【摘 要】
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针对全球价值链环境下供应商科学决策问题,提出基于不确定语言术语的多准则群决策模型。首先分别提取专家的偏好信息,将偏好信息转化为犹豫模糊语言术语,引入不确定语言变量
【机 构】
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合肥工业大学汽车工程技术研究院,合肥共达职业技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFD0700604,2016YFD0700605);中央高校基本科研业务专项资金资助项目(JZ2016HGBZ1035);安徽高校自然科学研究资助项目(KJ2017A891)
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针对全球价值链环境下供应商科学决策问题,提出基于不确定语言术语的多准则群决策模型。首先分别提取专家的偏好信息,将偏好信息转化为犹豫模糊语言术语,引入不确定语言变量进行词计算;其次,运用包络算子融合专家的偏好信息形成犹豫模糊语言术语集,设计集成准则权重的相对贴近度进行产品供应商排序,确定最满意供应商;此外,引入信息熵求解决策过程无先验知识的多准则权重;计算结果表明:3种信息熵参数条件下最满意汽车零部件供应商选择结果完全一致,基于相对贴近度值的供应商优劣排序结果相对于信息熵参数变化不敏感;验证了所提模型可行性、有效性和稳定性,为汽车零部件供应商的实际评价与选择提供有益借鉴。
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