模糊综合评判选供应商.docVIP

摘要 本文针对某核心企业选择合作伙伴问题进行建模分析，主要运用模糊综合评价模糊综合评价模糊综合评价模糊综合评价模型模糊综合评价模型模糊综合评价，产品价格，地理位置，售后服务，技术水平，经济效益，供应能力，市场影响度}； （2）建立评语论域V={}; （3）确定隶属函数： 1）产品质量隶属函数： 2）产品价格隶属函数： 3）地理位置隶属函数： 4）售后服务隶属函数： 5）技术水平隶属函数： 6）经济效益隶属函数： 7）供应能力隶属函数：取上限300（件），下限150（件），采用线性隶属函数 8）市场影响度隶属函数： 根据各隶属函数计算出 5 个待选供应商所对应的不同隶属度，见表。 评价指标 待选供应商 1 2 3 4 5 产品质量 0.83 0.90 0.99 0.92 0.87 产品价格 0.04 0.13 0 0.16 0.09 地理位置 0.45 0 0.34 0.5 0.29 售后服务 0 0.25 0.31 0.38 0.72 技术水平 0.20 0.25 0.12 0.33 0.20 经济效益 0.15 0.20 0.14 0.09 0.15 供应能力 0.67 0.2 1 0.33 0 市场影响度 0.23 0.15 0.27 0.30 0.18 这样就决定了模糊关系矩阵 根据专家评价，诸项目在决策中占的权重为 于是得诸待选供应商的综合评价为 由此可知：选择供应商4最佳，供应商3次之，供应商1最差。 模型改进 上述建立的模糊综合评价模型中，我们采用了专家评价确定权重，取值有较大的主观性，下面我们通过熵权法确定权重系数使权重的取值更合理。 构建m 个评价对象, n 个评价指标的判断矩阵R (2) 将判断矩阵R 进行归一化处理,得到归一化矩阵B ,B 的元素为 式中分别为同一评价指标下不同对象中最满意者或最不满意者(越大越优或越小越优) (3) 根据熵的定义, m 个评价对象n 个评价指标,确定评价指标的熵值 式中定义为 　(4) 利用熵值计算评价指标的熵权 式中: ,且满足 由上式可以看出,熵值越小时,熵权越大,表明相应的评价指标的信息量越有效,该评价指标越重要。反之,指标的熵越大,其熵权越小,该指标越不重要。熵权体现了客观信息中指标的评价作用大小是客观权重。 通过matlab软件求解得出权重为： 于是得诸待选供应商的综合评价为 由此可知：选择供应商3佳，供应商4次之，供应商2最差。 %模糊综合评判程序 clc,clear mf=@(x) [x(1,:) 1-x(2,:)/340 1-x(3,:)/38 1-x(4,:)/3.2 x(5,:) x(6,:) (x(7,:)-150)/150 x(8,:)]; %定义匿名函数计算模糊关系矩阵 x=[ 0.8300 0.9000 0.9900 0.9200 0.8700 326.0000 295.0000 340.0000 287.0000 310.0000 21.0000 38.0000 25.0000 19.0000 27.0000 3.2000 2.4000 2.2000 2.0000 0.9000 0.2000 0.2500 0.1200 0.3300 0.2000 0.1500 0.2000 0.1400 0.0900 0.1500 250.0000 180.0000 300.0000 200.0000 150.0000 0.2300 0.1500 0.2700 0.3000 0.1800]; R=mf(x); A=[0.2,0.25,0.05,0.05,0.25,0.1,0.05,0.05]; V=A*R %熵权法确定权重系数 clc,clear a=[ 0.8300 0.9000 0.9900 0.9200 0.8700 326.0000 295.0000 340.0000 287.0000 310.0000 21.0000 38.0000 25.0000 19.0000 27.0000 3.2000 2.4000 2.2000 2.0000 0.9000 0.2000 0.2500 0.1200 0.3300 0.2000