. Este enfoque busca comprender detalladamente cómo estos factores interactúan entre sí e impactan en la toma de decisiones organizacionales en el contexto de la gestión de riesgos. Al utilizar este método integrado, buscamos mejorar la capacidad de las organizaciones para navegar y evaluar su tolerancia al riesgo de manera estructurada.

Existen varios estudios sobre la gestión de riesgos en proyectos, pero solo unos pocos han identificado y evaluado los factores que afectan la asunción de riesgos en las organizaciones. El nivel de asunción de riesgos organizacional tiene un gran impacto en la gestión de riesgos de la organización y en las decisiones de los gerentes. Sin embargo, se han descuidado las relaciones entre los factores que afectan la asunción de riesgos en las organizaciones basadas en proyectos. Esta investigación examina estas relaciones para comprender mejor estos factores y su importancia. En este artículo, se utiliza una combinación de métodos Delphi Difuso, DEMATEL Difuso y Modelado Estructural Interpretativo (ISM) para aprovechar cada uno de ellos e identificar y clasificar los factores que afectan la asunción de riesgos en las organizaciones basadas en proyectos, basándose en sus relaciones mutuas.

En este artículo, se presenta un enfoque híbrido que incluye tres métodos: Delphi Difuso, DEMATEL Difuso e ISM para identificar y clasificar los factores que afectan la asunción de riesgos en las organizaciones basadas en proyectos. Estas dos técnicas se utilizan porque el método ISM identifica el nivel de influencia de los factores entre sí y determina las interrelaciones entre ellos. Además, el método ISM es adecuado para analizar los efectos mutuos de los factores. Esta técnica identifica y prioriza el nivel de factores dentro del sistema. Sin embargo, el método ISM no puede determinar la intensidad de las relaciones e interacciones entre los factores; esta deficiencia se soluciona combinando los métodos ISM y DEMATEL. Asimismo, el método Fuzzy DEMATEL se utiliza para abordar la incertidumbre inherente al proceso de toma de decisiones. La técnica Fuzzy DEMATEL emplea variables lingüísticas difusas para facilitar la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Este método se ha aplicado ampliamente en diversos campos, como las ciencias sociales, la gestión de proyectos y producción, la fabricación, la gestión organizacional y la información. Asimismo, el método Fuzzy DEMATEL se ha utilizado para resolver problemas organizacionales mediante la toma de decisiones grupal en condiciones difusas. La combinación de las técnicas Fuzzy ISM y Fuzzy DEMATEL ilustra las relaciones entre los factores de la mejor manera posible.
En primer lugar, se revisaron los estudios relacionados en este campo mediante investigación bibliográfica para identificar algunos factores potenciales que afectan los niveles de asunción de riesgos de las organizaciones basadas en proyectos. Estos factores iniciales se utilizaron en la siguiente etapa del método Delphi para que los expertos pudieran evaluar su importancia. A continuación, los expertos evaluaron los factores extraídos de la literatura en cuatro etapas, utilizando cuatro tipos de cuestionarios para obtener información sobre sus opiniones. Para ello, se seleccionó a 14 gerentes de una empresa iraní dedicada a proyectos, mediante una técnica de muestreo crítico, como población estadística para esta investigación. Estos expertos contaban con más de diez años de experiencia práctica y un título universitario o superior. Se aplicaron el coeficiente de correlación de rangos de Kendall y el alfa de Cronbach para evaluar la validez y la fiabilidad de los cuestionarios, respectivamente.

El propósito de la presente investigación fue identificar y analizar los factores que afectan la tolerancia al riesgo de las organizaciones basadas en proyectos. Para ello, se consideró como caso de estudio real una organización líder en este sector en el país, con 15 proyectos activos en siete ciudades. Los hallazgos indican que trece factores, tanto externos como internos, afectan la tolerancia al riesgo de la organización estudiada. Los factores internos, como el tamaño de la organización y los ingresos y la liquidez, están relacionados con las características de la organización. Sin embargo, los factores externos son causados ​​por el entorno, el país, el gobierno y otras organizaciones. En esta investigación, los factores externos fueron más importantes que los internos, ya que, además de su importancia intrínseca, también influyen significativamente en los factores internos de la organización. Estos resultados pueden verse afectados por la situación particular del país, que afecta el éxito de la organización. En general, según los resultados, se puede afirmar que cuanto más influyentes son los factores, mayor es su importancia, lo que indica la validez del enfoque propuesto. Los factores que influyen en el nivel de tolerancia al riesgo de la organización son, en orden de importancia, los siguientes: 1- Condiciones políticas y relaciones internacionales, 2- Condiciones de los mercados financieros y tipo de cambio, 3- Seguridad de la inversión y apoyo gubernamental, 4- Estabilidad económica del país, 5- Campo de trabajo de la organización, 6- Número y estatus de la competencia, 7- Objetivos de la organización, 8- Leyes y su método de implementación, 9- Ingresos y liquidez de la organización, 10- Tamaño de la organización, 11- Nivel de tolerancia al riesgo de las partes interesadas, 12- Conocimiento de la organización sobre gestión de riesgos, y 13- Antigüedad de la organización.

