敏捷虚拟企业合作伙伴选择的方法研究

提出了敏捷虚拟企业伙伴选择的三阶段结构化进程,给出了一种多目标决策数学模型,并基于ＡＨＰ法对权重因子的取值进行确定,提出了采用Ｂｅｎｃｈｍａｒｋｉｎｇ法对关键因素的的决策值进行量化计算的方法。     

虚拟企业伙伴选择模型与方法研究的进展

对近年来国内外虚拟企业伙伴选择模型与方法的研究进展作了综述。首先,对伙伴选择的研究进行了分类;然后,分别介绍了个体决策情况下的关于单任务与多任务的伙伴选择研究现状以及群决策情况下的伙伴选择研究现状;最后,对今后的主要研究工作进行了展望.     

中小企业协同制造伙伴的AHP群决策优选方法

本文分析中小企业协同制造伙伴选择的关键影响因素和评价体系,分析AHP(层次分析法)和群决策技术,并在此基础上提出了AHP和群决策相结合的AHP群决策法,建立了其数学模型,给出了该方法的基本步骤,并通过实例验证了其正确性。     

敏捷虚拟企业伙伴选择的多维决策模型

描述了在敏捷虚拟企业伙伴选择群体决策问题中项目之间的联系因素，及其在决策过程中的处理方法，并提出相应的多维决策模型。基于该模型的群体决策过程支持对伙伴选择方案的整体规划，有利于进一步优化任务完成的性能；能在决策过程中从全局上指导参与企业的决策方向，减少冗余环节，提高群体决策的效率。     

供应链合作伙伴关系管理过程分析

供应链合作伙伴关系的管理是一个复杂的过程，为此，将供应链合作伙伴关系管理分为伙伴需求分析、伙伴信息收集、伙伴选择和伙伴跟踪管理四个阶段。在伙伴需求分析阶段运用价值链分析方法找出企业自身的核心能力和需要伙伴提供的核心能力，将伙伴选择过程分为基于数据挖掘的快速过滤、组合优化和决策选择三个阶段，提出了基于合作满意度的伙伴跟踪管理方法。     

基于AHP-RBF神经网络的协同制造伙伴选择研究

协同制造伙伴选择是实现网络化制造的关键问题,在对已有制造伙伴选择方法总结和分析的基础上,给出了综合评价参考体系,提出了将AHP法与RBF神经网络相结合的协同制造伙伴选择模型,并通过实例分析,达到了综合评价和选择合作伙伴的目的.     

基于支持向量机和模糊层次分析法的虚拟研究中心合作伙伴优选决策

针对虚拟研究中心伙伴决策过程中信息的模糊性和不确定性,提出了一种基于支持向量机和模糊层次分析法的综合评价模型.首先应用基于支持向量机的分类模型对虚拟研究中心候选合作伙伴数据信息进行分类,经过初步筛选缩小候选合作伙伴集合,再采用梯形模糊数构造评价模型的判断矩阵,选用一致性充要条件检验判断矩阵的一致性,进而推导出评价模型中各评价准则下指标的权重,最后运用梯形模糊数的重心法,完成候选合作伙伴的综合评价值排序,并以雅砻江水电开发虚拟研究中心伙伴选择为例进行分析.研究表明,基于支持向量机和模糊层次分析法模型能减少虚拟研究中心伙伴选择决策的输入量,提高分类精度和决策效率;此外,由于梯形模糊数在层析分析法中的应用,使综合评价模型能有效地结合定性与定量分析,减少人为主观因素的影响,从而优选出最佳的合作伙伴.     

面向云制造协同创新伙伴选择的多源异构VIKOR群决策方法

协同创新伙伴选择是云制造的关键环节。针对云制造中评价指标缺乏,信息来源多、结构形式异样,及其不可公度性等影响协同创新伙伴选择的问题,提出一种基于多源异构评价信息的VIKOR群决策方法。首先,从相容性、研发能力、技术方案和创新效果等维度构建了评价指标体系;其次,对数值、区间数和语言值等多源异构评价信息进行分类转换与处理;然后,综合运用BWM和信息熵进行主客观赋权,借助VIKOR方法对评价信息进行集结排序。最后,通过算例分析和敏感性分析,并与经典方法进行比较,证明了多源异构VIKOR群决策方法是一种有效的云制造协同创新伙伴选择方法。     

