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基于粗糙集的TOPSIS供應(yīng)鏈合作伙伴選擇

2011-07-24 09:36:36陳紅梅
統(tǒng)計(jì)與決策 2011年22期
關(guān)鍵詞:粗糙集合作伙伴排序

陳紅梅

(燕山大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,河北 秦皇島 066004)

0 引言

供應(yīng)鏈管理中合作伙伴的選擇,對(duì)供應(yīng)鏈的構(gòu)建與運(yùn)作至關(guān)重要,它關(guān)系到整個(gè)供應(yīng)鏈的效率和效益。通過(guò)戰(zhàn)略性的合作伙伴,不僅能夠減少總成本、降低庫(kù)存水平、實(shí)現(xiàn)資源共享,而且能夠達(dá)到雙贏。港口作為煤炭物流從煤礦到用戶中轉(zhuǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在合作伙伴的選擇中呈現(xiàn)出“組合爆炸”,在面臨市場(chǎng)機(jī)遇時(shí),必須能夠敏捷快速地建立自己的合作伙伴關(guān)系,因而,合作伙伴的選擇是構(gòu)建及維護(hù)供應(yīng)鏈?zhǔn)紫刃枰鉀Q的問(wèn)題[1]。

合作伙伴選擇的定量化方法主要有模糊評(píng)價(jià)模型[2]、生物進(jìn)化算法等模擬自然界的選擇方法,比如遺傳算法(GA)[3],蟻群自動(dòng)算法(MACO)[4];這些方法或計(jì)算比較復(fù)雜,或權(quán)重的確定具有很大的主觀性,應(yīng)用不方便[5,6]。本文結(jié)合煤炭港口物流供應(yīng)鏈的實(shí)際,建立了供應(yīng)鏈合作伙伴選擇的指標(biāo)體系,利用基于粗糙集的逼近理想解排序方法對(duì)煤炭港口供應(yīng)鏈合作伙伴的選擇進(jìn)行了研究。

1 供應(yīng)鏈合作伙伴選擇的指標(biāo)體系

不同行業(yè)供應(yīng)鏈合作伙伴選擇指標(biāo)的側(cè)重點(diǎn)不同,為了保證指標(biāo)體系經(jīng)濟(jì)上的有效性和全面性,以及分析處理過(guò)程中的易量化性,根據(jù)煤炭港口物流的的特點(diǎn)以及運(yùn)作現(xiàn)狀,歸納以下主要評(píng)價(jià)指標(biāo)。

企業(yè)規(guī)模:面對(duì)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境,要建立長(zhǎng)期合作關(guān)系,煤炭港口企業(yè)不僅關(guān)心目前的裝卸作業(yè)收益,更關(guān)注未來(lái)合作潛力、抗風(fēng)險(xiǎn)等能力,這都與合作伙伴的財(cái)力、物力、人力以及信息化程度、管理水平等企業(yè)實(shí)力相關(guān)。

作業(yè)能力:煤炭港口企業(yè)的收益主要來(lái)自于煤炭經(jīng)港口作業(yè)的裝卸費(fèi)用,因此對(duì)于供應(yīng)鏈合作伙伴中煤炭生產(chǎn)企業(yè)、運(yùn)銷企業(yè)和最終用戶企業(yè)的選擇,主要取決于其作業(yè)能力,煤炭作業(yè)量和周轉(zhuǎn)的頻率,計(jì)劃履行率等對(duì)其影響重大。

協(xié)調(diào)能力:港口與合作伙伴由一般交易關(guān)系提升為戰(zhàn)略合作關(guān)系,合作將變的更加緊密,相互的連接變的更加專有,因而,關(guān)系破裂也將對(duì)港口造成巨大損失,選擇合作伙伴時(shí),雙方戰(zhàn)略目標(biāo)匹配度,合作關(guān)系的穩(wěn)定性,遇到問(wèn)題和沖突的溝通協(xié)調(diào)能力和對(duì)突發(fā)事件的快速反應(yīng)能力對(duì)合作關(guān)系穩(wěn)定性有重要影響。

表1 煤炭港口供應(yīng)鏈合作伙伴評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 基于粗糙集的TOPSIS方法

2.1 基于粗糙集屬性權(quán)重的確定

本文采用粗糙集的權(quán)重確定方法,當(dāng)方案的偏好信息已知時(shí),可以基于某個(gè)給定屬性對(duì)所有方案排出優(yōu)劣次序,并且將這種次序用優(yōu)劣級(jí)別表示出來(lái),那么可以認(rèn)為所有屬性取值構(gòu)成全序集[6]。在決策表(U,E,F)中,U={x1,x2,…xn},E={e1,e2,…em},U是評(píng)估對(duì)象集,E是評(píng)估屬性集,F(xiàn)={f1(x):U,l≤m},fl(xi)(i≤n)表示評(píng)估對(duì)象xi關(guān)于屬性el的取值。那么當(dāng)fl(xi)-fl(xj)=r時(shí),表示評(píng)估對(duì)象xi優(yōu)于xj的程度為r,若fl(xj)是屬性el的最小測(cè)定值,可令fl(xj)=1,則fl(xi)=r+1。

(1)用于計(jì)算屬性el的優(yōu)劣程度,建立二元關(guān)系矩陣

λ(i,j,l)+λ(j,i,l)=0,計(jì)算出的屬性el正差異表示xi優(yōu)于xj的程度,屬性el負(fù)差異表示xi劣于xj的程度。

(2)計(jì)算某個(gè)給定屬性el的最大差異程度。將評(píng)估對(duì)象由劣到優(yōu)排序,得到

xi1≤xi2≤…≤xin,則

(3)確定權(quán)重

2.2 逼近理想求解的排序法(TOPSIS)

