一种基于粗糙集和层次分析法的供应商选择方法

供应链管理是一种系统化、集成化、敏捷化的管理模式,供应链管理能够使多个企业结成同盟,使大批量定制生产成为可能,从而使企业具有较强的市场应变能力。而物流供应链上的供应商的选择是其关键问题之一,也是企业实施即时式生产的基础。采用一种由粗糙集理论和层次分析法相结合的新方法对物流供应链管理中的供应商选择问题进行了研究,所完成的主要研究工作包含:首先对常用供应商的选择方法进行了综述;分析了供应商选择的原则及其指标体系;在此基础上,通过由层次分析法得出的主观判断矩阵与由粗糙集方法得出的客观判断矩阵相结合生成的组合判断矩阵,对物流供应链管理中供应商的选择决策问题进行了研究;最后运用一个应用实例说明了所提出的组合方法在供应商优化选择中的可行性和有效性。     

基于信息熵的模糊多属性决策供应商选择方法

提出了一种针对供应商选择最优决策问题的基于信息熵的模糊多属性决策方法。针对供应商的多属性决策问题,确定属性集,利用信息熵求出各属性权重,运用模糊数排序方法对方案的模糊效用值进行排序,以确定最优方案。最后以某企业为例做了实例分析,将此方法应用于对这五个供应商进行评分排序,并从中选择出最为合适的供应商,表明此方法行之有效。     

图书供应商选择的混合型多属性群决策

针对同时存在基数评价信息与序数偏好的情形,考虑每个属性下的决策者权重,为图书供应商选择建立混合型多属性群决策模型。对定性和定量属性分别用0-1规划和线性加权和法求出决策群体对各供应商的评价值,再用0-1规划求得决策群体对供应商的最终排序结果。最后以一个实例说明模型的应用。此方法可提高供应商选择的科学性和有效性。     

基于混合VIKOR方法的供应商选择决策模型

通过文献统计方法构建供应商选择评价准则体系. 针对主客观评价准则下多种数据类型混合的评价信息, 提出根据采集到的原始数据客观确定决策者和决策准则权重, 避免主观赋权带来的二次不确定性. 采用基于混合信息的VIKOR方法集结评价值, 以克服数据类型的不可公度性和数据转换造成的信息损失. 从理论、数值实验和敏感性分析3 个维度与TOPSIS 方法进行对比, 表明了所提出方法在供应商选择决策过程中的特点和优势.

     

一种信息不完全确定的多准则分类决策方法

针对准则权系数信息不完全确定和准则值信息不完全且有训练集的多准则分类决策问题,提出一种基于证据推理的分类方法,该方法在对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立非线性规划模型;然后利用遗传算法和单纯形法联合求解优化模型,得出准则权系数和分类效用阈值等参数,进而求出每一方案的效用值;最后与分类的效用阈值进行比较,得到方案集的分类．应用实例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于多准则决策的软件可靠性模型选择方法

针对现有软件可靠性模型选择方法计算复杂和适用性差的问题,提出基于多准则决策的软件可靠性模型选择方法.定义了指导软件可靠性模型选择的若干准则,包括生命周期阶段准则、模型输入要求准则、模型输出要求准则、模型假设吻合准则和失效数据趋势准则,将这些准则分为确定性准则和不确定性准则,阐述了基于这些准则进行软件可靠性模型选择的算法,并实例验证了该方法的简单可行性.指出将这种方法与现有软件可靠性模型选择方法进行综合运用的研究方向.     

一种基于Multi-Agent的供应商选择系统

构建了一种基于Multi-Agent的供应商选择系统,给出了其中各主要组成部分的结构和功能,并提出了一种基于Vickrey拍卖的改进的合同网协议,作为制造商Agent和供应商Agent的协商策略,最后描述了他们之间的交互过程.     

信息不完全的多准则层次分类方法研究

提出一种信息不完全的多准则层次分类决策方法．该方法利用决策者对训练集的分类结果(属于最高分类和不属于最高分类)和准则权系数的不完全信息构建非线性规划模型，将其转换成线性规划模型，求解得到训练集中方案在各准则值下的偏好值和准则权系数，通过插值得到方案集中方案在各准则下的偏好值，计算其一致性指标值，确定是否属于该分类．对于不属于最高分类的训练集中的方案进行分类，并继续上述过程，直到所有方案均分类为止．最后通过实例说明该方法的有效性和可行性．     

一种原油供应商选择的多回合博弈分析方法

采用多回合博弈过程对原油供应商选择进行了分析,用模糊隶属函数来表征各原油供应商在多回合博弈过程中的评价指标尺度,同时构造了多回合博弈的评价函数.实例应用表明:运用此多回合博弈分析方法,可以对原油供应商进行较优的选择.     

