基于綜合賦權(quán)和可拓理論的協(xié)作企業(yè)優(yōu)選①

楊靜雅,孫林夫,吳奇石

(西南交通大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,成都 610031)

圍繞汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈的主體企業(yè)包括配件供應(yīng)商、制造廠和售后服務(wù)商,其中,制造廠是核心企業(yè),配件供應(yīng)商和售后服務(wù)商為協(xié)作企業(yè).汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)為實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈企業(yè)間的業(yè)務(wù)協(xié)同提供了一種基于公共服務(wù)平臺(tái)的解決方案,平臺(tái)的運(yùn)行、維護(hù)、升級(jí)等工作都由專業(yè)化的第三方軟件運(yùn)營(yíng)商提供.作為汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)的增值服務(wù),為平臺(tái)上各條供應(yīng)鏈的核心企業(yè)選擇優(yōu)秀的協(xié)作企業(yè),可以使售后服務(wù)供應(yīng)鏈企業(yè)間更好地配合與協(xié)作,有效改善售后服務(wù)質(zhì)量,提高客戶滿意度,對(duì)核心企業(yè)乃至整個(gè)售后服務(wù)供應(yīng)鏈的發(fā)展都至關(guān)重要.

目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于企業(yè)評(píng)價(jià)優(yōu)選研究的理論方法有很多,主要有灰色關(guān)聯(lián)法(GRA)[1]、模糊綜合評(píng)價(jià)法[2]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)[3]、優(yōu)劣解距離法(TOPSIS)[4]、可拓理論[5-7]等,研究者也常將以上理論方法組合[8-10],以得到更優(yōu)的評(píng)價(jià)結(jié)果.文獻(xiàn)[8]用層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)經(jīng)銷商的信用進(jìn)行評(píng)價(jià).文獻(xiàn)[9]將模糊集合理論分別引入TOPSIS、VIKOR和GRA 方法完成對(duì)綠色供應(yīng)商的評(píng)估和選擇.文獻(xiàn)[10]采用將目標(biāo)規(guī)劃和DEA 相結(jié)合的模型對(duì)可持續(xù)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)估.灰色關(guān)聯(lián)法根據(jù)兩個(gè)元素間變化趨勢(shì)建立關(guān)聯(lián)函數(shù)并以此確定彼此間的關(guān)聯(lián)度,然而,關(guān)聯(lián)度的取值不可為負(fù),這與現(xiàn)實(shí)不相符,因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)中很多事物之間的關(guān)系是反向變化；模糊綜合評(píng)價(jià)法通過建立隸屬函數(shù)來實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)值定性到定量的轉(zhuǎn)換,然而,隸屬度函數(shù)的建立沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),影響評(píng)價(jià)結(jié)果；DEA 模型通常只能對(duì)短期、內(nèi)部效果進(jìn)行評(píng)估；TOPSIS 法由于最優(yōu)方案根據(jù)矩陣中的無量綱數(shù)據(jù),通過主觀設(shè)定權(quán)重求得,權(quán)重確定具有一定隨意性,導(dǎo)致結(jié)果不夠客觀；可拓理論能全面分析待評(píng)對(duì)象屬于某個(gè)集合的程度,更能從變化的角度評(píng)價(jià)對(duì)象,并且將評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行分級(jí)和排序,從而使評(píng)價(jià)更合理.因此,本文選擇可拓理論判別法計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果.

