多层次灰色综合评价法及ahp验证
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基于ahp-模糊综合评价法的快递服务评价指标体系研究1.引言1.1 概述随着电子商务的快速发展,快递服务作为电商生态链中不可或缺的一环,受到了广泛的关注和重视。
快递服务的质量直接关系到客户的满意度以及企业的声誉,因此对快递服务的评价变得尤为重要。
本文旨在基于AHP-模糊综合评价法,研究并构建出一套科学有效的快递服务评价指标体系。
通过综合考虑各种因素,从多维度、多角度评估快递服务的质量,旨在提高快递服务的质量,满足客户的需求。
文章主要包括四个部分:引言、正文、结论、参考文献。
引言部分对本文的背景和意义进行介绍,概述了快递服务评价指标体系研究的目的。
正文部分将介绍AHP方法和模糊综合评价法的基本原理及应用场景,以及构建快递服务评价指标体系的方法和步骤。
结论部分总结研究结果,并对研究的局限性和未来的发展方向进行展望。
通过本文的研究,我们旨在为快递服务的管理、改进和决策提供参考依据,使其更好地适应市场需求。
同时,本文所提出的指标体系也可为其他相关领域的评价体系构建提供借鉴和参考。
1.2 文章结构本文按照以下结构进行组织和呈现。
首先,引言部分将对本研究的背景和意义进行概述,并介绍本文的目的。
接着,在正文部分,首先介绍AHP方法的原理和应用领域,为后续的研究提供理论基础。
然后,介绍了模糊综合评价法的基本概念和运算过程,以便理解后续研究中的实施步骤。
接下来,我们将详细探讨快递服务评价指标体系的构建过程,包括确定指标的依据和权重。
最后,结合AHP-模糊综合评价法,我们进行了基于该方法的快递服务评价指标体系的研究,以求得到更客观准确的评价结果。
在结论部分,我们将总结研究的主要结果,并对研究的局限性和未来展望进行讨论。
通过以上结构的设计,本文将全面深入地探究基于AHP-模糊综合评价法的快递服务评价指标体系,从而为提升快递服务质量提供理论和方法支持。
目的部分的内容可以如下所示:1.3 目的本研究的目的是构建一个基于AHP-模糊综合评价法的快递服务评价指标体系。
多指标综合评价方法多指标综合评价方法是一种通过考虑多个指标或因素来综合评估一个对象、方案或决策的方法。
它是基于判断矩阵或评分表,将各指标或因素加权、综合,计算得到一个综合评价指标或得分,用于比较、选择或决策。
以下将介绍几种常用的多指标综合评价方法。
加权综合评价方法是最常见和简单的方法之一、它是基于专家意见或经验,为各指标或因素赋予不同的权重,再将各指标根据权重进行加权计算得到综合评价指标或得分。
这种方法适用于各指标间没有明确的数学关系,并且各指标间权重的确定主要依赖于专家主观判断或经验。
例如,一个学生的综合评价可以包括学习成绩、课外活动、品德表现等多个指标。
评价者可以根据每个指标的重要性给予不同的权重,然后将各项指标的得分乘以相应的权重,再求和得到学生的综合评价得分。
二、层次分析法(AHP)层次分析法是由美国运筹学家托马斯·里克在1970年代提出的一种定性和定量结合的多指标综合评价方法,它通过分解问题成若干层次的指标和因素,建立判断矩阵,计算各指标和因素的权重,最后将其综合得到评价结果。
层次分析法的基本步骤包括:1.建立层次分析模型,确定评价对象、评价指标和层次结构。
2.构造判断矩阵,通过专家调查或主观判断,将各指标之间的相对重要性进行比较,填写判断矩阵。
3.计算判断矩阵的特征向量和最大特征值,得到各指标的权重。
4.检验一致性,判断判断矩阵是否满足一致性要求。
5.进行综合评价,将各指标的权重与各指标的得分相乘并求和,得到综合评价指标或得分。
AHP方法在决策分析、工程设计、资源配置等领域得到广泛应用,它能够将主观与客观因素结合,较为全面地考虑各指标的重要性,提供了一种科学、系统的评价方法。
三、熵权法熵权法是一种基于信息熵概念的多指标综合评价方法,它能够避免主观依赖和信息冗余,具有较好的客观性和稳定性。
熵权法通过计算各指标的信息熵,确定各指标的权重,然后将各指标的得分乘以相应的权重,最后求和得到综合评价指标或得分。
评价模型评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。
主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。
层次分析模型层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。
其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。
运用层次分析法进行决策,可以分为以下四个步骤:步骤1 建立层次分析结构模型深入分析实际问题,将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象),上层受下层影响,而层内各因素基本上相对独立。
步骤2构造成对比较阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,借助1~9尺度,构造比较矩阵;步骤3计算权向量并作一致性检验由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重,并进行一致性检验,若通过,则最大特征根对应的特征向量做为权向量。
