基于公理模糊集的AHP和TOPSIS及其在SWOT分析中的应用

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战略管理是决定一个公司长期发展的一套管理决策和行为,它包括环境扫描、战略制定、战略实施、战略评价与控制等方面的内容。在一家公司的优势和劣势中,战略管理的研究更加注重外部机会和威胁的监测与评估,这就是众所周知的SWOT(优势,劣势,机会,威胁)分析,也被称为TOWS矩阵。SWOT分析已经使用几十年了,作为一个普遍流行的工具去帮助不同类型的企业做战略计划,包括那些在建筑行业中提取战略的阶段,特别是在战略规划中。虽然使用SWOT分析是相当普遍也是非常受欢迎的,但是它还是有一些结构性的问题,其中最重要的是没有考虑不确定性、双面因素以及因素的优先次序等。因此,在本论文中,我们做了一些改进,使SWOT分析更有助于战略管理,得到了一个改进的SWOT分析方法。在本文中,我们把SWOT分析应用到多属性决策的方法中,本文提出的方法是应用层次分析法通过成对比值矩阵去获得属性的权重,然后使用这个权重值作为TOPSIS方法的输入值,这个方法是通过优先系数将候选策略进行排序,与其它文献中描述的方法相比,我们的研究是把公理模糊集理论和层次分析法相结合,属性的权重值通过采用公理模糊集理论得到的描述中来计算属性出现的次数得到,这样处理的优点是它直接来源于数据,更能反应数据的原始特征。由于传统的模糊集理论是利用模糊数,这就会导致不同的模糊数就会产生不同的结果的问题,因此,本文提出的采用公理模糊集的方法比以前的方法更实用和有效。通过纺织公司的案例研究表明,在公司战略规划上,本文所提出的新的SWOT分析方法是一个更有用的方法,这种增强的SWOT分析方法的策略,使组织和企业能够进行更合理有效的战略规划,同时它也有助于推动各种具有新见解的战略规划在SWOT分析中的合理应用与发展。此外,本文还推出另一个有用的工具——粗糙集理论,通过属性的“约简”,除去数据中冗余的属性,得到标准化的数据,使后继的方法处理起来更合理有效,事实证明这是也一种数据预处理的好方法。
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