mc环境下基于模糊信息生产企业物流系统评价的研究

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1、ClassifiedIndex：F406．2；TP391SouthwestJiaotongUniversityDoctorDegreeDissertationlIIIIIIIIIlUIIIIIIIIIIIIIIIY2575531RESEARCHONEVALUATINGLOGISTICSSYSTEMOFMANUFACTURERUNDERTHEMCENVIRONMENTBASEDONFUZZYINFORMATIONGrade：Doctor2009Candidate：WangZengqiangAcademicDegre

2、eAppliedFor：Ph．D．Speciality：LogisticsEngineeringSupervisor：PuYun西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年后解密适用本授权书；2．不保密Z适用本授权书。学位论文作者签

3、名：瑚强日姊科月7日指导教师签吼胗7月夕日西南交通大学四阐父逋大罕学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中做了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。对MC环境下物流系统选择做出了一些探索性的研究工作，主要创新的内容有：1)给出了MC环境下物流系统的评价指标及相应的评价表征。针对物流系统关键指标权重确定和物流系统评

4、价的问题，以目前丰富的研究成果为出发点，从理论上分析了已有文献在处理模糊信息方面存在的问题，提出了使用语义变量表征模糊的信息。采用语义变量进行判断，一方面可以降低选择评估成员的标准，另一方面较好地反映了判断的主观随意性(主要体现在3．2和5．3)。2)针对物流系统关键指标权重确定问题，提出了使用语义变量表征不确定性和模糊的信息，并在此基础上提出基于不同粒度语义信息的决策方法和基于混合语义信息的决策方法(主要体现在3．3)；将非均匀语义变量和评估成员的自身情况综合考虑，提出了基于正负理想点的不同粒度语义信息决策方法

5、，探讨了MC环境下物流系统关键指标的重要度确定以及评估成员权重的集结问题。关键指标重要度的偏好信息使用不同粒度的语义变量表征，进而确定偏好信息的正负理想点，偏好信息与正理想点的距离越近则该项关键指标的重要度越高，与负理想点的距离越远则重要度越高。以往的研究多使用确定的语义信息，然而，在现实中某些评估成员会给出不确定的语义信息，针对这一问题提出了基于判断矩阵的不确定语义信息决策方法。将两两比较的思想引入不确定语义信息的计算中，可以得到关键指标影响程度的判断矩阵。3)针对MC环境下物流系统选择的复杂性和模糊性，研究了

6、多种形式偏好信息的处理方法，尝试将已有理论的语义评估标度用于多种模糊信息的处理方面取得较好的效果(主要体现在4．3和6．2)。针对MC环境下物流系统选择的复杂性和模糊性，研究了基于序关系值、区间数、语义信息、模糊互补判断矩阵和互反判断矩阵等五种形式偏好信息的处理方法。将wAA算子融入的信息计算的过程中，体现了群体决策的思想。勒日轹月窿誊夕作殄

7、

8、护位朗靴嘲西南交通大学博士研究生学位论文第1页于两要经济全球化的到来加剧了企业的竞争，只有生产满足顾客需求的产品，才能在激烈的竞争中占据有利地位，在这种情形下，企业的大规

9、模生产方式必须向大规模定制(MassCustomization，MC)转变。MC是以大批量的生产效率满足不同客户个性化需求的生产模式，同时又不增加成交的总成本。毋庸置疑，MC将成为21世纪生产企业追求的理想模式。合理的物流系统可以降低成本和增加利润，同时保证产品快速到达最终客户，因此，实现MC所面临的一个重要决策问题就是选择物流系统。在实际的MC环境下物流系统选择过程中，能够获取的信息通常是非常有限的，尤其在行业中优先实施MC时，此外，各种信息的来源不同、表达信息的方式多种多样以及包含较多人为判断的输入信息，不可

10、避免地导致信息环境充满了主观性和模糊性，对系统的合理选择提出了挑战。传统的评价方法都尝试摆脱单纯依靠定性分析和逻辑判断的方法，试图将决策中的所有指标定量化，实际上，许多指标的量化是非常困难的，如何充分利用有限的信息和决策者的经验是本研究的核心内容，具体体现在以下几个方面：(1)针对MC环境下物流系统关键指标权重的不确定多属性群决策问题，提出了几种基于主观和模糊信息的权重分