步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验)组合权向量可作为决策的定量依据通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。
例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。
步骤1 建立系统的递阶层次结构将决策问题分为3个层次:目标层O,准则层C,方案层P;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。
图1 选择旅游地的层次结构步骤2构造比较矩阵元素之间两两对比,对比采用美国运筹学家A.L.Saaty 教授提出的1~9比率标度法(表1)对不同指标进行两两比较,构造判断矩阵。
层次分析法评价模型评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。
主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。
层次分析模型层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。
其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。
运用层次分析法进行决策,可以分为以下四个步骤:步骤1 建立层次分析结构模型深入分析实际问题,将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象),上层受下层影响,而层内各因素基本上相对独立。
步骤2构造成对比较阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,借助1~9尺度,构造比较矩阵;步骤3计算权向量并作一致性检验由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重,并进行一致性检验,若通过,则最大特征根对应的特征向量做为权向量。
步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验)组合权向量可作为决策的定量依据通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。
例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。
步骤1 建立系统的递阶层次结构将决策问题分为3个层次:目标层O,准则层C,方案层P;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。
图1 选择旅游地的层次结构步骤2构造比较矩阵元素之间两两对比,对比采用美国运筹学家A.L.Saaty 教授提出的1~9比率标度法(表1)对不同指标进行两两比较,构造判断矩阵。
多层次灰色评价在选择酒店室内设计方案中的应用宋晶;罗君;齐海红【摘要】目的:为了科学合理的评价和选择优秀的酒店室内设计方案,避免人们主观因素对方案选择的不利影响,有效实现酒店室内设计方案符合社会进步和时代发展的需要.方法:引入层次分析法的基本原理对室内设计关注的区域进行权重定位,根据灰色类聚理论将顾客对设计方案的感觉、需求及期盼的灰色性转换为定量描述,层次分析与灰色理论结合使用科学的评价设计方案.结论:引入了酒店室内设计综合评价体系,利用灰色类聚学和AHP建立多层次灰色综合评价,为最优方案的选择提供客观方法.【期刊名称】《工业设计》【年(卷),期】2017(000)003【总页数】2页(P69-70)【关键词】酒店管理;室内设计;层次分析;灰色评价【作者】宋晶;罗君;齐海红【作者单位】四川旅游学院,四川成都,611756;四川旅游学院,四川成都,611756;四川旅游学院,四川成都,611756【正文语种】中文未来几年在人民币升值的大背景下,不只经济型酒店,高星级酒店的投资也将继续保持升温趋势,而酒店业资本市场的活跃表现直接导致酒店业大规模兼并收购产生。
为了在激烈的竞争中有一席之地,各大酒店公司越来越看重酒店室内设计的品牌推广,对酒店室内设计提出了更高的要求。
酒店室内设计是一个复杂的系统工程,要想正确和科学的选择出最优设计,需根据酒店的特性将复杂酒店设计过程划分不同过程或者层次,再逐层分解至可以量好或者客观控制的程度。
在众多的优秀方案中如何选择出适合时代发展和公司品牌的方案呢?如何避免人为的因素,比较理性的做出选择呢?人们在不同的空间内,对室内环境的感知和需求会有很大的差别,基于需求差别性的方案优化,将会获得顾客最大的认同,将带来巨大的收益。
酒店功能分区决定于星级水平、酒店类型和盈利模式等方面,但是站在运营者和投资者的角度,划分为客房区、公共区和自有区。
1.1 酒店室内设计评价指标简述1.1.1 酒店客房区客房区主要指顾客使用的客房内饰部分,扩大的讲还包括与客房相关的客房走廊、电梯前室和楼梯通道等,其占整个酒店使用面积的60%。
