基于熵权法的供应商选择评价
基于熵权灰色关联分析法的农产品加工企业供应商选择研究
础 … 。如 何在 农 产 品 加 工 企 业 供 应 链 伙 伴 关 系 管 理 情况 下进 行供 应商 的评 价和筛 选 ，对供 应链 目标
的实现 有着 重要 意义 。
应 商指标 体系 的建立 也是 针对工 业企业 而 言的 。而
农产 品加 工企业 的供 应商选 择有 着 自身 的特 点 ，这 就需要 有 针 对 性 地 建 立 适 合 其 发 展 需 要 的指 标 体
ｌ 熵权灰 色关联分析法 的简介
通 过综合 运用 熵权 法和灰 色关联 分析 法 的决 策
模型来进行供应商评价与选择 ，比较全面、具体地
考 虑 了影响供 应商选 择 的多种 因素 ，是较 为科学 和
择合 作伙 伴 时 ，主要 的标准 是产 品质 量 、价 格 和交 货 提前 期 ，此外 ，批量 柔性 和品种 多样 性也 是企 业
综合 运用 熵权法 和灰 色关联 分析 法对其 供应 商进行
出了 以质量 、交 货期 和历 史绩效 为 重要 因素 的供应
商评 价 ２ ３条 准 则 。 Ｐ ａ ｔ ｔ ｏ ｎ则 认 为 价 格 、 质 量 、
了综合 的优先排序，旨在对农产品加工企业供应商
的选择 起到 指导作 用 。
交货 期 、销 售支援 、设 备 与技术 、订 货情形 、以及 财 务状 况等 ７项 因素都是 供应 商评 价 的要点 。国
内对 供 应商 选 择 的研 究起 步 较 晚 ，１ ９ ９ ７年 华 中科
技大 学 管理 学 院 ｃ Ｉ ｓ Ｍ—— 供 应 链 管 理 课 题 组 进 行 了 １次调 查 ，其统 计数 据显示 ， 目前我 国企 业在 选
评 价 结 果 ，构 建 农 产 品加 工 企 业 供 应 商 选 择 的 模 型 ，并 通 过 Ｈ 公 司 的 实 例 证 明 了 该 指 标 体 系 和 模 型 的 可 行 性
熵权topsis法的用法
熵权topsis法的用法熵权TOPSIS法（Entropy Weight-TOPSIS）是一种多属性决策方法，旨在处理包含多个属性和多个决策对象的问题。
该方法基于信息熵的概念，结合层次分析法（AHP）和加权理想解（TOPSIS），对属性的权重进行熵权计算，从而得到最终的评价结果。
在本文中，将逐步回答关于熵权TOPSIS法的用法的问题。
问题1：什么是熵权TOPSIS法？熵权TOPSIS法是一种综合评价方法，用于解决多属性决策问题。
它结合了熵权法和TOPSIS法的优点，通过对属性权重进行熵权计算，从而降低了主观性和任意性。
该方法通过对每个属性的熵值进行计算，得到属性的权重，然后使用TOPSIS法对决策对象进行排序，从而得到最佳的决策结果。
问题2：熵权TOPSIS法的主要步骤是什么？熵权TOPSIS法主要包含以下步骤：1. 确定决策对象和评价的属性集合。
2. 对属性集合进行规范化处理，将属性值转化为[0,1]的区间。
3. 计算每个属性的熵值，用于评估属性的信息量。
4. 计算属性的权重，通过熵值与各属性之间的相关性进行综合评价。
5. 对规范化后的属性矩阵进行加权处理，乘以各属性的权重。
6. 计算每个决策对象与理想解之间的距离，分别计算到最优和最劣解的欧氏距离。
7. 根据距离值，计算每个决策对象的接近度。
8. 对接近度进行排序，得到最终的排序结果。
问题3：如何进行属性的熵值计算和权重分配？属性的熵值计算和权重分配是熵权TOPSIS法的关键步骤。
属性的熵值计算可以分为以下几个步骤：1. 计算每个属性值的概率，即每个属性值在属性集合中出现的频率。
2. 根据概率值计算每个属性值的信息量，使用信息熵公式：熵= -Σ(p*log2(p))。
3. 根据属性值的信息量计算属性的权重，使用信息熵与属性值在属性集合中的比例进行加权。
问题4：如何进行决策对象的排序和选择？在熵权TOPSIS法中，决策对象的排序和选择是根据每个决策对象与理想解之间的距离进行的。
