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单件小批量产品供应链的供应商选择研究(7)

时间:2017-05-11 17:18来源:毕业论文
第三步:一致性检验.判断矩阵的最大特征值为max= ,式中 表示判断矩阵B与权重向量W之积的第i个分量.计算一致性指标 .根据表2确定平均随机一致性指标Ir的


第三步:一致性检验.判断矩阵的最大特征值为λmax= ,式中 表示判断矩阵B与权重向量W之积的第i个分量.计算一致性指标 .根据表2确定平均随机一致性指标Ir的值,则随机一致性比例为 当CR<0.1时,可认为获得的各指标权重有满意的一致性。
3.2 D-S证据理论和TOPSIS方法
3.2.1Dempster-Shafer理论
Dempster-Shafer理论是贝叶斯方法的概括,最早是由Dempster在20世纪60年代提出的。20世纪70年代,Shafer改进和提炼了他的理论。这个理论可以处理不完备数据管理的缺陷。(Shafer,1976),这个理论的基础是Dempster理论中概率的上限和下限。假设Θ={Θ1、Θ2…ΘN、}是互斥的非空有限集合,Θ被称为识别框架(Shafer,1976),这种识别框架包含了每个可能的假设,枚举θ中的元素有2θ个,为θ的幂级数,包含了θ中所有可被枚举的子集。
如果集函数M:2θ→[0,1]且满足
 and
(φ为空集,A是θ的任一子集,2θ为θ的幂级数)称M为框架θ上的基本可信度。 度量了支持A的证据度。任何一个证据的信任度在[0,1]之间且О为θ的任何子集,记为 。每一子集包含一个或多个假设。空集没有信任度。所有的基本可信度加起来为一个整体。
信任度是dempster-shafer理论的重要概念,定义如下:
   
众信度函数 反应了A的集合的所有基本可信度。 为众信度之和函数。 和 不同之处在于 仅仅度量A的可信度,而不是A及其子集的所有的可信度。
似真度(似然函数)是Dempster-Shafer理论的另一重要概念,定义如下:
   
 包含了所有与A相容的那些命题集的基本可信度。 为A的置信区间的上下限。Dempster法则汇总的独立信息公式,这是Dempster-Shafer理论的核心。 单件小批量产品供应链的供应商选择研究(7):http://www.751com.cn/jingji/lunwen_6760.html
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