多层灰色关联分析

多层灰色关联分析（精选4篇）

多层灰色关联分析 篇1

城市污水处理厂厂址的选择在很大程度上影响管网和厂区建设的投资。而污水厂厂址的选择又受许多因素的影响, 如地质条件、高程、与城区距离、受纳水体状况等, 其中有已知定量的白色信息, 又有未知的定性的黑色信息, 还有一般的定性的灰色信息, 并且影响因素之间的关系也难以确定, 总体来说其实质上是一个灰色系统;同时这些因素对目标决策的影响程度不尽相同, 也具有多层次的特点, 因此污水厂选址是一个多层次多因素的方案决策问题。

目前污水厂厂址选择过程通常是集中多个专家与决策者进行方案的论证选择, 带有较大的主观性和不确定性。为此, 国内有部分学者利用灰色关联模式进行分析判断, 但还存在不足, 如指标体系不全面, 对各指标因素的影响同等看待, 没有突出

某些影响因素的重要性。针对这些情况, 本文采用层次分析法与灰色关联度法耦合模型, 利用灰色关联度法确定各因素对目标决策的关系, 层次分析法确定各因素的相对重要程度, 克服了单独使用灰色关联度法时存在的不足。该模型可为相关人员提供辅助决策分析的工具, 为污水厂选址提供科学的依据。

1 建立方案评价指标矩阵

1.1 评价指标矩阵的建立

选址决策问题, 具有多层次多因素的特点,

可建立不同的评价指标。根据相关设计规范与工程实践经验, 可以建立如图1所示的多目标、多层次结构评价指标体系。

1.2 评价指标的定量化与规范化处理

为了方便模型计算, 需要将各指标进行定量化处理。对于确定性指标直接将数值进行运算;对于不确定指标, 即用定性评语描述的指标, 根据污水厂址备选方案的实际情况, 以可依据污水厂选址的具体情况, 以0.1~0.9进行评分, 如表1所示。

根据上述方法可以得到评价指标矩阵

在进行灰色关联度评价时, 不同量纲的指标不具有可比性, 所以在评价之前, 需要进行量纲化归一化处理, 从而实现原始值到指标评价标准值, 其实质就是要确定指标评价值与指标原始值的函数关系式。评价指标一般可以分为几种类型:

(1) 对于效益型 (值越大越好) 指标:

(2) 对于成本型 (值越小越好) 指标:

根据以上规范化方法, 可对相应指标进行规范化处理, 则规范化后的评价指标矩阵为

2 方案决策模型的建立

2.1 灰色关联系数的确定

根据灰色关联决策理论, 以评价方案指标向量与相对最优方案指标向量的关联度作为评价方案优劣的准则。

式中:ε∈ (0, 1) 为分辨系数, 一般取0.5。

由以上分析可知, m×n个构成方案多目标决策的灰色关联矩阵为:

2.2 各层次指标权重的确定

对于图1所示污水厂厂址选择评价指标体系, 用AHP法确定评价指标权值时步骤如下:

(1) 根据目标结构体系, 构造判断矩阵。为了减少单个专家的主观性, 可以采用Delphi法由多个专家确定判断矩阵。

(2) 求解判断矩阵的特征根λmax及特征向量W。特征向量即为同一层各因素相对上一层某因素的重要性排序权值。

(3) 对判断矩阵的一致性进行检验。计算一致性指标

则认为层次分析排列的结果满足一致性, 即使权重的分配是合理的。

2.3 综合关联度计算

根据灰色关联决策的准则, Y0i愈大, 说明备选第i方案愈接近最优方案a0, 因此当Y0i=max (Y 01, Y02, …, Y0m) 时, 方案ai为备选方案中的最优方案。

3 应用实例

重庆市奉节公平镇污水处理厂工程规模为3000m3/d, 采用曝气生物滤池工艺。经现场踏勘后, 污水厂厂址选择考虑以下3个候选方案:即方案一厂址为云奉公路大拐处, 位于公平镇北侧, 云奉公路大拐往东100米, 是一片半荒芜土地。方案二车家坝居委会1、2组, 东至巴渝路边缘, 西至居委会集体土地边缘;南至长龙山公路边缘外5米, 北至梅溪河150米处。方案三加油站, 长龙中学北面, 处于云奉公路拐弯内。

