《物資緊急度評(píng)價(jià)方法分析綜述》2500字

物資緊急度評(píng)價(jià)方法分析綜述1.1模糊綜合評(píng)價(jià)法模糊綜合評(píng)價(jià)法概述模糊綜合評(píng)價(jià)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(duì)受到多因素制約的事物進(jìn)行綜合性評(píng)價(jià)的方法。該方式適合對(duì)受到多因素影響、難以量化、缺乏相應(yīng)數(shù)據(jù)的事物進(jìn)行評(píng)價(jià)REF_Ref25478\r\h[1]。模糊綜合評(píng)價(jià)法有如下特點(diǎn)：其一，可以根據(jù)事物的多個(gè)影響因素建立單層次或多層次的指標(biāo)體系，而且當(dāng)事物較為復(fù)雜時(shí)，可進(jìn)行多級(jí)評(píng)估；其二，在使用該方法進(jìn)行評(píng)價(jià)的過(guò)程中，評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重可通過(guò)多種方法確定，即權(quán)重并非一個(gè)特定的向量；其三，該評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)原則，將向量轉(zhuǎn)化為單一數(shù)值。（2）模糊綜合評(píng)價(jià)法的基本步驟確定評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中U為m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的集合。 U={u1,u確定評(píng)語(yǔ)集，其中V為n種評(píng)價(jià)結(jié)果的集合。例如，可以將評(píng)價(jià)產(chǎn)品優(yōu)劣的評(píng)語(yǔ)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(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的角度分別對(duì)單一對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)，可得到m個(gè)模糊向量，將向量整合以獲得該被評(píng)價(jià)對(duì)象的模糊關(guān)系矩陣R。 R=r11?r其中，rij表示指標(biāo)ui對(duì)評(píng)語(yǔ)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊權(quán)重集在綜合評(píng)價(jià)中，權(quán)重會(huì)在很大程度上影響評(píng)價(jià)結(jié)果，因此確定權(quán)重向量是進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)的關(guān)鍵步驟之一。為了反映各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要程度，需要給各指標(biāo)ui分配一個(gè)權(quán)數(shù)ai(i=1,2,?,m) A={a1,多因素模糊綜合評(píng)價(jià)通過(guò)模糊合成的方式，利用模糊權(quán)重A對(duì)關(guān)系矩陣R中的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合，從而求得模糊評(píng)價(jià)的結(jié)果向量B，該向量概括性展示了被評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)于各等級(jí)評(píng)語(yǔ)的隸屬程度。 B=A°R=(a1對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析上述步驟可以得出被評(píng)價(jià)對(duì)象的一個(gè)模糊向量，為了使得每個(gè)對(duì)象得到單一量化值，需要根據(jù)實(shí)際情況，選擇最大隸屬度原則或加權(quán)平均原則以對(duì)模糊向量做進(jìn)一步處理。1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定方法在模糊綜合評(píng)價(jià)法中，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)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(gè)人判斷為主要依據(jù)，主要包括德?tīng)柗品ā哟畏治龇?；客觀賦權(quán)通過(guò)分析實(shí)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(biāo)倍數(shù)法等REF_Ref25644\r\h[2]。由于主觀賦權(quán)法易受到個(gè)人的知識(shí)儲(chǔ)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(shí)際不符的情況，為得到更加科學(xué)合理的權(quán)重值，越來(lái)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(biāo)復(fù)雜問(wèn)題的決策分析方法，該方法通過(guò)層級(jí)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(jìn)行量化，以定性和定量相結(jié)合的方式確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)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(duì)象分解為多個(gè)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(biāo)層）、中間層（準(zhǔn)則層）和最底層（方案層）三個(gè)層級(jí)。構(gòu)造判斷矩陣專家需依照既定的判斷標(biāo)度，以各因素相對(duì)于上層級(jí)某一因素的重要程度作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，將該層級(jí)的各元素進(jìn)行兩兩比較，對(duì)結(jié)果賦值，從而得到判斷矩陣。判斷矩陣的標(biāo)度通常采用1-9標(biāo)度法，具體標(biāo)度及含義如表2-1所示REF_Ref27096\r\h[35]。表2-1判斷矩陣標(biāo)度及其含義標(biāo)度含義1表示兩個(gè)因素相比，具有同等重要性3表示兩個(gè)因素相比，前者比后者稍微重要5表示兩個(gè)因素相比，前者比后者明顯重要7表示兩個(gè)因素相比，前者比后者強(qiáng)烈重要9表示兩個(gè)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(zhǔn)則層因素C1,C2,?Cm，目標(biāo)為B，準(zhǔn)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(duì)于目標(biāo)B而言，i和j兩個(gè)因素的重要程度之比。當(dāng)cij>1時(shí)，i因素更加重要，當(dāng)cij<1計(jì)算指標(biāo)權(quán)重利用判斷矩陣C計(jì)算各因素Ci對(duì)因素B的權(quán)重。首先根據(jù)各指標(biāo)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(yàn)為確定矩陣的一致性是否在可接受的范圍之內(nèi)，需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。通過(guò)計(jì)算和查表分別得到一致性指標(biāo)CI和隨機(jī)一致性指標(biāo)RI，將兩者相比得到一致性比率CR。當(dāng)CR<0.1時(shí)，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(jìn)行評(píng)價(jià)，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(rèn)為各指標(biāo)值的相對(duì)變化程度和指標(biāo)的效用值是正相關(guān)的。熵值越小的評(píng)價(jià)指標(biāo)，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(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，得到原始數(shù)據(jù)矩陣如式（2-7）。

X=x11x12?其中，xij表示第i個(gè)對(duì)象對(duì)應(yīng)第j對(duì)原始矩陣X進(jìn)行無(wú)量綱化處理，得到新矩陣V。對(duì)于數(shù)值越大，質(zhì)量越優(yōu)的指標(biāo)： Vij=xij對(duì)于數(shù)值越小，質(zhì)量越優(yōu)的指標(biāo)： Vij=max(xj 對(duì)矩陣V歸一化處理后得到矩陣C。 Cij=Vij其中，Cij表示針對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)j，對(duì)象i在全部對(duì)象中計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵值ej ej=?i=1計(jì)算指標(biāo)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(píng)價(jià)指標(biāo)的程度，在綜合評(píng)價(jià)中以過(guò)渡性差異對(duì)事物進(jìn)行模糊描述，確定科學(xué)合理的隸屬度是進(jìn)行多因素模糊合成的關(guān)鍵，可以很大程度地提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。目前隸屬度的確定主要依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)測(cè)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(jì)法（等級(jí)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(jí)比重法，該方法是確定隸屬度的基本方法之一，適用于多個(gè)評(píng)語(yǔ)等級(jí)，具體步驟如下：針對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象選擇相關(guān)專家構(gòu)成專家組，為了讓等級(jí)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(wèn)