CFDP在生产企业最优供应商决策中的应用.pdf

总第2 2 9 期2023年第7 期应用推广CFDP在生产企业最优供应商决策中的应用邓川湖，邹序焱，杨皓然，熊勇，李欣芮（宜宾学院人工智能与大数据学部，四川宜宾6 440 0 0）摘要：在中小型企业的生产中，原材料的供应是企业能够进行稳定生产的重要因素，对原材料供应商的选择是中小型企业的重要决策之一。选择质量优良、供应稳定的供应商能够大幅度提高中小型企业生产的稳定性、核心竞争力以及韧性。基于此，重点分析了选择原材料供应商的决定因素，对决定因素进行量化处理，运用网络层次分析法(ANP)与反炳权法分别确定决定因素的权重，再利用密度聚类（CFDP)方法将候选供应商进行分类，以此筛选出最优的供应商。为了验证算法的效率，结合2 0 2 1年全国大学生数学建模竞赛C题为实际案例分析，验证模型的有效性与可行性。关键词：中小型企业；供应商；网络层次分析法；反炳权法；密度聚类中图分类号：F274;F276.30引言中小型企业虽然单体规模小，但数量庞大，是保市场、保就业的主力军，成为国民经济的重要组成。企业选择优秀的供应商，是企业生存的前提，能保障企业生产出高品质的成品，保证交货日期，创造更多的市场价值。通过对文献进行梳理发现，大多数学者运用层次分析法(AHP)2-4、模糊层次分析法5、主成分分析法6 和熵权一优劣解距离法(TOPSIS)7-9来选择供应商。对于评价指标，我国学者习成龙等构建了以质量、价格、交货速度、售后服务和技术水平为主要评价指标的评价体系。万欣等构建质量控制、业务能力、创新开拓与行业特征4个准则层，包含17 个指标层。王磊选用质量、成本、服务和信誉为评价指标，建立评价标准。王帆构建2 4个评价指标，主要关注订单发货和配送速度、快件准确送达指定地点的速度、车辆调度及时率与准时装运率。刘璨等构建一级评价指标8 项、二级评价指标35项,对指标进行二次筛选,对专家偏好低于5人的指标进行剔除。但仍有不少中小型生产企业仍根据以往采购的经验去选择供应商，长期下去会对企业发展造成不良影响。针对以往研究中相较单一赋权重值的模型,本文运用网络层次分析法（ANP)确定主观权重及反权法确定客观权重，并利用密度聚类方法将供应商分类,以此筛选出最优的供应商。该方法将主观和客观评价结合在一起进行分析,较普通的单一赋权方法更优,得出的结果能更为准确。本文首先确定选择最优供应商的评价指标体系，利用网络层次分析法（ANP)和反熵权法分别对评价收稿日期：2 0 2 3-0 1-13基金项目：省级大学生创新创业训练计划支持项目（项目编号：S202210641140）第一作者简介：邓川湖（2 0 0 2 一）,男，四川南充人，宜宾学院本科在读，研究方向为机器学习。通信作者：邹序焱（19 8 3一），男，湖南娄底人，博士，讲师，研究方向为数据分析、机器学习。现代工业经济和信息化Modern Industrial Economy and Informationization文献标识码：A指标进行计算主观权重值和客观权重值，并求出主客观综合权重,再利用密度聚类(CFDP)将其供应商分类，以此选择最优的供应商。实际案例以2 0 2 1年全国大学生数学建模竞赛C题第一问为研究对象，对40 2 家供应商的供应数据及企业订单数据进行特征量化分析，利用密度聚类将其供应商分类，以此确定最优的n家供应商，验证决策模型的有效性与可行性。1原材料供应商选择的决策流程首先，构建评价供应商的指标体系。其次，利用网络层次分析法（ANP)和反熵权法对评价指标的主观权重值和客观权重值进行计算，将其分别与评价指标结合，得到主观综合权重与客观综合权重，并得到新的评价指标集。最后,利用已求的主客观综合权重值进行密度聚类(CFDP),将评价指标集进行分类,以此选择出最优的供应商，如图1所示。构建评价指标体系评价指标ANP确定主观权重反熵权法确定客观权重评价指标集（主客观综合权重）密度聚类图1决策流程2影响供应商选择的因素中小型生产企业在选择最优的供应商之前，首先需要考察供应商的综合实力。