[发明专利]一种基于概率灰色综合评价的企业合作伙伴选择方法

说明书

技术领域

本发明属于管理技术领域，特别是涉及一种基于概率灰色综合评价的企业合作伙伴选择方法。

背景技术

随着科学技术的不断进步、经济全球化的发展及技术变革的加速，产品生命周期日趋缩短，市场需求日益多元化和定制化，顾客对产品的要求和期望越来越高，企业依靠自身已无法对市场做出快速响应。为了应对新的挑战，越来越多的企业选择与其他企业合作，发挥各自的优势资源，提高竞争力。

伙伴选择是企业合作中的一个关键问题。伙伴选择合适与否很大程度上决定了企业能否应对激烈的市场竞争。合作伙伴选择本质上是一个评价寻优的过程。现有的选择方法如数学规划法、层次分析法、模糊决策法、群体智能算法(遗传算法、粒子群算法等)等虽各有长处，但仍存在一些问题：

1)主观因素影响较大。层次分析法中用于描述两元素相对重要性的判断矩阵由专家的直觉和经验确定，主观性较强；模糊集理论不能解决评价指标相关造成的评价信息重复问题，隶属度函数的确定也没有系统的方法。判断矩阵、评价指标划分、隶属度函数等都是上述方法中存在的不确定因素，其值的不同对评价结果有很大影响。然而对这些参数的设定却没有客观、系统的方法。

2)理论性强，与实际情况有出入。群体智能算法适用于大样本寻优，而在实际伙伴选择中，单个企业并不能获得整个网络中所有的潜在合作伙伴的信息，或者说了解所有潜在合作伙伴信息的成本比较高，使得企业在选择合作伙伴的时候往往只有少量对象，群体智能算法的优势体现的并不明显。如何有效地找出总体最优解，避免陷入局部最优也是一个需要注意的问题。此外，以上方法都只能得出一个解，而实际情况中企业可能选择多个伙伴。

综上所述，现有的伙伴选择方法存在一定的局限性。因此，有必要提出一种既客观又能很好地反映实际情况的企业合作伙伴选择方法。

发明内容

本发明的目的在于解决现有合作伙伴选择方法中存在的不足，提出一种基于概率灰色综合评价的企业合作伙伴选择方法，该方法利用各待选企业与最优指标集之间的关联度的大小对各参评对象的质量进行比较、排序，并引入概率来模拟实际情况中出现的不确定性，质量越优的企业被选为合作伙伴的概率越大。该方法能在客观评价的基础上得出一个或多个解，有实用、灵活、计算量小等优点。

为达上述及其他目的，本发明提出一种基于概率灰色综合评价的企业合作伙伴选择方法，该方法包括灰色综合评价和基于概率的伙伴选择两部分：

1)灰色综合评价包括以下四个步骤：

步骤一，设有n个企业待选，每个企业有m个评价指标X_i＝{x_i1,x_i2,…,x_ij,…,x_im},1≤i≤n,1≤j≤m，其中，X_i表示企业i的指标集，x_ij表示企业i的第j个指标，选取每个指标在各个企业中的最优值x₀(j),1≤j≤m，构成最优指标集X₀＝{x₀(1),x₀(2),…,x₀(m)}，将最优指标集X₀和原始数据X_i,1≤i≤n按照下式构成指标矩阵X：

步骤二，对指标值进行规范化处理；根据以下公式对各指标值进行规范化处理：

其中，c_0j为最优指标集X₀的第j个指标值经规范化后的值，c_ij(1≤i≤n)为企业i的第j个指标值经规范化后的值,当时，c_ij＝1；

步骤三，计算各指标值与最优指标值之间的灰色关联系数；根据以下公式来计算每一指标值与最优指标值之间的灰色关联系数：

其中，r_ij为第i个企业的第j个指标值与该指标的最优值之间的关联系数，μ为分辨系数，取值范围为[0，1]；

步骤四，给出各评价指标的权重，计算得出各待选企业与最优指标集之间的关联度，根据以下公式来计算待选企业与最优指标集之间的关联度：

其中，a_i为企业i与最优指标集之间的关联度，w_j为指标j的权重,且W＝(w₁ w₂ … w_j … w_m)^T，0≤w_j≤1,