此外,評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定是評(píng)價(jià)過程中的一個(gè)關(guān)鍵問題,權(quán)重系數(shù)反映了各評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相對(duì)重要性,其合理性直接影響結(jié)論的正確性與可信性.確定權(quán)重的方法主要有主觀賦權(quán)法,包括層次分析法[11]、Delphi 法、相鄰指標(biāo)比較法等,有客觀賦權(quán)法,包括熵值法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粗糙集法[12,13]等,以及組合主客觀賦權(quán)方法的綜合賦權(quán)法.本文根據(jù)汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)協(xié)作企業(yè)優(yōu)選的特點(diǎn),采用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合的綜合集成賦權(quán)法來確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù).文獻(xiàn)[14]用層次分析法確定權(quán)重系數(shù),再基于可拓理論對(duì)含水層儲(chǔ)氣庫(kù)進(jìn)行評(píng)價(jià)選址；文獻(xiàn)[15]用優(yōu)勢(shì)粗糙集法確定權(quán)重系數(shù),再基于可拓理論對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)；二者在確定權(quán)重系數(shù)時(shí)均未同時(shí)兼顧主觀信息和客觀信息.文獻(xiàn)[16]利用模糊粗糙集和專家評(píng)分法確定綜合權(quán)重,再基于TOPSIS 改進(jìn)算法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)估.模糊粗糙集理論[17]是一種純數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的方法,不需要提供研究對(duì)象的任何先驗(yàn)信息,而將評(píng)價(jià)模型中的權(quán)重問題轉(zhuǎn)化成模糊粗糙集中的屬性重要性評(píng)價(jià)問題,利用模糊粗糙集理論中的知識(shí)依賴性和屬性重要性評(píng)價(jià)方法計(jì)算權(quán)重,避開了傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)中的主觀因素,使得評(píng)價(jià)過程和結(jié)果更加客觀.層次分析法確定主觀權(quán)重思路簡(jiǎn)單易理解,過程條理化便于計(jì)算.綜上分析,本文采用層次分析法確定主觀權(quán)重,基于模糊粗糙集理論確定客觀權(quán)重,最后集成主、客觀權(quán)重得到綜合權(quán)重,用該綜合權(quán)重結(jié)合可拓理論判別法對(duì)協(xié)作企業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)優(yōu)選,模型結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1 協(xié)作企業(yè)評(píng)價(jià)模型結(jié)構(gòu)圖

1 本課題研究的協(xié)作企業(yè)優(yōu)選的特點(diǎn)

汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)支持成千上百條售后服務(wù)供應(yīng)鏈企業(yè)間的業(yè)務(wù)協(xié)作,相應(yīng)地,平臺(tái)上的核心企業(yè)也有成千上百家.不同的核心企業(yè)對(duì)與其有業(yè)務(wù)往來的協(xié)作企業(yè)的選擇標(biāo)準(zhǔn)和重視條件不盡相同,比如,某些核心企業(yè)注重協(xié)作企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量,由此,協(xié)作企業(yè)的服務(wù)水平和技術(shù)水平等相關(guān)指標(biāo)將被賦予較大權(quán)重；而某些核心企業(yè)在意協(xié)作企業(yè)的忠誠(chéng)度,這樣,協(xié)作企業(yè)的信用指標(biāo)將被賦予較大權(quán)重.為此,汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)需要根據(jù)不同核心企業(yè)的要求和標(biāo)準(zhǔn)選擇有針對(duì)性的考核指標(biāo),并賦予相應(yīng)的不同權(quán)重.

由此可知,汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)協(xié)作企業(yè)優(yōu)選的考核指標(biāo)的選擇和賦權(quán)需要人為因素的參與,因此,考核指標(biāo)的主觀賦權(quán)法需要被選擇運(yùn)用；主觀賦權(quán)法是根據(jù)決策者主觀上對(duì)各屬性指標(biāo)的重視程度來確定屬性權(quán)重,其原始數(shù)據(jù)由決策者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)主觀判斷而得到.然而,主觀賦權(quán)法過于依賴人為因素,評(píng)價(jià)結(jié)果具有很大的主觀隨意性,因此,需要客觀賦權(quán)法來平衡；客觀賦權(quán)法基于原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系利用完善的數(shù)學(xué)理論和方法來計(jì)算權(quán)重,使評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀、科學(xué).綜上所述,為了能夠兼顧汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)不同核心企業(yè)的主觀要求和待評(píng)價(jià)協(xié)作企業(yè)的客觀特點(diǎn),本文采用綜合集成賦權(quán)法,將主觀、客觀兩類賦權(quán)法有機(jī)結(jié)合,使所確定的權(quán)重系數(shù)同時(shí)體現(xiàn)主觀信息和客觀信息.