通过对文献进行梳理，本文从质量、价格与成本、供应保障和供应商实力等方面来考虑，供应商评价指标体系如表1所示。Total 229No.7,2023D0I:10.16525/ki.14-1362/n.2023.07.041文章编号：2 0 9 5-0 7 48(2 0 2 3)0 7-0 119-0 5现代工业经济和信息化第13卷表1供应商评价指标体系目标层Ci一级指标Cu原材料合格率3 4 5 7 10 11 13 Ci质量Ci2历史供应质量C2i价格优势C2价格与成本供应商综合评价C;供应保障C订单满足率C4总供应量C4i可持续发展能力C4供应商实力2.1质量原材料的质量是保障企业产品质量的前提，对企业在市场竞争中建立良好的口碑与地位起着决定性作用。对供应商的供货质量进行考察，是决定是否选择该供应商的关键所在。对于企业来说，长期的历史供应量往往决定着企业与该供应商的长期合作关系。因此,历史的供应质量指标将进一步排除因意外而导致的合格率误差问题，企业对供应商的选择将更具理性与科学性。2.2价格与成本降低采购成本是提高企业经济效益的重要手段，价格直接决定了企业采购成本，并成为衡量企业市场竞争的关键性因素。针对价格与成本指标，进行供应商的价格优势、价格稳定性分析。价格优势，毋庸置疑是企业对于市场成本考虑的一大亮点,同时,也是供应商能否脱颖而出的直观呈现。为了提高市场经济效益，价格优势将是衡量供应商选择的重要指标之一。价格稳定也直接决定了企业是否能与供应商长期合作，同时也决定着企业的原材料来源的稳定性，所有的成本与价格都与价格稳定性密切相关，利于企业控制成本。2.3供应保障供应商的供应稳定性、订单完成率、订单满足率和总供应量体现了供应商的供应保障。为了维持企业的生存和发展、满足企业的正常运转，材料的供应稳定性是必不可少的，而订单的完成率、满足率及总供应量则体现了供应商的供货能力与公司需求的匹配程度，决定了企业是否对该供应商的选择以及是否具有长期合作的可能。这将是选择供应商的有力评价依据，同时也是保障企业生存与发展的必要元素。2.4供应商实力考察供应商的实力主要是对供应商的信誉度和信息化水平等进行综合考虑。供应商的信誉度由供应商的历史违约数据决定，信誉较低的供应商将大大增C,二级指标相关文献来源122 3 5 11 C2价格稳定性4 7 C3I供应稳定性12 C32订单完成率4 6 7 8 10 13 8 13 97 12 14 C42供应信誉度4 7 10 12 15 C43信息化水平2 4 7 10 加企业的市场风险。考察供应商的信息化水平，主要是考虑企业能否迅速响应订单并有效保障10-15。3供应商决策模型3.1ANP确定主观权重网络层次分析法16 ,是美国教授Saaty在19 9 6 年提出的一种决策方法,基于层次分析法,在计算指标权重方面进行了改进，更适合解决非线性且具有复杂关系的决策问题。ANP将整个评价体系分为两个部分，即控制层和网络层，考虑网络层元素间的关系，得出综合评价指标的ANP结构模型，如图2 所示。综合评价指标B表示评价指标A的元素影指标C;(Cim,)指标C2(Cm）指标C.(Cm）)指标C.(Cm）图2 综合评价指标体系的ANP模型结构算法1：ANP确定主观权重的算法。1)构建判断矩阵：对供应商综合评价指标体系中的一级指标层C(i=l，,n)及二级指标层C,(i,j=1,2,3,4),通过1 9 标度法,得到各指标的判断矩阵A=(ag)x,且 aj=1(i=i),qj=二(i+j)。2)一致性检验:计算一致性指标C=m(A)-n一致性指标和该阶数的平均随机一致性指标R,的比值记为Cr=r=&,Cr0.1,即判断矩阵的一致性结果是RI符合的。3)构建超矩阵：由特征根法和判断矩阵的排序向量(权重)得到超矩阵W,=（w s）r。