TOPSIS法是一種多屬性決策方法,它借助多屬性問(wèn)題的理想解x*和負(fù)理想解x0給方案集X中各方案排序。理想解是設(shè)想的最佳方案,它的每個(gè)屬性值都是決策矩陣中該屬性的最好值;而負(fù)理想解則是設(shè)想的最差方案,它的每個(gè)屬性值都是決策矩陣中該屬性的最差值。方案排序的規(guī)則是把實(shí)際可行解與理想解和負(fù)理想解作比較,計(jì)算其到理想解和負(fù)理想解的距離[7]。

(1)輸入原始數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)規(guī)范化:

式中Xij為第i個(gè)樣本的第j個(gè)屬性值,Tij為第i個(gè)樣本的第j個(gè)屬性規(guī)范化值。

(2)根據(jù)公式(3)計(jì)算權(quán)重W。

(3)將權(quán)重代入Yij=Wj?Tiji=1,2,…,n,j=1,2,…,m)。

(4)從而,可以確定出正理想解與負(fù)理想解:

(5)計(jì)算加權(quán)歐氏距離。

(6)計(jì)算相對(duì)接近度:

3 應(yīng)用實(shí)例

本文以2009年9月至2010年8月間與某煤炭港口發(fā)生業(yè)務(wù)的15個(gè)合作企業(yè)作為研究對(duì)象為例,來(lái)論證合作伙伴選擇模型的可用性,并以S1-S15命名,由戰(zhàn)略發(fā)展部、財(cái)務(wù)部、煤炭業(yè)務(wù)科及各分公司組成評(píng)價(jià)小組,對(duì)合作伙伴選擇指標(biāo)體系中的戰(zhàn)略維度指標(biāo)進(jìn)行打分,形成初始數(shù)據(jù)表,對(duì)原始數(shù)據(jù)規(guī)范化。

表1 港口供應(yīng)鏈合作伙伴評(píng)價(jià)指標(biāo)值

根據(jù)公式(2)得出權(quán)重分別為:

w(xi1)=0.174,w(xi2)=0.087,w(xi3)=0.174,w(xi4)=0.087,w(xi5)=0.13,w(xi6)=0.087,w(xi7)=[0.087],w(xi8)=0,w(xi9)=0.087,w(xi10)=0.087。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,根據(jù)加權(quán)規(guī)范矩陣,確定理想解和負(fù)理想解為:

計(jì)算加權(quán)歐氏距離和相對(duì)接近度,結(jié)果如表2所示。

計(jì)算排隊(duì)指示值Gi(見(jiàn)表2)確定各承運(yùn)人的排序?yàn)椋?/p>

S10,S7,S13,S8,S11,S1,S5,S14,S15,S9,S6,S3,S12,S4,S2。

其中,S10,S7,S13,S8四個(gè)合作伙伴的排隊(duì)指標(biāo)值大于0.7,而其余11個(gè)則小于0.5,差距較大,港口方面就可以選擇S10,S7,S13,S8為潛在合作伙伴。

4 結(jié)束語(yǔ)

選擇好合作伙伴之后,就進(jìn)入了合作伙伴關(guān)系的實(shí)施與加強(qiáng)階段,這一階段的工作主要在于消除影響合作伙伴關(guān)系的障礙以及不斷鞏固和維護(hù)這種合作關(guān)系。合作伙伴關(guān)系的特征表明,要使其運(yùn)行下去,必須對(duì)其活動(dòng)進(jìn)行有效控制和科學(xué)的管理。合作伙伴關(guān)系是建立在各個(gè)節(jié)點(diǎn)企業(yè)彼此相互獨(dú)立的基礎(chǔ)上的,僅僅是企業(yè)之間在利益合作上組成的一個(gè)虛擬的共同體,企業(yè)自身有各自的目標(biāo)及準(zhǔn)則,要使各個(gè)節(jié)點(diǎn)企業(yè)在港口煤炭物流中的效用最大化,就必須構(gòu)建一個(gè)很好的運(yùn)營(yíng)環(huán)境,建立針對(duì)港口煤炭物流供應(yīng)鏈管理的評(píng)估系統(tǒng),并制定有效的協(xié)調(diào)機(jī)制及約束機(jī)制。

表2 各供應(yīng)商到理想解和負(fù)理想解的距離及排隊(duì)值

[1] 朱永升,韓伯棠,夏平,李振鍵.供應(yīng)鏈合作伙伴競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),2004,5(5).

[2] Chen-Tung Chen,Ching-Torng Lin,Sue-Fn Huang.A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management.Original Research Article[J].International Journal of Production Economics,2006,(8).

[3] 李劍,胡蘭蘭,景博,楊義先.基于Metropolis準(zhǔn)則遺傳算法的企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟生成模型[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2008,(11).

[4] 齊從謙,甘屹.制造企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟合作伙伴組合優(yōu)化方法[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,35(12).

[5] 楊玉中,張強(qiáng),吳立云.基于熵權(quán)的TOPSIS供應(yīng)商選擇方法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2006,1(26).

[6] 董威,王建輝,顧樹(shù)生.基于偏好信息全序化的加權(quán)TOPSIS新方法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2007,9(17).

[7] 岳超源.決策理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

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