2 基于綜合集成賦權(quán)法和可拓理論的評(píng)價(jià)模型

下面以售后服務(wù)商為例,研究協(xié)作企業(yè)的評(píng)價(jià)優(yōu)選模型.

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

作為售后服務(wù)商綜合能力評(píng)價(jià)研究的重點(diǎn)之一,構(gòu)建一個(gè)科學(xué)的售后服務(wù)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是評(píng)價(jià)方法能夠應(yīng)用的基礎(chǔ)和前提,但不作為本文的研究?jī)?nèi)容.本文根據(jù)現(xiàn)有汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)企業(yè)間協(xié)作的業(yè)務(wù)內(nèi)容和實(shí)際業(yè)務(wù)單據(jù)信息提煉出了影響售后服務(wù)商優(yōu)劣的7 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)：客戶滿意度、報(bào)單真實(shí)性、報(bào)單及時(shí)性、維修及時(shí)性、維修效率、返修率、舊件處理規(guī)范性.

2.2 綜合集成賦權(quán)

2.2.1 層次分析法確定主觀權(quán)重

層次分析法確定主觀權(quán)重的步驟如下：

Step 1.建立層次結(jié)構(gòu)模型.

Step 2.根據(jù)常用標(biāo)度法[18,19]對(duì)各層元素進(jìn)行兩兩比較,構(gòu)造比較判斷矩陣.對(duì)于n個(gè)元素,得到的兩兩比較判斷矩陣為：

Step 3.判斷矩陣B一致性檢驗(yàn).

根據(jù)矩陣?yán)碚摽傻?如果 λ1,λ2,···,λn是滿足式Bx=λx的數(shù),也就是矩陣B的特征根,則有其中x為特征向量.當(dāng)矩陣具有完全一致性時(shí),λ1=λmax=n,其余特征根均為零；而當(dāng)矩陣A不具有完全一致性時(shí),則有 λ1=λmax＞n,其余特征根 λ2,λ3,···,λn有如下關(guān)系：因此,在層次分析法中引入判斷矩陣最大特征值根以外的其余特征根的負(fù)平均值,作為度量判斷矩陣偏離一致性的指標(biāo),即用檢查決策者判斷思維的一致性.當(dāng)判斷矩陣具有完全一致性時(shí),CI=0,反之亦然.CI越大,不一致程度越大.為確定不一致程度的允許范圍,引入一致性比率CR,當(dāng)CR=CI/RI＜0.1時(shí),認(rèn)為其不一致性可以被接受,不會(huì)影響排序的定性結(jié)果,其中RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)[18].

Step 4.若判斷矩陣B一致性檢驗(yàn)通過,則B的特征向量x歸一化后即為權(quán)重向量；若檢驗(yàn)不通過,則重新構(gòu)造判斷矩陣.

2.2.2 基于模糊粗糙集理論確定客觀權(quán)重

設(shè)S=(U,A,V,f)為 一信息系統(tǒng),U為非空有限的對(duì)象集合,A={a1,a2,···,an} 為 非空有限的屬性集合,V表示屬性值,f:U×A→V為信息函數(shù),表示對(duì)每個(gè)f:U×A→V,a∈A有f(u,a)∈V.

定義1.模糊關(guān)系R定 義為：?ui,uj∈U,?am∈A,有

其中,對(duì)象ui與 對(duì)象uj的相似度定義為( 1-α),Vim表示第i個(gè)對(duì)象在第m個(gè)屬性下的屬性值,表示原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的模糊信息系統(tǒng)的屬性值.