W,的列向量就是评价指标C,中的指标 C,对评价指标C,中的指标Cm的影响排序向量,若无影响,则wj=0,WjE Wjo4)计算加权超矩阵：W=(wj）n m的各个列向量不是归一化的，需要对超矩阵进行加权处理,加权公式W=AxW=(ajxwj)=(wj)。5)计算极限超矩阵确定权重：对W进行稳定处理，使得加权超矩阵不再有变化，归一化后的就是极限超矩阵,其一级指标的权重向量W=(w,w2,wi,w），则各评价指标C;在各自所属于的指标C,中规范化的权重为W=(wl,w2，,wn)，则主观权重Woj=wWio3.2反熵权法确定客观权重反熵权法17 是在熵权法的基础上对指标权重进行优化，指标的差异越大，反熵越大，对应的权重越高。设有m个供应商,评价指标为二级指标C,i,j=1,A响评价指标B中的元素C内部元素互相依存n-12023年第7 期2,3,4,共n个二级评价指标,指标数据为(i=1,，m;j=l,n)。具体步骤如下：1)计算各指标的反熵。h-plh(1-p).j=1式中:pj=v/j=12)确定各指标客观权重。对反熵进行归一化处理，得到各指标的反权，即为客观权重：h,(i=1,2,m).Wj=1即客观权重为：Wul(wi,W2,.,wm).3.3基于CFDP的供应商选择CFDP是一种密度聚类，且不需要迭代的快速聚类方法，该算法采用截断距离定义局部密度和最邻距离,即可以将所有的数据点b;分为若干个类别。将主观权重Wolj与评价指标C,i,j=1,2,3,4结合，得到主观综合指标值si=WolCi，客观权重Wolj与评价指标C,结合,得到客观综合指标值s2=WsubCi。则待聚类的数据集R=(b,）mx 2,i=1,m(2 表示主观综合指标数据si与客观综合指标数据s2）),包含n（1)个类别，相应指标集 IR=(1,2,m)。数据点b;与数据点b,之间的距离为dj,d=di,ij,ijeIr,算法如下。算法2：密度聚类。1)计算局部密度p：首先给定用于确定截断距离dc,对于每一个数据点bi,需根据式(4)计算出所有数据点的局部密度(pi。p:=Zx(d,-d.).jelR(1,xp;对于局部密度最大的点i,根据式(6)计算：S;=max(d,j.J3)确定聚类中心：综合考虑距离值与密度值，由式(7)进行计算,并将结果由大到小进行排序,取前 ne个点作为聚类中心（即将点局部密度大且相对距离大的点作为聚类中心）。Yi=pd,ie Ir.4)对非聚类中心数据点进行归类:将剩余的数据邓川湖，等：CFDP在生产企业最优供应商决策中的应用(1)的点则作为噪声处理。4案例验证为验证模型的有效性和可行性，结合2 0 2 1年全国大学生数学建模竞赛C题为实际案例分析，对40 2家供应商进行分类决策，选择了最优的前2 5家供应商。对于主观评价指标体系，主要采用专家打分法获取数据。对于客观评价的指标数据，主要利用题目所(2)给的附件，即近5年在40 2 家供应商订购量及供应量的相关数据。通过专家小组对评价指标进行打分，得到一级指(3)标层与二级指标层的判断矩阵，再利用网络层次分析法(算法1),可计算出指标层的主观权重Woljo表2 为一级指标质量、价格与成本、供应保障及供应商实力的判断矩阵及权重，其权重分别为0.0 9 6 8 6 2、0.211428、0.47 59 6 5与0.2 157 44，一致性指标C=0.0208,CR=0.02330.1,满足一致性检验。表2 一级指标层判断矩阵及权重一级指标质量价格与成本供应保障供应商实力权重W质量1价格与成本3供应保障4供应商实力2检验一致性C=0.0208,Cr=0.02330.1,满足一致性检验表3为二级指标质量的判断矩阵及权重，其原材料合格率与历史供应质量的权重分别为0.48 38 6与 0.516 14,一致性指标 C=Cr=00.1,满足一致性检验。(4)二级指标质量价格与成本供应保障供应商实力权重W原材料合格率1历史供应质量1/2检验一致性C=0,CR=00.1,满足一致性检验(5)表4为二级指标价格与成本的判断矩阵及权重，其价格优势