التصنيف: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

هيلفورمر: نموذج تعلم عميق قائم على الانتباه لتوقع أسعار العملات المشفرة Helformer: an attention-based deep learning model for cryptocurrency price forecasting

أصبحت العملات المشفرة فئة أصول مهمة، تجذب اهتمامًا كبيرًا من المستثمرين والباحثين بسبب إمكاناتها لتحقيق عوائد مرتفعة على الرغم من تقلبات الأسعار الكامنة. غالبًا ما تفشل طرق التوقع التقليدية في التنبؤ بدقة بحركات الأسعار لأنها لا تأخذ في الاعتبار الطبيعة غير الخطية وغير الثابتة لبيانات العملات المشفرة. استجابةً لهذه التحديات، يقدم هذا البحث نموذج Helformer،…
أثر أداء ESG المدفوع بالذكاء الاصطناعي على التنمية المستدامة للشركات المملوكة للدولة المركزية المدرجة The impact of artificial intelligence-driven ESG performance on sustainable development of central state-owned enterprises listed companies

يوبينغ شياو ولي شياو في السنوات الأخيرة، تقدمت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة ووجدت تطبيقات واسعة في إدارة الشركات. أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأداء في مجالات البيئة والمجتمع والحوكمة (ESG) وتعزيز التنمية المستدامة نقطة محورية لكل من الأكاديميا والصناعة. تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف تأثير ممارسات ESG المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على أداء التنمية المستدامة…
الذكاء الاصطناعي في تحسين المالية وسلسلة التوريد: التحليلات التنبؤية لنمو الأعمال واستقرار السوق في الولايات المتحدة الأمريكية Artificial Intelligence in Financial and Supply Chain Optimization: Predictive Analytics for Business Growth and Market Stability in The USA

تدرس هذه الدراسة تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في تحسين عمليات سلسلة التوريد والتنبؤ المالي في الولايات المتحدة الأمريكية. تبحث البحث في كيفية تعزيز التحليلات التنبؤية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لنمو الأعمال واستقرار الأسواق. يتم استخدام مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة لمعالجة التحديات المختلفة: تُستخدم شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بالتسلسل…
أثر راجيف بانكر الدائم على تحليل كفاءة البيانات Rajiv Banker’s lasting impact on data envelopment analysis

تقدم هذه الورقة تحليلًا شاملاً للأثر الكبير للبروفيسور راجيف بانكر في مجال تحليل تطوير البيانات (DEA). من خلال مراجعة شاملة لمساهماته الأكاديمية، نستكشف ثلاث مجموعات رئيسية ضمن أبحاث DEA: (1) العوائد على المقياس (RTS) وحجم المقياس الأكثر إنتاجية (MPSS)، (2) الاستدلال الإحصائي في DEA، و(3) التحليل السياقي. لقد تقدم البحث الرائد لبانكر بشكل كبير منهجيات…
مراجعة شاملة ومنهجية لأساليب اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM) لحل مشكلات اتخاذ القرار: عقدان من 2004 إلى 2024 A Comprehensive and Systematic Review of Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) Methods to Solve Decision-Making Problems: Two Decades from 2004 to 2024

أصبح اتخاذ القرار في سيناريوهات معقدة ومتعددة الأوجه أمرًا حاسمًا بشكل متزايد عبر قطاعات متنوعة، مما يتطلب أطرًا قوية مثل اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM). على مدى العقدين الماضيين (2004-2024)، تحولت MCDM من أساليب أساسية مثل AHP وTOPSIS إلى نماذج هجينة ديناميكية تدمج الذكاء الاصطناعي، والمنطق الضبابي، وتعلم الآلة. على الرغم من التقدم الكبير، تواجه…
تآزر الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الضخمة في المخاطر المالية: مراجعة للتطورات الحديثة The Synergy of Generative AI and Big Data for Financial Risk: Review of Recent Developments

تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة لأحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الضخمة مع تطبيقات في المالية. عام 2025 هو عام الذكاء الاصطناعي الوكالي، مما يمثل تحولًا محوريًا في الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) ودمجه مع البيانات الضخمة. تستكشف هذه الورقة التآزر بين Gen AI والبيانات الضخمة، لا سيما في إدارة المخاطر المالية، مقترحة استراتيجيات…
طريقة SITW: نهج جديد لإعادة تحديد أوزان المعايير المتعددة في تحليل القرارات المعقدة SITW Method: A New Approach to Re-identifying Multi-criteria Weights in Complex Decision Analysis

تحليل القرار متعدد المعايير (MCDA) يعالج مشاكل اتخاذ القرار المعقدة عبر مجالات متنوعة مثل اللوجستيات والإدارة والطب والاستدامة. توفر أدوات MCDA نهجًا منظمًا لتقييم القرارات التي تتضمن معايير متضاربة متعددة، مما يساعد صانعي القرار في التنقل عبر السيناريوهات المعقدة. يعد إشراك الخبراء أمرًا حيويًا لتحديد نماذج متعددة المعايير نظرًا للجوانب المتنوعة لمشاكل اتخاذ القرار. تُستخدم…
اتخاذ القرار المتقدم القائم على الضبابية: طريقة كوداس الضبابية الخطية ديوفانتين لاختيار المتخصصين في اللوجستيات Advanced Fuzzy-Based Decision-Making: The Linear Diophantine Fuzzy CODAS Method for Logistic Specialist Selection

تتناول هذه الدراسة عدم اليقين الكامن في اتخاذ القرار البشري من خلال الاستفادة من المجموعات الضبابية، التي تم تقديمها لالتقاط عدم الدقة المرتبطة بالأفكار والأحكام البشرية بشكل أفضل. كامتداد للمجموعات الضبابية التقليدية، تم تطوير مجموعة الضبابية الخطية ديوفانتين (LDFS)، مما يوفر نهجًا أكثر مرونة من خلال تخفيف القيود الحالية على قيم الدرجات. لقد وجدت LDFS…
مشغلات تجميع هاماشر لمجموعة فuzzy البيثاغورية وتطبيقها في مشكلة اتخاذ القرار متعددة السمات Hamacher Aggregation Operators for Pythagorean Fuzzy Set and its Application in Multi-Attribute Decision-Making Problem

المجموعة الضبابية البايثاغورية هي توسيع مفيد للمجموعة الضبابية الحدسية للتعامل مع الغموض، الذي يحدث غالبًا في مشاكل الحياة الواقعية. كما أن معيار هاماشر t-norm يحتوي على معايير مهمة ومتوافقة تتضمن معلمة تقدم خيارات متنوعة لصانعي القرار خلال عملية دمج المعلومات، مما يعزز قدرتهم على نمذجة مشاكل اتخاذ القرار بشكل فعال مقارنة بالطرق البديلة. في هذه…
إطار اتخاذ القرار لاختيار مواقع مطاعم الطرق السريعة المستدامة: نهج AHP-TOPSIS القائم على الأعداد الضبابية A Decision-Making Framework for Sustainable Highway Restaurant Site Selection: AHP-TOPSIS Approach based on the Fuzzy Numbers

تشير هذه الدراسة إلى مشكلة اختيار الموقع لمطعم بجانب الطريق السريع. إنها حقًا عمل تحدي ومطلوب. يعتمد ذلك بشكل أساسي على تكلفة الموقع المختار، ووسائل النقل، ومرافق وقوف السيارات، والجو الصحي، والمسافة من المدينة، وما إلى ذلك. في هذه الورقة، تم بناء وحل مشكلة اختيار الموقع المقترحة باستخدام عملية اتخاذ القرار متعددة المعايير الضبابية (MCDM).…