第3章選址模型及應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-03-17 20:29 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 即將每個因素由優(yōu)到劣分成等對各因素分級定分，即將每個因素由優(yōu)到劣分成等級，如最佳、較好、一般、最差，并相應(yīng)規(guī)定各等級的分級，如最佳、較好、一般、最差，并相應(yīng)規(guī)定各等級的分?jǐn)?shù)為數(shù)為 l等。等。? (4) 將每個因素中各方案的排隊(duì)等級系數(shù)乘以該因素的將每個因素中各方案的排隊(duì)等級系數(shù)乘以該因素的相應(yīng)權(quán)數(shù)，最后比較各方案所得總分，總分?jǐn)?shù)最高者為入相應(yīng)權(quán)數(shù)，最后比較各方案所得總分，總分?jǐn)?shù)最高者為入選方案。選方案。 3）分級加權(quán)評分法?對某一設(shè)施的選址有 K、 l、 M、 N四種方案，影響選址的主要因素有位置、面積、運(yùn)輸條件等 8項(xiàng)，并設(shè)每個因素在方案中的排隊(duì)等級為 A、 E、I、 O和 U五個等級?，F(xiàn)設(shè)定： A＝ 4分， E＝ 3分， I＝ 2分， O＝ 1分， U＝ 0分。各原始數(shù)據(jù)及評分結(jié)果如表 316所示。 分級加權(quán)評分法選擇場址舉例 序號序號 考考 慮慮 因素因素 權(quán)權(quán) 重?cái)?shù)重?cái)?shù) 各方案的等各方案的等 級級 及分?jǐn)?shù)及分?jǐn)?shù)K L M N1 位置位置 8 A/32 A/32 I/16 I/162 面面 積積 6 A/24 A/24 U/0 A/243 地形地形 3 E/9 A/12 I/6 B/94 地地 質(zhì)質(zhì) 條件條件 10 A/40 E/30 I/20 U/05 運(yùn)運(yùn) 輸輸 條件條件 5 E/15 I/10 I/10 A/206 原材料供原材料供 應(yīng)應(yīng) 2 I/4 E/6 A/8 0/27 公用公用 設(shè)設(shè) 施條件施條件 7 E/21 E/21 E/21 B/218 擴(kuò)擴(kuò) 建可能性建可能性 9 I/18 A/36 I/18 E/27合合 計(jì)計(jì) 163 171 99 119A＝＝ 4分，分， E＝＝ 3分，分， I＝＝ 2分，分， O＝＝ 1分，分， U＝＝ 0分分4）因次分析法? 實(shí)施步驟 ? (1) 研究要考慮的各種因素，從中確定哪些因素是必要的。 ? (2) 將各種必要因素分為客觀因素 (成本因素 )和主觀因素(非成本因素 )兩大類。? 客觀因素能用貨幣來評價，主觀因素是定性的，不能用貨幣表示。? 同時要決定主觀因素和客觀因素的比重，用以反映主觀因素與客觀因素的相對重要性。? 如主觀因素和客觀因素同樣重要，則比重均為 。即 X＝主觀因素的比重值， 1X＝客觀因素的比重值， 0≤ X ≤1。如 X 接近 1，主觀因素比客觀因素更重要，反之亦然。 X 值可通過征詢專家意見決定。 (3) 確定客 觀 量度 值 。 對 每一可行 選 址可以找到一個客 觀 量度 值 OMi，此 值 大小受 選 址的各 項(xiàng)成本的影響。其 計(jì) 算式可表示 為 : (313)式中 i項(xiàng)選 址方案 總 成本 Ci為 各 項(xiàng) 成本 Cij之和，即 式中 Cij—— i選 址方案的第 j項(xiàng) 成本； Ci —— 第 i選 址方案的 總 成本；OMi—— 第 i選 址方案的客 觀 量度 值 ； M —— 客 觀 因素?cái)?shù)目； N —— 選 址方案數(shù)目。(314)—— 各選址方案總成本的倒數(shù)之和； 若將各 選 址方案的量度 值 相加， 總 和必等于 1，即。 (4) 確定主觀評比值。 ? 各主觀因素因?yàn)闆]有量化值作為比較，所以用強(qiáng)迫選擇法作為衡量各選址優(yōu)劣的比較。? 強(qiáng)迫選擇法是將每一選址方案和其他選址方案分別作出成對的比較。? 令較佳的比重值為 1，較差的比重值則為 0。? 此后，根據(jù)各選址方案所得到的比重與總比重的比值來計(jì)算該選址的主觀評比值 Sik。用公式表示則為： (315)式中 Sik—— i 選 址方案 對 k 因素的主 觀評 比 值； Wik—— i 選 址方案 k 因素占的比重； —— k 因素的 總 比重 值 。主觀評比值為一量化的比較值?？梢岳么藬?shù)值來比較各選址方案優(yōu)劣。此數(shù)值的變化在 0到 1之間，愈接近 l，則代表該選址方案比其他選址方案優(yōu)越。
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