普适环境中基于信任的服务评价和选择模型

借助人类社会中的信任行为特征以及自然科学中的万有引力定律，提出了信任引力概念，并基于此分析普适环境中交互实体间的信任关系．同时，建立了一个合理的基于信任引力的服务评价和选择模型，通过直接评价、间接评价、历史评价等多角度综合评估有效地提高服务选择效率和准确性．实验结果表明，利用该模型,普适实体能在较短时间内准确地选择一个最优服务实体．     

ERP软件选型模糊综合评价模型的研究

为了解决企业面临的选择ERP软件的问题,全面客观地评价ERP软件,提出了一种通用的ERP软件模糊综合评价模型和方法。建立了ERP软件综合评价指标体系,根据评价者的不同权重,重点阐述了定性指标和定量指标隶属度的确定,建立了模糊评价矩阵。最后以某企业ERP选型为实例进行了说明。     

可拓评价方法在传感器选型评价中的应用

拉压力传感器、位移传感器、压力传感器这三种传感器在进行组合选型时,需要确定备选方案中的容量、匹配性能、精度、反应速度、适应性、成本六项选型评价指标的关联度。为使选型方案具有更高的性价比,采用将可拓学理论应用于传感器选型评价中。结果表明,利用可拓学理论对传感器进行选型评价具有较好的实用性和有效性。     

基于用户的Web服务FRC评估选择模型

Web服务非功能属性评佑是服务选择的重要前提,而目前的服务评佑方法没有根据各非功能属性内在特征进行其属性值的评估,也没有考虑用户对多个属性的复杂需求,无法有效地选择出真正满足用户需求的最佳服务。因此从用户角度出发,提出了基于用户的Web服务FRC评佑选择模型,模型考虑了用户对各个属性的需求,并根据非功能属性隶属的不同数学性质,将隶属度的概念、模糊评判理论、概率统计方法和TOPSIS多属性决策法应用于模型,建立了模糊性子模型F和随机性子模型R,最终通过确定性子模型C综合评估来实现服务选择。仿真实验结果表明,该模型能较好地根据用户需求有效实现服务选择。     

基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型

属性选择可以有效减少数据的冗余度和降低数据的维度,将GA-CFS属性选择方法引入个人信用评估中,利用CFS评价得到的启发式"价值"作为GA的适应度函数来对个人信用指标体系优化,建立了基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型.在Australian数据集上比较了ID3、NB、Logistic、SMO与GA-CFS属性选...     

A Selection Model for Optimal Fuzzy Clustering Algorithm and Number of Clusters Based on Competitive Comprehensive Fuzzy Evaluation

Fuzzy $c$-means (FCM) and its variants suffer from two problems---local minima and cluster validity---which have a direct impact on the formation of final clustering. There are two strategies---optimization and center initialization strategies---that address the problem of local minima. This paper proposes a center initialization approach based on a minimum spanning tree to keep FCM from local minima. With regard to cluster validity, various strategies have been proposed. On the basis of the fuzzy cluster validity index, this paper proposes a selection model that combines multiple pairs of a fuzzy clustering algorithm and cluster validity index to identify the number of clusters and simultaneously selects the optimal fuzzy clustering for a dataset. The promising performance of the proposed center-initialization method and selection model is demonstrated by experiments on real datasets.      

基于概念的文档评价模型

理解文档的内容和查询的真实意图是提高搜索引擎智能水平的一种有效途径。提出了一种以分析概念及其关系为基础来理解文档、揣摩查询意图的模型。在该模型中，结合用户背景知识构造一个用户概念库，将文档及查询要求转化为概念集，并适当扩充查询要求概念集，最后将两概念集转化为特征向量，计算其相似度，作为文档的评价值。文中详细给出了概念库及必需的概念运算的数学模型。     

一种基于QoS的Web服务选择模型

服务质量是面向服务应用中考虑的重要因素之一.对现有的SOA标准模型进行了扩展,提出了一种基于QoS的Web服务选择模型.模型中新增实体提供对QoS的支持,采集服务提供者和服务消费者的QoS反馈信息,以此评估Web服务的质量.在服务选择时,该模型在考虑QoS评价排名的同时,运用滑动窗口策略,分摊系统负载和避免负载抖动现象.仿真实验结果显示了该思想的有效性.     

A Dynamic Model Based Robot Arm Selection Criterion

The selection of robot manipulator architecture, i.e. the determination of link lengths, their relative orientations, types of joints, e.g. revolute or prismatic, etc., has been largely done so far by experience, intuition and at most based on the kinematic considerations like workspace, manipulability, etc. Dynamics is generally ignored at this stage even though it is widely used for control and simulation. This paper attempts to introduce a criterion based on the dynamics of a robot manipulator, namely, simplicity of the associated generalized inertia matrix (GIM). Since the GIM influences both the control and simulation algorithms significantly, its fast computation and / or making its shape diagonal will certainly enhance the speed, precision, and stability of the robots. Two measures of simplicity, the computation complexity of the GIM in terms of floating point operations and the computer CPU time of an algorithm where the GIM appears, e.g., the inverse dynamics algorithm, are used here to evaluate a robot arm. The proposed criterion is illustrated with two -link robot arms with revolute and prismatic joints and compared with the two commonly used criteria, namely, the workspace, and manipulability. Finally, an example is taken to select an arm from the two spatial robot architectures, RTX and Stanford.     

一种基于混合智能优化的服务选择模型

基于Web服务功能属性与非功能属性分离的思想,提出了在组合服务流程确定情况下基于非功能属性的组合Web服务选择模型.考虑到非功能属性之间的不可公度性和矛盾性,设计了一种基于极大熵函数和社会认知算法的新型混合智能优化算法来解决全局服务选择问题.最后给出了数值实验,实验表明文中的方法可以综合考虑服务组合的非功能要求,从而实现自动的全局服务选择.