探索逆向物流模式选择的新专家方法

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1、探索逆向物流模式选择的新专家方法逆向物流模式选择的新专家方文导读:本论文是一篇关于逆向物流模式选择的新专家方法的优秀论文范文,对正在写有关于矩阵论文的写有一定的参考和指导作用,计算步骤    第一步:确定影响企业选择逆向物流模式的因素。  第二步:给出判断矩阵,(k=l,2,…,m)。专家群体针对上述影响企业选择逆向物流模式的因素给出各自的判断矩阵。设表示第k个专家确定第i因素在这n个因素中的重要性,而则表示第i因素相对于第j因素的重要性,我们用表示,则可得如下矩阵:  矩阵中的元素应尽本文系宿州学院硕士科研启动基

2、金项目(批准号2009YSS16):基于电子商务的逆向物流系统构建与应用研究  [摘要]从整个供应链角度来看,完整的物流系统应包括正向物流和逆向物流,逆向物流作为物流学领域中的一个新的分支,其重要性越来越被认识。企业在构筑逆向物流系统时面对着如何选择逆向物流模式的理由,新专家策略利用专家法和层次分析法相结合的策略,采用战略绩效管理中的评价工具平衡记分卡中的四个方面作为评价指标,对逆向物流的四种模式进行了分析与比较,并对某医药企业逆向物流模式进行了量化分析与模式选择。  [关键词]专家策略逆向物流层次分析法模式选择 

3、   一、模型的建立    目标是:A合理选择企业逆向物流运作模式  准则层的因素包括:B1,B2,……,Bn  企业可供选择的方案有:P1,P2,……,Pl  假设有m名专家对各因素给出判断矩阵,且各专家的权重相同,企业对各专家意见的态度一致,无偏爱。  建立模型如下:    二、计算步骤    第一步:确定影响企业选择逆向物流模式的因素。  第二步:给出判断矩阵,(k=l,2,…,m)。专家群体针对上述影响企业选择逆向物流模式的因素给出各自的判断矩阵。设表示第k个专家确定第i因素在这n个因素中的重要性,而则表示

4、第i因素相对于第j因素的重要性,我们用表示,则可得如下矩阵:  矩阵中的元素应尽量满足如下两个条件:  (互反性)(一致性)  其中,的大小按照saaty标度表给出。  第三步:计算专家意见的相似系数。  为了判断专家意见是否符合多数原则,需要计算专家意见的相似系数。  将每一判断矩阵的各行分别首尾相连,并按顺序排成一行,则个专家的判断矩阵可以得到一个行列的新的矩阵。  将矩阵中的每一个元素除以该矩阵的最大元素,则矩阵转变为矩阵。  计算矩阵中各行之间的相似系数,并由此组成相似系数矩阵。  将此矩阵的每行相加,则可

5、得到一个新的相似系数:  其中,为专家人数。表示第i个专家的判断矩阵与其他专家群体的判断矩阵的相似程度。  第四步:剔除偏离程度大的判断矩阵。  如果少数专家的判断矩阵与其他专家群体的判断矩阵的相似程度很低,即很小,则应予以剔除,以使结果符合多数原则。也就是说在下面的公式中,当大于某一阀值时,这个意见应该被排除掉。公式如下:  其中,为相似系数的最大值。为第i个专家的相似系数与最大相似系数的偏离程度。当大于某个值时,该专家的权重意见将被排除。这个值是在具体模式评价中总结出的经验值。  第五步:确定判断矩阵的特征向量

6、。  运用幂法计算判断矩阵的最大特征根及其相应的特征向量,并检验判断矩阵是否满足一致性指标。具体步骤如下:  (1)计算最大特征根及其对应的特征向量  对于最大特征根及其对应特征向量的计算一般采用幂法,该策略的步骤如下:  ①任取初始正向量,,计算,;  ②迭代计算,,;  ③当(表示任意给定的正数)或时转④,否则令,转②;  ④将归一化,即,,。和v即是所求的特征根和相应的特征向量。  (2)进行一致性检验  为了检验判断矩阵的一致性,需计算它的一致性指标。当判断矩阵具有完全的一致性时,,。当越大时,矩阵的一致性

7、就越差。  由于的值与判断矩阵的维数有关,我们采用相对一致性指标,。其中,为平均随机一致性指标。其取值如表1。  当时,判断矩阵基本满足一致性,而当时,则需要调整判断矩阵。  (3)调整判断矩阵  若判断矩阵不能够通过一致性检验,则表明该矩阵本身自相矛盾。可以让专家重新给出判断矩阵,直到满足一致性为止。  第六步:确定最终的共同因素的权重。  运用相似系数对特征向量加权,使准则层各因素的权重更加合理,更全面地反映专家群体的意见。  (1)计算剩余判断矩阵的相似矩阵,相应的相似系数以及。  (2)将剩余专家的判断矩阵

8、的特征向量写成一个矩阵。  (3)确定最终的共同因素的权重。,将归一化可得到。  第七步:计算,即专家群体对于第i种因素具体方案j的权重。  策略和前述的第二步到第六步一致。只是在第二步中,专家要给出对于第i个因素而言,各个方案的判断矩阵。如果有m个专家,n个因素,一个方案,在第二步中,专家一共要给出mn个判断矩阵。  第八步:总排序,计算,表示第j个方案在

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