马氏距离改进TOPSIS法在供应商选择中的应用
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更新于2024-08-29
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"基于马氏距离的改进型TOPSIS在供应商选择中的应用,通过解决传统TOPSIS方法中属性指标线性相关的问题,采用马氏距离提高评价的科学性和合理性,应用于供应商选择决策。"
供应商选择是企业在运营过程中的一项重要任务,涉及到企业的成本、质量和效率。传统的多准则决策分析方法,如优序法(TOPSIS - Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution),在处理涉及多个属性指标的决策问题时,可能会遇到一个问题:各属性之间可能存在线性相关性。这种相关性会导致使用欧氏距离进行计算时,无法准确地反映评价对象与理想解之间的实际差距。
马氏距离是一种统计学上的距离度量,它能克服量纲差异的影响,并且能够消除变量间的相关性。因此,在改进型的TOPSIS方法中,引入马氏距离来计算评价对象与理想解和负理想解的距离,可以更准确地评估每个供应商的相对优劣。这种方法提高了决策的科学性和合理性,因为它能够更公正地对待各个评价指标,避免了因指标间的相关性而导致的偏误。
在供应商选择中,企业通常会考虑多个因素,如价格、质量、交货时间、服务、技术能力等。这些因素可能具有不同的单位或量级,而且可能相互关联。例如,价格低的供应商可能服务质量不高,而高质量的供应商可能价格较高。使用马氏距离改进的TOPSIS方法,可以对这些复杂的关系进行有效处理,提供一个综合的排序,帮助企业做出最佳选择。
具体操作步骤包括:首先,定义并量化各个评价指标;其次,计算每个供应商在所有指标上的得分;然后,构造正理想解(最优供应商的表现)和负理想解(最差供应商的表现);接着,利用马氏距离计算每个供应商与这两解的距离;最后,根据距离的相对大小确定供应商的排名。
文献标志码A表明这是一个学术研究,属于信息技术在管理决策中的应用。中图分类号TP可能指的是该研究涉及的技术方法或决策支持系统。该研究对于从事供应链管理、采购决策或决策支持系统开发的专业人士具有重要的参考价值,可以帮助他们改进现有的决策工具和方法,提高供应商选择的精确性和有效性。
2021-09-09 上传
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2021-10-29 上传
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