一种基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估方法。
【背景技术】
[0002] 目前，随着信息技术、网络技术的广泛应用，制造企业越来越多地借助信息化技术 来跟踪供应商在价格、质量、付款周期、交货周期、服务、合同履行情况、成长性等方面的信 息，使得企业对全部供应商进行全面的绩效评估成为可能。信息化系统的应用，极大地提高 了企业对整个供应链的监控力度，同时也改善了企业对供应商的评估方法，增加了对供应 商的评估手段，帮助企业对供应商的实际合作情况做出及时、准确、客观的评估，实现科学 的供应链管理。
[0003] 通过对供应商进行合理的绩效考评，制造企业可以逐步实现与供应商的一体化管 理。越来越多的成功经验表明，在新的市场竞争环境下，制造企业更倾向于通过绩效评估等 措施来提高供应链的整体实力。制造企业对供应商的考核重点也会因此发生变化。他们会 越来越关注供应商的成长性、交货周期和服务水平等方面。
[0004] 对于供应商绩效评价的方法，目前有以下几种：
[0005] L标杆法
[0006] 标杆法是将某个产品或过程与可能得到的最好的产品或过程相比较。为了将其用 于供应商的衡量中，将供应商的绩效与所衡量的方面所知道的最好的绩效进行对比。
[0007] 2.加权法
[0008] 加权法是"数量"衡量方法，使得供应商能将不同的因素列为等级不同的重要性 (权重）。要使用这种办法，需要如下步骤：
[0009] 第1步选择要衡量的因素。
[0010] 第2步为每个因素建立权重，用于反映该因素与其他因素相比的重要程度。
[0011] 第3步确定供应商在每个因素上的实际绩效。
[0012] 第4步将实际绩效的数据乘以其权数并计算结果。供应商的总得分既反映它们的 绩效，也反映了采购企业对该绩效的相应重视程序。
[0013] 3.成本法
[0014] 成本法通过将所有可确定的采购成本，加上发货的价格来确定每次发货的采购总 成本。加在发货价格上的额外成本的比率越低，供应商的等级就越高。
[0015] 以上几种方法虽然能对供应商绩效做出一定的评价，但是具有较强的主观性，且 多为定性评价，易受评价者的影响。且无法根据供应商的实际水平分级管理。
【发明内容】
[0016] 本发明目的是针对现有技术存在的缺陷提供一种基于中心点三角白化权函数的 灰色聚类评估方法。
[0017] 本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：一种基于中心点三角白化权函数的 灰色聚类评估方法，包括如下建模步骤：
[0018] 步骤1)、设定η个决策对象i，m个聚类指标j，s个灰类k，并根据决策对象i关于 聚类指标j的样本观测值Xij将决策对象i归入灰类k ;其中，i = 1，2, ···]! ; j = 1，2, "-m ; k = 1，2,…，s ;
[0019] 步骤2)、设定聚类指标j的取值范围为[apb」.按照评估要求所需划分的灰类 个数s，分别确定灰类1、灰类s的转折点4, 灰类k的中心点^…巧―1，其中k = 2, 3，…，s_l ;
[0020] 步骤3)、对于灰类1和灰类s，构造相应的下限测度白化权函数4,4]和上 限测度白化权函数罚亨，；- *
[0021] 设X为聚类指标j的一个观测值，当或Λ<μ', lA.]时，可分别由公式
【主权项】
1. 一种基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估方法，其特征在于，包括如下建模 步骤： 步骤1)、设定n个决策对象i，m个聚类指标j，s个灰类k，并根据决策对象i关于聚类 指标j的样本观测值xu将决策对象i归入灰类k;其中，i= 1，2, ???]! ;j= 1，2,…!!!;k= 1，2,…，s ; 步骤2)、设定聚类指标j的取值范围为[a"b」.按照评估要求所需划分的灰类个数s， 分别确定灰类1、灰类s的转折点；灰类k的中心点#，4,…，1^，其中k= 2, 3，… ，s_l; 步骤3)、对于灰类1和灰类s，构造相应的下限测度白化权函数
和上限测 度白化权函数
设x为聚类指标j的一个观测值，当
，可分别由公式
计算出观测值x关于灰类1的隶属度/；(.〇或关于灰类s的隶属度; 步骤4)、对于灰类k同时连接如下点：点($，1)与灰类k-1的中心点(/?'〇)或灰类1 的转折点(4,〇))，以及点(4，1)与灰类k+1的中心点(4+1，〇)或灰类s的转折点,($，〇));得 到聚类指标j关于灰类k的三角白化权函数
；其中，j= 1，2,…；m;k= 2, 3，…，s_l; 对于聚类指标j的观测值x，当k= 2, 3，…，s-1时，可由公式
计算出观测值X属于灰类k(ke{2,3,…，S-1})的隶属度//b)，； 步骤5)、确定每个聚类指标j的权重Wj,j= 1，2,…，m; 步骤6)、计算决策对象i关于灰类k的综合聚类系数of，由如下公式得出：
其中i= 1，2,…n，k= 1，2,…，s，//〇%)为j指标k子类白化权函数，Wj为指标j在 综合聚类中的权重； 步骤7)、由公式
，判断决策对象i属于灰类k'
2.如权利要求1所述的灰色聚类评估方法，其特征在于，步骤7)中，当有多个决策对 象i同属于k#灰类时，根据聚类系数of的大小确定同属于1^灰类之间各个决策对象i的 优劣或位次。
【专利摘要】本发明公布了一种基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估方法，首先设定n个决策对象i，m个聚类指标j，s个灰类k，并根据决策对象i关于聚类指标j的样本观测值xij将决策对象i归入灰类k。本发明对供应商绩效采用了中心点三角白化权函数灰色聚类评估模型，且能对供应商分级聚类管理。就模型而言，对三角白化权函数的改进实质上是用混合白化权函数(包含下限测度白化权函数、上限测度白化权函数和三角白化权函数)取代了原来的纯三角白化权函数。这一改进解决了二十多年来对基于三角白化权函数的灰色聚类评估模型应用造成困扰的聚类指标取值范围延拓难题。
【IPC分类】G06Q10-06
【公开号】CN104778533
【申请号】CN201510119961
【发明人】刘思峰
【申请人】刘思峰
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年3月18日