基于熵权的灰色关联分析方法在供应商选择中的应用研究
基于熵权的灰色关联分析方法在供应商选择中的应用研究为了克服主观赋权法在确定供应商评价指标权重时的主观性，本文借助信息工程学中“熵”的概念，客观地揭示出各评价指标的重要性，从而确定权重，然后用灰色关联分析法对供应商进行排序选择，并给出具体的计算方法和实例分析。
标签：熵权法灰色关联分析供应商选择一、引言供应链合作伙伴关系（Supply Chain Partnership，SCP）是供应商与制造商为实现某个特定目标，在一定时期内共享信息、共担风险、共同获利的协议关系，因此，合作伙伴的选择是供应链合作关系的基础。
供应商的选择过程是一个典型的多目标决策问题，在用灰色关联进行分析的过程中，灰色关联度的计算实际上是将各项指标等权划分，这样会因为没有考虑到各指标重要性差异和允许指标属性之间可以相互线性补偿，且被补偿的值不受任何限制而导致存在信息流失、误差大等缺陷，而采用主观赋权法又无法消除各因素权重的主观性。
借助信息工程学中“熵”的概念，在多方案评定中能够对每个指标的重要程度尤其是对重要属性指标都加以考虑和保证，客观地揭示出各评价指标的重要性。
因此，决策算法采用基于灰色关联度的灰色综合评价决策模型，运用信息熵来确定指标权重。
二、算法原理灰色关联分析的基本思路是根据各比较数列构成的曲线与参考数列构成的曲线的几何相似程度来确定比较数列与参考数列之间的关联度，几何形状越接近，则关联度越大。
灰色关联分析把各项指标等权划分，无法给出各评价指标的重要性差异，而按照信息论观点，各个指标在指标体系中的作用，与指标的变异度有关，指标的变异度越大，它所携带和传递的决策信息越多，对方案的比较作用也越大。
信息量的大小可用熵值来测度，熵值的减少意味着信息量的增加。
熵值法根据各指标的信息载量的大小来确定指标权重。
熵值法的最大优点是其计算得到的权重完全是依据属性矩阵所带的信息，没有任何主观判断，能够得出较为客观的综合评价结果。
1.指标规范化处理设原始指标属性矩阵，则对效益型指标规范化处理，有：,;对成本型指标规范化处理，有。
浅谈基于熵权-TOPSIS_法的工程项目优选决策
当所需目标值越小越好（负向指标）时，计算公式如下：（2）计算熵值及熵权首先，计算第j项指标在第则第j个指标的熵值Ej为熵权为（5）（3）关于熵权的几点说明在熵权法中，所有评价指标的熵权总和等于1。
这意（2）确定理想点、距离、贴近度理想点即评价指标的最优解。
若目标值越大越好时，最优解就是该方案的各指标值都取到系统中评价指标的最大值；若目标值越小越好时，最优解就是该方案的各指标值都取到系统中评价指标的最小值。
所有影响工程项目投标的因素，要么是越大越好，要么是越小越好，不会出现越趋近某一中间值越好的情况。
正向指标的最优解：（6）：()nmi jz×=Z与正负理想方案之间的T，公式如下：计算各评价方案i的相对贴进度（10）决策最终，依据计算出来的相对贴近度进行评价方案的排序。
i T越小，说明该评价方案与最优方据公式（4），算出各指标的熵值为E1=0.527，=0.761，E3=0.750，E4=0.480，E5=0.730，E6=0.685，=0.685。
代入公式（5）,求出各个指标的熵权，算得结2所示。
表2 熵权表W2W3W4W5W60.1000.1050.2180.1140.132则可得加权熵矩阵Z：则理想点分别为（0.199，0，0，0.218，0.114，0.132，决策方案到理想点的距离d和贴近度表3 距离与贴近度项目B项目C项目0.1750.2290.3470.373 0.6210.843投标项目的选择决策可以看出，TA <TD<TB<TC，即优先选择项目，最后才是B、C项目。
从分析结果可以看出，在考虑多方面风险因素的影响后，传统的收益决策法与。
基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的研究
