动态模糊综合评价法

动态模糊综合评价法:

定义1设在论域U上定义一个映射:利用这种方

法可以把握评价指标中的动态模糊因素,如物流企业信誉良好,表示为軚良好軘或良軘軛好,良軘軛好表示信誉良好但有下降趋势,

軚良好軘表示信誉良好且有上升趋势。通过DFS理论不仅可以把

数据的模糊程度表示出来,而且可以把模糊数据的变化趋势

直观地反映出来[4]。

3动态模糊综合评价方法就是应用动态模糊变换原理及最

大隶属度原则,考虑与被评价事物相关的各个因素,而对其所

做的综合评价。该方法的评价步骤如下:

1建立评价因素论域,确定动态权重系数2确定动态评语等级3确定动态隶属度

结论:本文建立的动态模糊综合评价模型评价结果表现出很强的综合性和全面性,不仅 能反映评价对象相对于不同等级的模糊程度且可以反映评价对象的动态变化趋势,同时使定性评价转化为定量评价,使评价结果具有可比性和可操作应用性。但是也存在一些缺陷有 待进一步研究和改进,如评价结果不具有唯一性,适应度不好,评价结果带有主观性,在指标的动态模糊性和权重向量的确定上,人的主观因素仍然有一定的影响。这些将是下一步研 究的重点。

目前,国内外多指标综合评价中权重确定方

法大致分为两类:一类是主观赋权法,如Delphi法、层 次分析法等。这类方法反映了专家实际经验,但有人为 因素影响,致使排序结果不能完全真实地反映事物间

的现实关系。另一类是客观赋权法,采用数理统计中的 主成分分析法、因子分析法等,虽然避免了人为因素影 响,但有些正指标权重可能出现负值,很不合理。实际 应用较多的还是采取德尔菲法(Delphi)和层次分析法 (AHP)。这里将德尔菲法、问卷调查法以及层次分析法 结合起来,确定第三方物流服务提供商服务质量评价

的几个维度的权重,得到第三方物流服务提供商的规

模设备等体现资产能力的指标权重在20%,企业资信

权重大约15%,而交互质量为65%,其中业务提供能

力占20%,业务处理能力占35%,业务发展潜力权重

为10%。同样,根据问卷调查,获取二级指标所占权重, 具体指标和权重如表2。

当的时间(right time)、恰当的顾客(right customer)和恰 当的成本(right cost)实现顾客要求。[4]

根据评价体系一级指标与二级指标权重(W)及评

价得分(X),可得第三方物流服务质量满意度。其计算公式为: S=∑XiW=∑∑(Xi wij)Wi

表2

动态模糊综合评价法:

定义1设在论域U上定义一个映射:利用这种方

法可以把握评价指标中的动态模糊因素,如物流企业信誉良好,表示为軚良好軘或良軘軛好,良軘軛好表示信誉良好但有下降趋势,

軚良好軘表示信誉良好且有上升趋势。通过DFS理论不仅可以把

数据的模糊程度表示出来,而且可以把模糊数据的变化趋势

直观地反映出来[4]。

3动态模糊综合评价方法就是应用动态模糊变换原理及最

大隶属度原则,考虑与被评价事物相关的各个因素,而对其所

做的综合评价。该方法的评价步骤如下:

1建立评价因素论域,确定动态权重系数2确定动态评语等级3确定动态隶属度

结论:本文建立的动态模糊综合评价模型评价结果表现出很强的综合性和全面性,不仅 能反映评价对象相对于不同等级的模糊程度且可以反映评价对象的动态变化趋势,同时使定性评价转化为定量评价,使评价结果具有可比性和可操作应用性。但是也存在一些缺陷有 待进一步研究和改进,如评价结果不具有唯一性,适应度不好,评价结果带有主观性,在指标的动态模糊性和权重向量的确定上,人的主观因素仍然有一定的影响。这些将是下一步研 究的重点。

目前,国内外多指标综合评价中权重确定方

法大致分为两类:一类是主观赋权法,如Delphi法、层 次分析法等。这类方法反映了专家实际经验,但有人为 因素影响,致使排序结果不能完全真实地反映事物间

的现实关系。另一类是客观赋权法,采用数理统计中的 主成分分析法、因子分析法等,虽然避免了人为因素影 响,但有些正指标权重可能出现负值,很不合理。实际 应用较多的还是采取德尔菲法(Delphi)和层次分析法 (AHP)。这里将德尔菲法、问卷调查法以及层次分析法 结合起来,确定第三方物流服务提供商服务质量评价

的几个维度的权重,得到第三方物流服务提供商的规

模设备等体现资产能力的指标权重在20%,企业资信

权重大约15%,而交互质量为65%,其中业务提供能

力占20%,业务处理能力占35%,业务发展潜力权重

为10%。同样,根据问卷调查,获取二级指标所占权重, 具体指标和权重如表2。

当的时间(right time)、恰当的顾客(right customer)和恰 当的成本(right cost)实现顾客要求。[4]

根据评价体系一级指标与二级指标权重(W)及评

价得分(X),可得第三方物流服务质量满意度。其计算公式为: S=∑XiW=∑∑(Xi wij)Wi

表2


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