Desde una perspectiva gerencial, este estudio puede orientar a los gerentes de organizaciones basadas en proyectos hacia una mejor comprensión del nivel de tolerancia al riesgo de la organización para tener mayor éxito en la toma de decisiones, especialmente en el ámbito de la gestión de riesgos. Por ejemplo, en la situación actual de la economía del país, que se ha enfrentado a diversos problemas debido a las sanciones internacionales y la crisis del mercado de capitales, la asunción de riesgos de las organizaciones ha aumentado considerablemente, ya que ejecutar un proyecto en las condiciones actuales resulta demasiado arriesgado. Por otro lado, la fluctuación de capital y liquidez hacia divisas y oro ha generado diversos problemas para las empresas que gestionan proyectos. El nivel de tolerancia al riesgo de la organización influye considerablemente en las decisiones de los gerentes, especialmente en el ámbito de la gestión de riesgos de proyectos. Al conocer el papel crucial del nivel de asunción de riesgos y los factores que lo afectan, los gerentes pueden tomar decisiones más acertadas y mejor informadas. Cabe destacar que algunos factores extraídos de esta investigación escapan al control de la organización y deben considerarse oportunidades y amenazas, aunque otros sí están bajo el control de los gerentes para que puedan lograr un mejor desempeño al conocer la importancia de los factores internos. Sin embargo, cabe mencionar que las recomendaciones y directrices operativas relacionadas con el nivel de tolerancia al riesgo quedan fuera del alcance de esta investigación. La comparación de los resultados de este estudio con investigaciones similares previas indica que, debido a la situación económica y política específica del país, los factores externos influyen con mayor fuerza en el nivel de tolerancia al riesgo de la organización. En esta investigación, los factores externos se dividieron en cinco subfactores según la opinión de expertos, y se examinó el papel de cada subfactor en los demás subfactores y en el nivel de tolerancia al riesgo de la organización. Esta fue la contribución más importante de la presente investigación, ya que estos factores y su papel en el nivel de tolerancia al riesgo de la organización se habían descuidado en estudios previos.

La importancia de los factores que afectan la asunción de riesgos en las organizaciones basadas en proyectos se debe a su importancia inherente y a sus efectos sobre otros factores. En esta investigación, se consideraron ambos aspectos. La importancia intrínseca se extrajo mediante el método Delphi difuso, y las relaciones entre los factores se examinaron mediante los métodos DEMATEL difuso e ISM. Finalmente, se clasificaron. Los factores que afectan la asunción de riesgos de la organización se dividieron en dos categorías: internos y externos. Los factores internos, como el tamaño y los ingresos de la organización, se relacionan con las características de la propia organización. Por otro lado, los factores externos se deben al entorno externo, el país, el gobierno y otras organizaciones. Los hallazgos mostraron que los factores externos fueron casi más importantes que los internos, debido a que, además de su importancia intrínseca, también influyen significativamente en los factores internos de la organización. Estos resultados pueden verse afectados por la situación actual del país estudiado, que ha afectado al éxito de las organizaciones, así como por otros factores. En general, según los resultados, se puede afirmar que cuanto más generales e influyentes son los factores, mayor es su importancia, lo que indica la pertinencia del enfoque presentado. Los resultados obtenidos pueden compararse con estudios relevantes, ya que los factores comunes importantes son los ingresos, la liquidez y la situación financiera de la empresa. Sin embargo, en esta investigación se han abordado más factores externos, como la situación económica y política del país.
Como limitaciones de la presente investigación, cabe señalar que muy pocos estudios han abordado la cuestión de los factores que influyen en el nivel de tolerancia al riesgo de las organizaciones basadas en proyectos y sus relaciones, lo que ha limitado el acceso a los recursos e información pertinentes. Dado que este estudio consideró un caso específico, sus resultados no pueden extenderse a otras organizaciones, pero los métodos propuestos pueden utilizarse para investigar los factores que afectan al nivel de tolerancia al riesgo de las organizaciones basadas en proyectos y las relaciones entre ellas. Los resultados obtenidos se ven afectados por las condiciones económicas y políticas específicas del país causadas por las sanciones internacionales, y sus consecuencias se pueden observar en los resultados. Por lo tanto, los resultados de este estudio no pueden aplicarse a otros casos. Se necesita más investigación para examinar este problema en otros países y en condiciones económicas normales y estables.
Como sugerencias para futuras investigaciones, el enfoque propuesto debería emplearse para identificar y analizar los factores que influyen en el nivel de tolerancia al riesgo de otras organizaciones basadas en proyectos y sus relaciones. Además, deberían emplearse métodos cuantitativos, como la dinámica de sistemas, para examinar las interrelaciones entre los factores. Asimismo, pueden emplearse técnicas de toma de decisiones multicriterio para la clasificación de los factores. Considerando la diferencia en los resultados con distintos métodos, se sugiere que los investigadores utilicen varios métodos para ponderar y clasificar los factores y que agreguen los resultados mediante otros métodos, como el método de Copeland, para obtener resultados más fiables.