第卷第期控制与决策年月文章编号基于熵权系数与集成评价决策方法的研究陈雷王延章大连理工大学管理学院辽宁大连摘要对于信息系统方案评价这种复杂问题提出一种新的方法以避免主观判断的不确定性和随意性针对传统信息系统项目评标中单纯由主观判断确定指标权重方法的不足提出了将主观判断与客观情况相结合定性定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数进而将法与熵权系数综合集成进行合理方案的评价将该方法应用于评标过程的实践取得了较为满意的结果关键词熵权系数信息系统集成评价决策中图分类号文献标识码引言随着信息化步伐的加快越来越多的电子商务电子政务和办公自动化等方面的建设项目需要进行方案的公开招标为在招标过程中有效地降低风险必须采用科学合理的方法进行评标真正评出最合理最有竞争力的中标者传统的评标方法是依靠组织者和专家的主观判断来确定各个指标的权重定性因素占主要部分往往使得不同的专家在同一个指标上给出的分值出入很大结果由于决策不当而造成浪费或根本不能完成任务因此需要从理论和实践上对评标方法进行研究和探索本文将专家的主观判断与信息系统集成方案的客观情况相结合提出用确定权重的优化熵权系数法和理想法来进行评标所要解决的问题是通过科学的权重系数来调整主观偏差定量地确定投标者在价格方案集成创新系统性能成熟收稿日期修回日期基金项目国家自然科学基金资助项目作者简介陈雷男辽宁新民人博士生从事计算机网络信息系统评价的研究王延章男辽宁开原人教授博士生导师从事计算机网络电子政务等研究度服务人力资源等一系列指标的权重通过熵计算出权重系数并同时确定接近的最优值再将熵权系数应用到理想法得出最接近的理想解熵权法对权重系数的确定信息系统集成项目方案评价属多目标决策问题需要对所有投标者的方案是否合理是否有集成创新资质是否响应等进行定量综合分析对比从中选择方案合理性能价格比高服务优良的中标者熵原本是热力学的概念但自从数学家香农将其引进通讯工程并进而形成信息论后熵在工程技术管理科学乃至社会经济等领域得到广泛的应用熵是对系统状态不确定性的一种度量当系统处于种不同状态每种状态出现的概率为时评价该系统的熵为其中满足熵具有极值性也就是说当系数状态为等概率即时其熵值最大本文利用熵的概念来衡量某一评价指标对信息系统集成方案优劣的影响程度设某一信息系统集成项目的评价指标体系中有个指标投标单位有个个投标单位对应于个指标的指标值构成评价指标决策矩阵即其中元素表示方案的第个指标对价格指标而言越小越好对性能等指标而言越大越好记中每列的最优值为即记与的接近程度对进行归一化处理记以个评价指标评价家投标单位为条件定义第个评价指标的熵值其中由熵的极值性可知的值越接近于相等熵的值越大当的值完全相等时熵达到最大为不难看出指标的熵越大说明各投标单位在该指标上的取值与该指标的最优值间的差异程度越小即越接近最优值需要说明的是决策者对差异程度的大小有不同的认同度如果认为差异程度越小的指标越重要则可将熵值进行归一化后作为该指标的客观权重熵值小表示指标的不确定性强反之如果认为差异程度越大的指标越重要则可用熵的互补值进行归一化处理后作为指标的客观权重这里假定差异越大的指标越重要用对式进行归一化处理得表征评价指标的评价决策重要性的熵值对归一化得到指标的客观权重其中的确定取决于某信息系统集成方案中各家投标单位的固有信息因此称为客观权重同一评价指标对不同的投标单位可能有不同的客观权重为了全面反映评价指标的重要性并考虑到专家的经验判断力将专家对各指标给出的主观权重与客观权重相结合最终确定各指标的权重以此作为评价的权重系数对于第家投标单位可以得出一个初始评议值其中为中的最优值则较大的投标单位其综合评议值较高第期陈雷等基于熵权系数与集成评价决策方法的研究运用法确定最优方案采用理想法求解多目标决策问题是一种非常有效的方法它概念简单但在使用时需要在目标空间中定义一个测度以度量某个解靠近理想解和远离负理想解的程度其中心思想是先选定一个理想解和一个负理想解然后找出与理想解距离最近且与负理想解距离最远的方案