8.2掌握物流系统综合评价方法(课件)《物流系统规划与设计(第2版)》(上海交通大学出版社)

2024-02-11
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项目八: 物流系统综合评价 任务二:掌握物流系统综合评价方法 任务导入P197 什么是权重? 李辉等人可以用哪些方法确定评价指标的权重? 常用的综合评价方法有哪些? 一、评价指标权重确定方法 权重概念:权重是指评价体系中某指标的重要程度 权重体现的内容 评价者对指标的重视程度 各准则下指标的差异程度 各指标的可靠程度 (一)主观权重法 主观权重概念:指依靠评价者的知识和经验来确定指标权重的方法。 1.统计平均法 3.逐对比较法 2.头脑风暴法 1.统计平均法 概念:统计平均法是指根据评价者对各项评价指标所赋予的相对重要性系数,分别求其算数平均值,将算数平均值作为各项指标的权重。 步骤 (2)将评价指标体系交给上述人员,请其在不受外界干扰的前提下独立给出各项指标的权重。 (1)选择具有丰富工作经验的物流从业人员,或具备扎实理论基础的专家 (3)根据给出的权重,计算各项指标权重的算数平均值 2.头脑风暴法 邀请一些相关领域的专家参与会议,请他们对各指标权重自由发表意见。 对那些有较大偏差或分歧的内容进行充分讨论,以达成共识。 如果无法达成共识,就采用投票的方式确定权重。 3.逐对比较法 概念:逐对比较法就是邀请专家对各评价指标进行两两逐对比较,对相对重要的指标赋予较高的得分,对相对不重要的指标赋予较低的得分。 如相对重要的指标得1分,相对不重要的指标得0分,最后用各评价指标的累计得分除以所有指标的总得分,就可得到权重。 (二)客观赋权法 概念:客观赋权法是指利用各指标的原始信息,对指标进行一定数学处理,以获得权重的方法。 客观赋权法特点 ① 指标权重与评价者的主观态度无关 ② 指标权重确定过程可再现 ③ 指标数据的变化会改变指标权重 ④ 计算方法一般以数学理论为基础,计算过程通常比较复杂 1.熵值法 概念:熵值法是指根据同一指标的数据之间的差异程度来反映其重要程度,进而确定权重的方法。在信息论中,熵又称平均信息量,是对信息的度量。 若指标的数据差异小,则数据的信息熵就大,该项指标包含的信息量小,在整个指标体系中所起的作用也小,相应的权重就小。 反之,相应的权重就小。 2.标准离差法 概念:标准离差法是指计算各项指标的标准差,以此判断指标信息量的大小,进而确定指标权重。 指标的标准差越大,表明其提供的信息量越大,其权重相应就大; 相反,其权重相应就小。 二、常用的物流系统综合评价方法 ① ② ③ (二)模糊综合评价法 (一)层次分析法 (三)TOPSIS法 (一)层次分析法 概念:层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。 层次分析法的实施步骤 建立层次模型 层次单排序和一致性检验 构造判断矩阵 层次总排序 1.建立层次模型 概念:把问题层次化,将问题分解为不同的组成因素,并按照各因素间的关系将各因素划分成不同的层次,形成一个多层次的分析模型。 目标层 表示综合评价的目的 准则层 表示达到综合评价目的所需的评价指标 方案层 表示参与评价的对象 课堂讨论: 综合评价指标体系和层次分析法的准则层,两者有什么关系? 2.构造判断矩阵 概念:判断矩阵表示每一层次的若干指标进行两两比较的结果,这种比较是人为决定的,通常根据指标的相对重要程度,赋予其1~9的标度值。标度值及其含义如下表所示: 极度值 含义 1 表示两个指标同样重要 3 表示两个指标相比,一个指标比另一个指标稍微重要 5 表示两个指标相比,一个指标比另一个指标明显重要 7 表示两个指标相比,一个指标比另一个指标非常重要 9 表示两个指标相比,一个指标比另一个指标绝对重要 2,4,6,8 指标之间的重要性比较在上述描述之间 2.构造判断矩阵 概念:假设x1~xn是一组互相关联的指标,那么将这些指标两两比较后可以得到判断矩阵X。 判断矩阵X满足以下条件: (1)判断矩阵主对角线元素为1。 (2)判断矩阵的右上三角和左下三角对应元素互为倒数。 3.层次单排序和一致性检验 (1)层次单排序 层次单排序是指确定下层各因素对上层某因素影响程度的过程。在层次分析法中采用特征向量法,即求判断矩阵最大特征值对应的特征向量来计算层次单排序权重。 (2)一致性检验 对多个复杂因素进行两两比较时,可能存在估计误差,导致最大特征值和特征向量的计算出现偏差,此时必须对最大特征值进行一致性检验保证结论的可靠性。 4.层次总排序 概念:确定完各层的单排序权重并进行一致性检验后,再确定某层所有因素对于总目标相对重要性的排序,即层次总排序。 由高到低采用线性加权和的方法来计算权重 按各方案对于总目标的权重大小进行排序 得出各方

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