根据如图1所示的评价指标体系, 各方案评价指标值见表2。

3.1 灰色关联系数的确定

对表2中各指标进行定量化处理, 得到评价指标矩阵F为:

相应的最优方案为:

指标C1~~C10为效益型指标, 利用 (1) 式进行无量纲化处理;指标C11~~C13为效益型指标, 利用 (2) 式进行无量纲化处理;规范化后的评价指标矩阵F'为:

利用式 (3) 计算备选决策方案与相对最优方案0a各评价指标之间灰色关联度, 取ε=0.5, 构成方案灰色关联矩阵为:

3.2 权重的计算

运用层次分析法确定指标体系中各指标的相对权重。得到专家确定的目标层A到制约因素层B的判断矩阵A-B如表3所示, 求得最大特征值λmax3.0=, 对应的特征向量w= (0.25, 0.50, 0.25) , 从而得出制约因素层B层对于目标层A的相对权重为 (0.25, 0.50, 0.25) 。进行一致性检验CR<0.10, 表明判断矩阵具有满意一致性, 各指标的权值分配是合理的。

约因素层B3到制约因素层C的判断矩阵B3-C (如表4) , 求得最大特征值λmax=3.04, 对应的特征向量w= (0.105, 0.637, 0.258) , C层对于B3层的相对权重为 (0.105, 0.637, 0.258) , 进而计算处理C1 1、C1 2、C1 3对目标层的权重为0.25 (0.105, 0.637, 0.258) 即 (0.02625, 0.15925, 0.0645)

类似求出B1-C、B2-C, 从而求得C层各因素对于目标A的组合权重为:

3.3 综合关联度的计算

根据式 (5) 式, 可得各方案的关联度系数为:

关联度矢量为:

由以上计算可知, Y0'3=0.811最大, 表示方案3与理想方案之间的关联度最大, 即是方案3为最优方案。方案3具有经济技术等多方面的优越性, 在

实际建设中, 奉节公平镇污水处理厂厂址采用了方案3, 说明由此模型得出的结论是可信的。

结语

多层次灰色关联法利用灰色关联度法确定各因素对目标决策的关系, 层次分析法确定各因素的相对重要程度, 将灰色关联度法与层次分析法藕合, 得到综合型的量化标度-综合关联度, 然后由综合关联度的大小来评判方案的优劣, 便于比较。

在重庆市奉节公平镇污水处理厂的厂址选择中, 利用该模型得出的结论较为合理, 并且在实际建设中得以实施。

摘要：针对目前城市污水处理厂厂址选择中存在着较大的主观性和不确定性, 以及影响因素的多指标、多层次的特点。将灰色关联分析法与层次分析法相结合, 运用层次分析法确定评价指标权值, 以各方案的综合灰色关联度作为评判准则, 建立了厂址选择方案的层次分析灰色关联度耦合模型。将其运用于重庆市奉节公平镇污水处理厂厂址的选择, 结果表明该方法克服了传统选址方法的缺点, 是一种切实可行的选址决策方法。

关键词：层次分析法,灰色关联法,污水处理厂,选址

参考文献

[1]邓聚龙.灰色预测与决策[M].北京:华中工学院出版社, 1987.

[2]刘思峰, 等.灰色理论及其应用[M].北京:科学出版社, 2000.

[3]王莲芬.层次分析法引论[M].北京:中国人民大学出版社, 1990:05-24.

[4]吴良刚, 高阳, 张金隆.确定事例特征权值的方法研究[J].系统工程理论与实践, 2000:89-92.

多层灰色关联分析 篇2

应用灰色关联度分析法对26个绿豆品种(系)的主要农艺性状和单株粒重进行了分析.结果表明农艺性状对单株粒重的关联度从高到低依次为单株英数>百粒重>单荚粒数>荚长>节数>株高.对单株粒重影响最大的`是单株荚数和百粒重.因此.在绿豆高产育种中.应注重对单株荚数和百粒重的选择.