作为最优方案法中的距离是指加权欧氏距离理想解是一个设想的最好解方案它的各个指标值都达到各候选方案中最好的值负理想解是一个设想的最差解它的各个指标值都达到各候选方案中最差的值现有的个方案中一般并没有这种理想解和负理想解但通过设定理想解和负理想解每个实际的解与理想解和负理想解进行比较如果其中有一个解最靠近理想解同时又最远离负理想解则该解应是个方案中最好的解用这种方法可对所有的方案进行排队一般说要找到一个距离理想解最近而又距离负理想解最远的方案是比较困难的为此引入相对贴近度的概念来权衡两种距离的大小判断解的优劣对上述个方案和个指标所确定的评价决策矩阵进行规范化得到规范化决策矩阵矩阵的元素为计算加权规范决策矩阵其中元素为式中是第个指标由式得到的权重解到理想解的距离其中是解的第个分量即第个指标规范化后的加权值是理想解的第个分量类似地定义解到负理想解的距离并且定义解到理想解的相对贴近度的值越接近则相应的方案越应排在前面最终的评议值由式和的线性组合确定即其中为对最终数据的放大系数案例研究信息系统集成项目的指标体系是通过广泛的调查研究和系统分析运用改进的法经信息收集分析和专家咨询而确定的在实际评标过程中指标可能很多而且随着系统的不同会有所改变为节省篇幅本文仅给出有代表性的指标示例设某一系统集成项目参加投标的单位为个重点对以下个指标进行评定即评价对象的指标集合总价人力方案设备公司级别能力成熟度投标单位的各项指标数量与分值如表所示表投标单位的各项指标数量与分值单位总价人力方案设备级别公司级别能力成熟度设各个指标的主观权重为根据熵权法得到的熵权系数如表所示表根据熵权法得到的熵权系数总价人力方案设备级别公司级别能力成熟度表最终的排序结果单位最终的排序结果如表所示根据值得到对家投标单位的排序为控制与决策第卷结语本文提出一种基于熵权系数与集成评价决策方法该方法曾应用于多家招标公司的招标项目取得了满意的结果信息系统建设方案的评价是非常复杂的问题评价过程包括对投标者的各种资质进行认证等环节并辅以其他方法来实现最终的中标方案在实际的评价过程中会根据不同的项目内容选择一些重点指标进行评价本文方法对于更为复杂的多级组合评价还没有应用因此对多级评价还需要进一步研究参考文献张世英张文泉技术经济预测与决策天津天津大学出版社杜纲岳松涛房地产开发投资决策的熵权系数优化模型数理统计与管理戴文战一种动态多目标决策模型及其应用控制与决策徐维祥张全寿信息系统项目评价集成法计算机工程与应用上接第页V因而定理中的条件满足不难验证定理中其余条件也满足故系统的零解是一致渐近稳定的结语本文探讨了非线性时变系统的稳定性问题通过利用具有齐次导数的时不变函数和近似系统的概念和方法得到一般非线性系统渐近稳定充分条件的新结果文中给出的实例表明新判据具有易于验证的特点参考文献1 TLB1TNN VL1TB F NVb NV第期陈雷等基于熵权系数与集成评价决策方法的研究基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的研究作者：陈雷， 王延章作者单位：大连理工大学,管理学院,辽宁,大连,116024刊名：控制与决策英文刊名：CONTROL AND DECISION年，卷(期)：2003,18(4)被引用次数：79次1.张世英;张文泉技术经济预测与决策 19942.杜纲;岳松涛房地产开发投资决策的熵权系数优化模型[期刊论文]-数理统计与管理 1999(01)3.Evangelos Triantaphyllou Multi-criteria Decision Making Methods: A Comparative Study 20004.戴文战一种动态多目标决策模型及其应用[期刊论文]-控制与决策 2000(02)5.Ma J;Fan Z P;Huang L H A subjective and objective integrated approach to determine attribute weights 1999(02)6.