基于QFD和犹豫模糊语言的敏捷制造合作伙伴决策

敏捷制造中重要问题之一是如何选择优势企业形成强强联合的动态联盟.在考虑顾客动态需求和顾客需求之间关联关系的基础上,采用马尔科夫链模型确定稳定的顾客需求权重;在网络分析法中采用最佳最差权重确定方法(BWM),相比于传统的两两比较确定判断矩阵方法计算量小.采用犹豫模糊语言,相比于传统的模糊数和模糊语言,有利于决策者根据主观经验恰当地表达待选合作伙伴的评价值.最后通过一汽车制造企业合作伙伴选择实例,表明所采用理论的科学性和方法的可行性与有效性.

合作伙伴选择决策支持原型系统的内涵分析

虚拟制造组织(VMO)和供应链管理(SCM)面临的一个共同问题是合作伙伴的选择问题,作者提出了合作伙伴选择决策支持原型系统(DMSSPS)模型来解决这个问题;介绍了我们研究的合作伙伴选择决策支持原型系统的特点和思想;分析了合作伙伴选择决策支持原型系统(DMSSPS)的适用性。

面向动态联盟的伙伴企业选择决策方法及系统

动态联盟建立过程中的伙伴选择是一个关键问题 ,为解决该问题 ,本文运用人工智能知识 ,对问题进行了分析 ,提出了企业资源信息的表达方法、伙伴企业的选择决策方法 ,并给出了决策系统的实现方式。

基于前景理论和双边匹配决策的合作伙伴初选决策

针对决策信息获取困难的情况采用不同粒度的模糊语言表达属性值，并提出了一种不同粒度模糊语言一致化方法．针对线性加权存在的决策补偿效应，采用基于级别优先序理论的ELECTRE集结基于前景理论的价值函数得到满意度值．传统合作伙伴决策方式只是制造企业对供应商评价并从中选择出评价结果最好的供应商，全然不考虑供应商对制造企业的接受程度，在集中式决策方法中采用双边匹配决策方法构造多目标优化模型，并采用模糊规划中的两阶段法求解多目标优化得到最终匹配结果．实例分析表明该方法的有效性．

混合数据和属性关联下合作伙伴初选群决策

合作伙伴选择的正确与否,直接影响敏捷供应链的运行,因此研究合作伙伴的选择具有重要的意义。由于不同的属性具有不同的特性,而且有的属性之间存在不同程度的关联,因此是合作伙伴选择是混合数据和属性关联下的决策问题。首先研究了如何将不同类型的属性值规范化为标准语言评价集中的模糊语言值的方法。其次采用基于最大熵原则2-可加模糊测度方法确定属性及属性集的模糊测度。应用基于关联的二元语义混合加权几何平均算子集结专家个体评价值为群体评价值,应用基于关联的二元语义加权几何平均算子集结方案各属性群体评价值为方案综合评价值。最后通过比较进一步说明了此方法的可行性和优越性。