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網(wǎng)上購物項目設(shè)計方案-文庫吧資料

2025-05-21 03:16本頁面
  

【正文】 然在層次分析中確定有些因素的權(quán)重時有很大的主觀看法,得到的模型也不是最優(yōu),但是可以將其盡量量化,可以減少我們的主觀看法對結(jié)果的影響。在這里只是簡單的說一下這個系統(tǒng)的功能,在實際的比較要遠(yuǎn)比這個復(fù)雜,但是一定比模型這中方法簡單而且計算時間短。先考慮各評價方案的這兩個指標(biāo)的排序名次,然后依據(jù)得到的排序名次得到一個綜合名次。八、 模型改進(jìn)我們可以給出一個評價方案的優(yōu)化系統(tǒng),依據(jù)我們對常見的評價模型進(jìn)行綜合排名,選用排名靠前的模型作為我們的評價方法。 結(jié)果都出現(xiàn)一定的誤差。缺點: 定量數(shù)據(jù)較少,定性成分多,不易令人信服在如今對科學(xué)的方法的評價中,一般都認(rèn)為一門科學(xué)需要比較嚴(yán)格的數(shù)學(xué)論證和完善的定量方法。這種思想能處理許多用傳統(tǒng)的最優(yōu)化技術(shù)無法著手的實際問題。 所需定量數(shù)據(jù)信息較少層次分析法主要是從評價者對評價問題的本質(zhì)、要素的理解出發(fā),比一般的定量方法更講求定性的分析和判斷。層次分析法中的權(quán)重設(shè)置都會這直接或間接影響結(jié)果,而在每個層次中的因素對結(jié)果的影響程度都是量化的,非常清晰、明確的。 此模型對決定的質(zhì)量,價格,售后服務(wù),物流速度,網(wǎng)站的信譽(yù)度五個因素從定量分析的角度,較為綜合的考慮各項的評價標(biāo)準(zhǔn),得到最適合的網(wǎng)站。六、 模型檢驗本文結(jié)合題目的要求建立了層次分析法模型,然而對模型來說,所需要結(jié)合研究對象,和各影響的因素,確定出影響因素后,用層次分析法算出每一個因素的準(zhǔn)則層的權(quán)重,通過計算驗證得出的權(quán)重是否符合題目和實際符合,計算過程求解,得出對方案的影響程度。將上述中得到的結(jié)果融合并用EXCEL進(jìn)行處理,計算最終的組合權(quán)向量。用MATLAB軟件求解得:CI1= CR1= lmax1=CI2= CR2= lmax2=CI3= CR3= lmax3=CI4= CR4= lmax4=CI5= CR5= lmax5=CI6= CR6= lmax6=經(jīng)計算最大特征根、一致性比率,通過一致性檢驗,則矩陣合理。 3) 進(jìn)行一致性檢驗 若通過檢驗,則用和法計算出的結(jié)果可作為權(quán)重。按九標(biāo)度法對同一層元素的重要程度進(jìn)行賦值:標(biāo)度含 義135792,4,6,8倒數(shù)表示兩個因素相比,具有相同重要性表示兩個因素相比,前者比后者稍重要表示兩個因素相比,前者比后者明顯重要表示兩個因素相比,前者比后者強(qiáng)烈重要表示兩個因素相比,前者比后者極端重要表示上述相鄰判斷的中間值若因素與因素的重要性之比為,那么因素與因素重要性之比為。2. 建立層次結(jié)構(gòu)根據(jù)對問題的初步分析將所包含的因素按總目標(biāo)、準(zhǔn)則層、子準(zhǔn)則層和方案層進(jìn)行分組,每一組作為一個層次,然后以連線表示各層次元素之間的關(guān)系,構(gòu)成一個從上至下的遞階層次結(jié)構(gòu)(如下圖),包括目標(biāo)層,準(zhǔn)則層,方案層。二、 模型假設(shè)1. 除了考慮問題中主要影響因素外,其它可忽略;2. 來自網(wǎng)店的數(shù)據(jù)真實可靠,且足以放映網(wǎng)店的理想程度;3. 消費(fèi)者均是理性購買者;4. 購物方案在同時時刻進(jìn)行比較選擇,不考慮購物的時間因素;5. 購物時所買的東西,不考慮網(wǎng)站的優(yōu)惠方案;6. 顧客不應(yīng)該按自己的偏好來選選擇。這問題是一個從多個方案中選擇一個理想的方案問題,即從五個網(wǎng)站中選擇一個自己喜歡購物的網(wǎng)站,而網(wǎng)上購物時,我們一般會通過比較質(zhì)量,價格,售后服務(wù),物流速度,網(wǎng)站的信譽(yù)度等最終選擇自己認(rèn)為好的網(wǎng)站。一、 問題分析網(wǎng)上購物的盛行不僅為消費(fèi)者節(jié)省了時間,更給為我們提供了多種多樣的購物選擇。選擇當(dāng)前的一個或多個購物網(wǎng)站,因此建立一個理想的商城構(gòu)造數(shù)學(xué)模型。網(wǎng)上購物項目設(shè)計方案問題重述網(wǎng)
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