《物資緊急度評價方法分析綜述》2500字

物資緊急度評價方法分析綜述1.1模糊綜合評價法模糊綜合評價法概述模糊綜合評價法是以模糊數(shù)學(xué)為理論基礎(chǔ)，利用模糊關(guān)系合成對受到多因素制約的事物進行綜合性評價的方法。該方式適合對受到多因素影響、難以量化、缺乏相應(yīng)數(shù)據(jù)的事物進行評價REF_Ref25478\r\h[1]。模糊綜合評價法有如下特點：其一，可以根據(jù)事物的多個影響因素建立單層次或多層次的指標體系，而且當事物較為復(fù)雜時，可進行多級評估；其二，在使用該方法進行評價的過程中，評價指標的權(quán)重可通過多種方法確定，即權(quán)重并非一個特定的向量；其三，該評價方法的結(jié)果是一組向量，可以根據(jù)具體情況選擇相應(yīng)的綜合評價原則，將向量轉(zhuǎn)化為單一數(shù)值。（2）模糊綜合評價法的基本步驟確定評價對象的評價指標，其中U為m個評價指標的集合。 U={u1,u確定評語集，其中V為n種評價結(jié)果的集合。例如，可以將評價產(chǎn)品優(yōu)劣的評語集設(shè)為{優(yōu)，良，合格，不合格}。 V={v1,v建立模糊關(guān)系矩陣，從m個評價指標的角度分別對單一對象進行評價，可得到m個模糊向量，將向量整合以獲得該被評價對象的模糊關(guān)系矩陣R。 R=r11?r其中，rij表示指標ui對評語確定評價指標的模糊權(quán)重集在綜合評價中，權(quán)重會在很大程度上影響評價結(jié)果，因此確定權(quán)重向量是進行模糊綜合評價的關(guān)鍵步驟之一。為了反映各評價指標的相對重要程度，需要給各指標ui分配一個權(quán)數(shù)ai(i=1,2,?,m) A={a1,多因素模糊綜合評價通過模糊合成的方式，利用模糊權(quán)重A對關(guān)系矩陣R中的各項評價指標進行綜合，從而求得模糊評價的結(jié)果向量B，該向量概括性展示了被評價對象相對于各等級評語的隸屬程度。 B=A°R=(a1對評價結(jié)果進行分析上述步驟可以得出被評價對象的一個模糊向量，為了使得每個對象得到單一量化值，需要根據(jù)實際情況，選擇最大隸屬度原則或加權(quán)平均原則以對模糊向量做進一步處理。1.2評價指標權(quán)重的確定方法在模糊綜合評價法中，確定評價指標的權(quán)重極為關(guān)鍵，目前主要有主觀賦權(quán)、客觀賦權(quán)以及組合賦權(quán)三種方法。主觀賦權(quán)以專家的個人判斷為主要依據(jù)，主要包括德爾菲法、層次分析法；客觀賦權(quán)通過分析實際數(shù)據(jù)之間的關(guān)系求取權(quán)重值，主要包括熵值法、主成分分析法、變異系數(shù)法、超標倍數(shù)法等REF_Ref25644\r\h[2]。由于主觀賦權(quán)法易受到個人的知識儲備和喜好等因素的影響，穩(wěn)定性較低；而客觀賦權(quán)法易受到誤差數(shù)據(jù)的影響，可能出現(xiàn)與實際不符的情況，為得到更加科學(xué)合理的權(quán)重值，越來越多的學(xué)者利用乘法合成或線性加權(quán)的方式將主客觀賦權(quán)法的結(jié)果相結(jié)合，即為組合賦權(quán)法。本文所采用的層次分析法、熵權(quán)法的具體內(nèi)容如下。層次分析法層次分析法是一種解決多目標復(fù)雜問題的決策分析方法，該方法通過層級劃分，可以更加清晰直觀地展現(xiàn)各因素之間的關(guān)系，然后將專家的定性判斷進行量化，以定性和定量相結(jié)合的方式確定各評價指標的權(quán)重值。