基于多人多准则未确知层次分析法的供应商综合评价优选模型研究

研究了层次分析法中对元素进行两两比较时判断值的未确知问题.分析了供应商选择的特点以及评价要素,建立了针对供应商综合评价指标体系.运用未确知信息理论,将传统层次分析法改进为未确知层次分析法,并将其应用于对供应商综合评价优选问题中,使得评价结果更为客观、合理.最后,通过实例验证该模型的可行性与有效性.     

基于延迟策略的产品族设计与供应商选择优化

针对实施延迟策略的供应链中的产品族模块配置优化与供应商选择问题,提出一个在组装阶段延迟的产品族模块配置优化及产品定价的优化方法,并在产品族设计前端从产品族整体角度考虑来选择供应商,对供应商选择进行优化。构建遗传算法来解决所提出的0-1非线性模型,并以某品牌打印机的案例对模型和遗传算法做了说明。最后证实了在实施延迟策略的生产过程中,产品族设计与供应商选择问题之间不是完全独立的,两者之间通过模块选择相互影响。结果表明,考虑产品族模块配置与供应商选择问题的关联不仅能够减少生产的成本、降低风险,还能提高产品质量。     

Hopfield神经网络对供应商分类的研究

本文分析了供应商选择所涉及的各种因素及其相互关系,运用离散Hopfield神经网络模型,面对大量供应商评级数据,然后通过离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield供应商评级模型。从而减小评价分析决策中因个人主观性带来的偏差。这样使供应商选择的过程更条理化、层次化,企业对供应商的选择机制更具科学性。