【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于一种决策方法，具体是涉及到一种优化组合的决策方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、在当今经济全球化的背景下，物流作为推动全球贸易和供应链运作的核心要素，其重要性日益凸显。为了降低成本、提高效率、增强竞争力，越来越多的企业将物流业务委托给专业的物流供应商，因此物流供应商的选择尤为重要。然而，由于市场变化的不确定性和企业需求的不断增长，单一供应商可能难以满足企业多样化和个性化的物流需求，因此，物流供应商的组合逐渐成为业界关注的焦点。
2、综上所述，当前物流供应商组合决策研究面临的挑战主要集中在三个方面：首先，采用精确数字表达来表达决策者偏好的传统方法已无法满足在评估过程中保持决策信息完整性的要求；其次，为组合决策问题所涉及的众多不同属性确定权重是一项复杂的任务；最后，评估决策者的不确定性给组合模型的求解带来了困难。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是现有技术中难以采用精确数字表达来表达决策者偏好，为了解决上述问题，本专利技术提供一种优化组合的决策方法、装置、电子设备及可读存储介质。
2、本专利技术的内容包括：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种优化组合的决策方法，包括：
4、获取多个备选物流供应商，每一个所述备选物流供应商均对应有多个属性；
5、构建区间犹豫模糊评价矩阵，所述区间犹豫模糊评价矩阵用于表征专家对每个所述备选物流供应商的每个属性的评价；
6、确定所述区间犹豫
7、基于所述得分矩阵和所述属性的权重，计算正理想解和负理想解，并计算每个所述备选物流供应商与所述正理想解和负理想解之间的距离，所述正理想解为每个相应属性值得分最高的解，所述负理想解为每个相应属性值得分最低的解；
8、利用稳健优化方法求解最终目标函数，得到决策结果，所述决策结果为所述备选物流供应商的组合，所述最终目标函数包括所述备选物流供应商与所述正理想解和负理想解之间的距离之和以及效用函数。
9、可选地，所述构建区间犹豫模糊评价矩阵，包括：
10、基于专家对每个所述备选物流供应商的每个所述属性的评价构建所述区间犹豫模糊评价矩阵其中，表示专家对于备选物流供应商sj的属性i的评价，n为所述备选物流供应商的数量，m为所述属性的数量，m、n、j、i均为正整数；
11、n个所述备选物流供应商表示为s＝{s1，s2，...，sn}，m个所述属性的约束值表示为b＝{b1，b2，...，bm}，所述属性的权重表示为ω＝(ω1，ω2，...，ωn)，且e个专家表示为ei(i＝1，2，...，e)。
12、可选地，所述确定所述区间犹豫模糊评价矩阵对应的得分矩阵，包括：
13、计算所述区间犹豫模糊评价矩阵对应的得分矩阵满足：
14、
15、其中，是d[0，1]的一个封闭子集，和分别表示这个区间的上界和下界，代表的区间数。
16、可选地，所述确定所述属性的权重，包括：
17、确定最优标准、最差标准以及其余标准相对于所述最优标准和所述最差标准的数值；
18、求解最优权重向量和最优一致性指数，其中，求解的目标函数以及对应的约束条件如下：
19、
20、其中，ξ代表一致性指数值，ωb是最优指标的权重，ωw是最差指标的权重，ωi是其余指标的权重，为最优权重向量，ξ*为所述最优一致性指数。
21、可选地，所述基于所述得分矩阵和所述属性的权重，计算所述正理想解和负理想解，包括：
22、对于任一个所述备选物流供应商，计算所述正理想解和负理想解，所述正理想解是每个相应属性值得分最高的解，所述负理想解是每个相应属性值得分最低的解：
23、
24、
25、所述正理想解和负理想解的构成如下：
26、
27、
28、可选地，所述计算每个所述备选物流供应商与所述正理想解和负理想解之间的距离，包括：
29、对于任一个备选物流供应商sj，计算所述备选物流供应商sj与所述正理想解和负理想解之间的距离，满足：
30、
31、
32、其中，l代表区间值犹豫模糊元素中的区间数。
33、可选地，所述利用稳健优化方法求解最终目标函数，得到决策结果，包括：
34、求解所述最终目标函数f(s)，f(s)以及对应的约束条件满足：
35、
36、
37、其中，c＝{c1c2，...，cn}为目标函数系数向量，即所述备选物流供应商的属性值矩阵，z＝{z1，z2，...zs}用于表征从属关系功能。
38、第二方面，本专利技术实施例提供了一种优化组合的决策装置，包括：
39、获取模块，用于获取多个备选物流供应商，每一个所述备选物流供应商均对应有多个属性；
40、构建模块，用于构建区间犹豫模糊评价矩阵，所述区间犹豫模糊评价矩阵用于表征专家对每个所述备选物流供应商的每个属性的评价；
