基于供应中断风险的模糊多目标订单分配模型

采购是影响企业生存和发展的关键因素之一,正确的订单分配则是企业成功实行采购管理的关键.但影响订单分配的许多信息并不是确定的,存在着供应中断的风险.文章在考虑供应中断风险的基础上,结合不确定性的信息和线性/非线性的隶属度函数,构建并分析了包含模糊目标、随机约束和情景分析的多产品线性/非线性订单分配模型.然后,通过数值算例比较了不同情景下企业的最优决策,得到了管理上的一些启示.     

权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法

针对权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策问题,首先,引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后,对权重信息不完全的区间直觉模糊数的多属性决策方法进行了研究,给出了一个基于最大偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,并基于IIWAA算子对区间直觉模糊数信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

模糊信息下多种类应急物资多周期分配优化模型

考虑灾害的突发性、信息获取的不完全性以及应急救援的紧迫性，引入区间数描述应急物资供给与需求的模糊不确定性，引入三角模糊数刻画路网容量受限情况下每周期的最大物资运输总量，综合考虑灾害、灾区、灾民以及物资等多重因素，引入延迟系数，以应急物资分配的总延迟时间最小化和总系统损失最小化为目标，构建模糊信息条件下考虑多需求点、多配送中心、多物资、多周期、多目标的应急物资动态分配优化决策模型，分析了区间目标函数、区间模糊与三角模糊约束条件的清晰化方法，采用基于二维欧式距离客观赋权模糊算法求解模型，并以青海玉树地震为例对所提出模型的有效性和可行性进行验证。结果表明：所提出的模型能够最大程度地权衡延迟时间与系统损失，形成多周期最优的物资分配方案；现实多周期应急物资分配，时间并不是唯一考虑的因素，需要综合考虑不同应急周期的灾情、灾区、灾民和物资等多种因素对系统总损失造成的影响；重视时间偏好系数，可能使系统总损失增大，表明单一考虑时间偏好系数和损失偏好系数均具有片面性，应该把握选择"度"，发挥二者结合的相互促进作用；物资分配方案基于决策者偏好，并考虑每周期不同需求点的易损性、重要性、需求紧急性以及各类应急物资的重要性与时效性差异参数，有利于提高多周期决策的柔性和现实适用性。     

考虑供应风险的多源应急物资采购双层规划模型

自然灾害频繁发生,事故灾难不断涌现,公共卫生事件猝不及防,社会安全风险交织叠加,给人们的生产和生活带来了巨大的风险和不确定性。在突发事件背景下,考虑应急物资供应中的各类风险,激励多源应急物资的稳定供给,受到党和政府高度重视。应急物资供应有哪些风险,如何规避这些风险,针对多种渠道的采购,如何优化采购结构。这些问题是本论文关注的重点。本文以政府、制造型企业、受灾地区民众为决策主体的三级供应链为基础,构建了上层以整个供应链系统收益最大化为目标函数、下层以供应风险最小化为目标函数的双层规划模型,对不同情景下物资采购订单的分配进行研究。在此基础上,本文以某市洪涝灾害为例进行分析,证明了模型的可行性,并探究了供应风险变化对物资采购订单分配、以及整个供应链系统收益的影响,以期为政府应急物资采购决策提供参考性建议。     

模糊信息动态车辆调度优化问题研究

针对车辆调度中的模糊信息问题,以车辆模糊行驶时间以及顾客模糊预约时间为模糊信息参量,采用细分顾客类别以吸收配送者知识系统的方法,分别以物流企业效用最大化和顾客效用最大化两种决策目标构建了2类模糊信息动态车辆调度优化模型,并给出了求解该类问题的蚁群算法.仿真试验分析了决策参数的变化对2类模型计算结果的影响,并给出了相关参数制定的依据.     

基于模糊信息分配理论的短期股价涨跌模式识别

基于分形市场假说的股价并不完全反映所有信息的观点,认为历史股价信息是不完备的群体型模糊信息,提出了线性信息分配条件下的信息守恒定理,建立了基于模糊信息分配理论的短期股价涨跌预测的模糊模式识别模型,通过对上证综合指数日线数据的短期预测,表明该模型具有能够动态捕捉股价短期分布特征、有效描述股价序列内蕴的短期非线性因果关系,进而具有较高的股价涨跌识别精度,并提出了金融市场收益率可能性分布的概念.     