作 者：闫锋 Yan Feng  作者单位：黑龙江省农业科学院齐齐哈尔分院,齐齐哈尔,161006 刊 名：中国种业  PKU英文刊名：CHINA SEED INDUSTRY 年，卷(期)： “”(5) 分类号：S5 关键词：绿豆   农艺性状   灰色关联度  

多层灰色关联分析 篇3

由于绿色供应链管理涉及的范围广泛,内容繁多,管理难度较大,而有效的绩效评价能够帮助企业发现问题、寻求解决方法、促进绿色供应链的运作和改进。因此,实施有效的绩效评价是推进绿色供应链理论发展的关键。

1 绿色供应链理论综述

绿色供应链的概念最早由美国密歇根州立大学的制造研究协会在1996年进行一项“环境负责制造(ERM)”的研究中首次提出,又称环境意识供应链(Environmentally Conscious Supply Chain,ECSC)或环境供应链(Environmentally Supply Chain,ESC)是一种在整个供应链中综合考虑环境影响和资源效率的现代管理模式,它以绿色制造理论和供应链管理技术为基础,涉及供应商、生产厂、销售商和用户,其目的是使得产品从物料获取、加工、包装、仓储、运输、使用到报废处理的整个过程中,对环境的影响(负作用)最小,资源效率最高。

绿色供应链管理是对产品从原材料购买、生产、消费直到废料回收再利用的整个供应链进行生态设计,通过链中各个企业内部部门和各企业之间的紧密合作,使整条供应链在环境管理方面协调统一,求得整个供应链的资源消耗和环境负作用最小,以达到系统环境最优化。

作为一种新兴的企业战略管理模式,绿色供应链管理越来越受到各国政府、企业及学术界的高度重视。随着环境压力的增加及资源的限制,特别是在欧洲、美国、日本等发达国家相继出台环境保护政策的情况下,建设绿色环保型企业已成为我国制造型企业发展面临的迫切任务之一。传统的企业管理理念、管理运营模式已经难以适应新的经济环境。制造企业只有主动进行战略变革,充分利用绿色供应链带来的机遇才能继续在新的竞争环境中生存和不断发展。

2 绿色供应链绩效评价体系建立

绿色供应链绩效评价指标体系建立起抽象管理理念到具体管理实施桥梁,其目的就是为了将经营管理活动量化,以便找出差距,进行改进,从而提高整个供应链的运行效率。

指标的设立必须满足科学性、简单性、全面性、易实施、针对性和动态性原则,能全面地反映整个供应链的运营绩效,并及时地反映出供应链运营过程中出现的问题,而不是事后反映不得不采取的补救措施,以免给整个供应链造成不必要的损失。参考供应链绩效和相关绿色性评价体系,结合传统供应链绩效评价指标选取了绿色供应链综合绩效评价指标,建立企业绿色供应链综合绩效评价体系(如表1)。

3 绿色供应链绩效评价模型的构建

绿色供应链绩效评价属于典型的多目标综合评价。目前已有多种评价方法:模糊综合评价法、灰色管理度评价法、因子分析法、层次分析法、人工神经网络方法、遗传算法等。本文选用的是多层次灰色关联分析法。

①选择参考数列

设:i为第i个评价单元的序号,i=1,2,……m;k为第k个评价指标的序号,k=1,2,……n;vik为第i个评价单元的第k个指标的评价值。

取每个指标的最佳值的v0k参考数列V0的实体,于是有:

V0=(v01,v02,…..,v0n)

式中:v0k=Optimum(vik),i=1,2,......,m;k=1,2,......,n

对一个有m个评价单元,n个评价指标的系统,有下列矩阵:

选取的参考数列为:V0=(v01,v02,…..,v0n)

②指标值规范化处理

为了使各指标之间可以比较,需要对各指标进行规范化处理,规范化的公式如下:

Xik=(Vik-miniVik)/(maxiVik-miniVik)

进行规范化处理之后,得:

③计算关联系数

把规范化后的数列X0=(x01,x02,......,x0n)作为参考数列,Xi=(xi1,xi2,......,xin)(i=1,2,......,m)作为比较数列,关联系数的计算公式为:

利用公式计算关联系数εik(i=1,2,……,m;k=1,2,……n),得下列关联系数矩阵:

④计算单层次的关联度

考虑到各指标的重要程度不一样,所以关联度计算方法采取权重乘以关联系数。根据专家法得到某一层的各指标相对于上层目标的优先权重为:W=(w1,w2,......wn)

式中:t表示该层中的指标个数。则关联度的计算公式是:

