基于AHP的化工物流服务供应商选择研究

随着核心竞争力理论以及供应链理论在石油化工行业的应用,越来越多的石化企业倾向于外包本企业的非核心业务,比如说物流服务.尽管石化企业希望外包自己的物流服务,但在选择合适的物流服务供应商方面,却遇到了困难,由于没有合适的选择模型,大部分石化企业在选择物流服务供应商的过程中还沿袭传统采购的经验,价格作为主要选择指标,然而对于服务采购,由于采购对象的特殊性,采用传统采购方法很难找到合适的供应商.在此背景下,在研究化工物流特征的基础上,提出化工物流服务供应商评估指标,并运用层次分析法和专家打分结合的方法构建了化工物流服务供应商的评估体系,最后通过案例,检验新方法的有效性.研究成果为石化企业选择合适的物流供应商提供了依据.     

基于ANP权重确定的AHP-DEA模型及其在逆向物流服务供应商选择中的应用

实际系统评价问题中,输入输出指标之间往往并非独立,而是存在着复杂的影响与反馈关系.传统AHP-DEA模型直接采用层次分析法(AHP)构造约束锥,容易使指标权重产生较大偏差甚至出现错误.通过网络分析法(ANP)确定了权重,反向构造了AHP约束锥,并与DEA模型结合,建立了AHP-DEA模型.同时,开展了逆向物流服务供应商选择应用研究,应用结果表明,基于ANP权重确定的AHP-DEA模型能够有效解决多个决策单元均有效而无法区分优劣的问题.     

基于偏好关系的制造工艺资源评价与选择的模糊决策方法

制造工艺资源的评价和选择是实现资源优化配置的关键技术.本文分析了协同工艺设计中制造工艺资源选择决策研究状况,应用模糊数和模糊决策理论,建立基于偏好关系的制造工艺资源模糊评价模型,研究一种基于偏好关系的隶属度函数求解算法和基于偏序关系的多方案制造工艺资源排序决策方法,最后给出一个算例验证本文提出的资源评价方法的合理性和有效性.     

物流服务供应商联盟构建及分析

在分析供应链环境下物流服务运作的基础上,建立了信息对称情况下物流服务供应商分散控制和集中控制策略模型,并从物流服务联盟的总体产出效果和物流服务联盟对盟员利润的影响两个方面对其进行了定量分析,结果表明,建立物流服务联盟有利于增加联盟产出,抑制竞争对手的产出;如果物流服务企业之间有增加合作利润的需要,则都有建立联盟的积极性.最后对物流服务联盟的实现机理进行了分析.     

基于犹豫模糊偏好关系FMEA方法的改进

为有效解决产品在研发过程中存在的一系列质量可靠性问题,本文提出了一种新的基于犹豫模糊偏好关系的改进FMEA方法。考虑到专家小组对不同失效模式评估时主要依据相关标准和自身经验,存在犹豫模糊不确定或自身偏好问题。本文首先对风险因子的评分标准进行犹豫模糊化,并用犹豫模糊偏好关系对失效模式的相对风险矩阵进行处理;其次,将得到的具有犹豫模糊偏好关系的综合偏好值与犹豫模糊评价信息相结合,得到改进的风险优先数,从而得出新的失效模式风险评估顺序对FMEA进行改进;最后,利用改进的FMEA模型对产品研发过程中的质量风险进行分析验证,使得风险结果更接近实际情况,进而提高研发成功率,显示该方法可行、有效。     

基于小波系数相对模糊关系的水印方法

提出一种基于带参数整数小波变换和相对小波系数模糊关系的数字水印算法.应用基于视觉系统小波域量化噪声的视觉权重分析方法,自适应的构造模糊关系矩阵,在水印的提取过程中实现了盲检测.本方法与经典的密码理论以及高级加密算法相结合.应用Rabin方法生成单向Hash函数,信息隐藏算法可以完全公开.水印算法不可感知性好,鲁棒性强,是一种有效的版权保护方法.     

基于群体冲突的模糊偏好关系大群体决策方法

在大群体决策中,针对每一个决策者都有一个关于决策方案的模糊偏好关系的决策问题,提出了一种基于冲突的模糊偏好关系大群体决策方法。该方法首先考虑了复杂大群体的偏好差异,对决策者偏好进行聚类分析,形成不同的聚集,然后通过熵权法确定聚集的权重,集结成大群体模糊偏好关系,再对聚集内及聚集间进行冲突分析,通过一个迭代算子进行冲突消解,以达到一定冲突范围内的群体模糊偏好关系。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

基于犹豫乘性偏好关系的群决策方法

针对犹豫乘性偏好信息下的群决策问题,提出一致性犹豫乘性偏好关系、有序一致性犹豫乘性偏好关系以及一致性指数等概念,构建基于犹豫乘性偏好关系一致性的决策方案优劣关系排序方法.该群决策方法在满足一定条件下能够利用犹豫乘性偏好关系的有序一致性方法快速有效地做出决策,同时能够对非一致性犹豫乘性偏好关系进行一致性修复,使得调整后的犹豫乘性偏好关系一致性指数不大于给定的阈值.最后通过舰船编队对综合补给船的选择实验来验证提出的群决策方法的有效性与合理性.     

