精品]以层级形式有系统的呈现复杂的问题

1 IEEM7103TopicsinOperationsResearchAStudyofAnalyticalNetworkProcess d937805林伶恩 2 Reference Karsak E E Sozer Sevin Alptekin S E Productplanninginqualityfunctiondeploymentusingacombinedanalyticalnetworkprocessandgoalprogrammingapproach Computers IndustrialEngineering44 171 190 2002Sarkis J andSundarraj R P HublocationatDigitalEquipmentCorporation Acomprehensiveanalysisofqualitativeandquantitativefactors EuropeanJournalofOperationalResearch137 336 347 2002Sarkis J Amethodologicalframeworkforevaluatingenvironmentallyconsciousmanufacturingprograms Computers IndustrialEngineering36 793 810 1999Sarkis J Evaluatingenvironmentallyconsciousbusinesspractices EuropeanJournalofOperationalResearch107 159 174 1998Meade L andSarkis J Strategicanalysisoflogisticsandsupplychainmanagementusinganalyticalnetworkprocess TranspnRes E LogisticsandTranspn Rev 34 3 201 215 1998Satty T L TheAnalyticalnetworkprocess RWSPublication 1996 3 Outline WhyusingANPinsteadofAHP HowtouseANP examplesOutputofANPSummaryofANPFutureworkNote WhyusingMarkovChaintoobtainconvergedsupermatrix 4 AnalyticalHierarchicalProcess BySatty 1976以層級形式有系統的呈現複雜的問題假設準則與選擇方案之間有關 準則與準則間必須獨立 5 AnalyticalHierarchicalProcess 6 WhyusingANPinsteadofAHP 獨立性的假設與過度簡化的層級可能誤解問題現實情況中有許多決策問題無法以結構化階層方式表示 因為它們上下層級間存在相依或回饋的關係不是由上往下的線性關係 而比較類似於網路 7 選擇ERP廠商 8 選擇ERP廠商 準則間有相依關係 9 AnalyticalNetworkProcess 將問題分解成許多不同類別的群組 各個群組中包含許多元素 群組與元素彼此相關 形成彼此相關的網狀圖使用圖形方式分析構成群組 clusters 與元素 element 間的關係與交互影響Betweenclusters OuterdependenceWithinclusters Innerdependence 10 Connectioninanetwork 11 Supermatrix 使用超級矩陣 supermatrix 表現圖形中元素間的關係與強度超級矩陣即是將各群組與其包含之元素 依序列於矩陣左側與上方 形成一個超級矩陣超級矩陣中若有空白或 則表示元素或群組間是彼此獨立沒有相依性其最大的好處是可以用來同時評估外部 Outer 和內部 Inner 二種相依性 12 Supermatrix 13 HowtouseANP example1Step1 Networkstructure 預估速食業之市佔率可分為四為群組 clusters 分別為競爭者 廣告 食物品質與其他 14 HowtouseANP example1Step1 Networkstructure 競爭者 包括麥當勞 漢堡王和溫蒂三個公司廣告 包括創意 促銷與播放頻率食物品質 包括營養 口味與搭配其他 包括價格 位置 服務 速度 清潔 菜單 外帶與聲譽 15 HowtouseANP example1Step2 Pairwisecomparison 成偶比對可分成二部分 一是對群組的成偶比對 二是元素的成偶比對針對兩兩群組相互比較 成偶比對每一群組廣告群組影響競爭者群組 即為外部相依 Outerdependence 16 HowtouseANP example1Step2 Pairwisecomparison 競爭者群組間各元素如麥當勞 漢堡王與溫帝三者又彼此相互影響 則為內部相依 Innerdependence 關係比較強度與分析層級程序法 AHP 一樣再以求得的特徵向量 eigenvector 做為超級矩陣之權重值 用以反應出群組間的依賴關係與相對的重要性 17 HowtouseANP example1Step3 Supermatrix 超級矩陣由多個子矩陣組合而成每一個子矩陣的值都是經由成偶比對後所計算出的特徵向量 eigenvector 做為子矩陣之權重值 逐一計算出各子矩陣之值 而形成超級矩陣Initialsupermatrix Seeappendix1 18 HowtouseANP example1Step4 Convergence 根據超級矩陣多次相乘後所得之極值 即可做為評選之依據 即為各criteria之權重 以範例所得之解 麥當勞預估約有55 49 的市場佔有率Convergedsupermatrix Seeappendix2 19 Example2Outerdependence buyingacar 20 Example2Pairwisecomparison 21 Example2Pairwisecomparison 22 Example2Columnvectorsumto1 23 Example2Limitingsupermatrix 24 Example2Outerandinnerdependence 25 Example2Supermatrix 26 Example2Covergence 27 Example3ECM Environmentallyconsciousmanufacturing 28 Example3Outerdependence 29 Example3Innerdependence 30 Example3Initialsupermatrix 31 Example3Convergedsupermatrix 32 Review Example1FastfoodOverallprocedureExample2CarPairwisecomparisonOuterdepenceExample3ECMInnerdependence 33 QFD Qualityfunctiondepolyment PTRs producttechnicalrequirments 34 LocationSelection 35 Supplychainmanagement 36 OutputsofANP Weightsforqualitativefactors計算各個可行方案的相對重要性以 期望指標 DesirabilityIndex DI 來選擇最優方案 公式如下 37 OutputsofANP Quantitativefactors cost revenue hoursCombiningwithLinearprogramming ZOGP 38 SummaryofANP SerialtypeandfeedbacktypeIsthenetworkright Dephi Areratingreliable ConsistencecheckAverageofexperts opinionUsingstableweightinsteadofinitialweight 39 Serialtype 40 Serialtype 41 Feedbacktype 42 SummaryofANP SerialtypeandfeedbacktypeIsthenetworkright Dephi Areratingreliable ConsistencecheckAverageofexperts opinionUsingstableweightinsteadofinitialweight 43 Futurework TofindoutrulesforserialtypeandfeedbacktypeApproximationofeigenvectorJustforirreduciblematrix Howaboutreduciblematrix 44 Thankyouforyourlistening 45 Note WhyusingMarkovChaintoobtainconvergedsupermatrix 馬可夫鏈是一種特殊的機率過程每次試驗所可能出現的結果 都是某些固定結果s1 s2 sn中的一個每個固定結果發生之機率總和為1若某一次試驗的結果是情況si 則下次試驗的結果是情況sj的機率pij 並且固定不變 pij稱為由情況si轉至情況si的transitionprobabilityP 1 i 1 2 nP稱為transitionmatrix或stochasticmatrixk steptransitionmatrix為Pk Pk 1 P 46 馬可夫鏈的重要問題之一 是探討它的長期動向 例如 經過長期的移轉 n次的transition後 這個過程的試驗結果的機率分配是否會形成一定的比例 Q為極限矩陣Q代表了穩定情況的機率ANP中的超級矩陣即相當於馬可夫鏈的移轉矩陣 transitionmatrix 只是超級矩陣中的元素是權重 移轉矩陣中的元素是機率對超級矩陣取極限的目的 在於求得criteria與crit