三角直觉模糊多属性群决策方法及其在供应商选择中的应用

发布时间：2017-09-02 14:28

  本文关键词：三角直觉模糊多属性群决策方法及其在供应商选择中的应用

  更多相关文章： 三角直觉模糊数 多属性群决策 信息熵 证据理论 多准则妥协解排序法(VIKOR)

【摘要】：在当前先进的供应链管理模式下,选择长期的战略合作伙伴是构建供应链的首要问题,供应商作为供应链的源头决定着企业能否在日益激烈的竞争中取得胜利,并在许多方面影响着企业的成败,因而供应商的选择是一个非常重要的决策环节。然而供应商的选择是一项非常复杂的决策问题,为了避免决策失误,提高决策的准确性,需要多个专家的共同参与决策,同时由于供应链系统的复杂性及开放性,供应商的选择会受到许多因素的影响,某些因素在决策过程中难以用精确的数值表达,往往需要用模糊数形式来描述决策信息。因此,将模糊多属性群决策方法运用于供应商的选择问题具有重要的意义。本文在已有的研究基础上,进一步研究了三角直觉模糊数多属性群决策的相关理论和方法及其在供应商选择方面的应用,研究的主要内容如下： 1、研究了三角直觉模糊数的基本理论。根据三角直觉模糊数的相关定义及运算法则,提出了三角直觉模糊数的加权算术平均算子,基于可能性理论定义了三角直觉模糊数的加权可能性均值,从而对三角直觉模糊数进行去模糊化处理。 2、系统地介绍了模糊多属性决策的相关理论及方法,重点探讨了属性权重及决策者权重的确定问题。在属性权重及决策者权重信息完全未知的情况下,根据指标属性评价值,运用信息熵理论客观确定了决策者个体指标属性权重,运用修正的证据理论和证据距离客观确定了决策者权重,最后根据模糊变换原理对决策者权重向量与个体指标属性权重向量进行合成,从而得到综合的群体决策指标属性权重,有效避免了主观因素的影响。 3、基于Hausdorff距离定义了三角直觉模糊数的Hamming距离和Euclidean距离,从而将经典的多准则妥协解排序法(VIKOR)拓展到了三角直觉模糊数情形下,提出了三角直觉模糊多属性群决策的拓展VIKOR方法。 4、在总结已有的供应商选择研究成果的基础上,构建了供应商选择评价指标,包括产品价格、产品质量、送货及时性、服务水平、生产能力以及财务状况,采用三角直觉模糊数描述指标属性值,通过三角直觉模糊数加权算子合成各决策者的模糊评价信息,最终采用本文提出的三角直觉模糊多属性群决策的拓展VIKOR方法对公司的五个备选供应商进行了综合评价,从而选择出最优供应商,并通过与其他相关方法的比较,证明了该方法的灵活性与实用性。
【关键词】：三角直觉模糊数 多属性群决策 信息熵 证据理论 多准则妥协解排序法(VIKOR)
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F274;C934
【目录】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 1. 绪论11-21
• 1.1 研究目的及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 供应商选择的研究现状12-14
• 1.2.2 模糊多属性决策方法研究现状14-18
• 1.3 研究内容及组织结构18-21
• 1.3.1 研究内容18-19
• 1.3.2 组织结构19-20
• 1.3.3 技术路线20-21
• 2. 模糊多属性群决策相关理论21-31
• 2.1 模糊多属性群决策概述21-25
• 2.2 熵相关理论25-26
• 2.3 证据理论26-28
• 2.3.1 证据理论基本概念26-28
• 2.3.2 D-S组合规则28
• 2.4 多准则妥协解排序法(VIKOR)28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 3. 三角直觉模糊数基本理论31-42
• 3.1 三角直觉模糊数定义31-34
• 3.2 基于Hausdorff的三角直觉模糊数的距离34-35
• 3.3 三角直觉模糊数加权算术平均算子35-36
• 3.4 三角直觉模糊数的加权可能性均值36-41
• 3.5 本章小结41-42
• 4. 三角直觉模糊多属性群决策的拓展VIKOR方法42-53
• 4.1 三角直觉模糊数多属性群决策问题描述42
• 4.2 熵权法确定属性权重42-44
• 4.3 证据理论确定决策者权重44-50
• 4.4 三角直觉模糊多属性群决策的拓展VIKOR方法50-52
• 4.5 本章小结52-53
• 5. 供应商选择实例分析及相关方法比较53-69
• 5.1 供应商评价指标53-55
• 5.2 供应商评价方法55-58
• 5.3 实例分析58-66
• 5.3.1 问题描述58-60
• 5.3.2 综合评价过程及结果60-66
• 5.4 相关方法的比较分析66-68
• 5.4.1 三角模糊数多属性群决策方法比较66-67
• 5.4.2 三角直觉模糊数多属性决策方法比较67-68
• 5.5 本章小结68-69
• 6. 总结与展望69-71
• 6.1 工作总结69-70
• 6.2 研究展望70-71
• 参考文献71-78
• 作者在攻读硕士期间的科研成果78-79
• 致谢79

【共引文献】

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本文编号：779117