該方法的基本步驟如下：建立層次結(jié)構(gòu)模型將研究對象分解為多個組成要素，根據(jù)各要素之間的支配關(guān)系構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)，一般可分為最高層（目標層）、中間層（準則層）和最底層（方案層）三個層級。構(gòu)造判斷矩陣專家需依照既定的判斷標度，以各因素相對于上層級某一因素的重要程度作為評價標準，將該層級的各元素進行兩兩比較，對結(jié)果賦值，從而得到判斷矩陣。判斷矩陣的標度通常采用1-9標度法，具體標度及含義如表2-1所示REF_Ref27096\r\h[35]。表2-1判斷矩陣標度及其含義標度含義1表示兩個因素相比，具有同等重要性3表示兩個因素相比，前者比后者稍微重要5表示兩個因素相比，前者比后者明顯重要7表示兩個因素相比，前者比后者強烈重要9表示兩個因素相比，前者比后者極端重要2，4，6，8表示上述相鄰判斷的中值倒數(shù)若因素i和j比較的判斷為，那么因素j與i比較的判斷為假設(shè)準則層因素C1,C2,?Cm，目標為B，準則層因素相互比較而構(gòu)建的判斷矩陣如式（2-6）所示，其中cij表示對于目標B而言，i和j兩個因素的重要程度之比。當cij>1時，i因素更加重要，當cij<1計算指標權(quán)重利用判斷矩陣C計算各因素Ci對因素B的權(quán)重。首先根據(jù)各指標的權(quán)重值求得判斷矩陣的特征向量ω，常用方法有：算數(shù)平均法、方根法等。然后由特征向量可求出矩陣的最大特征值λmax一致性檢驗為確定矩陣的一致性是否在可接受的范圍之內(nèi)，需要對結(jié)果進行一致性檢驗。通過計算和查表分別得到一致性指標CI和隨機一致性指標RI，將兩者相比得到一致性比率CR。當CR<0.1時，表示判斷矩陣的不一致性在容許范圍之內(nèi)，否則，需要專家重新進行評價，直至符合一致性要求。熵權(quán)法熵權(quán)法是一種客觀的賦權(quán)方法，該方法認為各指標值的相對變化程度和指標的效用值是正相關(guān)的。熵值越小的評價指標，其數(shù)值的變異程度越大，可提供的信息量越多，所以應(yīng)賦予較大的權(quán)重。該方法的具體步驟如下：收集數(shù)據(jù)，建立原始數(shù)據(jù)矩陣。假設(shè)現(xiàn)有m個被評價對象，n個評價指標，得到原始數(shù)據(jù)矩陣如式（2-7）。

X=x11x12?其中，xij表示第i個對象對應(yīng)第j對原始矩陣X進行無量綱化處理，得到新矩陣V。對于數(shù)值越大，質(zhì)量越優(yōu)的指標： Vij=xij對于數(shù)值越小，質(zhì)量越優(yōu)的指標： Vij=max(xj 對矩陣V歸一化處理后得到矩陣C。 Cij=Vij其中，Cij表示針對評價指標j，對象i在全部對象中計算評價指標的信息熵值ej ej=?i=1計算指標的熵權(quán)wj Wj=1?e1.3隸屬度的確定方法隸屬度是指事物屬于各評價指標的程度，在綜合評價中以過渡性差異對事物進行模糊描述，確定科學(xué)合理的隸屬度是進行多因素模糊合成的關(guān)鍵，可以很大程度地提高評價結(jié)果的準確性。目前隸屬度的確定主要依靠個人經(jīng)驗和實驗測試，現(xiàn)有的隸屬度確定方法有：推理法、三分法、多相模糊統(tǒng)計法（等級比重法）、優(yōu)先關(guān)系定序法和模糊分布法等REF_Ref25830\r\h[5]。本文采用等級比重法，該方法是確定隸屬度的基本方法之一，適用于多個評語等級，具體步驟如下：針對被評價對象選擇相關(guān)專家構(gòu)成專家組，為了讓等級比重趨于隸屬度，需要保證足夠的專家數(shù)量；制定調(diào)查問