定義2[20,21].設(shè)S=(U,A,V,f)中所有與ui模糊相似的對(duì)象集稱為ui的模糊相似類,用FR(ui)表示,則對(duì)?ui,uj∈U,有：

定義3.設(shè)S=(U,A,V,f)中某一u∈U和U上的一個(gè)模糊關(guān)系R?A,給定閾值δ ∈(0.5,1][22],則定義X的變精度粗糙集δ 的上下近似集[20,23]分別為：

上近似集：

下近似集：

其中,X為所有屬性A產(chǎn)生的劃分.

定義4.設(shè)R?A,屬性A產(chǎn)生的劃分X={X1,X2,···,Xt},則近似分類質(zhì)量為

定義5.S=(U,A,V,f)中,屬性am∈A的重要性定義為：

定義6.S=(U,A,V,f)中 ,屬性am在A的權(quán)重定義為：

2.2.3 計(jì)算綜合權(quán)重

設(shè)表示層次分析法得到的第m個(gè)指標(biāo)的主觀權(quán)重,表示運(yùn)用模糊粗糙集理論得到的第m個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重,則第m個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重為：

式中,η ,μ分別為主觀權(quán)重與客觀權(quán)重的相對(duì)重要程度,按實(shí)際需要取值,0 ≤η ,μ ≤1,η +μ=1.

2.3 基于可拓判別法進(jìn)行優(yōu)度評(píng)價(jià)

可拓學(xué)是由蔡文于1983年創(chuàng)立的一門新學(xué)科,它從定性和定量?jī)蓚€(gè)角度研究和解決不相容問題,將矛盾問題通過物元理論進(jìn)行變換和運(yùn)算,使其相容化.可拓判別方法的基本思想是：根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象各指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù)分析出一個(gè)合理的若干等級(jí)劃分,由專家意見或數(shù)據(jù)來確定各等級(jí)的數(shù)據(jù)范圍,再計(jì)算待評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)據(jù)與各等級(jí)集合的綜合關(guān)聯(lián)度,根據(jù)綜合關(guān)聯(lián)度來確定它的等級(jí),即與哪個(gè)等級(jí)綜合關(guān)聯(lián)度越大,說明它屬于那個(gè)等級(jí)；同等級(jí)的綜合關(guān)聯(lián)度越高,說明它與該等級(jí)集合的符合程度越好.

設(shè)某一評(píng)價(jià)對(duì)象u,評(píng)價(jià)指標(biāo)A={a1,a2,···,an},其中am=(am,vm)是指標(biāo)元,am是評(píng)價(jià)指標(biāo),am是指標(biāo)值域(m=1,2,···,n).

定義7.設(shè)y為實(shí)軸上的任一點(diǎn),Y0=〈a,b〉為實(shí)域上的任一區(qū)間,稱：

為點(diǎn)y與 區(qū)間Y0之距.

定義8.對(duì)于某一評(píng)價(jià)對(duì)象u,若關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)A符合要求的量值范圍為Y0,量值允許的取值范圍為Y,建立關(guān)聯(lián)函數(shù)K(u)表 示對(duì)象u符 合要求的程度,稱u為關(guān)于A的關(guān)聯(lián)度.

基于可拓判別法進(jìn)行優(yōu)度評(píng)價(jià)的步驟如下：

Step 1.確定評(píng)價(jià)指標(biāo)及評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),3.1和3.2 節(jié)中已確定.

Step 2.確定經(jīng)典域和節(jié)域.可拓理論中經(jīng)典域Ri定義為：

式中,Ni為經(jīng)典域描述的事件；A為評(píng)價(jià)指標(biāo),am(m=1,2,···,n)表示第m個(gè) 評(píng)價(jià)指標(biāo),Vmi=〈ami,bmi〉為評(píng)價(jià)指標(biāo)am相對(duì)于事件Ni的取值范圍.

節(jié)域指各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的從最低值到最高值的取值范圍,定義為：

式中,P為事件所有表現(xiàn)形式或類型的全體；Vmp=為評(píng)價(jià)指標(biāo)am關(guān)于P所取的量值范圍(m=1,2,···,n).在售后服務(wù)商評(píng)價(jià)中,P表示服務(wù)商優(yōu)劣等級(jí)的全體.