基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择方法

模糊粗糙集作为处理不确定性信息的有效工具,已广泛应用于特征选择中。然而当数据分布密度差别较大时,传统模糊粗糙近似不能有效度量样本的隶属度,且大多特征评价函数仅从代数或信息单一视角构造。针对以上问题,提出了一种基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择方法。首先,为克服传统模糊粗糙近似对数据分布敏感的缺陷,引入相对距离计算模糊相似关系,同时考虑模糊邻域粒度结构,提出了模糊邻域相对依赖度,从代数观度量数据的不确定性。然后,基于相对粒度结构提出了模糊邻域相对互信息,并与模糊邻域相对依赖度结合构造出一种新的特征评价函数——模糊邻域相对依赖互信息,将代数观和信息观结合进行特征评价。最后,设计了一种基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择算法(FNRDI)。通过与其他算法在9个公共数据集上进行实验对比分析,结果表明所提算法可有效消除冗余特征且提高数据的分类精度。     

基于区间二元语义偏好关系一致性偏差的群决策方法

为了避免群决策过程中信息的损失和集结结果的不精确性,将诱导有序加权平均(IOWA)算子和连续区间有序加权平均(C-OWA)算子拓展至区间二元语义环境中,提出一种诱导连续区间二元语义有序加权平均(IC2TLOWA)算子。针对区间二元语义偏好关系提出连续二元语义偏好关系的概念,定义基于连续二元语义偏好关系一致性偏差的诱导连续区间二元语义有序加权平均(CI-IC2TLOWA)算子,并提出一种基于该算子的区间二元语义群决策方法.最后通过算例说明该方法的可行性和有效性。     

基于MA-OWA和灰色评估法的企业信息集成服务供应商选择研究

为了降低企业信息集成的风险,提出了通过多数集(Majority Additive,MA)的有序加权平均(Ordered Weighted Averaging,OWA)和灰色评估法来选择集成服务供应商.构建了企业信息集成服务供应商评价指标体系.针对供应商选择问题的复杂性,提出了基于MA-OWA和灰色评估法相结合的选择决策模型.通过具体案例研究证明了整个评价指标体系及模型是可操作、实用和有效的.     

基于对偶自信双层语言偏好关系的多属性群决策方法

针对自信双层语言中“自信度”主观性较强、缺乏对应调节机制等问题,提出了一种新型决策语言术语和基于对偶自信双层语言偏好关系的多属性群决策方法.首先,引入社会网络法获取专家间“信任关系”矩阵,考虑信任传递的全面性和信息失真情况,采用OWA算子和最短链路原则补全“信任关系”.其次,耦合“信任关系”和自信双层语言创建对偶自信双层语言,拓展对偶自信双层语言偏好关系,研究其一致性及共识性指标,并构建对偶自信双层语言的反馈调节机制.进而,利用反馈调节机制中调节后“自信度”和“他信度”指标构建新的专家赋权模型.最后,结合反馈调节机制和专家赋权模型,提出对偶自信双层语言偏好关系的多属性群决策方法.通过湖南省新能源投资项目分析,验证了方法的适用性和有效性.     

基于乘型一致性的毕达哥拉斯模糊偏好关系

在乘型一致性区间值模糊偏好关系和乘型一致性直觉模糊偏好关系启发下,研究了乘型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系。首先,将毕达哥拉斯模糊偏好关系转化为两个等价的区间值模糊偏好关系,通过区间值模糊偏好关系的乘型一致性,定义了毕达哥拉斯模糊偏好关系的乘型一致性。其次,研究了乘型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的若干性质。然后,研究了毕达哥拉斯模糊偏好关系的排序向量,以及求解乘型一致性和非乘型一致型毕达哥拉斯模糊偏好关系排序向量的方法。最后,通过实例说明了求解排序向量的方法是可行有效的。     