Referencias:

[1] Liu, Y. (2024). Discussion on the Enterprise Financial Risk Management Framework Based on AI Fintech . Decision Making: Applications in Management and Engineering, 7(1), 254–269. https://doi.org/10.31181/dmame712024942

[2] Adak, A., & Gunjan, M. (2024). Profitable portfolio using fermatean fuzzy numbers. Journal of Fuzzy Extension and Applications, 5(1), 60-68. doi: 10.22105/jfea.2024.428028.1338

[3] Božanić, D., Pamučar, D., & Komazec, N. (2023). Applying D numbers in risk assessment process: General approach. Journal of Decision Analytics and Intelligent Computing, 3(1), 286–295. https://doi.org/10.31181/jdaic10025122023b

[4] Thun, J.H., Hoenig, D.: An Empirical Analysis Of Supply Chain Risk Management In The German Automotive Industry, International Journal Of Production Economics, 131 (2011), pp.242-249.

[5] Chatterjee, K.; Zavadskas, E.K.; Tamošaitienė, J.; Adhikary, K.; Kar, S. A Hybrid MCDM Technique for Risk Management in Construction Projects. Symmetry 2018, 10, 46. https://doi.org/10.3390/sym10020046.

[6] Gebrehiwet, T.; Luo, H. Risk Level Evaluation on Construction Project Lifecycle Using Fuzzy Comprehensive Evaluation and TOPSIS. Symmetry 2019, 11, 12. https://doi.org/10.3390/sym11010012.

[7] Nagyová, A.; Pačaiová, H.; Markulik, Š.; Turisová, R.; Kozel, R.; Džugan, J. Design of a Model for Risk Reduction in Project Management in Small and Medium-Sized Enterprises. Symmetry 2021, 13, 763. https://doi.org/10.3390/sym13050763.

[8] Rasinojehdehi, R., Najafi, S. Advancing risk assessment in renewable power plant construction: an integrated DEA-SVM approach. Big Data and Computing Visions, 2024; 4(1): 1-11. doi: 10.22105/bdcv.2024.447876.1178.

[9] Zahedi, M., Khalilzadeh, M., Javanshir, H. Designing A New Fuzzy Expert System for Project Portfolio Risk Management. Innovation Management and Operational Strategies, 2021; 1(4): 403-421. doi: 10.22105/imos.2021.271975.1029

[10] Kwak, Y. H., Laplace, K. S.: Examining Risk Tolerance In Project-Driven Organization, Technovation, 25 (2005),  pp. 691-695.

[11] Gatzert, N. And Martin, M.( 2013), “Determinants And Value Of Enterprise Risk Management: Empirical Evidence From The Literature”, Risk Management And Insurance Review,Vol.18 , Pp. 29-53.

[12] Grace, M., Leverty, J., Phillips, R. And Shimpi, P. (2010), “The Value Of Investing In Enterprise Risk Management”, Working Paper, Georgia State University And University Of Iowa.

[13] Pagach, D. And Warr, R. (2011), “The Characteristics Of Firms That Hire Chief Risk Officers”, Journal Of Risk And Insurance, Vol. 78 (1) , Pp. 185-211.

[14] Golshan, N. M. And Rasid, S. A. (2012), “Determinants Of Enterprise Risk Management Adoption: An Empirical Analysis Of Malaysian Public Listed Firms”, International Journal Of Social And Human, Sciences 6, Pp.119-126.

[15] Yilmaz, A. K. And Flouris, T.( 2017), “Resource Dependency Risk Management”, Corporate Risk Management For International Business, Springer Pp.49-64.

