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文档简介
灰色论文关于双层规划决策下的物流园区选址基于熵值法灰色关联法论文范文参考资料 摘要通过实际选址过程中,具体的选址方案产生过程,与双层规划方法有机结合,分为先下层、后上层分析的决策方法。将影响因素分开,在下层规划中用熵值法与重心法相结合,在上层规划中将层次分析法和灰色关联分析法结合成改进灰色关联分析法。从而分两阶段得到最佳的物流园区选址方案,能很好地解决物流园区的选址问题。 关键词双层规划决策;熵值法;灰色关联分析法;层次分析法 DOI10.13939/j.ki.zgsc.xx.27.109 如今在物流园区项目越来越大,涉及做决策的管理者也越来越多的情况下,大部分决策者们不处于同一层级,所以在较大问题的决策上很难一次就被确定。在企业中,高级管理者对下层部门有一定的控制权,基层部门从属于高级管理层,其管理职责范围也较窄。因此我们可以看到,在战略层面的大型问题上,基本是一个多层次的决策系统,每一层级都有各自的目标函数,同时高层决策直接对下层决策产生影响,具有权威性。 因此,双层规划决策在选址的实际应用方面更为贴近具体决策过程。首先上级在宏观层面上决定在某个地区进行选址,通常是根据当地的城市规划,有几个具体的地址进行比较选择。接着,在下层规划时,在备选地址中进行筛选的过程中,首先选取经济指标和物流指标,因为这两个方面是基层部门首先在做选址可能性分析上面优先考虑的指标。之后,高层管理者对基层部门得到的结果进行上层规划,结合当地具体情况和管理者经验,运用层次分析法对部分主观性指标进行分析,对下层规划筛选得到的方案进行比选,最终进行选址决定。 综上所述,双层规划决策方法是对于物流园区选址时很好的方法,我们从下层规划开始后再回到上层规划得到最终选址结论。首先收集数据,根据本文算例,我们根据项目情况,收集土地价格、建设成本、不可预见费用+管理费用、区域经济水平(GDP)、社会消费品零售总额、货运量、货物周转量、运输费用、单位配送费用、货运量(件)这10个指标xxxx年的数据作为基础数据,以此来通过双层规划的方法对选址进行分析。 1下层规划阶段 基于我们得到的各个备选地址10个指标的预测数据的均值,因为其数据量纲的不同,模型所描述的规律应该独立于量纲的影响,并且排除量纲的影响,增强数据计算稳定性和准确性,我们需要对基础数据采取无量纲化处理。无量纲化处理的方式有较多种,可以通过比较选取适合的无量纲化方法,也可以选取合适的无量纲化方法对基础数据进行处理,得到无量纲化处理后的数据。在本文算例中,选取公式:Yij=xijni=1xij2作为本文的无量纲化方法,对基础进行处理。 在得到若干备选地址10个影响指标的无量纲化的处理结果后,用熵值法对其进行处理,首先得到每个备选地址的指标为Xij,计算其第i个方案下第j个指标的比重,得到pij。之后根据熵值法计算各指标熵值,再由得到的熵值,计算这十个指标的熵权Wj。因我们最终需要得到的是若干备选地址的之间的权重,所以在此需要将指标熵权转化为备选地址之间的权重。因此,根据公式:Si=Wjyij(i=1,2,3,m,j=1,2,3,n),用各个备选地址的数据乘以指标熵权,得到每个备选地址的得分,由归一法公式计算每个备选地址之间的权重Wi,得到结果。 在得到各个备选地址之间的权重Wi后,我们要根据重心法来计算备选地址的重心。下层决策主要选取的是重心法,配合熵值法确定权重和灰色预测法确定所使用的数据,以权重距离最小为标准来进行的备选地址筛选,得到重心则是最优结果,运用的公式W(v2i)=minjwidi,j(i=1,2,m,j=1,2,n)。在现实工作中,下层规划得到的结果仅仅只有一个是不够的,对于上层规划来说,高层管理者要对基层部门得到的结果进行进一步的筛选,需要有多个备选方案来进行选择。所以,在重心法中,权重距离最小的是重心所在,各个备选地址的权重距离则是越小越好。因此,通常准备3个或3个以上的地址进行备选。 2上层规划阶段 在下层规划阶段得到筛选结果之后,我们进入到上层规划阶段,主要运用的方法是AHP层次分析法和灰色关联分析法。 这个方法的思路是:首先在系统中确定一个理想方案,其在所有的备选地址评价系统中都是最优的,这个理想方案不一定要是备选方案中的某个地址,可以是一个理想性的、虚构的、各个指标都达到满分的方案,即使这个方案在现实中并不存在。然后,通过专家打分法,给每一个备选地址的影响因素进行打分。接着,运用法,逐层确定各指标因素间的相对权重。接着,将各个备选地址的得分与理想方案由低层次向高层次逐层进行灰色关联分析,可以得到各备选地址与理想方案之间的关联度。最终,根据综合关联度的大小,来选取最优的园区选址。 接着,我们对所有的二级指标和一级指标重复上述权重确定方法,得到所有二级指标和一级指标之间的权重。 计算完各级指标权重后,我们根据德尔菲法对各个备选地址打分的结果来计算每个地址的得分与理想方案的灰色关联度,关联度越高则说明与理想方案更接近,是最优决策。 首先从各个备选方案的二级指标开始,此时的理想方案是全部满分为的方案,我们根据灰色关联分析的方法,计算出每个二级指标得分矩阵的 ()和 (),之后计算出每个二级指标的灰色关联系数,接着计算出各个二级指标的权重,来求出此时二级指标的灰色关联度。之后,参考方案的选取跟之前有区别,需要根据二级指标选关联度最大的为参考序列,而不是在打分极端给出一个理想方案。之后重复 () 和 () 计算方法,得到一级指标下的各备选地址灰色关联系数,最终计算出各备选地址的灰色关联度,关联度最大的为最优方案,此时得出最优选址结
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