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基于SODM-TOPSIS 的物流供应商选择研究 被引量:3

Study on Logistics Supplier Selection Model Based on SODM-TOPSIS
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摘要 通过分析当前企业在物流供应商选择中存在的主要问题,针对现有供应商选择模型自学习能力差、指标体系过大的问题,研究应用TOPSIS法建立物流供应商选择模型,确定理想化目标,再应用自组织数据挖掘技术计算权值,得出物流供应商选择模型后,根据供应商评分与最优化目标的距离确定供应商选择排序。以上海市某大型企业为例建立企业最优物流供应商选择模型,结果表明,基于自组织数据挖掘技术(SODM技术)和逼近理想解排序法(TOPSIS法)建立的物流供应商选择模型能够快速准确地评价和选择物流供应商。 In this paper, we analyzed the major problems !n the selection of logistics suppliers for the enterprises at the current stage, then in view of the current supplier selection models which was poor in self learning and hod swollen index Systems, established a logistics supplier selection model using TOPSIS, determined the idealized objectives, and applying the self-organizing data mining technology, obtained the ranking of the candidate suppliers. At the end, we demonstrated how to use the self-organizing data mining technology and TOPSIS method to build the logistics supplier selection model and use the model to quickly and accurately evaltiate and select lottistics suppliers.
作者 孙璐
机构地区 山东英才学院
出处 《物流技术》 北大核心 2013年第12期333-335,共3页 Logistics Technology
基金 2013年山东省统计科研重点课题(KT13093)
关键词 物流供应商 自组织数据挖掘 逼近理想解排序法 选择模型 logistics supplier self-organizing data mining TOPSIS selection model
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