基于粗糙集理论的不完备信息下供应链绩效评价研究

发布时间：2017-11-26 09:14

  本文关键词：基于粗糙集理论的不完备信息下供应链绩效评价研究

  更多相关文章： 供应链绩效评价 不完备信息系统 多粒度粗糙集 容差关系 变精度粗糙集 决策规则

【摘要】：伴随着经济全球化发展,以供应链为导向的综合实力已经变成了企业之间新的竞争点。企业在实施供应链管理的过程中既要付出成本,又要承担风险。因此,对企业的供应链绩效进行科学高效的评价就变得尤为重要。然而,由于动态、复杂的客观环境以及供应链自身的特性,使得供应链绩效评价的主体所面临的数据具有不完备性和多维度性,传统的评价方法已经不能适应供应链绩效评价的现实要求。本文研究了基于粗糙集理论的供应链绩效评价方法。首先,文章系统的研究了不完备信息和多维度信息下的粗糙决策方法,主要包括扩展优势关系粗糙集、限制优势关系粗糙集、置信关系优势粗糙集、多粒度粗糙集模型和加权多粒度粗糙集模型。针对现有粗糙集拓展模型在处理实际问题时的不足,创新性的提出了基于容差关系的变精度加权多粒度粗糙集模型,分析了模型的相关性质,给出了属性约简的启发式算法和决策规则。然后,结合供应链绩效评价的相关知识,从三个层次、四个维度选取了10个指标构建了绩效评价的综合指标体系,并列出了基于粗糙集理论的供应链绩效评价步骤。最后,通过某省10家制造业企业的实际案例,将基于容差关系的变精度加权多粒度粗糙决策方法运用到供应链绩效评价的实际过程中,通过属性约简给出了最终的决策结果,减少评价过程中的重复劳动,为管理者对供应链进行优化提供了决策依据。理论证明和实例分析表明,新的粗糙决策方法在处理不完备、多维度、有噪声的数据时具有一定的优势,为供应链绩效评价问题提供了一种新的解决思路。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274

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本文编号：1229295