41、确定模块，用于确定所述区间犹豫模糊评价矩阵对应的得分矩阵，以及确定所述属性的权重；
42、计算模块，用于基于所述得分矩阵和所述属性的权重，计算正理想解和负理想解，并计算每个所述备选物流供应商与所述正理想解和负理想解之间的距离，所述正理想解为每个相应属性值得分最高的解，所述负理想解为每个相应属性值得分最低的解；
43、求解模块，用于利用稳健优化方法求解最终目标函数，得到决策结果，所述决策结果为所述备选物流供应商的组合，所述最终目标函数包括所述备选物流供应商与所述正理想解和负理想解之间的距离之和以及效用函数。
44、第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如第一方面所述的优化组合的决策方法中的步骤。
45、第四方面，本专利技术实施例提供一种可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的优化组合的决策方法中的步骤。
46、在本专利技术实施例中，获取多个备选物流供应商；构建区间犹豫模糊评价矩阵；确定所述区间犹豫模糊评价矩阵对应的得分矩阵，以及确定所述属性的权重；基于所述得分矩阵和所述属性的权重，计算正理想解和负理想解，并计算每个所述备选物流供应商与所述正理想解和负理想解之间的距离；利用稳健优化方法求解最终目标函数，得到决策结果。本专利技术的有益效果是，首先，通过使用区间犹豫模糊值表达专家偏好，保证了评估信息的完整性，从而更真实地反映了决策者的不确定性；其次，有效地度量了属性权重，并利用属性与理想解之间的距离求解目标函数，提高了组合决策的准确性和可靠性；最后，本申请改进了传统的鲁棒优化方法，用于求解多目标线性规划问题，从而本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种优化组合的决策方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述构建区间犹豫模糊评价矩阵，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征是，所述确定所述区间犹豫模糊评价矩阵对应的得分矩阵，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征是，所述确定所述属性的权重，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征是，所述基于所述得分矩阵和所述属性的权重，计算所述正理想解和负理想解，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征是，所述计算每个所述备选物流供应商与所述正理想解和负理想解之间的距离，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征是，所述利用稳健优化方法求解最终目标函数，得到决策结果，包括：
8.一种优化组合的决策装置，其特征是，包括：
9.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征是，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至7中任一项所述的优化组合的决策方法中的步骤。
10.一种可读存储介质，用于存储程序
...【技术特征摘要】
1.一种优化组合的决策方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述构建区间犹豫模糊评价矩阵，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征是，所述确定所述区间犹豫模糊评价矩阵对应的得分矩阵，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征是，所述确定所述属性的权重，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征是，所述基于所述得分矩阵和所述属性的权重，计算所述正理想解和负理想解，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征是，所述计算每个所述备选物流供应商与所述正理想解和负理...
【专利技术属性】
技术研发人员：豆亚杰，袁仁鹏，向南，赵青松，徐向前，王纪凯，欧阳伟俊，李瑨洁，陈航，戴昱龙，刘曦，仇彪彪，贾清扬，马玉凤，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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