[16] Giambona, E., Graham, J. R. And Harvey, C. R. (2017), “The Management Of Political Risk”, Journal Of International Business Studies,Vol .48, Pp. 523-533.

[17] Frijns, B., Gilbert, A., Lehnert, T., Tourani-Rad, A.: Uncertainty Avoidance, Risk Tolerance And Corporate Takeover Decisions, Journal Of Banking & Finance, 37 (2013) 7, pp. 2457-2471.

[18] John, K., Litov, L., Yeung, B.: Corporate Governance And Risk‐Taking, The Journal Of Finance, 63 (2008) 4, pp. 1679-1728.

[19] Khalilzadeh, M., Masoumi, S. & Masoumi, I.: Identification and prioritization of factors influencing organization risk tolerance level, Journal of Advances in Management Research, 16 (2019) 4, pp. 417-435, doi: https://doi.org/10.1108/JAMR-07-2018-0061.

[20] Ullah, S., Mufti, N.A., Qaiser Saleem, M., Hussain, A., Lodhi, R.N., Asad, R.: Identification of Factors Affecting Risk Appetite of Organizations in Selection of Mega Construction Projects, Buildings, 12 (2021) 2, doi: https://doi.org/10.3390/buildings12010002.

[21] Nabeeh, N.: Assessment and Contrast the Sustainable Growth of Various Road Transport Systems using Intelligent Neutrosophic Multi-Criteria Decision-Making Model, Sustainable Machine Intelligence, 2 (2023), doi: https://doi.org/10.61185/SMIJ.2023.22102.

[22] Abouhawwash, M., Jameel, M.: Evaluation Factors of Solar Power Plants to Reduce Cost Under Neutrosophic Multi-Criteria Decision Making Model, 2 (2023), doi: https://orcid.org/0000-0001-5459-341X

[23] Gamal, A., El-Gawad, A.F., Abouhawwash, M.: Towards a Responsive Resilient Supply Chain based on Industry 5.0: A Case Study in Healthcare Systems, Towards a Responsive Resilient Supply Chain based on Industry 5.0: A Case Study in Healthcare Systems, (2023), doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.8185201

[24]   Abdelhafeez, A., Mohamed, H.K., Khalil, N.A.: Rank and Analysis Several Solutions of Healthcare Waste to Achieve Cost Effectiveness and Sustainability Using Neutrosophic MCDM Model, Neutrosophic Systems with Applications, 2 (2023), doi: https://orcid.org/0000-0002-1559-4388

[25] Tamošaitienė, J., Zavadskas, E. K., Turskis, Z.: Multi-Criteria Risk Assessment Of A Construction Project, Procedia Computer Science, 17 (2013), pp. 129-133.

[26] Nieto-Morote, A., Ruz-Vila, F.: A Fuzzy Approach To Construction Project Risk Assessment, International Journal Of Project Management, 29 (2011), pp. 220-231.

[27] Samvedi, A., Jain, V.: A Study On The Interactions Between Supply Chain Risk Management Criteria Using Fuzzy Dematel Method, International Journal Of Operational Research, 18 (2013) 3, pp. 255-271.

[28] Pfohl, H. C., Gallus, P., Thomas, D.: Interpretive Structural Modeling Of Supply Chain Risks, International Journal Of Physical Distribution & Logistics Management, 41 (2011) 9, pp. 839-859.

[29] Kumar, A., Dash, M. K.: Causal Modelling And Analysis Evaluation Of Online Reputation Management Using Fuzzy Delphi And DEMATEL, International Journal Of Strategic Decision Sciences, 8 (2017) 1, pp. 27-45.

[30] Sorourkhah, A. A scenario-based alternative to conventional tools for choosing the strategy in turbulent environments. International Journal of Research in Industrial Engineering, 2024; 13(2): 224-236. doi: 10.22105/riej.2024.448579.1428.

[31] Noori Doabi, P., Rahnamay Roodposhti, F., Kordlouie, H., Nikoomaram, H., Taleb Nia, G. Investigating automated accounting and auditing in the Blockchain platform with a fuzzy Delphi approach. Innovation Management and Operational Strategies, 2024; 4(4): 418-437. doi: 10.22105/imos.2024.445479.1333.

[32] Faghidian, S. F., Fathizade, K. Identifying and prioritizing the factors affecting the services of electronic banking website in a fuzzy environment. Financial and Banking Strategic Studies, 2023; 1(1): 69-76. doi: 10.22105/fbs.2023.178955.

