基于AHP的供应链物流客户价值评估模型研究

通过分析现代供应链物流客户价值评估管理的特点,提出了利用层次分析法（AHP）来评估供应链物流的客户价值,研究了相应的客户价值评估模型。结合AHP多目标决策分析感性与理性两方面评估的特点研究了供应链物流客户价值的评估过程,并建立了评估系统的应用框架。最后,结合某光电行业供应链物流管理信息平台数据库对基于AHP的评估模型进行了实证。     

面向服务的供应链绩效评价研究

面向服务的架构SOA是一种应用程序体系结构。从国内外供应链管理绩效测评方法研究存在的不足出发,结合供应链绩效管理需求,介绍了SOA定义及其特性,构建了面向服务的供应链绩效管理评价体系架构;描述了其业务应用层、服务总线层及基础服务层的基本组成与功能;分析了该评价体系的运行方式。     

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。     

基于层次分析法的物流企业绩效评价方法研究

目前作为"第三利润源泉"的物流业发展迅速,而绩效评价对于物流业的发展至关重要,构建科学的物流绩效指标体系是评价是否准确的关键。本文针对目前物流企业绩效评价问题的复杂性和综合性特点,立足于层次分析法(AHP)与关键绩效指标法(KPI)等评价方法,讨论并构建了基于层次分析法的物流企业绩效评价指标体系,为提高物流企业的竞争力提供一些理论帮助与指导。     

物流服务供应链的质量协调研究

基于演化博弈论的研究方法,构建了物流服务供应链质量协调的演化博弈模型,并对该模型进行了分析。研究结果表明,影响物流服务供应链质量协调的因素有协调成本、额外收益、违约成本、超额收益、投诉概率、声誉损失和损失分摊系数等,通过调整这些参数的大小,可以有效促进物流服务供应链的质量协调。     

基于灰色关联度的供应商评价体系研究*

将层次分析法与灰色关联度相结合,提出了一种新的供应商评价方法。针对供应商评价指标间关联性比较强的特点,采用层次分析法确定评价指标权值,以灰色关联度作为评价标准,对复杂多目标的供应商对象进行综合评价,其结果具有良好的性质且方法简单、利于实现。     

基于AHP法和BP神经网络的城市综合体营销绩效评价研究

利用层次分析法(AHP),从影响城市综合体营销绩效的多方面因素综合考虑选择评价指标,构建城市综合体营销绩效的三层评价体系.以某城市综合体项目为例,采用AHP法计算出各评价指标对于营销绩效的权重,结合调查问卷和专家评分对指标进行评分,从而实现对城市综合体的营销绩效评价.再将AHP法的计算数据作为BP神经网络训练的目标值,...     

基于AHP的物流管理信息系统敏捷性评估研究

针对企业物流管理信息系统敏捷性评估存在的问题,本文对其进行较为系统的研究。首先,引入层次分析法将敏捷性评估从定性评估转为定量评估;其次,提出敏捷性指标体系建立原则;最后,建立物流管理信息系统敏捷性评估CTRSPI模型,并给出每个指标的评价方法和说明,并对敏捷性指标体系中的每个指标计算方法进行了具体说明。结果表明,提出的模型能够实现敏捷性评估的定量判断,便于比较不同物流管理系统的敏捷性及其等级。     

AHP方法在敏捷供应链协调绩效评价决策系统的应用

敏捷供应链协调绩效的评价是敏捷供应链系统(ASCM)研究的一个新的研究方向。近年来人们一直在研究敏捷供应链系统的计算机构造与实现技术,企业投入大量的资金进行供应链系统组织与建设,但是如何评价供应链系统的运行效果是企业迫切需要解决的问题,理论界对此缺乏研究。该文研究把层次分析法AHP应用于敏捷供应链系统中供需协调绩效评价系统中的应用方法,介绍了有关算法模型,为研究改善敏捷供应链系统的运行性能提供决策依据。     

物流云服务——面向供应链的物流服务新模式*

为解决当前物流服务方式在推广应用方面的诸多瓶颈问题,在云计算、云制造、物联网、RFID等技术发展基础上,提出了一种面向供应链的物流服务新模式———物流云服务。给出了物流云服务的定义,分析了物流云服务区别于以往物流服务方式的创新特征,提出了物流云服务的业务架构和技术架构,讨论了实施物流云服务所需解决的关键技术和问题。最后,以汽车产业供应链物流为例,设计了汽车物流云服务模式,对物流云服务模式进行应用验证。     

基于Anylogic的物流服务供应链牛鞭效应仿真分析*

针对当前牛鞭效应研究集中于产品供应链的现状,以及服务的无形性等众多与产品不同的特性,提出以服务能力模拟产品库存进行牛鞭效应研究的可能;构建了物流服务供应链的概念模型,归纳出其牛鞭效应的四个成因;以上下游服务能力调配策略为基础,构造了三阶物流服务供应链中的成本函数和等待时间函数,运用仿真软件Anylogic进行了实证分析和优化改进。结果表明牛鞭效应确实也存在于服务型供应链中,造成能力利用率偏低和资源浪费,同时验证了以服务能力模拟产品库存进行牛鞭效应研究的有效性。     