徐维祥;张全寿信息系统项目评价DHGF集成法[期刊论文]-计算机工程与应用 2000(05)1.尤天慧.樊治平区间数多指标决策的一种TOPSIS方法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版)2002,23(9)2.郭辉.徐浩军.刘凌.GUO Hui.XU Hao-jun.LIU Ling基于区间数TOPSIS法的空战目标威胁评估[期刊论文]-系统工程与电子技术2009,31(12)3.许永平.王文广.杨峰.王维平.XU Yong-ping.WANG Wen-guang.YANG Feng.WANG Wei-ping考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法[期刊论文]-湖南大学学报（自然科学版）2010,37(1)1.周荣喜.范福云.何大义.邱菀华多属性群决策中基于数据稳定性与主观偏好的综合熵权法[期刊论文]-控制与决策 2012(8)2.彭绍雄.唐斐琼基于TOPSIS法和灰色关联度法的军队第三方物流供应商评价分析[期刊论文]-物流科技2012(12)3.刘慧敏基于组合赋权的理想解法及其应用[期刊论文]-物流技术 2009(2)4.陈红艳改进理想解法及其在工程评标中的应用[期刊论文]-系统工程理论方法应用 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基于AHP-熵权法下企业盈利能力评价体系分析——以南方黑芝麻集团为例
基于AHP-熵权法下企业盈利能力评价体系分析——以南方黑芝麻集团为例基于AHP-熵权法下企业盈利能力评价体系分析——以南方黑芝麻集团为例引言：企业盈利能力是衡量企业发展的重要指标之一。
在竞争激烈的市场环境下，企业需要通过科学有效的评价体系来分析和评估其盈利能力，以制定合理的经营策略和决策。
本文以南方黑芝麻集团为例，基于AHP-熵权法，探讨了企业盈利能力评价体系的构建与分析方法。
一、南方黑芝麻集团概况南方黑芝麻集团是一家以黑芝麻种植、加工和销售为主的企业集团。
集团以其优质的黑芝麻产品闻名于市场，逐渐成为行业的领军企业。
但是，随着市场竞争的加剧和消费需求的变化，集团需要建立一个科学全面的盈利能力评价体系，以识别和解决发展中的问题。
二、AHP法在企业盈利能力评价中的应用AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）是一种常用的多准则决策方法，适用于解决具有层次结构和多个参考指标的问题。
在企业盈利能力评价中，我们可以通过AHP法分析各个影响盈利能力的要素，并对其进行加权，得出综合评价结果。
1. 确定评价指标体系在构建评价指标体系时，我们选择了五个关键评价指标：销售收入、销售成本、营业利润、利润率和市场份额。
这些指标可以从不同维度反映企业的盈利能力。
2. 构建层次结构根据评价指标体系，我们将其组织为层次结构。
在最顶层是盈利能力指标，第二层是评价指标，第三层是各个指标的子指标。
通过层次结构的构建，我们将各个指标的重要性和关联性分层次地考虑，为后续的加权分析提供了基础。
3. 权重计算采用Pairwise Comparison（两两比较法）确定各个指标的权重。
通过专家访谈和问卷调查的方式，我们获取了一组成对比较矩阵。
通过对比较矩阵的一致性检验和特征值法计算，得出了各个指标的权重。
4. 盈利能力综合评价根据各个指标的权重和公司实际数据，我们可以通过加权求和的方式计算出南方黑芝麻集团的盈利能力综合评价分数。
熵权法选取指标原则
熵权法选取指标原则熵权法是一种多指标决策方法，常用于选取指标原则。
在进行决策时，我们经常面临多个指标同时考虑的问题，而熵权法可以帮助我们确定每个指标的权重，从而更准确地进行决策。
本文将深入探讨熵权法的原理和应用，以及选取指标原则的相关问题。
我们来了解一下熵权法的基本原理。
