基于灰色层次分析法的老年人APP 用户体验评价研究

为了提高老年人APP 的用户体验水平,提出一种基于灰色层次分析法(AHP)的老 年人APP 用户体验评价模型。首先,构建用户体验的评价体系;接着,通过AHP 计算评价指 标的权重;最后,采用灰色关联分析法(GRA)将用户体验的评价指标整合为灰色关联度,从而 根据灰色关联度选择最优方案。以移动医疗APP 作为案例,结果表明基于灰色AHP 的APP 用 户体验评价模型可以有效地评价老年人APP 的用户体验水平,为设计决策提供依据。     

装备制造企业供应商综合评价系统

针对国内装备制造业特点,分析了全球供应链条件下的供应商评价体系.分析了国内装备制造产品的主要特征,如产品装配过程复杂、供应链管理复杂、产品构型管理复杂等.提出了一种新的供应商评价方法.设计了一种基于三角模糊数的评价指标体系构建方法.应用层次分析得到评价指标权重,采用灰色关联度对企业供应商综合能力进行评估;以某装备制造企业供应商管理为研究背景,建立了供应商评价模型,通过应用实例分析说明了本方法的实用性     

云计算环境下基于灰色AHP的供应商信任评估研究

针对传统信任模型的不足,以改善供应链企业间的信任危机为目标,以灰色系统理论为基础,将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)与灰色评估法相结合,提出一种基于灰色AHP的云计算供应商信任评估模型。通过定义信任评价等级灰类及白化权函数,计算云环境下供应商企业实体各信任证据的灰色评价权,结合层次分析法构建层次结构并确定信任证据权值,最后求出供应商企业的信任评估值及信任等级灰类。实例说明,该信任评估方法能够有效应用于云环境供应商评价中,评价结果客观有效。     

基于层次灰关联的产品配置方案评价研究

产品配置方案评价方法是产品配置设计的关键技术问题,为合理、有效地评价产品配置方案,将层次灰关联理论应用于产品配置设计领域,建立了基于层次分析法-加权灰色关联度的配置方案综合评价决策模型。提出了一种定性分析与定量分析相结合,并兼顾了指标间的关联性的综合评价方法。最后通过一实例对该方法进行了应用验证。     

电子制造类企业的供应商评价研究

本文通过对电子行业制造商特点的分析,提出了一套适用于该行业的供应商评价指标体系。同时将层次分析法和灰色关联理论相结合,提出了一种新的供应商评价方法。通过实例分析,说明该方法直观可靠,是一个可行的供应商评价方法。     

基于层次分析法和二元语义的供应商评价研究

供应商评价是一个多指标群决策问题。针对语言评价信息的模糊性,提出了一种基于层次分析法和二元语义的评价方法。利用层次分析法确定供应商评价指标权重,采用近年来最新发展的二元语义和算子进行信息的集结,给出了供应商评价选择的计算步骤。最后,算例分析证明了该方法的简便性和有效性。     

基于多层次灰色综合评价法的工业设计方案优选决策模型及其应用

为辅助企业在产品设计方案评估阶段进行合理地决策,减少设计的盲目性和主观性,基于多层 次灰色综合评价法构建了工业产品设计方案优选决策模型。在评价流程中,首先依据层次分析法(AHP)与熵权 法通过定性、定量分析,合理地进行评价指标权重系数的确定。其次,采用灰色关联度分析法对各设计方案进 行灰色加权关联度的计算,确定其排序,并依据结果完成对设计方案的综合评价与优选工作。基于该模型完成 了对某款多旋翼无人机的 5 个设计方案的优先级排序,并将结果依据熵权 TOPSIS 法进行验证,以证明其可行 性。最后,基于指标权重与方案得分完成了对优选方案的优化,并对方案进行三维建模视觉化展示,有效地表 明了基于多层次灰色综合评价法的无人机产品评价优选决策模型的设计辅助作用。     

灰色层次分析法在人力资源管理中的应用

人力资源是一种特殊的经济资源,它对经济发展有决定性的影响。本文提出一种基于灰色层次分析法的方法。该方法采用层次分析法为评价指标赋权重,建立了灰色综合评价模型,然后结合实例说明了该方法的有效和可行性。     

基于AHP-FCE的供应商选择问题研究与应用

文中在对现有供应商选择方法分析的基础上,利用层次分析法在确定各指标的权重方面以及综合模糊评价法在处理多指标多层次的综合评价问题方面的优点,提出了基于层次分析法和综合模糊评价法相结合的供应商选择方法,并且详细描述了供应商选择的步骤。该方法将定性和定量分析有机地结合起来,能够充分体现评价因素和评价过程的模糊性,减少了个体主观臆断所带来的弊端。经过在钢材采购管理决策支持系统中的应用,证明了该方法符合客观实际,评价结果可信、可靠。     

灰色关联分析法的高校公共英语教学质量评价研究

为了有效评价高校公共英语教学质量,提出基于灰色关联分析法的高校公共英语教学质量评价方法.根据最优数据聚类准则,获取高校公共英语教学质量评价指标,建立高校公共英语教学质量评价指标体系,然后使用灰色关联分析按照关联度与评价级别间关系,判断高校公共英语教学质量优劣级别,实现高校公共英语教学质量评价.结果 表明,灰色关联方法的...     

