考虑价格因素的 并行模糊多准则时 变权重云服务决策

网络中云服务存储量的几何式快速增长使得云服务决策越加困难,为满足用户特殊需要并提供充足的决策依据,提出并行TOPSIS时变权重模糊云服务多准则决策算法.在并行TOPSIS改进中采用熵权重赋值形式赋予云服务相应的准则权重,使得权重的选择变得简单易行,并由此发展出时变权重提出改进TOPSIS评估机制,使用时变权重能够更好的对不同时间段的云服务质量（QoS）信息进行重要性区分,使得决策机制更加合理可信.然后基于分时模糊TOPSIS多准则决策机制,设计云服务选择的并行化融合决策框架,使得算法更趋近于工程应用.仿真结果显示,所提云服务决策算法可更有效的对QoS信息影响进行抑制,从而有效提高云服务调用的成功率.     

直孔掏槽一次成井的改进TOPSIS-CV掏槽方式评价模型

为了解决直孔掏槽一次成井中掏槽方式选择的难题,通过引入逼近理想解技术(TOPSIS),并将垂面距离代替欧氏距离的正交投影法和传统TOPSIS相结合,提出一种基于改进TOPSIS法的综合评价模型。从安全、技术、经济3个方面综合考虑选取了7个评价指标,利用变异系数法(CV)确定指标权重,避免主观权重赋值法的人为因素干扰,使得权重赋值更加客观化。将该评价模型应用于某矿山一次成井治理采空区试验中,对初步设计的4种掏槽方式进行综合评价,并将最佳的掏槽方式用于工业试验。研究结果表明:计算出每个方案到正理想解的垂面距离分别为0.125 94,0.089 89,0.060 40,0.041 53,从而确定第4种方案为最优方案。与传统的TOPSIS法评价结果相比,改进的TOPSIS法评价结果的优劣程度更加明显,更加容易甄选出最佳方案。由最佳方案形成的天井上下贯通,达到设计规格,效果较好。     

基于逼近理想解法的第三方物流企业绩效评价与外包决策

利用逼近理想解法(TOPSIS)解决第三方物流企业绩效评价与外包决策问题.通过分析影响第三方物流企业经营状况的因素,确定了评价指标并建立了评价模型.经过对不同的第三方物流企业的经营状况进行了综合评价,结果表明,TOPSIS法更有效地利用了企业经营的历史数据,评价更客观、决策更准确.     

考虑物流服务的云服务组合QoS评价方法研究

为满足对云服务组合的个性化需求,对一类含有物流服务的服务组合QoS评价方法进行研究,建立了含有物流服务的云服务描述模型,在此基础上计算云服务的相关QoS指标. 为对指标值进行科学的综合评价,提出了一种基于历史数据的主客观结合QoS指标权值设定方法. 最后用一个汽车零件加工过程的实例进行验证,验证结果表明提出的含物流服务的服务组合QoS评价方法可行及有效.      

科技评价中的TOPSIS的权重单调性漏洞的修正

以SCI数据库收录的JCR2019土木工程学刊物数据,通过对影响因子和引用半衰期进行实例检验,运用改进欧式距离TOPSIS法,修正TOPSIS权重单调性漏洞.研究发现,非线性评价方法中判断权重单调性的必要条件是确保其它指标权重不改变的情况下,某一指标的评价结果和实际权重都与其权重正相关.研究结果,TOPSIS法不具备权重单调性,并且具有较强的冗余度,缩小了设计权重;基于此,提出改进欧式距离TOPSIS法,修正权重单调性漏洞,并将改进的评价模型应用到实例中,检验并证明该方法的可靠性和有效性.     

基于灰色关联-改进TOPSIS法的EPC项目承包商优选研究

随着EPC承包模式的推广,为了选择最符合要求的EPC工程项目承包商的,提出了基于C-OWA算子赋权灰色关联-改进TOPSIS的EPC总承包商优选方法.通过分析相关文献的基础上,构建了EPC工程项目承包商的综合评价体系,用C-OWA算子进行赋权,确定各指标权重,并将灰色关联和改进的TOPSIS模型相结合,计算各承包商与正负理想解之间的相对贴近度,对招标的承包商进行排序及择优选择.通过实际工程验证,证明了该模型的可行性、适用性,研究结果表明,基于C-OWA算子赋权灰色关联-改进TOPSIS法能达到对EPC工程项目的优选的目的.     

精益供应链环境下企业物流供应商的评价与选择

在分析精益供应链对物流供应商选择评价指标特点的基础上,建立了精益供应链环境下企业物流供应商的评价指标体系．结合改进的层次分析法和离差决策法,利用主观权重和客观权重对物流供应商进行了综合分析,进而构造了物流供应商的综合评价模型．最后,通过算例验证了所选择的指标体系及综合评价模型的科学性与可行性．     

基于直觉模糊多属性决策的逆向物流供应商选择

逆向物流供应商选择是典型的多属性决策问题.针对逆向物流供应商选择问题的特点,提出一种基于直觉模糊熵的逆向物流供应商选择问题的直觉模糊多属性决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,建立了逆向物流供应商评价指标体系,给出了基于直觉模糊熵的评价指标权重的确定方法,然后运用直觉模糊加权平均算子对二级指标信息集结,得到逆向物流供应商选择问题的直觉模糊决策矩阵,提出了基于直觉模糊熵和TOPSIS法(逼近理想解的排序方法)的逆向物流供应商评价方法.最后通过数值分析验证了该方法的可行性与有效性.     

基于粗糙集的TOPSIS生鲜电商物流模式决策

生鲜电商物流模式选择是一种多因素决策,为了保证决策的客观性与可靠性,采用粗糙集和TOPSIS相结合的方法来进行决策.首先在已有研究成果的基础上,结合生鲜电商物流特点,构建生鲜电商物流模式决策的指标体系,考虑到指标的复杂性用粗糙集理论进行指标约简,消除冗余指标,然后利用系统自身属性的重要性度量确定指标的权重,避免了确定权重时的主观影响,最后运用TOPSIS模型来进行物流模式决策.     

关于TOPSIS法的研究

根据传统TOPSIS法的缺点,提出了一种决策矩阵排序和确定权重的新方法:改进的TOPSIS法。该法推广和改进了TOPSIS法所用的决策矩阵规范化方法,简化了正负理想方案的计算,提出了一种更易计算的与原TOPSIS法相对接近度等价的新的相对接近度。同时,采用目标规划优化模型和高等数学的方法计算各评价指标的权重,弱化了主观因素,使其更具合理性和实用性