熵是信息论中的一个概念，用来衡量信息的不确定性。
在熵权法中，我们将指标看作是信息的来源，而权重则代表了每个指标的贡献度。
通过计算每个指标的熵值和权重，可以得到每个指标的权重比例，从而进行综合评估和决策。
熵权法的具体步骤如下：1. 收集数据：我们需要收集相关的指标数据。
这些数据可以是定量的，也可以是定性的，关键是要能够客观地反映指标的价值。
2. 计算指标的熵值：接下来，我们需要计算每个指标的熵值。
熵值的计算涉及到对数据的归一化处理和概率计算。
通过计算指标的熵值，可以得到指标的信息熵，即指标对决策的贡献度。
3. 计算指标的权重：在得到指标的熵值后，我们可以计算每个指标的权重。
权重的计算基于信息熵和信息熵的相对贡献度。
通过计算指标的权重，可以确定每个指标在整体决策中的重要性。
4. 综合评估和决策：我们可以将每个指标的权重与其对应的值进行综合评估，从而得出最终的决策结果。
通过综合考虑每个指标的权重，我们可以更准确地做出决策，同时兼顾多个指标的要求。
在应用熵权法选择指标的过程中，我们需要注意以下几个原则：1. 全面性原则：在选择指标时，我们应该充分考虑问题的各个方面，尽量涵盖所有的重要指标。
这样可以保证决策结果的全面性和客观性。
2. 代表性原则：选取指标时，我们要选择那些能够代表问题本质和关键因素的指标。
这些指标应该具有较高的相关性和重要性，能够真实地反映问题的特点和趋势。
3. 可行性原则：在选择指标时，我们还需要考虑指标数据的可行性和获取的难易程度。
指标数据应该易于收集和计算，同时也能够满足决策的需求。
总结回顾一下，熵权法是一种多指标决策方法，通过计算指标的熵值和权重来确定每个指标的权重比例。
基于熵权法的物流金融风险评价模型构建
基于熵权法的物流金融风险评价模型构建随着全球经济一体化的深入和物流业的不断发展，物流金融风险评价成为了越来越重要的课题。
物流金融风险评价模型是衡量物流企业经营风险的重要工具，其准确性和科学性对物流企业的经营决策和风险管理至关重要。
本文将介绍基于熵权法的物流金融风险评价模型构建的方法与步骤。
一、熵权法的基本原理熵权法是一种多指标决策的权重确定方法，它是根据信息熵原理将决策权重分配给各指标的一种方法。
其基本原理是根据各指标的信息量大小来确定其权重，信息量越大的指标权重越高。
在物流金融风险评价中，我们可以利用熵权法来确定各项指标的权重，从而构建风险评价模型。
二、物流金融风险评价指标的选择在构建物流金融风险评价模型时，首先需要确定评价指标。
评价指标的选择应该包括物流风险的各个方面，如市场风险、信用风险、流动性风险等。
评价指标应该能够客观、全面地反映物流企业的经营状况和金融风险水平。
常用的物流金融风险评价指标包括资产负债率、流动比率、速动比率、偿债能力、盈利能力等。
2. 数据归一化处理对各评价指标的数据进行归一化处理，将其转化为0-1范围内的数值，以便进行后续的计算。
3. 计算权重利用熵权法计算各评价指标的权重。
首先计算各指标的信息熵，然后根据信息熵确定各指标的权重。
具体的计算公式为：\[E_i=-\sum_{j=1}^{n}p_{ij}\log(p_{ij})\]\[w_i=\frac{1-E_i}{\sum_{i=1}^{n}(1-E_i)}\]\(E_i\)为指标i的信息熵，\(p_{ij}\)为指标i在j个评价对象中的比重，\(w_i\)为指标i的权重。
4. 构建风险评价模型利用各指标的权重，构建物流金融风险评价模型。
可以采用加权求和的方法来计算各指标的得分，从而得到物流企业的金融风险评分。
得分越高，表示企业的金融风险越大。
四、案例分析以某物流企业为例，设定了资产负债率、流动比率、速动比率、偿债能力、盈利能力等5个评价指标，并利用熵权法确定了各指标的权重。
基于熵权法的同行评议专家选择研究
２１ ０ ２年 ５月
北京航空航天大学学报 （ 会科学 版） 社
