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    AHP和模糊綜合評判法在企業(yè)合作伙伴選擇上的應(yīng)用

    2017-06-19 19:34:49
    關(guān)鍵詞:合作伙伴評判分析法

    高 露 露

    (重慶師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

    AHP和模糊綜合評判法在企業(yè)合作伙伴選擇上的應(yīng)用

    高 露 露

    (重慶師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

    對于SDN企業(yè)在合作伙伴中的選擇問題,文章首先由相關(guān)專家根據(jù)各指標(biāo)因素的相對重要程度對其賦予相應(yīng)的權(quán)重,然后利用層次分析法由各級判斷矩陣求得各層次指標(biāo)的權(quán)重,最后通過賦予恰當(dāng)?shù)闹饔^權(quán)系數(shù)將這兩種權(quán)重進行加權(quán)平均從而得到各指標(biāo)的最終權(quán)重;再運用模糊綜合評判法確定各個方案的評價指標(biāo),然后進行綜合排序并得到評判結(jié)果;最后結(jié)合具體實例驗證了該方法的實用性。

    模糊綜合評判;層次分析法;主觀權(quán)系數(shù)

    隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,SDN企業(yè)在其發(fā)展的過程中面臨巨大的挑戰(zhàn),如市場利益復(fù)雜化、競爭力加大等。另外,企業(yè)競爭力指的是在市場上能夠持續(xù)地、有效地向市場提供服務(wù),同時企業(yè)本身可以獲得利益并且能夠為自身的發(fā)展提供更多的支持,它對企業(yè)的發(fā)展有著舉足輕重的作用。因此,SDN企業(yè)要想獲得更好的發(fā)展,除了提高自身的競爭力以外,還可以尋求良好的企業(yè)合作伙伴共同謀求發(fā)展。而在企業(yè)合作伙伴選擇時,候選企業(yè)的價值觀、管理水平、發(fā)展水平、企業(yè)相容性等都是至關(guān)重要的,通過一定的決策方法選擇最優(yōu)的合作伙伴能夠快速有效地促進企業(yè)更好地發(fā)展。

    1 模型建立

    結(jié)合層次分析法和模糊綜合評判法對SDN企業(yè)合作伙伴的選擇模型進行研究。根據(jù)專家填表最終得到判斷矩陣,然后利用層次分析法求得各個評價指標(biāo)的權(quán)重值,再利用模糊綜合評判法計算出3個候選合作企業(yè)的綜合評判結(jié)果,最后根據(jù)最大隸屬度原則選出最佳的合作企業(yè)。

    1.1 層次分析法的基本原理及步驟

    層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是運籌學(xué)家T.L.Satty等提出的一種多準(zhǔn)則決策方法[1],方法是將定量分析與定性分析相結(jié)合,解決復(fù)雜決策問題的一種決策方法。層次分析法的基本步驟如下:

    (1) 分析影響所研究的復(fù)雜決策問題的因素以及各因素之間的內(nèi)在聯(lián)系,然后構(gòu)建一個包含目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層的層次結(jié)構(gòu)分析圖[2]。

    (2) 對于準(zhǔn)則層和方案層,根據(jù)在某一準(zhǔn)則下,下層各指標(biāo)間的相對重要性,構(gòu)造出判斷矩陣。一般地,判斷矩陣由熟悉該問題的專家給出。

    (3) 計算各個指標(biāo)的相對權(quán)重,并對各個判斷矩陣進行一致性檢驗[3]。

    1.2 模糊綜合評判法的基本原理和步驟

    1965年,美國的控制論專家扎德發(fā)表了《模糊集合》的論文,第一次提出了模糊的概念,宣告了模糊數(shù)學(xué)的誕生。模糊綜合評判法是運用模糊關(guān)系合成的原理,將一些邊界不清、不易定量的因素定量化,再根據(jù)最大隸屬度原則進行綜合評判的一種方法,其基本原理如下[4]:

    首先確定被評判對象的因素集和評價集;再分別確定各個因素的權(quán)重以及他們的隸屬度向量,獲得模糊評判矩陣;最后把模糊評判矩陣與因素的權(quán)向量進行模糊關(guān)系和成并進行歸一化,得到模糊評價的綜合結(jié)果。

    運用模糊綜合評判法,大體可以分為以下4個步驟:

    (1) 確定被評價對象的因素集X={x1,x2,…,xm}(其中m為評價因素的個數(shù))和評價集Y={y1,y2,…,yn}(其中n為評語個數(shù),一般劃分為3~5個等級)[5];