Step 3.確定待評(píng)價(jià)的物元.將收集到的待評(píng)對(duì)象各評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)用物元表示,即：

式中,vm為 評(píng)價(jià)指標(biāo)am的實(shí)際取值.

Step 4.計(jì)算物元各評(píng)價(jià)指標(biāo)vm關(guān)于各等級(jí)i的關(guān)聯(lián)度Ki(vm).

Step 5.根據(jù)已確定的各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),計(jì)算待評(píng)價(jià)對(duì)象關(guān)于各評(píng)價(jià)等級(jí)的歸屬程度,即多因素綜合關(guān)聯(lián)度.

式中,wm為評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重系數(shù).

Step 6.根據(jù)綜合關(guān)聯(lián)度確定售后服務(wù)商的優(yōu)先序.

基于可拓學(xué)的優(yōu)度評(píng)價(jià)方法利用關(guān)聯(lián)函數(shù)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)符合要求的程度,由于關(guān)聯(lián)函數(shù)的值可正可負(fù),這樣建立的優(yōu)度更能反映一個(gè)對(duì)象優(yōu)劣的程度,使得評(píng)價(jià)更符合實(shí)際.

3 實(shí)例及結(jié)果分析

西南交通大學(xué)和四川省現(xiàn)代服務(wù)科技研究院等單位創(chuàng)建的汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái),自搭建以來,受到了各整車及零配件制造廠的青睞,目前已經(jīng)為全國(guó)5000 多家與汽車生產(chǎn)相關(guān)的上下游企業(yè)提供服務(wù),本文依托于該平臺(tái),以某汽車制造企業(yè)A 為核心企業(yè)的汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈為實(shí)例,對(duì)企業(yè)A 的售后服務(wù)商協(xié)作企業(yè)群進(jìn)行評(píng)價(jià)優(yōu)選.

本文選擇8 家售后服務(wù)商U1～U8 為待評(píng)價(jià)研究對(duì)象,將售后服務(wù)商的7 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)一劃分為3 個(gè)等級(jí)：Ⅰ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅲ級(jí),指定評(píng)價(jià)指標(biāo)值域?yàn)閇0,5],[0,2.5)、[2.5,4)、[4,5]分別對(duì)應(yīng)Ⅲ級(jí)、Ⅱ級(jí)、Ⅰ級(jí).通過對(duì)平臺(tái)上該8 家售后服務(wù)商的實(shí)際售后服務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,由專家打分[6,13],得到各服務(wù)商的評(píng)價(jià)指標(biāo)取值,如表1所示.

表1 售后服務(wù)商具體評(píng)價(jià)指標(biāo)取值

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

(1)確定主觀權(quán)重系數(shù)

運(yùn)用常用標(biāo)度法得到判斷矩陣如下：由判斷矩陣計(jì)算出：

由CI、CR驗(yàn)證判斷矩陣B通過一致性檢驗(yàn),進(jìn)一步計(jì)算出主觀權(quán)重向量為：[0.3258 0.3258 0.0465 0.0815 0.0652 0.1086 0.0465].

(2)確定客觀權(quán)重系數(shù)

首先,采用極差正規(guī)化法將各對(duì)象的評(píng)價(jià)指標(biāo)值標(biāo)準(zhǔn)化.其次,計(jì)算去除“客戶滿意度”指標(biāo)后各對(duì)象的模糊相似類,由式(1)、(2),取α =0.3,可得：

由模糊相似類求得劃分：

由式(4)求得當(dāng) δ=0.8 時(shí) ,下近似集Rδ(X1)={u1},Rδ(X6)={u6}；由式(5)求得近似分類質(zhì)量為0.25.同理,可以求得去除每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)的近似分類質(zhì)量.

由式(6)、(7)得到客觀權(quán)重為[0.1935 0.2341 0.1290 0.1290 0.1290 0.1290 0.1290].