[33] Bazrkar, A. Identifying and prioritizing the key competencies of managers in increasing the effectiveness of employee performance management. Modern Research in Performance Evaluation, 2023; 2(1): 70-78. doi: 10.22105/mrpe.2023.180659.

[34] Rezaei, A., Hemati, M. Providing a hybrid fuzzy approach to explain managers’ mental paradigms to prioritize employee needs. Journal of Fuzzy Extension and Applications, 2023; 4(3): 155-172. doi: 10.22105/jfea.2022.335662.1212.

[35] Fakhrhosseini, S. F., Kaviani, M. Prioritization of employee performance evaluation indicators in the strategic process of human resource management using the MCDM approach: a case study of the fire department of Alborz province. Innovation Management and Operational Strategies, 2024; 5(1): 93-108. doi: 10.22105/imos.2023.379495.1261.

[36] Faghidian, S. F., Mahmodi, S. Evaluation of Total Quality Management Enablers Using the DEMATEL-ISM Integration Method in the Steel Industry. Systemic Analytics, 2024; 2(1): 14-26. doi: https://doi.org/10.31181/sa2120246.

[37] Chauhan, A., Singh, A., Jharkharia, S.: An interpretive structural modeling (ISM) and decision-making trail and evaluation laboratory (DEMATEL) method approach for the analysis of barriers of waste recycling in India, Journal of the Air & Waste Management Association, 68 (2018) 2, pp. 100-110, doi: https://doi.org/10.1080/10962247.2016.1249441.

[38] Wang, L., Cao, Q., Zhou, L.: Research on the influencing factors in coal mine production safety based on the combination of DEMATEL and ISM, Safety Science, 103 (2018), pp. 51-61.

[39] Ismail, J., Rodzi, Z., Hashim, H., Sulaiman, N. H., Al-Sharqi, F., Al-Quran, A., & Ahmad, A. G. (2023). Enhancing decision accuracy in dematel using bonferroni mean aggregation under pythagorean neutrosophic environment. Journal of Fuzzy Extension and Applications, 4(4), 281-298. doi: 10.22105/jfea.2023.422582.1318

[40] Venugopal, R., Veeramani, C., Edalatpanah, S.A.: Analysis of Fuzzy DEMATEL Approach for Financial Ratio Performance Evaluation of NASDAQ Exchange, In: Saraswat, M., Roy, S., Chowdhury, C., Gandomi, A.H. (eds) Proceedings of International Conference on Data Science and Applications. Lecture Notes in Networks and Systems, 287. Springer, Singapore, doi: https://doi.org/10.1007/978-981-16-5348-3_51.

[41] Shakeri, H., Khalilzadeh, M.: Analysis of factors affecting project communications with a hybrid DEMATEL-ISM approach (A case study in Iran), Heliyon, 6 (2020) 8, e04430, doi: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04430.

[42] Balaei, S., Mohammadi, N., Doroudi, H.: Designing a hybrid model for the green supply chain in Gilan Steel Industry, International Journal of Research in Industrial Engineering, 12 (2023) 1, pp. 73-87, doi: https://doi.org/10.22105/riej.2022.298634.1327

[43] Musavi-Nogholi, M., Rezvan, M.T.: Analysis of players and scenarios of the Iranian aluminum industry with a combination of fuzzy DEMATEL and game theory, Journal of Decisions and Operations Research, 8 (2023) 3, pp. 714-735, doi: https://doi.org/10.22105/dmor.2022.343396.1612

[44] Ajalli, M., Saberifard, N., Zinati, B. Evaluation and ranking of performance indicators in humanitarian logistics using path analysis, fuzzy DEMATEL and SWARA. Journal of Decisions and Operations Research, 2022; 6(Special Issue): 1-20. doi: 10.22105/dmor.2021.270180.1307

[45] Chuang, H.M., Lin, C.K., Chen, D.R., Chen, Y.S.: Evolving MCDM applications using hybrid expert-based ISM and DEMATEL models: an example of sustainable ecotourism, The Scientific World Journal (2013), pp. 1-18, doi: https://doi.org/10.1155/2013/751728.

[46] Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-353.

[47] Khalifa, H. (2023). Developed a new fuzzy approach for solving two-machine flow shop scheduling problems under fuzziness. Computational Algorithms and Numerical Dimensions, 2(4), 195-204. doi: 10.22105/cand.2023.194229 [48] Ahmad Basri MAF, Wan Ismail WS, Kamal Nor N, Mohd Tohit N, Ahmad MN, Mohamad Aun NS, et al. (2024) Validation of key components in designing a social skills training content using virtual reality for high functioning autism youth—A Fuzzy Delphi method. PLoS ONE 19(4): e0301517. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0301517

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