    (2) 根據(jù)m個評價因素的n個評價等級構(gòu)造出模糊評判矩陣(要對單因素的評判集進行歸一化處理,即∑rij=1);

    (3) 對各個因素的權(quán)重以及模糊評判矩陣進行模糊合成(一般是通過某種模糊算子得到,常用的兩種模糊算子是扎德算計和普通矩陣乘法),然后對結(jié)果進行歸一化處理;

    (4) 最終根據(jù)最大隸屬度原則對模糊綜合評判結(jié)果進行擇優(yōu)選擇[6]。

    2 在SDN企業(yè)合作伙伴選擇上的應(yīng)用

    本小節(jié)結(jié)合某大型SDN企業(yè)合作伙伴選擇問題[7],舉例說明模糊評判法在企業(yè)合作伙伴選擇上的應(yīng)用(該算例采用了文獻[7]中的SDN候選合作伙伴選擇的問題),該算例的模糊數(shù)學(xué)評判模型見表1。

    表1 企業(yè)合作伙伴選擇的二級模型

    由聘請的各相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人員組成決策專家小組,采用10分制的評分標(biāo)準(zhǔn),對企業(yè)的各個相關(guān)指標(biāo)打分,得到相應(yīng)的初始評定值(數(shù)據(jù)直接參考文獻[7])。然后采用算術(shù)平均值的方法計算得到各指標(biāo)的相關(guān)權(quán)重。結(jié)果見表2。

    表2 用算術(shù)平均值法算得的指標(biāo)權(quán)重值

    2.1 利用層次分析法計算各個指標(biāo)層的權(quán)重

    根據(jù)表1的指標(biāo)因素,由相關(guān)專家經(jīng)過專業(yè)綜合分析,得出相應(yīng)的判斷矩陣,再經(jīng)過AHP軟件分析(表4—9均采用此軟件分析方法得到),得到相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重,結(jié)果見表3。

    表3 第1級指標(biāo)的評價值

    注:λmax=6.196 8,CI=0.039 4,RI=1.24,CR=0.031 7<0.10。

    對于產(chǎn)品服務(wù)能力的重要性排序,求得數(shù)值見表4。

    表4 影響產(chǎn)品服務(wù)能力的各指標(biāo)值

    注:λmax=3.038 5,CI=0.019 3,RI=0.58,CR=0.033 2<0.10。

    對于技術(shù)能力的重要性排序,求得數(shù)值見表5。

    表5 影響技術(shù)能力的各指標(biāo)值

    注:λmax=401 866,CI=0.062 2,RI=0.9,CR=0.069 1<0.10。

    對合作伙伴企業(yè)資質(zhì)相關(guān)指標(biāo)的重要性排序,求得數(shù)值見表6。

    表6 影響合作伙伴企業(yè)資質(zhì)的各指標(biāo)值

    注:λmax=3,CI=0,RI=0.58,CR=0<0.10。

    對于相容性指標(biāo)相關(guān)影響因素的重要性排序,求得數(shù)值見表7。

    表7 影響相容性指標(biāo)的各因素的指標(biāo)值

    注:λmax=2,CI=0,RI=1E-6,CR=0<0.10。

    對于可靠性指標(biāo)相關(guān)影響因素的重要性排序,求得數(shù)值見表8。

    表8 影響可靠性指標(biāo)的各因素指標(biāo)值

    注:λmax=3.038 5,CI=0.019 3,RI=0.58,CR=0.033 2<0.10。

    對于環(huán)保低碳指標(biāo)相關(guān)性影響因素的重要性排序,求得數(shù)值見表9。

    表9 影響環(huán)保低碳指標(biāo)的各因素指標(biāo)值

    Table 9 Factors influencing low carbon index

    合作伙伴低碳環(huán)保A6A61A62A63合作伙伴的低碳環(huán)保形象A61153合作伙伴的低碳環(huán)保投資A621/511/3合作伙伴低碳環(huán)保的技術(shù)水平A631/331權(quán) 重0.6370.1050.258

    注:λmax=3.038 5,CI=0.019 3,RI=0.58,CR=0.033 2<0.10。

    結(jié)合專家對各指標(biāo)賦予的權(quán)值以及運用層次分析法求得的權(quán)重,運用加權(quán)平均法(式(1))求得各個指標(biāo)的最終權(quán)重值,其結(jié)果見表10。

    (1)

