基于聚类分析的中国式招标采购方案优化研究

摘要

由于市场环境的多变和需求的个性化，招投标已经成为了我国工程建设和政府采购项目常用的交易方式。在政府及大中型企业的招标采购过程中，招标文书是所有文件中最具指导性的文书，因为招标方全部的采购活动都是依据招标文书进行的，它将直接影响采购的质量和进度。且在招标采购成本构成中，标书数量的减少会使标书费用、专家评审费、税金以及其它的一些相关费用也随之减少，从而达到节约招标采购成本的目的。因此，对于招标方来说，如何在满足采购需求的情况下将招标的工作量最小化，即如何使标书打包和招标会议达到最少，节约招标成本，提高招标效率就是招标采购优化问题的关键所在。
　　本文面向政府及大中型企业的招标采购流程，在采购物料集合、候选供应商集合、候选供应商所能提供的物料集合已知的情况下，寻求最优的招标采购方案。通过与西方逆向拍卖流程的对比，在物料供给关系矩阵的基础上提出以标书打包数量最少为优化目标的模型，并分别用基于距离的传统聚类算法和基于遗传算法的旅行商问题对模型进行聚类求解。通过算法实验对比分析了两种算法下招标采购流程的优化结果。结果表明，基于距离的聚类算法和GA TSP算法均能够将物料进行有效打包聚类，获得最优的标书包组合。其中，聚类算法运行速度较快，适合小样本上的招标采购流程优化;GA_TSP算法运行较慢，但随着样本数量的增大，该算法聚类得到的标书打包数量较少，运行结果要优于基于距离的聚类算法，因此，该算法更适合于招标采购过程中的物料聚类。研究结果对政府及大中型企业的实际招标采购流程具有一定指导性作用。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究内容与研究意义

1．3 研究创新点

1．4 论文结构和技术路线

1．4．1 论文结构

1．4．2 技术路线

1．5 本章小结

2 相关理论和研究综述

2．1 招标采购概述

2．1．1 招标采购的相关概念

2．1．2 招标采购的分类

2．1．3 招标采购的流程

2．1．4 招标采购打包方法的国内外研究现状

2．2 聚类分析算法概述

2．2．1 聚类分析相关概念

2．2．2 聚类分析算法分类

2．2．3 聚类分析算法在本研究上的应用

2．3 遗传算法概述

2．3．1 遗传算法相关概念

2．3．2 遗传算法相关参数

2．3．3 遗传算法在本研究上的应用

2．4 本章小结

3 招标采购方案优化问题模型描述

3．1 中国式招标采购与组合逆向拍卖流程差异分析

3．2 招标采购方案优化问题描述

3．2．1 符号说明

3．2．2 已知和假设条件

3．2．3 招标采购方案优化问题的定义

3．3 招标采购方案优化问题的求解模型

3．3．1 物料供给关系矩阵

3．3．2 基于距离的聚类对招标采购方案的优化

3．3．3 基于GA_TSP的聚类对招标采购方案的优化

3．4 本章小结

4 数据试验

4．1 算法试验

4．2 对照算法比较分析

4．3 本章小结

5 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表学术论文情况