基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

需求不确定条件下的制造商订单分配模型

制造商的订单分配作为供应链模型微观层面的重要组成部分,对提升整个供应链效率有很大影响,但需求层面的不确定因素加大了订单分配的难度。以按比例分配为原则,讨论在需求不确定条件下完全信息与不完全信息两类多供应商-单制造商的订单分配模型。重点研究完全信息条件下各方的分散决策和集中决策,由于后者能避免各参与方对其他决策方的边际影响,所以能够实现供应链总利润的最大化;其次又将不完全信息引入模型,讨论制造商如何通过折算因子结合已有信息对供应商的私人信息进行估计,进而做出决策。最后以需求服从正态分布为例对两类模型进行验证。     

基于区间直觉模糊数相关系数的多准则决策模型

针对权重信息完全未知,评价信息为区间直觉模糊数的多准则决策问题,提出新的基于区间直觉模糊数相关系数的决策方法,弥补了基于距离测度决策方法造成信息混淆的不足,同时考虑了犹豫度的影响,进而降低了评价信息损失.通过构建并求解基于参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型获得准则权重,从新的视角给出准则权重的确定方法.利用各备选方案与理想方案、临界方案的加权相关系数得到与理想方案的相对贴近度,以此对方案进行排序.最后通过实例对比分析说明了该方法的有效性.     

基于区间灰色区间数的多准则决策方法

将灰色模糊数扩展,定义了区间灰色区间数及其距离.针对准则值为区间灰色区间数的信息不完全的多准则决策问题,提出了一种基于目标规划法的灰色模糊多准则决策方法,求得最优权重向量,从而得到各方案的排序.最后给出一个算例说明方法的可行性和有效性.     

云制造环境下基于本体和模糊QoS的供应商匹配方法

云制造环境下的服务匹配具有资源数量大、语义信息不对称、QoS多样化和模糊化的特点,同时企业有自主选择匹配结果的需求。为此,提出基于本体和模糊QoS聚类的三阶段供应商匹配模型。首先构建本体模型和供应商服务描述模型,运用语义本体既消除了信息的不对称性,又增加了语义信息的完整性。此外,对QoS的多属性信息进行三角模糊化处理,结合模糊偏好和优化的模糊C均值聚类（FCM）算法按需聚类,提高了收敛速度和精度,得出基于匹配度排序的结果集合。实例验证结果表明：本文匹配方法较传统方法有更高的适应性和查准率。     

具有模糊预约时间的VRP混合遗传算法

在对具有模糊预约时间的多对多货物收发情况下的车辆路径问题进行简单描述的基础上,构建了该问题的多目标数学规划模型,提出了解决该问题的一种基于插入启发式算法、并用修正的推—碰—掷过程进行改进的混合遗传算法,最后,给出了该问题的一个计算实例,并与改进的Solomon插入启发式算法进行了比较.     

IT服务供需双边匹配的模糊多目标决策方法

描述了IT服务外包中的供给方与需求方的双边匹配决策问题。为了解决该问题,针对IT服务的供给方和需求方分别给出的语言满意度评价信息,将语言评价信息转化为三角模糊数并进行多指标信息的集结运算。在此基础上,考虑以供给方和需求方双方满意度最大为目标,构建了IT服务供需双边匹配的模糊多目标优化模型,并采取将模糊多目标优化模型转化为单目标线性规划模型的方式进行求解得到匹配结果。实例计算表明,提出的方法具有可行性和实用性。     

突发公共事件应急系统中的模糊多目标定位-路径问题研究

本文从应急系统集成优化的角度出发,以应急系统中各资源需求点的应急救援时间满意度之和最大及系统总成本最小为目标,建立了一个应急资源需求和应急救援时间范围均模糊的多目标定位-路径问题(LRP)模型,并提出了一种混合多目标遗传算法。算例分析结果表明,所提模型和算法可以有效解决应急系统优化中的模糊多目标LRP。     

基于三角直觉模糊数Choquet积分算子的多属性决策方法

定义了三角直觉模糊数的Hamming距离,给出了属性独立情形下的三角直觉模糊数算术集成算子,并运用模糊测度和Choquet积分,定义了三角直觉模糊Choquet积分算子,并分析其有关性质。针对方案评价信息为三角直觉模糊数的关联多属性决策问题,利用三角直觉模糊Choquet积分算子集成得到方案的综合属性值,建立多目标优化模型并转化为线性目标规划求解,客观地确定了属性集的模糊测度,进而提出了相应的决策方法。实例分析表明了方法的有效性和合理性。     

