基于支持向量机和VIKOR算法的供应商选择方法研究

摘要

随着经济全球化和信息技术的飞速发展,企业的技术日益精进,制造过程日益复杂,企业在众多领域中越来越依赖于供应商。供应商选择方法是否科学得当,直接关系到企业的生存与发展,对企业满足社会需求,提高竞争力具有深刻的意义,因此对供应商评价选择方法的研究具有重要的理论与实际意义。虽然国内外已出现大量的供应商选择方法,但有很多方法要么过于简单未考虑决策者的效用偏好,要么就是过于复杂不易使用。本文在系统阐述供应链和供应商的相关理论的基础上,重点介绍了基于支持向量机和VIKOR算法的供应商选择方法,通过对该方法的实证研究,表明了该方法比目前常用的选择方法更为简便快捷,在保障计算精度的前提下提高了供应商选择的效率。

目录

文摘

英文文摘

第一章 引言

1.1 研究目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 指标选取

1.2.2 选择方法

1.3 论文研究方法和研究内容

第二章 供应商选择理论

2.1 供应链管理理论

2.1.1 供应链的含义与结构

2.1.2 供应链的特征与类型

2.1.3 供应链管理的定义

2.1.4 供应链管理的优点

2.1.5 供应链管理的范围

2.2 供应商管理理论

2.2.1 供应商管理的涵义

2.2.2 供应商管理的目的

2.2.3 供应商管理的特征

2.2.4 供应商管理的重要性

2.2.5 供应商管理的发展变化

2.3 供应商选择与评价

2.3.1 供应商选择与评价的步骤

2.3.2 供应商选择与评价的标准

第三章 供应商选择的指标选取

3.1 指标体系的确定原则

3.2 指标体系的具体内容

第四章 供应商选择的方法

4.1 几种常用的方法

4.1.1 直观判断法

4.1.2 采购成本比较法

4.1.3 层次分析法

4.1.4 人工神经网络

4.1.5 多属性决策法

4.2 支持向量机

4.2.1 机器学习问题

4.2.2 有限样本的预测学习方法

4.2.3 支持向量机原理

4.3 VIKOR算法

4.3.1 VIKOR算法原理

4.3.2 VIKOR算法的步骤

第五章 基于SVM与VIKOR算法的供应商选择方法及实例验证

5.1 基于SVM与VIKOR算法的供应商选择方法

5.2 实例验证

5.2.1 分类

5.2.2 排序

第六章 结论

参考文献

致谢

附录

在学期间发表的学术论文和参加科研情况