协同产品创新联盟伙伴选择决策

选择合适、胜任的合作伙伴是提高协同产品创新绩效,确保协同产品创新工作取得成功的重要前提。基于伙伴个体属性和协同属性的视角,提出了一种考虑知识匹配度和协同创新整体收益的伙伴选择决策方法。构建了集成伙伴个体的知识匹配度、伙伴间的知识协作能力和联盟整体期望收益3大属性的综合指标体系;建立了基于综合指标体系的伙伴选择多目标优化模型,并采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法求解该模型。通过实例分析,验证了该伙伴选择方法的可行性及实际应用价值。     

基于信任评审的虚拟企业伙伴选择

以模糊综合评价法为工具，提出了一种基于信任评审的虚拟企业伙伴选择方法。采用具有较强综合反映能力的信任度指标来进行虚拟企业伙伴选择，能解决虚拟企业运行中的合作相容性和稳定性问题。将该方法应用到实例中得到了一个伙伴选择排序表，与企业的实际运作较吻合。     

基于多分类器融合的供应链伙伴动态选择方法

通过将备选企业的属性看作分类器,将伙伴选择问题转化为不完全、不确定性信息下的分类识别问题.应用多分类器融合规则,建立了供应链伙伴选择的决策模型和方法.该方法不但有效解决了决策信息的不完全性、不确定性和主观性问题,而且有效解决了供应链伙伴的动态选择问题.实例分析结果表明,该方法在供应链伙伴选择和动态选择中具有可行性、有效性和优越性.     

基于SVM实现虚拟协作伙伴的选择

随着经济全球化和网络进程的加快，企业只有开展协作与合作伙伴关系才能更好地生存和发展，因此确定伙伴选择的数学模型和优化非常必要。本文在介绍支持向量机(SVM-suppor tvector machine)基本原理和实现算法的基础上，探讨了支持向量机方法在实现虚拟协作伙伴选择中的应用。通过此模型，能为决策者提供一种有利的支持。     

基于PSO神经网络在动态联盟制造伙伴选择中应用

制造伙伴选择是组建动态联盟的一个关键问题.在对已有制造伙伴选择方法总结和分析的基础上,给出了制造伙伴选择综合评价参考体系,提出了一种基于神经网络的制造伙伴选择模型,采用基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO)对神经网络进行训练,实验证明,该算法不仅使训练的收敛速度大大提高,且其训练的神经网络的性能也显著增强,为制造伙伴选择问题提供了有效的解决途径.     

虚拟企业伙伴选择中的多目标决策问题

在竞争，合作，动态的市场环境中，虚拟企业被认为是21世纪最有竞争力的企业运行模式，但如何选择合适的伙伴，则是虚拟企业能否组建成功的关键。在应用整数规划描述虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上，给出了支持伙伴选择的多目标决策工具与算法，并以实例说明该工具能有效支持虚拟企业伙伴的选择。     

敏捷制造平台上动态联盟盟友的选择

在敏捷制造平台上实现动态联盟组建,其核心环节是盟友选择,能否选择出富有竞争力的盟友,关系到动态联盟的成败.分析了动态联盟盟友选择过程中应考虑的因素及应遵循的原则,对于在敏捷平台上实现动态联盟盟友选择提出了一种有效的解决方案.     

基于模糊物元与熵权分析的供应商选择评价方法研究

供应商选择与评价是学术界和工业界十分关注的优化决策问题,作为复杂的多目标决策问题,其对于企业的发展有重要的影响和意义。为克服传统供应商选择过程中的主观因素对评价目标和结果的不利影响,针对模糊物元分析和熵权法在解决矛盾不相容问题以及权重客观选择上的特点,将候选方案与最优和最次方案进行比较并计算出相应的客观权重,建立了基于物元分析和熵权的供应商选择评价方法。最后以某制造企业供应商选择过程为例,证明了该模型的可行性和有效性。     

基于层次分析和熵权法的齿轮油选型评价

针对风力发电机组齿轮箱的安全用油问题，根据风电设备运行特点以及实际运行过程中可能产生的故障，考虑齿轮油基本理化指标、抗污染性能以及极压抗磨性能3个维度，选择9个具体指标，构建涵盖目标层、准则层以及方案层的层次分析（AHP）结构的评价体系；引入熵权法（EWM）的客观赋权，改进综合权重的计算方法，并应用于某风电齿轮箱OEM的油品选型方案中，通过实例验证该方法的有效性与可行性。结果表明，所提出的方法可以实现对风电齿轮油选型结果的量化，有利于快速评价油品性能相关指标，改善了对多油品选择决策过程中主观因素引发的偏差。该方法可为风电齿轮箱油品选择决策提供参考，并可用于其他行业的油品选型决策中，对油品选型具有重要意义。