模糊供求条件下应急物资动态调度决策研究

围绕大规模突发事件应急的特点,在供应点、集配中心到需求点的三级供应网络的基础上,研究了模糊供求条件下的多模式联合调运的应急物资动态调度问题。首先建立了在需求满足率最大化的基础上,以总运输时间和应急成本为目标的带序关系的多目标非线性规划模型。考虑供大于求和供不应求两种供求关系,对于供不应求的物资,下一周期将优先配给。另外,采用最可能值法确定模糊数的权重和置信水平,采用平均权重法将三角模糊数转化为确定值,给出了去模糊化的策略和具体算法。通过决策者对运输时间和应急成本的动态赋权,提高了模型的柔性。最后以汶川地震为背景,设计仿真实例,验证了模型和算法的有效性。     

An interactive three-stage model for mutual funds portfolio selection

The aim of this work is to be a useful instrument for helping finance practitioners on the selection of suitable mutual fund portfolios. The portfolio selection problem is characterized by imprecision and/or vagueness inherent in the required data and more generally, in the context where investors have to make decisions. In order to mitigate these problems, a three stage model has been proposed based on a multi-index model and considering several market scenarios described in an imprecise way by an expert. The proposed fuzzy model allows the Decision Maker to select, by means of an outranking method, a suitable portfolio taking into account the uncertainty related to the market scenarios and the imprecision and/or vagueness associated with the model data.     

Global supplier development considering risk factors using fuzzy extended AHP-based approach

Global supplier development is a multi-criterion decision problem which includes both qualitative and quantitative factors. The global supplier selection problem is more complex than domestic one and it needs more critical analysis. The aim of this paper is to identify and discuss some of the important and critical decision criteria including risk factors for the development of an efficient system for global supplier selection. Fuzzy extended analytic hierarchy process (FEAHP) based methodology will be discussed to tackle the different decision criteria like cost, quality, service performance and supplier's profile including the risk factors involved in the selection of global supplier in the current business scenario. FEAHP is an efficient tool to handle the fuzziness of the data involved in deciding the preferences of different decision variables. The linguistic level of comparisons produced by the customers and experts for each comparison are tapped in the form triangular fuzzy numbers to construct fuzzy pair-wise comparison matrices. The implementation of the system is demonstrated by a problem having four stages of hierarchy which contains different criteria and attributes at wider perspective. The proposed model can provide not only a framework for the organization to select the global supplier but also has the capability to deploy the organization's strategy to its supplier.     

Developing a supplier selection system through integrating fuzzy AHP and fuzzy DEA: a case study on an auto lighting system company in Taiwan

Supplier selection plays a very important role in supply chain management. This study intends to develop a novel performance evaluation method, which integrates both fuzzy analytical hierarchy process (AHP) method and fuzzy data envelopment analysis (DEA) for assisting organisations to make the supplier selection decision. Fuzzy AHP method is first applied to find the indicators’ weights through expert questionnaire survey. Then, these weights are integrated with fuzzy DEA. We use α -cut set and extension principle of fuzzy set theory to simplify the fuzzy DEA as a pair of traditional DEA model. Finally, fuzzy ranking using maximising and minimising set method is able to rank the evaluation samples. A case study on an internationally well-known auto lighting OEM company shows that the proposed method is very suitable for practical applications.     

基于HTFWGBM算子的供应商选择模型研究

由于供应商选择中的的复杂性与不确定性以及人类认知的有限性，从而导致信息融合失真和决策结果不准确的情况。针对决策属性以犹豫三角模糊数（HTFN）给出的供应商的选择问题，本文提出一种基于HTFGWBM算子的决策算法。首先，针对犹豫三角模糊数和几何Bonferroni平均算子理论，分别定义了犹豫三角模糊几何Bonferroni平均（HTFGBM）算子和犹豫三角模糊几何加权Bonferroni平均（HTFGWBM）算子，同时分别研究了算子的幂等性，置换不变性，单调性和有界性等性质。其次，基于HTFGWBM算子构建新型犹豫多属性决策模型，结合HTFN排序方法进行备选供应商排序。最后通过算南水北调中线工程中的供应商选择实例证明了决策模型的可行性与有效性。结果表明，通过调整模型参数，模型具有一定的延展性和容错能力，能够很好的进行科学决策。