《供應(yīng)鏈管理》第五章案例：層次分析法在選擇第三.ppt

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1、第五章案例：層次分析法在選 擇第三方物流供應(yīng)商中的應(yīng)用 2008.3.18 1 層次分析法的基本原理 層次分析法 (The Analytic Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱 AHP)是美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家， 匹茲堡大學(xué)教授 T L Sauty于 20世紀(jì) 70年 代中期提出的一種系統(tǒng)分析決策方法。 具有 定量與定性 結(jié)合的特點(diǎn) 1 層次分析法的基本原理 原理： 首先把問(wèn)題層次化，然后根據(jù)問(wèn)題 的性質(zhì)和要達(dá)到的總目標(biāo)，將問(wèn)題分解為 不同的組成因素，并按照因素間的相互關(guān) 聯(lián)影響以及隸屬關(guān)系將因素按不同層次聚 集組合，形成一個(gè)層次分析模型，并最終 把系統(tǒng)分析歸結(jié)為最低層相對(duì)最

2、高層的相 對(duì)重要性權(quán)值的確定或相對(duì)優(yōu)劣次序的排 序問(wèn)題。 2 建模 2 建模 特征向量權(quán)重 2 建模 Cs p1 p2 pn p1 a11 a12 a1n p2 a21 a22 a2n pn an1 an2 ann 判 斷 矩 陣 2 建模 2 建模 根據(jù)正矩陣?yán)碚摚?A矩陣具有如下特點(diǎn)： 2 建模 2 建模 2 建模 矩陣最大特征值和特征向量求解方法： 線性代數(shù) 近似方法： 和積法 方根法（略） 2 建模 和積法計(jì)算其最大特征向量 A p 1 p2 p3 p4 p5 p6 p1 1 1 1 4 1

3、 1/2 p2 1 1 2 4 1 1/2 p3 1 1/2 1 5 3 1/2 p4 1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3 p5 1 1 1/3 3 1 1 p6 2 2 2 3 1 1 判 斷 矩 陣 和積法具體計(jì)算步驟： o將判斷矩陣的每一列元素作歸一 化處理，其元素的一般項(xiàng)為： aij= aij 1naij (i,j=1,2,.n) A p1 p2 p3 p4 p5 p6 p1 1 1 1 4 1 1/2 p2 1 1 2 4 1 1/2 p3 1 1/2 1 5 3 1/2 p4 1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3 p5 1 1 1/3 3 1 1 p6 2

4、2 2 3 1 1 6.25 5.75 6.53 20 7.33 3.83 A p1 p2 p3 p4 p5 p6 p1 0.16 0.17 0.15 0.20 0.14 0.13 p2 0.16 0.17 0.30 0.20 0.14 0.13 p3 0.16 0.09 0.15 0.25 0.42 0.13 p4 0.04 0.04 0.03 0.05 0.05 0.09 p5 0.16 0.17 0.05 0.15 0.14 0.26 p6 0.32 0.34 0.30 0.15 0.14 0.26 6.25 5.75 6.53 2

5、0 7.33 3.83 o將每一列經(jīng)歸一化處理后的判斷 矩陣按行相加為： Wi= 1naij (i =1,2,.n) A p1 p2 p3 p4 p5 p6 p1 0.16 0.17 0.15 0.20 0.14 0.13 p2 0.16 0.17 0.30 0.20 0.14 0.13 p3 0.16 0.09 0.15 0.25 0.42 0.13 p4 0.04 0.04 0.03 0.05 0.05 0.09 p5 0.16 0.17 0.05 0.15 0.14 0.26 p6 0.32 0.34 0.30 0.15 0.14 0.26 0.95 1.10 1.20 0

6、.30 0.93 1.51 A p1 p2 p3 p4 p5 p6 p1 0.16 0.17 0.15 0.20 0.14 0.13 p2 0.16 0.17 0.30 0.20 0.14 0.13 p3 0.16 0.09 0.15 0.25 0.42 0.13 p4 0.04 0.04 0.03 0.05 0.05 0.09 p5 0.16 0.17 0.05 0.15 0.14 0.26 p6 0.32 0.34 0.30 0.15 0.14 0.26 0.95 1.10 1.20 0.30 0.93 1.51 5.99 B p1 p2 p3 p4 p5 p6 p1 0.16

