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基于层次分析法与模糊综合评价的供应商评价研

究

一、本文概述

供应商评价研究。在全球化的商业环境中，供应商的选择和评价对于

企业的运营效率和竞争力具有至关重要的影响。层次分析法和模糊综

合评价作为两种有效的决策分析方法，被广泛应用于多准则决策问题

中。本文通过将这两种方法相结合，构建了一个全面、科学的供应商

评价体系，旨在为企业提供一种有效的供应商选择和评估工具。

本文介绍了层次分析法和模糊综合评价的基本原理和方法，分析

了它们在供应商评价中的应用优势和适用性。然后，基于供应商评价

的特点和需求，构建了一个包含多个评价准则和指标的供应商评价体

系，并运用层次分析法确定了各准则和指标的权重。接着，通过模糊

综合评价方法对供应商进行综合评价，得出了各供应商的得分和排名。

本文还探讨了层次分析法和模糊综合评价在供应商评价中的实

际应用案例，分析了其在实际操作中的效果和问题。通过案例分析，

验证了该评价体系的可行性和有效性，同时也指出了在实际应用中需

要注意的问题和改进方向。

本文总结了层次分析法和模糊综合评价在供应商评价中的优势

和不足，展望了未来研究的方向和应用前景。通过本文的研究，希望

能够为企业提供一种科学、实用的供应商评价和选择方法，推动企业

的供应链管理和优化。

二、层次分析法(AHP)的基本原理与步骤

定性与定量相结合的决策分析方法，由美国运筹学家托马斯·塞蒂

的问题分解为多个组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属

关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。

然后，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，最后综

合人的判断以决定决策诸因素相对重要性的总的顺序。

建立层次结构模型：这是AHP的第一步，需要将问题划分为不同

的组成部分，并按照它们之间的关系形成层次结构。通常包括目标层、

准则层和方案层。目标层是决策问题的预定目标或理想结果；准则层

是影响目标实现的准则或子目标；方案层是实现目标可供选择的各种

措施或决策方案。

构造判断矩阵：在建立层次结构之后，需要比较同一层次中的元

素对于上一层中某个准则的重要性。这通常通过构造判断矩阵来完成，

判断矩阵的元素反映了人们对各元素相对重要性的认识，一般采用

1-9标度法赋值。

层次单排序及一致性检验：通过计算判断矩阵的最大特征值及其

对应的特征向量，可以得到该层次元素对于上一层某个元素的重要性

排序。为了保证排序的合理性，还需要进行一致性检验。一致性检验

的目的是检查判断矩阵中的元素是否一致，如果不一致，则需要对判

断矩阵进行调整。

层次总排序及一致性检验：在得到各层次单排序的基础上，通过

计算组合权重，可以得到最底层元素对于总目标的最终排序。同样，

也需要进行一致性检验，以确保整个层次分析过程的一致性。

层次分析法具有系统性、灵活性和简洁性等优点，在供应商评价

研究中，可以应用于评价指标的权重确定、供应商选择决策等多个环

节，为企业的供应商管理提供有效的决策支持。

三、模糊综合评价法(FCE)的基本原理与步骤

是一种基于模糊数学的综合评价方法。它通过对评价对象的多个因素

进行模糊量化，以隶属度描述各因素的状态，从而实现对评价对象的

全面、客观、准确的评价。FCE特别适用于处理那些涉及多因素、多

层次、主观性强、难以精确量化的复杂问题，如供应商评价。

确定评价因素集：根据评价目标，将评价对象分解为若干个具体

的评价因素，形成一个评价因素集。这些因素可以是定性的，也可以

是定量的，但都需要具有明确的含义和代表性。

确定评价等级集：根据评价目标和实际需要，设定一系列评价等

级，形成一个评价等级集。这些等级通常是模糊的，如“优”“良”

“中”“差”等，以反映评价对象在不同方面的表现。

建立模糊评价矩阵：通过问卷调查、专家打分等方式，收集评价

者对评价对象在各个因素上的评价信息，形成一个模糊评价矩阵。这

个矩阵中的元素通常是隶属度，表示评价对象在各个因素上属于各个

评价等级的程度。

确定权重向量：根据各评价因素的重要性程度，确定它们的权重，

形成一个权重向量。权重的确定可以采用专家打分、层次分析法等方

法。

进行模糊合成：利用模糊合成算子，将模糊评价矩阵与权重向量

进行合成，得到评价对象的综合评价结果。这个结果通常是一个向量，

表示评价对象在各个评价等