一种基于图论和直觉模糊偏好关系的准则权重求解方法

直觉模糊偏好关系是处理复杂的多目标群决策间题非常有效的一种工具,其元素可通过对准则集内的所有准则实施两两比较确定.文章在已有的直觉模糊偏好关系的积性一致性和BWM方法的基础上,给出一个新的一致性定义,基于此定义提出一种新的基于图论并从直觉模糊偏好关系中导出准则权重的直觉模糊BWM方法.方法分为三个步骤:第一步,邀请专家组根据对称标度对准则集内的准则进行两两比较,给出每个专家的直觉模糊偏好关系,然后,用简化的直觉模糊加权几何算子将所有专家给出的直觉模糊偏好关系融合成群体的直觉模糊偏好关系;第二步,基于有向网络图设计一个算法,根据点的出度及入度对所有的准则进行排序,并鉴别出最重要和最不重要的准则,在文章给出的新的一致性定义基础上,建立了几个max-min优化模型,模型求解以实现从直觉模糊偏好关系中导出准则的优先权重;第三步,使用文章定义的一致性比率公式检验直觉模糊偏好关系的一致性程度以及所导出权重的可靠性;最后,将直觉模糊BWM决策方法运用于解决实际决策问题,探讨了一个评估医院门诊预约系统的例子,评估结果可以为医疗服务部门和需要进行门诊预约的患者提供决策参考.     

带有方案偏好关系的模糊多属性决策方法

针对属性值为一般模糊变量、属性权重信息完全未知但已知方案偏好关系的模糊多属性决策问题，给出了决策方法。首先通过求解一个模糊期望值模型来确定属性的权重，然后基于简单加权平均法则来计算各方案的模糊综合评价值,再根据比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序,最后给出一个算例。     

基于偏好和动态直觉的产学研合作伙伴选择群决策分析

针对产学研合作伙伴选择的有限理性和偏好特性,基于直觉模糊多属性决策理论和相对熵理论,构建产学研合作伙伴选择群决策模型。运用动态直觉模糊加权几何算子(DIFWG)集成合作伙伴不同时段的个人准则决策矩阵,实现对产学研合作伙伴持续性的评价;运用直觉模糊有序加权平均算子(IFOWA)集成不同决策者的决策矩阵和偏好矩阵,并利用决策者对合作伙伴的主观偏好与对合作伙伴各准则的客观评价之间差距的极小化,基于加权平均思想,求取评价准则的客观权重;然后,引入相对熵求取评价对象理想的最优权重解,依据该解对各合作伙伴进行排序并选择;最终通过实证研究说明了该方法的有效性和可行性,充分利用直觉模糊理论,实现了产学研合作伙伴的“群偏好—多时段—群决策”的全面评价。     

基于径向基函数网络的虚拟物流企业伙伴选择方法研究

在对虚拟物流企业系统研究的基础上 ,针对虚拟物流企业伙伴选择问题的特点 ,给出了一个面对虚拟物流企业伙伴选择问题的较为全面的选择过程框架 .并提出了一个基于径向基函数网络算法的虚拟物流企业伙伴选择模型 ,实例仿真说明了该算法和模型的有效性 .     

基于Vague集的军队物流商选择

军队转型建设对物资保障能力提出了更高的要求, 选择优秀的物流商进行合作是重要的有效手段, 如何选择一个合适的物流商是一个亟待解决的问题。本文首先在综合分析军队需求之后, 构建了由6个一级指标, 20个二级指标组成的物流商评价指标体系, 在此基础上利用基于对应分析的分类方法将物流商初步划分为类, 从中选择较优的前两类企业作为考察的合作伙伴; 然后采用基于Vague集的方法进行进一步排序, 从中选择最合适的物流商; 最后结合实例证明了方法的有效性。     

不完全犹豫模糊语言偏好关系的不一致性修复方法

针对隶属度为犹豫模糊语言的不完全偏好关系,对其进行补全,并提出了一种基于偏差度的修复方法.首先,通过定义转换函数I以及f,并利用积性一致性补全不完全犹豫模糊语言偏好关系(IHFLPR).其次,基于误差偏好值以及两个犹豫度差值大小的比较准则,确定最大偏差度,并依据修复公式对不一致性进行修复.最后,通过实例以及与Xu的方法进行比较分析表明了该方法的有效性.     

供应链物流合作伙伴选择的多层次灰色评价方法

为了获得高效的供应链体系，物流业务外包已成为制造企业增加竞争力最重要和最有效的战略手段之一。本文研究了物流外包中的物流合作伙伴选择问题。基于制造商与物流供应商长期合作的伙伴关系，从成本、服务质量、合作稳定性以及综合实力四个方面设计了物流合作伙伴评价指标体系。针对主观的评价指标体系，建立了灰色评价与层次分析法相结合的多层次灰色评价模型，并进行了算例研究。