Advanced Topics in Inverse Data Envelopment Analysis
Langue : anglais
Edité par Elsevier Science, 2025
- Livre broché
- Neuf

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Offers an in-depth exploration of Inverse DEA-R models, making it an invaluable resource for researchers seeking to understand and apply these advanced techniquesIncludes numerous practical examples and case studies across different industr.
N° de réf. du vendeur 2516641918
- Titre
- Advanced Topics in Inverse Data Envelopment Analysis
- Auteur
- Mehdi Soltanifar|Mojtaba Ghiyasi|Farhad Hosseinzadeh Lotfi|Mohammadreza Shahriari
- Éditeur
- Elsevier Science
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0443364885
- ISBN à 13 chiffres
- 9780443364884
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À propos de l’auteur
Mehdi Soltanifar is an associate professor of Applied Mathematics and Operations Research. He earned his PhD from the Science and Research Branch of the Islamic Azad University (IAU), his MSc from Tehran University, and his B.S. from Birjand University. In 2008, Soltanifar joined the IAU Semnan Branch as a faculty member. His research interests encompass operations research, network flows, Multiple Attribute Decision Analysis (MADA), Data Envelopment Analysis (DEA), Analytical Hierarchy Process (AHP), and fuzzy linear programming.
He currently serves as a faculty member in the Department of Mathematics at the Semnan Branch of the Islamic Azad University in Semnan, Iran.
Mojtaba Ghiyasi received his PhD from the Centre of Health Economics Research (COHERE) at the University of Southern Denmark. He is currently an Associate Professor at the Faculty of Industrial Engineering and Management at Shahrood University of Technology in Shahrood, Iran. His primary research interests lie in data envelopment analysis (DEA), and the application of Operational Research approaches in the Management Sciences.
Dr. Lotfi is a Full Professor of Mathematics at the Science and Research Branch, Islamic Azad University (IAU), Tehran, Iran. In 1992, he received his undergraduate degree in Mathematics at Yazd University, Yazd, Iran. He received his M.Sc in Operations Research at IAU, Lahijan, Iran in 1996 and PhD in Applied Mathematics (O.R.) at IAU, Science and Research Branch, Tehran, Iran in 2000. His major research interests are operations research and data envelopment analysis. He has published more than 300 scientific and technical papers in leading scientific journals, including European Journal of Operational Research, Computers and Industrial Engineering, Journal of the Operational Research Society, Applied Mathematics and Computation, Applied Mathematical Modelling, Mathematical and Computer Modelling, and Journal of the Operational Research Society of Japan, etc. He is Editor-in-Chief and member of editorial board of Journal of Data Envelopment Analysis and Decision Science. He is also Director-in-Charge and member of editorial board of International Journal of Industrial Mathematics.
Mohammadreza Shahriari holds a Master's and PhD in Industrial Management (Operations Research) from the Islamic Azad University Science and Research Branch in Tehran, Iran. He serves as an esteemed faculty member at the South Tehran Branch of Islamic Azad University and is a valued contributor to the Research Center of Performance and Productivity Analysis at Istinye University, Istanbul, Turkey. With a focus on decision-making techniques and supply chain management, Prof. Shahriari has authored over 100 scientific and technical papers in esteemed journals such as Information Sciences, Granular Computing, Computational and Applied Mathematics, Soft Computing, Neural Computing and Applications, Computers & Industrial Engineering, Journal of Optimization in Industrial Engineering, and Applied Mathematical Sciences.
In 2023, Professor Shahriari authored the book, Fuzzy Decision Analysis: Multi-Attribute Decision-Making Approach. His expertise and contributions in the field make him a respected figure in academia and research, dedicated to advancing knowledge and understanding in industrial management and operations research.
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