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相似文献
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1.
评标过程会涉及到大量的定性分析,定性分析过程中受到专家的经验知识和主观判断的影响较大,因而所确定的指标权重和指标值带有较强的主观模糊性,易造成评标决策的失误.基于模糊数能量化主观模糊性并融合到指标权重与指标值中,采用模糊理论对TOPSIS法进行改进,评价指标权重和指标值均用梯形模糊数表示,建立基于模糊TOPSIS法的评标模型.结果表明,依据CC值不仅可以对投标人排序,而且还能客观的反应出投标人自身的优劣,避免了劣中选优的情况发生.最后通过示例对提议模型的应用过程及可行性进行了说明.  相似文献   

2.
公路工程评标定标问题的实质是多属性决策问题,专家对参评标书给出了各指标的区间直觉模糊属性值和属性权重的部分信息后,先定义了区间直觉模糊数的得分函数及标准得分差,进而提出了一种基于线性规划模型的区间直觉模糊多属性决策方法,最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.  相似文献   

3.
在"十三五"规划提出的绿色发展理念大背景下,地铁施工作为全生命周期的重要组成部分,施工过程应当实施绿色施工,尽可能减少对周边及地下环境的影响,实现可持续发展.研究从绿色施工管理、环境保护、资源节约三个方面建立地铁绿色施工评价指标体系;考虑到评价指标的复杂性、模糊性、不确定性,针对专家提供的评价指标权重值为区间数,以及专家对各方案相应的评价指标值也为区间数的方案评价问题,利用不确定多属性决策理论中区间数比较的可能度公式,提出了基于可能度的区间数地铁绿色施工方案评价方法,方法可以避免确定评价指标权重的困难.最后通过案例说明了方法的实用性和简便性.  相似文献   

4.
绿色大学评价是一个多指标,多属性且具有模糊性的评价过程,由模糊层次分析法确立了评价指标权重,建立了绿色大学的模糊综合评价模型.利用提出的评价模型对高等院校进行评价能够更客观,更科学地反映绿色大学的创建情况.  相似文献   

5.
分析了建设项目现有评标方法,根据已有文献资料和评标办法建立了综合评估法评标指标体系.引入区间数排序可能度法的基本原理,建立了工程项目综合评估法模型.首先运用AHP法确定各指标的权重,根据各评标专家给出的区间数建立初始决策矩阵;然后按照区间数运算法则确定各投标文件的综合评标值,并由投标文件可能度矩阵的排序向量确定中标人.最后,举例应用了该模型,表明了模型的实用性和可操作性.  相似文献   

6.
依据建筑工程施工招标评标综合评价体系,以决策矩阵为基础,利用偏差分析和方差最大化多属性决策方法,建立了考虑专家水平的综合评价模型,对建筑工程施工招投标的量化评标进行探讨,给出了计算实例.  相似文献   

7.
针对绿色供应商选择过程中,评价指标数量明显超过可供选择的供应商数量且指标之间存在优序关系等特点,提出了基于中智犹豫模糊语言优先QUALIFLEX方法的绿色供应商选择方法.首先,利用中智犹豫模糊语言表征评价信息和评价权重;其次,构造优先矩阵对指标权重做精确化处理,考虑到决策者对指标的要求和指标之间的优序关系,对指标权重进行修订;然后,提出改进的中智犹豫模糊语言余弦距离测度,在此基础上借助QUALIFLEX方法确定备选供应商的最终排序;最后,利用化学制药企业选择原料供应商的案例验证了所提方法的有效性.  相似文献   

8.
工程项目评标实质是多目标决策问题,为优先出合适的投标单位,建立灰色Euclid理论工程项目评标决策模型.首先,运用层次分析法(AHP)与信息熵法分别确定主客观权重.然后利用博弈集结模型对指标体系进行组合赋权,得到综合权重.最后,结合工程项目评标实例运用灰色Euclid理论评标模型进行评标决策.结果表明,运用博弈集结组合赋权和灰色Euclid理论模型选出投标单位D为最优方案,与实际评标一致,验证了模型的可操作性和适用性.  相似文献   

9.
剖析质量链结构且阐述各结构要素的意义,提出质量链风险指标体系及风险等级的三角模糊数划分方法,在专家评定节点风险的三角模糊数矩阵的基础上,设定专家权重、指标权重、企业权重,采用逐次矩阵乘法的方法最终得出质量链风险的三角模糊数数值.对某一纺织机械厂,对3个上游企业和2个下游企业组成的质量链进行风险评价,得出(0.301,0.347,0.386)的结论.  相似文献   

10.
本文提出优化视角下专家权重信息未知的区间直觉模糊三支群决策方法。首先利用区间直觉模糊加权平均算子集结不同专家提供的区间直觉模糊损失评价,获得群体综合损失评价结果。以专家个体与群体综合评价相似度越髙,越能反映群体综合评价意见且赋予髙的专家权重为原则,分别构建专家权重信息完全未知和部分已知的权重确定模型。进而建立确定区间直觉模糊三支决策概率阈值对的优化模型,并提出基于专家权重信息未知的区间直觉模糊三支群决策方法。最后,算例分析及比较结果表明所提出方法的有效性。  相似文献   

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