基于梯形直覺(jué)模糊數(shù)多屬性群決策的供應(yīng)商選擇研究
發(fā)布時(shí)間:2024-06-25 18:24
在當(dāng)今經(jīng)濟(jì)全球化迅速發(fā)展的大環(huán)境下,選擇合適的供應(yīng)商對(duì)一個(gè)企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展是至關(guān)重要的,它能減少一個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本,提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。反之,選擇錯(cuò)誤的供應(yīng)商可能會(huì)造成瑕疵品數(shù)量的增多,交貨期的不穩(wěn)定,重復(fù)制造成本的增加,而這些都會(huì)增加公司的總成本,同時(shí)還會(huì)影響一個(gè)企業(yè)的聲譽(yù)。因此,選擇合適的供應(yīng)商成為一個(gè)企業(yè)最小化其管理風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。本文的主要目的是在多屬性群決策理論的基礎(chǔ)上構(gòu)建決策模型,拓展新的決策方法,并將其與本文構(gòu)建的供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合應(yīng)用于供應(yīng)商的選擇中。首先構(gòu)建信息不完全情況下的多屬性決策模型,這里所說(shuō)的信息不完全,主要是指屬性和方案偏好信息是不完全的。然后把多維偏好分析線性規(guī)劃方法(LINMAP)與折衷排序法(VIKOR)相結(jié)合,提出了一種新的混合多屬性決策方法。其次根據(jù)供應(yīng)商選擇指標(biāo)構(gòu)建的六大原則,即系統(tǒng)全面性原則、簡(jiǎn)明科學(xué)性原則、可行性原則、動(dòng)態(tài)性原則、定性與定量相結(jié)合的原則以及拓展性原則,提出7個(gè)供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)。最后,本文將該方法應(yīng)用于UNIQLO公司物流供應(yīng)商選擇的案例中,并將所得結(jié)果與傳統(tǒng)的LINMAP和TOPSIS方法進(jìn)行分析比較,進(jìn)一步說(shuō)明本文所拓展的混...
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 供應(yīng)商選擇研究現(xiàn)狀
1.2.2 模糊多屬性決策方法研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容及方法
2 模糊多屬性群決策相關(guān)理論
2.1 模糊多屬性群決策概述
2.2 直覺(jué)模糊集理論
2.2.1 梯形直覺(jué)模糊數(shù)(TrIFN)
2.2.2 基于Hausdorff的TrIFN的距離
2.2.3 梯形直覺(jué)模糊數(shù)集結(jié)算子
2.3 傳統(tǒng)的多屬性決策方法
2.3.1 VIKOR法
2.3.2 LINMAP法
3 梯形直覺(jué)模糊多屬性群決策方法的構(gòu)建
3.1 模型建立的相關(guān)定義
3.1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的不完全偏好關(guān)系
3.1.2 各備選方案的不完全偏好關(guān)系
3.2 不完全信息決策問(wèn)題的模型構(gòu)建與求解
3.2.1 指標(biāo)的規(guī)范化
3.2.2 確定決策者權(quán)重
3.2.3 構(gòu)造直覺(jué)模糊線性規(guī)劃模型求解正理想解及各屬性對(duì)應(yīng)權(quán)重
3.2.4 構(gòu)造直覺(jué)模糊線性規(guī)劃模型求解負(fù)理想解及各屬性對(duì)應(yīng)權(quán)重
3.2.5 構(gòu)造各方案與理想解的接近度
3.3 基于LINMAP和VIKOR的混合多屬性決策方法步驟
4 供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)
4.1 供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建
4.1.1 指標(biāo)建立的原則
4.1.2 指標(biāo)的建立
4.2 供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)方法
4.2.1 定性方法
4.2.2 定量方法
4.2.3 定性與定量相結(jié)合方法
5 實(shí)證研究
5.1 問(wèn)題描述
5.2 綜合評(píng)價(jià)過(guò)程及結(jié)果
5.3 相關(guān)方法的比較分析
5.3.1 關(guān)于參數(shù)與的靈敏度分析
5.3.2 與LINMAP方法的比較分析
5.3.3 與TOPSIS方法的比較分析
6 結(jié)論與展望
6.1 全文總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間的科研成果
致謝
本文編號(hào):3995727
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 供應(yīng)商選擇研究現(xiàn)狀
1.2.2 模糊多屬性決策方法研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容及方法
2 模糊多屬性群決策相關(guān)理論
2.1 模糊多屬性群決策概述
2.2 直覺(jué)模糊集理論
2.2.1 梯形直覺(jué)模糊數(shù)(TrIFN)
2.2.2 基于Hausdorff的TrIFN的距離
2.2.3 梯形直覺(jué)模糊數(shù)集結(jié)算子
2.3 傳統(tǒng)的多屬性決策方法
2.3.1 VIKOR法
2.3.2 LINMAP法
3 梯形直覺(jué)模糊多屬性群決策方法的構(gòu)建
3.1 模型建立的相關(guān)定義
3.1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的不完全偏好關(guān)系
3.1.2 各備選方案的不完全偏好關(guān)系
3.2 不完全信息決策問(wèn)題的模型構(gòu)建與求解
3.2.1 指標(biāo)的規(guī)范化
3.2.2 確定決策者權(quán)重
3.2.3 構(gòu)造直覺(jué)模糊線性規(guī)劃模型求解正理想解及各屬性對(duì)應(yīng)權(quán)重
3.2.4 構(gòu)造直覺(jué)模糊線性規(guī)劃模型求解負(fù)理想解及各屬性對(duì)應(yīng)權(quán)重
3.2.5 構(gòu)造各方案與理想解的接近度
3.3 基于LINMAP和VIKOR的混合多屬性決策方法步驟
4 供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)
4.1 供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建
4.1.1 指標(biāo)建立的原則
4.1.2 指標(biāo)的建立
4.2 供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)方法
4.2.1 定性方法
4.2.2 定量方法
4.2.3 定性與定量相結(jié)合方法
5 實(shí)證研究
5.1 問(wèn)題描述
5.2 綜合評(píng)價(jià)過(guò)程及結(jié)果
5.3 相關(guān)方法的比較分析
5.3.1 關(guān)于參數(shù)與的靈敏度分析
5.3.2 與LINMAP方法的比較分析
5.3.3 與TOPSIS方法的比較分析
6 結(jié)論與展望
6.1 全文總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間的科研成果
致謝
本文編號(hào):3995727
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