7、 0.17 0.15 0.20 0.14 0.13 p2 0.16 0.17 0.30 0.20 0.14 0.13 p3 0.16 0.09 0.15 0.25 0.42 0.13 p4 0.04 0.04 0.03 0.05 0.05 0.09 p5 0.16 0.17 0.05 0.15 0.14 0.26 p6 0.32 0.34 0.30 0.15 0.14 0.26 0.16 0.18 0.20 0.05 0.16 0.25 W 權(quán)重 用和積法計(jì)算其最大特征向量為： W=（ W1， W2 Wn)t =（ 0.16,0.18,0.20,0.05,0.16,0.25) t 即為所求

8、的特征向量的近似解。 o計(jì)算判斷矩陣最大特征根 max max = 1n (BW)i nW i (BW)= 1 1 1 4 1 1/2 1 1 2 4 1 1/2 1 1/2 1 5 3 1/2 1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3 1 1 1/3 3 1 1 2 2 2 3 1 1 0.16 0.18 0.20 0.05 0.16 0.25 = 1.025 1.225 1.305 0.309 1.066 1.64 max = 1n (BW)i nW i = 1.068 0.858 1.110 1.134 1.0875 1.093 + + + + + = 6.35 判斷矩

9、陣一致性指標(biāo) C.I.(Consistency Index) C.I. = max - n n-1 判斷矩陣一致性指標(biāo) C.I.(Consistency Index) C.I. = 6.35- 6 6-1 = 0.07 隨機(jī)一致性比率 C.R.(Consistency Ratio)。 C.R. = C.I R.I. 0.07 1.24 = = 0.056 < 0.10 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3.1決策問(wèn)題分析 （ 1）按總目標(biāo)，子目標(biāo)，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)直至具體措施的 順序分解為不同層次； （ 2）先求出每一層次上各元素間的對(duì)比量化判斷矩 陣，進(jìn)而求出每一層次的各元素對(duì)其上

10、一層次某 一元素的權(quán)重； （ 3）最后再用加權(quán)和的方法遞階歸并，以求出各方 案對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重 （ 4）愈重要的目標(biāo)權(quán)重愈大，權(quán)重值最大者即為最 優(yōu)方案。 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3.2 確定層數(shù)及各層目標(biāo) 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3.3 模型及其求解 如圖 1所示。 根據(jù)各因素的重要性比較構(gòu)造判斷矩陣并 進(jìn)行計(jì)算，所得判斷矩陣及相應(yīng)計(jì)算結(jié)果 如下： 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商

11、 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 3 應(yīng)用 AHP選擇第三方物流供應(yīng)商 按照上述計(jì)算和分析的結(jié)果， 應(yīng)該選擇第 三方物流供應(yīng)商 P1為最佳方案 。 應(yīng)用層次分析法將對(duì)第三方物流供應(yīng)商的 定性選擇轉(zhuǎn)化為定性與定量分析選擇相結(jié) 合，為企業(yè)管理者從眾多第三方物流供應(yīng) 商中選擇最佳的第三方物流供應(yīng)商提供了 比較可靠和科學(xué)的依據(jù)，從而增加了企業(yè) 戰(zhàn)略決策的有效性和權(quán)威性。 AHP局限性 1） AHP方法也有致命的缺點(diǎn)，它 只能在給定的策略中去選 擇最優(yōu)的 ，而不能給出新的策略； 2） AHP方法中所用的 指標(biāo)體系需要有專家系統(tǒng) 的支持，如 果給出的指標(biāo)不合理則得到的結(jié)果也就不準(zhǔn)確； 3） AHP方法中進(jìn)行多層比較的時(shí)候需要給出 一致性比較 ， 如果不滿足一致性指標(biāo)要求，則 AHP方法方法就失去了作 用； 4） AHP方法需要求矩陣的特征值，但是在 AHP方法中一般 用的是求 平均值 （可以算術(shù)、幾何、協(xié)調(diào)平均）的方法來(lái) 求特征值，這對(duì)于一些病態(tài)矩陣是有系統(tǒng)誤差的。