图像置乱度评估的层次分析法

目的：针对目前置乱度评估算法对同一图像置乱算法的评价结果存在多变性,对多个置乱算法不能同时评估的问题,本文提出基于层次分析法的图像置乱评估算法。方法：首先,计算置乱矩阵元素分布的均匀性和随机性程度,获得置乱像素位置分布的属性值,保证了同一置乱算法置乱度的恒定性。然后应用层次分析法,实现置乱度二维属性的整合和多个置乱算法的同时评估。结果：实验结果表明,该算法得到的置乱度只与置乱算法本身和置乱迭代次数相关,和置乱对象无关,结果具有稳定性和有效性,同时算法可给出任意数目置乱算法的置乱度排序。结论：总之,建议算法实现了客观、公平、高效的图像置乱度评估,不仅有利于信息隐藏领域设计者方便快速选择合适的置乱算法,同时也为置乱算法的开发提供了有力的反馈工具。     

基于模糊层次分析法的集成软件质量评估模型

通过建立软件质量点模型和软件质量度量模型,并运用模型集成的方法,构建了软件质量的集成评估模型。通过模型转换方法将其转换为层次分析模型,并针对模型中权重指标难以确定的问题引入了模糊分析的方法。最后通过一个实例验证了该方法的可行性。     

基于预测承诺契约的物流服务供应链协调

针对由一个功能单一的物流服务分包商和一个物流服务集成商构成的物流服务供应链的协调问题,提出一种承诺契约协调模型。在此承诺契约中,集成商提供一个需求预测,并承诺至少购买一定比例的预测需求量;物流服务分包商基于集成商的预测进行物流能力投资决策,然后得到物流服务分包商的最优物流能力投资量和集成商预测值的取值集合,并将结果扩展到考虑引入回购因子的情况。研究表明在选取合理参数的条件下,提出的预测承诺契约能够鼓励分包商多备货投资,进而能够使物流服务供应链实现系统收益帕累托改进,提高供应链系统和集成商的期望利润,从而实现系统协调。回购因子的引入可以提高相同预测值下的投资水平。最后通过数值实验验证了结果的可靠性。     

考虑服务时效的物流服务供应链应急任务分配

针对应急情况下两级物流服务供应链任务分配问题,提出了考虑服务时效性的客户满意度模型方法。首先,考虑应急情况中订单任务量的随机性的情况,建立基于服务时效性的客户满意度模型;其次,构建最小化物流成本模型以保证物流服务供应链成本最优化;然后,引入线性加权法将包含最大化客户满意度与最小化服务成本双层规划多目标模型转化为单目标模型;最后,采用遗传算法（GA）求解模型,并针对权重作了灵敏度分析。算例研究表明,与上下层单目标分配结果的目标值0.0501和0.0825相比,综合函数模型得到了显著优化的目标值0.2716,说明所构建模型的任务分配方案能够更有效解决具有服务时效性客户满意度的物流服务供应链任务分配问题;由分析权重灵敏度可以看出,权重0.1< a< 0.5时的综合目标优化解相较于0.5< a< 0.9斜率变化程度显著,说明在应急任务分配时应根据服务能力参数理性选择两者的权重分配,这反映出了客户满意与物流成本悖反效应的存在。研究结果表明,考虑服务时效的任务分配模型能够有效解决应急情况下物流服务供应链任务分配问题。     

物流服务供应链绩效动态评价研究

针对动态变化的物流服务供应链状态,设计改进型QFD模型,利用模糊评估法对不同历史时期物流服务供应链绩效进行评价;利用前期评价结果,应用Markov预测方法对未来物流服务供应链进行预测,以达到更好控制绩效的目的。最后,结合算例对该动态绩效评价模型进行验证分析。     

物流服务供应链复杂网络脆弱性测度研究

合理评价物流服务供应链脆弱性是实现网络高效率的重要前提。分析物流服务供应链网络节点作用规律,引入聚集系数、最大连通度及连通效率作为网络脆弱性测度指标,基于所构建攻击策略对二级物流服务供应链网络进行实例研究。研究结果表明：所构建指标可较好描述物流服务供应链网络脆弱性能变化;相较于功能型物流服务供应商与物流客户,物流服务集成商对网络脆弱性影响程度最大。最后提出了物流服务供应链网络脆弱性的有效防范对策。     

层次分析法和神经网络相融合的教学质量评价

为提高教学质量评价准确性,提出一种基于层次分析法和神经网络相融合的教学质量评价方法（AHP-BPNN）。采用层次分析法构建评价指标体系,筛选出对评价结果有重要影响的指标作为BP神经网络输入,采用神经网络建立教学质量评价模型。仿真结果表明,AHP-BPNN不仅简化神经网络的结构,而且提高了教学质量的评价精度和评价效率,是一种可行、有效的教学质量评价方法。