供应链合作伙伴绩效评价研究(1)(2)
2017-08-26 04:09
导读：二、供应链合作伙伴绩效的评价方法 传统AHP方法有两个缺陷，其一是专家评分分值缺乏弹性，其二是构造比较矩阵时，由一 个专家给出比较矩阵往往带有
二、供应链合作伙伴绩效的评价方法
传统AHP方法有两个缺陷，其一是专家评分分值缺乏弹性，其二是构造比较矩阵时，由一
个专家给出比较矩阵往往带有很大片面性[ 4]。因此，笔者采用了基于三角模糊数的FUZZY AHP方法，在使用AHP方法进行专家咨询时，将专家对定性指标和指标权重的判断和评价用实数域上的三角模糊数来描述（为处理上的方便和一致性，定量指标也用三角模糊数来描述），使所得到的判断矩阵成为模糊判断矩阵，再经过对指标和权重求解，最终完成评价。
（一）建立评价指标的层次结构
应用层次分析方法，评价指标应分不同的层次，同一层内的因素尽量保持相互独立。本文建立的评价指标及其层次结构如表1所示。
（二）产生权重
1．模糊判断矩阵的构成
运用Delphi法，由若干专家独立地对指标两两之间的相对重要性进行判断，再对指标进行平均化处理。在专家判断矩阵满足一致性基础上，将五级评分转为三角模糊数。
根据三角模糊数理论，若以三角形隶属函数来表示一个模糊集，则规则如下[ 5]：记三角形的3个顶点在横轴上的坐标分别为В╝,b,c)，b是相对隶属度最大的点。其中a,c表示判断的模糊程度，当c-a越大，表示的模糊程度越高；c-a=0则表示判断是非模糊的。该三角模糊数对应的隶属函数如下[ 6，7]:
2.判断矩阵的综合处理
г诓愦谓峁怪校一般分为对于某层上所有决策因素的两两比较（所得评分矩阵为因素判断矩阵）和针对任意一个因素的所有方案两两比较（所得评分矩阵为方案判断矩阵）
（2）二级指标对于一级指标的模糊权重Zk。
从而得到二级指标对于一级指标的模糊权重向量：Z=（Z1，Z2，…，Zp)T。
（转载自http://www.ＮＳＥＡＣ.com中国科教评价网） （三）原始评价指标值的获取和处理
1.原始评价指标值的获取
评价指标数据主要有两类别，一是定量数据，指实际的数据，通过科学、客观而且经过所确定的
数学公式计算得到的数据，笔者所使用的定量原始数据均源自企业，如相关报表等；二是定性数据，指通过专家语言变量法或问卷征询法产生的指标数据，具有一定的主观性。
2.原始评价指标值的指数化
为便于计算与比较分析，对所有评价指标数据均进行指数化处理，即将数据的绝对值转换成相对值。
共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者):
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