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｅｊ ｇＵｎｖ ｒｉ ｆＡｅｏ ａ ｔ ｓａ ｄＡｓｒｎ ｕｉｓ Ｓ ｃａ ｃｅ ｃ ｓＥ ｉｏ ） ｏ ｒａ ｆＢ ｉｎ ｉｅｓｔ ｏ ｒｎ ｕｉ ｎ ｔｏ ａ ｔ （ ｏ ｉｌ ｉｎ ｅ ｄｔ ｎ ｉ ｙ ｃ ｃ Ｓ ｉ
非 常重 要 ， 它也 在很 大 程 度 上 决 定 了 同行 评 议 的 使
用 效果 。
（ ） 一 评议 人 的专 业方 向 所谓 专家 ， 常 是 指 在 某 一 领 域 有 专 长 的人 。 通 专家 与其 研究 领 域是 密 切 联 系 的 ， 离 了这 一 特 定 脱
一
、Leabharlann 专 家基 础 识 别 指 标 体 系
法 作 为科学 研究 评 价 的有 效 手 段 ， 世 界 各 国得 到 在 评 议 的主体 同行 专 家 、 议 的客 体被 评议 人 、 以评 评 用 价 事物 的评 价标 准 及 评 议 程 序 等构 成 要 素 。 同行
评 议方 法 主要建 立 在 人 的主 观 意 识 活 动 的 基 础上 ，
的领 域 ， 就不 能称 其为 专 家 ， 因此确 定专 家 的专业 方
Ｅｘ ｒ ｅｅ ｔｏ ｎ Ｐｅ ｒ Ｒｅ ｉ ｗ ｓ ｄ ｏ ｔ ｏ ｅ ｇ ｔ ｐｅ ｔ Ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ｉ ｅ ｖ ｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｅｎ ｒ ｐｙ Ｗ ｉ ｈ
（ ｉｉ ｏ ｆ ｕ ａ ｅ ｏ ｒｅ ， ｅ ｉｇＵ ｉｅｓ ｙｏ ｒｎ ｕｉｓａ ｄ Ａ ｔ ｎ ｕ ｉ ，Ｂ ｉｎ ０ １ １ Ｃ ｉａ Ｄ ｖ ｉｎ ｏ Ｈ ｍ ｎ Ｒ ｓｕｃ ｓ Ｂ ｉ ｎ ｎｖ ｒｉ ｆ ｓ ｊ ｔ Ａｅｏ ａ ｔ ｎ ｓ ｏ ａ ｔ ｓ ｅ ｉｇ １ ０ ９ ， ｈｎ ） ｃ ｒ ｃ ｊ
基于灰熵模型的应急物流供应商评价
或实际的理想值}。 （2） 各评价对象与理想对象指标值的预处理。由于各 指标的量纲不同， 所以必须对指标值进行处理。用如下计 算公式进行线性变换：
V ′ = {v ′ij|v ′ij = v ij /v 0j}
决策参考
基于灰熵模型的应急物流供应商评价
商丽媛， 谭清美
（南京航空航天大学 经济与管理学院， 南京 211106）
摘 要： 应急物资的筹措和采购是应急物流的重要环节， 针对应急物流的特点， 建立应急物流供应商评价 指标体系， 将灰熵理论应用于应急物流供应商评价， 建立了灰熵综合评价模型， 实例分析表明灰熵模型解决应 急物流供应商评价问题是可行且有效的， 能够为政府部门开展应急物流采购提供科学依据。 关键词： 应急物流； 供应商评价； 灰熵理论； 均衡接近度 中图分类号： F252.2 文献标识码： A 文章编号： 1002-6487 （2013） 03-0045-03
基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （71073079）
[5] 申亮. 基于委托代理理论的绿色产品定价问题研究 [J]. 财贸经济, [6]王炳成,李洪伟.绿色产品创新影响因素的结构方程模型实证分析 [7] 张红明, 杨晓燕, 余晓勤. 跨国公司绿色产品研发模式研究 [J]. 科技 管理研究,2009,(8). [J].中国人口资源与环境,2009,19(5). 2008,(5).
0 引言 目前， 对应急物流供应商的评价选择方面已经有相关 研究。艾江等在分析应急物资供应商选择的影响因素基 础上， 构建了基于交货准时性、 质量、 成本的多目标供应商 选择模型 。韩瑞珠等将改进的模糊层次分析法应用于应
[1]
质量 C1
急物流外包供应商的绩效评价中 [2]。沈芸铭提出采用 G1 和熵权法相结合的组合赋权法对应急物流供应商进行评 价 。应急物流供应商的评价选择是一个复杂的多属性决