    其中θ為主觀權(quán)系數(shù),α1為專家賦予的權(quán)重,α2為層次分析法求得的權(quán)重。由于專家對該問題的見解相對具有權(quán)威性,所以這里令主觀權(quán)系數(shù)θ=0.6。

    表10 各個指標(biāo)的最終權(quán)重值

    2.2 利用模糊綜合評判法求得最終的綜合評判結(jié)果

    因素集A分為兩層:

    第1層為A={A1,A2,A3,A4,A5,A6}。

    第2層為A1={A11,A12,A13};A2={A21,A22,A23,A24};A3={A31,A32,A33};A4={A41,A42};A5={A51,A52,A53};A6={A61,A62,A63}。

    該企業(yè)有3個候選合作企業(yè),評價集V={甲,乙,丙},代表3個不同的候選合作企業(yè)。

    現(xiàn)在由精通企業(yè)管理的專家成立決策專家小組,根據(jù)評價體系,分別對各候選合作企業(yè)的各項指標(biāo)進行綜合打分,評分采用十分制,數(shù)據(jù)(參考文獻[7]的數(shù)據(jù))經(jīng)過處理(選取各個候選企業(yè)某一個評價指標(biāo)對合作價值的隸屬度作為最終的評價指標(biāo)數(shù)據(jù))后得到各評價因素的模糊綜合評判表,見表11。

    表11 3個候選合作企業(yè)的模糊綜合評判值

    2.2.1 分層次綜合評判

    A1={A,A12,A13},權(quán)重C1=(0.461,0.256,0.283),由表11對A11,A12,A13的模糊評判構(gòu)成單因素評判矩陣:

    用模型(這里采用的模糊算子就是普通矩陣乘法)計算得到:

    (0.797,0.682,0.761)

    類似地

    (0.645,0.601,0.693)

    (0.745,0.646,0.792)

    (0.851,0.7,0.8)

    (0.75,0.8,0.631)

    (0.697,0.747,0.619)

    2.2.2 高層次綜合評判

    將上述評判指標(biāo)歸一化得高層次綜合評判=(0.344,0.321,0.342),即3個企業(yè)的綜合排序為甲>丙>乙。所以根據(jù)最大隸屬度原則,選擇企業(yè)甲作為該SDN公司最終的合作伙伴。

    3 結(jié) 論

    本例應(yīng)用AHP和模糊綜合評判法對最優(yōu)企業(yè)合作對象進行選擇,此模糊評價模型采用層次式結(jié)構(gòu),把評判因素分為兩層。該模型首先由相關(guān)專家根據(jù)各指標(biāo)因素的相對重要程度對其賦予相應(yīng)的權(quán)重,然后利用層次分析法由各級判斷矩陣求得各層次指標(biāo)的權(quán)重,最后通過賦予恰當(dāng)?shù)闹饔^權(quán)系數(shù)將這兩種權(quán)重進行加權(quán)平均從而得到各指標(biāo)的最終權(quán)重,并進行歸一化處理,然后將評判結(jié)果按照大小順序排列,決策者從中選取估計值較大的候選企業(yè)作為最終的合作伙伴即可。事實證明此方法可行有效,且其權(quán)重的可信度更強,在合作企業(yè)選擇問題的綜合評價中,取得了更加可靠的結(jié)果。

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    LI J M,CHEN L.SDN Business Partners and Choose Based on Intuitionistic Fuzzy Topsis Method[J].Logistics Techn-ology,2015(9):12-18

    責(zé)任編輯:李翠薇

    Application of AHP and Fuzzy Comprehensive Evaluation Method to Enterprise Partner Selection

    GAO Lu-lu

    (School of Mathematical Science, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China)

    As for the selection of SDN enterprise cooperation partner, this paper firstly gives the corresponding weight to each indicator factor by experts, then uses analytic hierarchy process (AHP) to derive indicators' weight at every level by determining matrix, finally uses appropriate subjective weight coefficient to average the two weights to derive the ultimate weight of each index, then uses fuzzy comprehensive evaluation method to determine the evaluation index of each case, uses comprehensive ranking to derive judging results and finally uses examples to verify the practicability of this method.

    fuzzy comprehensive evaluation; AHP; subjective weight coefficient

    10.16055/j.issn.1672-058X.2017.0003.007

    2016-11-16;

    2016-12-05. * 基金項目:重慶市教委項目(KJ130658,KJ1400521).

    高露露(1992-),女,河南洛陽人,碩士研究生,從事統(tǒng)計評估研究.

    O212

    A

    1672-058X(2017)03-0028-06

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