Supplier evaluation based on Nash bargaining game model

Traditional DEA method is improper for supplier evaluation and selection, as it adopts varying weights in evaluation, and fails to consider competition among the suppliers. In order to solve these two problems, Nash bargaining game DEA model is applied to supplier evaluation in present paper. However, there is a non-uniqueness problem with Nash bargaining game efficiency of supplier in existing Nash bargaining game DEA model. The existing Nash bargaining game DEA model is improved in present paper on this issue, then the improved model is applied to the third party logistics service provider evaluation. The result of supplier evaluation based on the improved model is more persuasive compared with the existing research achievement, owing to adopting common weights in evaluation, and the game between suppliers being taken account.     

基于混合PSO-Adam神经网络的外协供应商评价决策模型

当前复杂外协环境中外协加工资源的分散性、多样性、动态性、组合性对制造企业的外协供应商评价提出了更高的要求,这使得传统的方法难以满足当前环境下外协供应商评价的需求.对此,提出一种基于混合PSO-Adam神经网络的外协供应商评价决策模型,以弥补多目标决策方法主观性太强、数学规划方法难以求解复杂问题以及经典神经网络方法的性能不稳定等缺陷.为验证模型的有效性,以某建材装备制造企业外协供应商评价问题实例进行实验分析,并与其他现有算法进行对比.结果表明,该决策模型能够针对当前复杂的外协环境客观高效地进行外协供应商评价决策,进一步减少对个人经验的依赖,降低供应商评价难度,减少供应链管理成本.     

基于改进模糊综合评价法的电力供应商评价模型

为了有效提高电力物资供应商评价的有效性和合理性,设计了一种基于改进模糊综合评价法的供应商评价模型,首先,在现有供应商评价的基础上引入企业社会责任维度,构建了包含组织因素、产品因素、供货因素、售后因素及社会责任的综合评价指标体系;其次,为了避免传统模糊综合评价法主观因素赋权的不足,采用层次分析法+因子分析法（AHP+FA）改进其权重计算方式;最后,通过算例分析验证了评价模型的适用性,可为电力公司招投标管理及运营决策提供参考意义.     

基于支持向量机的供应商评价模型

提出了利用支持向量机建立供应商评价系统的方法．给出了供应商评价指标体系及具体量化方法，采用支持向量机的1-v-1分类策略建立了供应商的评价模型．最后通过仿真实验证明了基于支持向量机的供应商评估系统的可行性和实用性．仿真表明，支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力．     

基于层次分析法的供应商评价模型的研究

提出了一种基于层次分析法（AHP）的供应商评价指标体系和多级评价模型,根据AHP方法建立决策递阶层次结构,通过合成层次总权重来构筑多层次决策模型,介绍了基于此模型开发的软件,结合该模型在一家制药企业的应用说明其在供应商评价方面应用的有效性。     

集成化服务供应链的物流服务商选择研究

在分析集成化服务供应链的基础上,从客户满意度、服务质量、服务成本、企业资质、协同能力和绿色竞争力六个方面,构建了比较全面客观的物流服务供应商评价指标体系。通过熵权计算出物流服务供应商权值向量和专家打分计算出各个二级指标的权重,构建定性和定量相结合的供应商评价模型,通过综合评价计算出各个物流服务供应商的评价总权值。最后,结合案例说明,建立的服务供应商评价指标体系和综合评价模型能够比较全面地评价供应商,为研究物流供应商选择提供有益参考价值。     

供应商选择的双层规划模型及求解分析

为了促使供应商在降低产品成本的同时,提高服务质量,提出了利用双层规划建立供应商选择模型。上层规划以制造企业的采购费用最小为目标,下层以选择的供应商的服务质量最大为目标。其中,下层规划中供应商的服务质量用综合评价得分体现先计算出各影响因素的权重,乘以标准判断矩阵得出各供应商的综合得分。最后,结合模型特点设计了双层迭代的算法,并结合实例验证了模型和算法的有效性。     

A model of a decision support system based on case-based reasoning for third-party logistics evaluation

The social demands for third‐party logistics (3PL) are further developing the model of supply chain management. The analysis of an effective approach for 3PL service supplier evaluation is given in terms of its direct relation to the operational efficiency and benefit of the service‐demanding enterprise as well as its supply chain management. An analysis of the traditional academic theoretical results and practical methods for 3PL supplier selection indicates the deficiencies of this approach. In this paper, a case‐based reasoning model framework is postulated for a 3PL evaluation and selection system. This work further expands upon the theoretical basis of this system and its reasoning process by discussing the advantages and practical value of this framework.     

Comparison of neural network application for fuzzy and ANFIS approaches for multi-criteria decision making problems

In this study, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is used for multi-criteria decision making in supplier evaluation and selection problem. The contemporary supply-chain management is looking for both quantitative and qualitative measures other than just getting the lowest price. After evaluating a number of distinct suppliers, determining the reliable suppliers by ANFIS model with better approximation will support decision makers. To this end, ANFIS is evaluated for different data sets with the attributes of the suppliers and their scores that are gathered from a previous study conducted for the same problem under the name of Neural Network (NN) application for fuzzy multi-criteria decision-making model. In the proposed ANFIS model built for determining supplier score, linear regression analysis (R-value) and Mean Square Error (MSE) were 0.8467 and 0.0134, respectively, while they were 0.7733 and 0.0193 for NN for fuzzy. ANFIS gives better results according to MSEs. Hence, it is determined that ANFIS algorithm can be used in multi-criteria decision making problems for supplier evaluation and selection with more precise and reliable results.