R=(ri)i*m=(r1,r2,……,rm)=WET

⑤计算多层评价系统的最终关联度

对一个有L层组成的多层评价系统,最终关联度的计算方法如下:将第K层各指标的关联度系数进行合成,分别得它们所属的上一层即K-1层各指标的关联度;然后把这一层所得到的关联度作为原始数据,继续合成得到第K-2层各指标的关联度,以此类推,直到求出最高层指标的关联度为止。

⑥企业绿色供应链绩效大小排序

依据关联度ri(i=1,2,……,m)大小进行排序,关联度的大小顺序即为企业各年绿色供应链优劣次序。

4 应用实例

作为上述评价模型的应用,本文以某公司的绿色供应链管理为背景,给出了该方法的算例。以某企业2006、2007、2008年为实例,说明它的应用。

①计算单层关联度

企业2006年(V1)、2007年(V2)、2008年(V3)各指标的数据Vik(i=1,2,3,4;k=1,2,3,......,27)

及各指标的最佳值v0k列于表2。

从表2可以得出看出数列

V0=(2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,3.0,1.0,1.0,2.0,1.0,2.0,1.0,0.1,1.0,0.5,2.0,0.1,0.5,0.20,0.5,0.4,2.0,1.0,1.0,1.0,0.05,0.5)

②多层结构关联度合成

利用专家调查得到如下权重:

WAB=(0.30,0.18,0.18,0.20,0.14)

WB1C=(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2)

WB2C=(0.2,0.3,0.2,0.1,0.2)

WB3C=(0.3,0.15,0.1,0.1,0.15,0.2)

WB4C=(0.15,025,0.2,0.3,0.2)

WB5C=(0.2,0.3,0.1,0.2,0.1.0.1)

利用公式R=WET可以得到B层各指标的关联度:

RB1=WB1CETB1C=(0.357,0.786,0.732)

RB2=WB2CETB2C=(0.497,0.819,0.650)

RB3=WB3CETB3C=(0.467,0.602,0.817)

RB4=WB4CETB4C=(0.377,0.891,0.841)

RB5=WB5CETB5C=(0.330,0.568,0.799)

进一步可求得最高层指标的关联度

R=(r1,r2,r3)=(0.402,0.7493,0.7637)

③企业绿色供应链绩效排序

按R中关联度的大小得到企业近三年绿色供应链绩效的优劣次序为:V3>V2>V1。从上文的计算还可以看出,企业根据关联度的大小评价对企业绿色供应链的劣处改进,不断提高企业绿色供应链的整体绩效。

5 结论

用灰色关联分析用于企业绿色供应链绩效的评价可以针对大量不确定因素及其相互关系,将定量和定性方法有机结合起来,使原本复杂的决策问题变得更加清晰简单,而且计算方便,并可在一定程度上排除决策者的主观任意性,得出的结论也比较客观,有一定的参考价值。

本文将定量和定性的方法相结合,研究了绿色供应链绩效评价的方法,提出了绿色供应链绩效评价的指标体系,构建了多层次灰色关联模型,并以实例验证了该评价模型的有效性和正确性。

参考文献

[1]张曙红.中国制造企业绿色供应链就绪评价指标体系研究[J].中国物流与采购,2009,(07).

[2]冯艳飞,蔡璐.绿色供应链绩效的模糊综合评价模型及方法研究[J].中国集体经济,2008,(Z2).

[3]阮略成.绿色供应链综合绩效评价体系研究[D].武汉理工大学,2007.

[4]孙晓博.基于绿色供应链的绩效评价体系研究[D].武汉科技大学,2007.

多层灰色关联分析 篇4

应用灰色系统理论分析方法,对18个家蚕纯种的万蚕茧层量与10个主要数量性状的相互关系进行了分析.结果表明,试验分析的.各个性状对万蚕产茧量的关联度大小顺序依次为:茧层量、全茧量、茧层率、四龄结茧率、良卵率、普茧率、虫蛹率、死笼率、同宫茧率、单蛾卵量,为今后家蚕纯种的定向培育和选育种提供了参考.

作 者：王殿平姜虹 曾晓英 黄桂辉 周顺珍 作者单位：贵州省蚕业研究所,贵州遵义,563006刊 名：现代农业科技英文刊名：XIANDAI NONGYE KEJI年，卷(期)：“”(4)分类号：S886.1关键词：家蚕 万蚕茧层量 性状 灰色关联分析