1.1问题背景
1.2需要解决的问题
本题目要求根据问题背景与附件数据,需解决以下问题:
1、根据附件1中402家供应商的相关数据,量化分析供货商的供货特征,建立能够反映保障企业生产重要性的数学模型,并确定50家最重要的供货商。
二、问题分析
2.1 概论
2.2 问题1
问题1要求量化分析供货商的供货特征,并以此建立能够反映保障企业生产重要性的数学模型......
四、符号说明
| 符号 | 意义 |
| rij | 第i家供应商第j周的供货量 |
| wi | 第i家供应商总供货量 |
| mij | 第i家供应商第j周的订货量 |
| si | 第i家供应商的总预定量 |
| ti | 第i家供应商的平均供货强度 |
| vi | 第i家供应商的到货率 |
| di | 第i家供应商的供货量方差 |
| ki | 第i家供应商的供给弹性 |
五、模型的建立与求解
5.1 问题 1 模型的建立与求解
5.1.1 反映保障企业生产重要性的指标体系构建
(1)TOPSIS法的构建原则
学者们大多数首先根据具体行业、具体企业研究供应商的评价指标,从价格、质量、交货、服务等方面进行效应分析[1]。本文对于评价指标的选择,是依据建筑和装饰板材生产企业的订购特性,在选取过程中注重典型性和全面性、数据的可行性和可对比性、系统性和综合性,从而能够更加充分反映保障企业生产重要性指标,依据原则和选取过程:
典型全面性原则:
......
数据的可行性和可对比性原则:
......
系统性和综合性原则:
......
基于TOPSIS法,综合评价供应商的供货能力大小,主要操作步骤流程图如下:
......
(二)建立评价体系
(1)评价指标的选取

......
1.总供货量
能够反映供应商的总供货能力,本文将第i家供应商每周的供货量累加,得到第i家供应商的总供货量。

2.总预定量
能够反映企业对于该供应商的偏好程度,本文将第i家供应商每周的订货量累加,得到第i家供应商的总预定量。

3.平均供货强度
能够反映供应商生产能力的强弱,本文将第i家供应商的总供货量取均值,得到第i家供应商的平均供货强度。

4.供货量方差
能够反映供应商供货的稳定性,本文将先求取第i家供应商的总供货量,从而计算得出第i家供应商的供货量方差。
5.到货率
能够反映供应商的信誉程度,本文将第i家供应商总供货量与接收到的总预定量的比值定义为第i家供应商的到货率。

6.供给弹性
能够反映供货商同时满足大订货量和小订货量的能力,本文第i家供应商的供货量方差取均值,得到第i家供应商的供给弹性。

5.1.2 基于逼近理想解排序法(TOPSIS)建立供货能力评价模型
(一)数据处理
(1)根据评价指标构建原始矩阵
本文选择了6个评价指标来综合评价供应商的供货能力大小,并根据其各自量化解释得到原始评价矩阵(见支撑材料initial.m)。
(2)评价指标的极性判断
由于我们选取了6个评价指标以评价供应商的供货能力,但这些指标的评价极性并不相同,因此在建立评价模型之前,我们首先要进行极性判断。
表1 指标的极性判断
| 指标 | 极性 |
| 总供货量 | 极大型 |
| 总预定量 | 极大型 |
| 平均供货强度 | 极大型 |
| 供货量方差 | 极小型 |
| 到货率 | 极大型 |
| 供给弹性 | 极小型 |
(二)模型的构建
(1)统一指标得到正向化矩阵
我们将所有的指标转化为极大型定义为指标正向化,首先将极小型指标转化为极大型指标:

其中,xi表示第i列指标值,(j ∈ [0,6]), maxxi表示第i列指标的最大值。
(2)对正向化后的矩阵进行标准化
为消除不同指标量纲的影响,首先假设我们由n个要评价的对象,m个评价指标构成的正向化矩阵如下:

那么,对其标准化的矩阵记为Z, Z中的每一个元素:

(3)计算得分并归一化处理
假设n个要评价的对象,m个评价指标构成的标准化矩阵:

定义最大值

定义最小值

定义第i(i=1,2,…,n)个评价对象与最大值的距离

定义第i(i=1,2,…,n)个评价对象与最小值的距离

那么,我们可以计算得出第i(i=1,2,…,n)个评价对象未归一化的得分:

