基于模糊权重的多目标订单分配模型

中国管理科学 ›› 2009, Vol. 17 ›› Issue (2): 80-85.

基于模糊权重的多目标订单分配模型

潘伟¹, 汪寿阳², 华国伟², 张金隆³

1. 武汉大学经济与管理学院, 湖北武汉430072;
2. 中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所, 北京100190;
3. 华中科技大学管理学院, 湖北武汉430074

收稿日期:2008-07-02 修回日期:2009-03-15 出版日期:2009-04-30 发布日期:2009-04-30
作者简介:潘伟(1976- ).男(汉族).吉林人.武汉大学民管理学院.讲师.博士,研究方向:供应链管理、风险管理和通讯网络优化.
基金资助:
国家自然科学基金委员会创新群体项目:70221001)

Multi-Objective Order Allocation Model under Fuzzy Weight

PAN Wei¹, WANG Shou-yang², HUA Guo-wei², ZHANG Jin-long³

1. Economics and Management School, Wuhan University, Wuhan 430072, China;
2. Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;
3. School of Management, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China

Received:2008-07-02 Revised:2009-03-15 Online:2009-04-30 Published:2009-04-30

摘要/Abstract

摘要： 随着竞争的日益加剧,采购成了影响企业生存和发展的关键因素。在这种情况下,正确的订单分配是成功实行采购的关键。实际上,影响订单分配的许多信息并不是确定的已知条件,例如目标、约束条件和影响权重等。本文通过考虑上述信息的不确定性和模糊性,构建一个包含模糊目标、模糊权重和随机约束的订单分配模型。然后,利用数值算例证明了模型的可解性。最后,指出了未来可能的几个研究方向。

关键词: 模糊权重, 模糊目标, 订单分配, 随机需求

Abstract: Within a supply chain,purchasing plays a key role in achieving competitiveness.Hence,the right order allocation is a vital component of the strategies.In practice,supplier selection is a multi-objective programming problem with vagueness and imprecision of the input data.In spite of the importance of the problem,the literature on this subject is relatively scarce.In this paper,a fuzzy multi-objective linear model is developed to overcome the vagueness of the information.At the same time,fuzzy weight and sto chastic demand are applied to enable the decision-makers to select the right supplier.The model is illustra ted by a numerical example.

Key words: fuzzy Weight, fuzzy objective, order allocation, stochastic demand

中图分类号:

F275

潘伟, 汪寿阳, 华国伟, 张金隆. 基于模糊权重的多目标订单分配模型[J]. 中国管理科学, 2009, 17(2): 80-85.

PAN Wei, WANG Shou-yang, HUA Guo-wei, ZHANG Jin-long. Multi-Objective Order Allocation Model under Fuzzy Weight[J]. Chinese Journal of Management Science, 2009, 17(2): 80-85.

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