(3)求綜合權(quán)重

由式(8),為平衡主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的重要性,取 η=μ=0.5 ,求得綜合權(quán)重向量w為[0.2524 0.2776 0.0779 0.1031 0.0922 0.1190 0.0779].

綜合權(quán)重既兼顧了行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的主觀作用,又體現(xiàn)了客觀數(shù)據(jù)的影響.

3.2 評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

根據(jù)可拓判別法的步驟計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果.首先確定經(jīng)典域：

其次,根據(jù)式(13),求得每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象各指標(biāo)分別關(guān)于三個(gè)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度：

最后,根據(jù)式(14),分別用主、客觀權(quán)重系數(shù)和綜合權(quán)重系數(shù)求得各評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合關(guān)聯(lián)度,如表2～4所示.

表2 各評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合關(guān)聯(lián)度(主觀權(quán)重)

由表2可知,售后服務(wù)商U1、U2、U4、U6 對(duì)應(yīng)的等級(jí)為Ⅱ級(jí),其余售后服務(wù)商對(duì)應(yīng)的等級(jí)為Ⅲ級(jí),并且進(jìn)一步確定這8 家售后服務(wù)商的優(yōu)劣順序?yàn)椋?/p>

表3 各評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合關(guān)聯(lián)度(客觀權(quán)重)

由表3可知,售后服務(wù)商U1、U4、U6 對(duì)應(yīng)的等級(jí)為Ⅱ級(jí),其余售后服務(wù)商對(duì)應(yīng)的等級(jí)為Ⅲ級(jí),并且進(jìn)一步確定售后服務(wù)商的優(yōu)劣順序?yàn)椋?/p>

表4 各評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合關(guān)聯(lián)度(綜合權(quán)重)

由表4可知,售后服務(wù)商U1、U2、U4、U6 對(duì)應(yīng)的等級(jí)為Ⅱ級(jí),其余售后服務(wù)商對(duì)應(yīng)的等級(jí)為Ⅲ級(jí),并且進(jìn)一步確定售后服務(wù)商的優(yōu)劣順序?yàn)椋?/p>

由表2～4 得出的評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出,通過綜合權(quán)重計(jì)算的評(píng)價(jià)結(jié)果和僅用主觀權(quán)重計(jì)算的評(píng)價(jià)結(jié)果更相似,各售后服務(wù)商被判定的等級(jí)一致,一定程度上證明本文方法有效可行.

根據(jù)文獻(xiàn)[16]的方法實(shí)驗(yàn),其評(píng)價(jià)結(jié)果和本文按綜合權(quán)重得到的評(píng)價(jià)結(jié)果一致,但文獻(xiàn)[16]不能給出各售后服務(wù)商的等級(jí)劃分.此外,文獻(xiàn)[16]的TOPSIS 改進(jìn)算法求規(guī)范決策矩陣過程比較復(fù)雜,不易求出正理想解和負(fù)理想解；并且,文獻(xiàn)[16]的方法當(dāng)兩個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)值關(guān)于理想解對(duì)稱時(shí),無法得出準(zhǔn)確結(jié)果.

4 結(jié)論與展望

根據(jù)汽車售后服務(wù)供應(yīng)鏈云平臺(tái)協(xié)作企業(yè)優(yōu)選不僅要考慮不同核心企業(yè)對(duì)協(xié)作企業(yè)有不同的主觀要求和標(biāo)準(zhǔn),而且要兼顧待評(píng)價(jià)協(xié)作企業(yè)的客觀特征,采用集成層次分析法和模糊粗糙集的綜合賦權(quán)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；然后運(yùn)用可拓判別法對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行優(yōu)度評(píng)價(jià),使得到的結(jié)果更符合實(shí)際、更科學(xué),然而可拓法的等級(jí)劃分具有一定的主觀性,一定程度上會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果.如何優(yōu)化可拓評(píng)價(jià)法或?qū)ふ腋行Ц_的評(píng)價(jià)方法將是下一步的研究方向.