供應鏈評價的方法
供應鏈效績評價方法是供應鏈績效評價的具體手段。主要是將各具體指標的評價值經過適當的計算,得出最終目標評價值,最後再與評價標準比較,得出評價結論。沒有科學的評價方法對評價指標的運用,就不可能得出正確的結論。以下是小編精心整理的供應鏈評價的方法,歡迎大家借鑑與參考,希望對大家有所幫助。
1、層次分析法
層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一種定性與定量結合的多目標決策分析方法,由saaty於20世紀70年代首先提出,並用於分析複雜系統。其主要思想是:首先分析複雜系統的要素構成及其相互間的關係,據此構造出一個有序的遞階層次結構;然後通過兩兩比較的方式確定層次中各個要素的相對重要性,在每一個層次上建立判斷矩陣,計算該層要素的相對權重;最後計算出各要素相對於總目標的權重。
層次分析法能夠同時從定性和定量兩個角度來分析問題,特別適合用於解決複雜系統的評價問題,這是因為針對複雜問題建立精確的數學模型往往是很困難的,某些時候必須依靠人的定性判斷。與此同時,層次分析法也存在很多的不足之處,如:層次分析法在很大程度上依靠的是人的經驗,無法排除個人偏好造成的片面性;比較和判斷的過程較為粗糙,只能用於解決精度要求不高的'問題;當影響因素數量較多時,比較判斷的工作量會迅速增加。
2、模糊綜合評價
模糊綜合評價(Fuzzy Comprehensive Evaluation,FCE)是在模糊數學理論的基礎上發展起來的。模糊數學理論由zadeh於20世紀60年代首先提出,它採用精確的數學方法來描述模糊性現象。模糊綜合評價藉助模糊數學,將邊界不清晰、不易量化的因素定量化,然後計算各個因素與評價對象的隸屬度,根據隸屬等級狀況進行綜合評價。
供應鏈績效評價的指標之間存在着複雜的因果關係,有些關係是模糊的、不確定的,而且有些指標無法實現精確定量化,應用模糊綜合評價就能夠很好的解決這些模糊性問題,這也是該方法的最大優勢。其劣勢在於:(1)計算複雜;(2)指標權重的設定具有較強的人為主觀性;(3)當指標數量較多時,容易出現/超模糊現象。
3、人工神經網絡
人工神經網絡(Artificial Neural Networks,ANN)簡稱神經網絡,是人工智能領域的重要分支,它是對人腦進行抽象、簡化而建立起來的計算模型,目的是為了模擬實現大腦的某些功能。
目前有上百種模型問世,其中比較著名的有BP神經網絡、徑向基神經網絡、競爭學習神經網絡、學習向量量化神經網絡、Elman神經網絡、Hopfield神經網絡和Boltzmann神經網絡,其中BP神經網絡的影響和應用最為廣泛。神經網絡的主要優點是能夠自適應樣本數據,當數據中有噪聲和非線性時,也能夠正常工作,另外,聯想推理、高速並行處理也是其優點。經過科學的訓練和學習,神經網絡能夠找出輸入和輸出之間的非線性映射關係,從而實現智能推理和預測。神經網絡的劣勢在於學習效率低,容易陷入局部極值,以及當樣本數據多時收斂速度慢。葉春明等人研究了BP神經網絡在供應鏈管理績效指標評價中的應用。
4、數據包絡分析
數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是Charnes等學者於1978年提出的評價相對有效性的方法。DEA使用數學規劃模型來比較不同決策單元之間的相對效率,通過綜合分析決策單元的輸入和輸出數據,可以得出每個決策單元的綜合效率指標,並且以定量化的形式表示出來。DEA還能判斷各決策單元的投入規模是否恰當,如果不恰當,可以向什麼方向、以何種程度調整投入規模以此給部門主管提供有用的決策信息。
數據包絡分析適合用於多輸入、多輸出的複雜系統評價,它將輸入和輸出權重設置為變量,無需人為主觀設定。它可以處理不同量綱的數據,將系統的內部過程視為“黑箱”,因此避免了對輸入和輸出之間的定量關係進行描述。數據包絡分析的主要缺點在於該方法對指標數目要求比較嚴格,當指標數目相對於決策單元的數目太多時,多數決策單元會被判定為有效,從而無法取得有效的信息。
5、支持向量機
支持向量機(Support vector Maehines, SVM)是vapnik於1995年提出的一種機器學習算法。其基本思想是:將在低維空間線性不可分的樣本通過核函數的非線性變換,映射到高維特徵空間,在高維特徵空間構造出最優超平面和決策函數,據此可以推斷出任意一個輸入x對應的輸出y。
支持向量機在解決小樣本、非線性和高維度問題時具有很大的優勢,然而當樣本數量較大時,SVM就無能為力了,必須求助於改進的SVM模型。
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