基于云重心Shapley值法的电子商务声誉联盟利益分配策略

由于电子商务声誉联盟的声誉能力、声誉风险和声誉成本三个主要分配因素存在模糊性和随机性的缺点,难以得到量化,以及Shapley值法本身存在的局限性,因此利用云重心评判法对Shapley值法进行修正。云理论主要体现定性与定量之间的不确定性转换,有效地解决概念的模糊性和随机性。修正后的Shapley分配法有效地提高了联盟分配的准确性,并通过算例证实了此方法的合理性和适用性,为电子商务声誉联盟的收益分配问题提供依据。

基于F-TOPSIS的电子商务声誉联盟合作伙伴优选

针对电子商务声誉联盟伙伴选择的多目标性和模糊性,以及决策活动的客观性和主观性,本文提出了一种基于F-TOPSIS(模糊TOPSIS)的优选方法。首先,运用三角糊数将候选成员的定性指标值进行定量化处理,构成决策矩阵。其次,对决策矩阵进行规范化处理,确定正、负理想解。根据TOPSIS思想,计算各方案与理想解的接近程度,依据接近程度的大小对候选合作者进行排序,从而选定最佳的合作伙伴。通过实例验证,本方法简单、有效。