灰色关联度和AHP在冷链物流配送中心选址问题中的应用研究灰色关联度和 AHP在冷链物流配送中心选址问题中的应用研究郑志成刘心() 哈尔滨商业大学管理学院 ,哈尔滨 150076摘要冷链物流配送中心选址是一个定性与定量相结合的问题。
针对冷链物流的基本含义和特点进行阐述 ,并构建了其配送中心选址过程中的关键指标体系 ,提出了采用灰色关联度和层次分析法相结合的方法来解决冷链物流配送中心的选址问题。
利用算例说明了该方法的实用性和应用价值。
关键词冷链物流配送中心选址灰色关联度层次分析法中图法分类号 F237; 文献标志码 B( ) 冷链物流 co ld cha in 是在商品流通过程中必须使易腐、生鲜食品在生产、储藏、运输、销售直到 1 构建指标体系消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下 ,以保证食品质量安全、减少损耗、防止食品的变质评价指标可以分为定量指标和定性指标 ,又可[ 1 ] 和污染。
因此 , 冷链物流也叫低温物流 , 国内外分为效益型指标和成本型指标。
本文中通过定性也普遍称为易腐食品冷藏链。
分析和定量分析相结合对配送中心选址进行研究。
根据美国 A rsde l提出的“3 T原则”: 易腐生鲜结合冷链物流的特点 ,通过大量的问卷调查和实证 () 食品如奶制品、海鲜、肉、蛋、禽的最终质量取决分析建立了如表 1 所示的指标体系。
该指标中的定 ( ) ( ) 于冷链的储藏温度 temp e ra tu re 、流通时间tim e 量指标可以直接通过相应的计算方法进行计算 ,定 ( ) 以及产品本身的耐藏性 to le rance 。
又由于冷链食 [ 5 ] 性的指标可以借助专家评分法进行赋值。
品的保质期较短 , 并且要考虑冷链食品在加工、运输、储藏、销售等各个环节中的时间、温度等因素对 [ 2 , 3 ] 冷藏品最终质量的影响。
为了提高商品准时交表 1 冷链物流配送中心选址指标体系货率和物流服务质量 , 降低冷链物流运营成本 , 就一级指标二级指标三级指标指标有必要根据物流合理化和市场需求两个方面合理 A B C 特性 [ 4 ] 地对配送中心进行选址。
多层次灰色综合评价法及ahp验证
% grey_correlation_appraisal_ahp.m
clear all
clc
%指标数
a1_0=[2421 7409 2732 12188];
a2_0=[1293 4372 1350 4018];
a3_0=[300 0 100 100];
a4_0=[200 190 240 240];
a5_0=[2000 1150 2000 7791];
a6_0=[22 1148 35 931];
a7_0=[0.035 0.13 0.045 -0.088];
a8_0=[4 0 0 3];
a9_0=[50 165 100 220];
a10_0=[1 0 2 0];
%待判数据矩阵
A=[a1_0',a2_0',a3_0',a4_0',a5_0',a6_0',a7_0',a8_0',a9_0',a10_0']';
p=0.6;
for i=1:10
B(i,:)=(A(i,:)-min(A(i,:)))/(max(A(i,:))-min(A(i,:)));
end
%最佳值取每列的最大值(指标的最大值)
for i=1:10
V0(i)=max(B(i,:));
end
for i=1:10
for j=1:4
C(i,j)=abs(B(i,j)-V0(i));
end
end
r_min=min(min(C));
r_max=max(max(C));
% 计算相关系数E
i=1;
for i=1:10
for j=1:4
E(i,j)=(r_min+p*r_max)/(C(i,j)+p*r_max);
end
end
E;
% A的权重向量
Wa =[0.1062 0.2605 0.6333];
% B1的权重向量
Wb1= [0.2198 0.4265 0.0769 0.1648 0.1119];
% B2的权重向量
Wb2=[0.1667 0.8333];
% B3的权重向量
Wb3=[0.2519 0.5889 0.1593];
% B1的指标关联度
Rb1=Wb1*E(1:5,:);
% B2的指标关联度
Rb2=Wb2*E(6:7,:);
% B3的指标关联度
Rb3=Wb3*E(8:10,:);
% A的指标关联度
RA=Wa*[Rb1;Rb2;Rb3];
fprintf('利用多层次灰色综合评价计算结果为:\n');
fprintf('A的指标关联度为[%f %f %f %f]\n',RA);
% 利用层次分析法验证
% W为由层次分析法得到的各指标的权重系数
W =[0.1062*Wb1 0.2605*Wb2 0.6333*Wb3];
RAHP=B'*W';
fprintf('利用层次分析法计算结果为:\n');
fprintf('评价结果大小为[%f %f %f %f]\n',RAHP);
% 将结果显示出来
subplot(2,2,1);
plot(RA);
subplot(2,2,3);
bar(RA); %柱状图
subplot(2,2,2);
plot(RAHP);
subplot(2,2,4);
bar(RAHP);