5.1.3供货能力评价模型的求解
(一)权重的确立
本文对以评价供应商供货能力的6个评价指标,根据层次分析法对标准化矩阵进行计算权重,结果如下:
表2指标评价权重
| 评价指标 | 总供货量 | 总预定量 | 平均供货强度 | 供货量方差 | 到货率 | 供给弹性 |
| 权重 | 0.2204 | 0.1130 | 0.1398 | 0.2845 | 0.1940 | 0.0483 |
(二)供应商供货能力综合排名
| 供货商 | 综合评分 | 供货商 | 综合评分 |
| S229 S140 S361 S108 S151 S340 S282 S201 S275 S139 S329 S308 S330 S131 S356 S268 S306 S348 S194 S352 S143 S307 S395 S126 S247 | 0.017235095 0.017031381 0.016362375 0.012853264 0.011144935 0.009044797 0.00892533 0.008670938 0.008411549 0.008358436 0.008316349 0.007990901 0.007797596 0.007427926 0.007087673 0.007036999 0.006862651 0.006065154 0.005718808 0.005165547 0.004962011 0.004800531 0.004783978 0.004264855 0.003821354 | S37 S284 S374 S365 S31 S40 S364 S174 S76 S206 S175 S169 S178 S221 S367 S338 S213 S237 S50 S30 S53 S67 S342 S106 S253 | 0.003577343 0.003459567 0.00342508 0.003291143 0.003277424 0.002975574 0.002893104 0.002857754 0.002851678 0.002832495 0.002831788 0.00283054 0.002819332 0.002812092 0.002800131 0.002796252 0.00279552 0.002773518 0.002769272 0.002759933 0.002756649 0.002753882 0.00274503 0.002731955 0.002721675 |
| clear;clc load gonghuo.mat load dinghuo.mat
w = sum(X,2);%指标1 s = sum(Y,2);%指标2 a = [240]; A = repmat(a,402,1); t = w./A; %指标3 d = var(X,0,2);%指标4 v = w./s;%指标5 k = d./A;%指标6 |
| 原始矩阵的计算 |
| clear;clc load initial.mat
%%正向化 [n,m] = size(X); disp(['共有' num2str(n) '个评价对象, ' num2str(m) '个评价指标']) Position = [4,6]; Type = [1,1]; %这里需要对这些列分别处理,因此我们需要知道一共要处理的次数,即循环的次数 for i = 1 : size(Position,2) X(:,Position(i)) = Positivization(X(:,Position(i)),Type(i),Position(i)); end disp('正向化后的矩阵 X = ') disp(X) %%标准化 Z = X ./ repmat(sum(X.*X) .^ 0.5, n, 1); disp('标准化矩阵 Z = ') disp(Z) %%特征值法计算权重 clc [V,D] = eig(A); Max_eig = max(max(D)) ; D == Max_eig; [r,c] = find(D == Max_eig , 1); V(:,c) disp('特征值法求权重的结果为:'); disp( V(:,c) ./ sum(V(:,c)) ); V(:,c) disp('特征值法求权重的结果为:'); disp( V(:,c) ./ sum(V(:,c)) );
%%计算与最大值的距离和最小值的距离,并算出得分 weigh = ones(1,m) ./ m; D_P = sum([(Z - repmat(max(Z),n,1)) .^ 2 ] .* repmat(weigh,n,1) ,2) .^ 0.5; % D+ 与最大值的距离向量 D_N = sum([(Z - repmat(min(Z),n,1)) .^ 2 ] .* repmat(weigh,n,1) ,2) .^ 0.5; % D- 与最小值的距离向量 S = D_N ./ (D_P+D_N); % 未归一化的得分 disp('最后的得分为:') stand_S = S / sum(S) [sorted_S,index] = sort(stand_S ,'descend') |
| 求取得分 |
function [posit_x] = Min2Max(x)
posit_x = max(x) - x;
%posit_x = 1 ./ x; %如果x全部都大于0,也可以这样正向化
end
function [posit_x] = Positivization(x,type,i)
if type == 1 %极小型
posit_x = Min2Max(x); %调用Min2Max函数来正向化
end
| 正向化函数 |
没想到答案正确,嘿嘿嘿。
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我希望将Favorite模型添加到我的User和Link模型。业务逻辑用户可以有多个链接(即可以添加多个链接)用户可以收藏多个链接(他们自己的或其他用户的)一个链接可以被多个用户收藏,但只有一个所有者我对如何为这种关联建模以及在模型就位后如何创建用户收藏夹感到困惑?classUser 最佳答案 下面的数据模型怎么样:classUser:destroyhas_many:favorite_links,:through=>:favorites,:source=>:linkendclassLink:destroyhas_many:favor
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我有一个表单,其中有很多字段取自数组(而不是模型或对象)。我如何验证这些字段的存在?solve_problem_pathdo|f|%>... 最佳答案 创建一个简单的类来包装请求参数并使用ActiveModel::Validations。#definedsomewhere,atthesimplest:require'ostruct'classSolvetrue#youcouldevencheckthesolutionwithavalidatorvalidatedoerrors.add(:base,"WRONG!!!")unlesss
我想向我的Controller传递一个参数,它是一个简单的复选框,但我不知道如何在模型的form_for中引入它,这是我的观点:{:id=>'go_finance'}do|f|%>Transferirde:para:Entrada:"input",:placeholder=>"Quantofoiganho?"%>Saída:"output",:placeholder=>"Quantofoigasto?"%>Nota:我想做一个额外的复选框,但我该怎么做,模型中没有一个对象,而是一个要检查的对象,以便在Controller中创建一个ifelse,如果没有检查,请帮助我,非常感谢,谢谢
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