多属性决策方法应用一例

2018-01-09 12:40夏正喜
科技资讯 2017年32期
关键词:网络购物

摘 要:本文针对网络购物网店选择的问题,提出了一种基于OWA算子和语言OWA算子的综合多属性群决策方法,首先利用OWA进行纵向集结,然后利用CWAA算子对纵向集结结果进行横向集结;不仅能充分考虑决策者的自身重要性程度,而且尽可能地消除个别决策者受个人感情等主观因素的影响因素,并增加中间值的作用,从而增强决策结果的合理性。

关键词:网络购物 多属性决策 OWA算子 CWAA算子

中图分类号:G64 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2017)11(b)-0014-02

随着电子商务的发展,网络购物已经伴随着人们的日常生活,然而如何在众多网络商店中选择一个较满意的网店也是一种学问,通常我们都是听朋友的推荐、根据该网店的知名度和顾客对该网店的评价等众多因素综合考虑的。其实网友在网上购物最关心的问题主要有:价格、质量、服务、安全、时间。要综合考虑各方面信息来选择商家,这是一个多属性决策的问题,为此本文引入多属性决策算子:OWA算子和语言OWA算子(CWAA算子)来解决。

1 问题的分析与求解

选取了4个网店进行分析,考虑价格、质量、服务、安全、时间这5个因素,对一般客户,vip客户,专家,较固定客户进行问卷调查。设C=(一般客户,vip客户,专家,较固定客户),网店集为;对定性指标的描述,一般直接用“满意、较满意、一般、较不满意、不满意”等模糊语言形式给出,对定量指标转化为定性指标,S={满意、较满意、一般、较不满意、不满意}。每个人的对商家的各指标的权有不同的意见,一般来说按重要程度分为以下几种:重要、较重要、一般、较次要、次要。与满意、较满意、一般、较不满意、不满意相对应。对应的量化刻度分别为:t1=[0.8,1]、t2=[0.65,0.8]、t3=[0.5,0.65]、t4=[0.35,0.5]、t5=[0,0.35]。

一般客户对四家商家方价格、质量、服务、安全、时间的评价进行语言标度转化可得:

X1=[t2,t2,t3,t3,t1];X2=[t1,t2,t2,t3,t2];X3=[t2,t5,t3,t2,t4];X4=[t2,t4,t3,t1,t2]VIP客户对四家商家方的五项评价进行语言标度转化可得:

X1=[t3,t3,t1,t2,t3];X2=[t2,t2,t1,t2,t2];X3=[t3,t2,t3,t2,t3];X4=[t3,t3,t1,t3,t2]

专家对四家商家方的五项评价进行语言标度转化可得:

X1=[t2,t3,t1,t3,t2];X2=[t1,t2,t3,t2,t1];X3=[t2,t3,t4,t3,t2];X4=[t4,t3,t2,t2,t3]

較固定客户对四家商家方的五项评价进行标度转化可得:

X1=[t3,t2,t2,t3,t2];X2=[t2,t2,t1,t3,t3];X3=[t3,t2,t3,t3,t4];X4=[t2,t2,t3,t3,t3]

步骤1:利用OWA算子(采用定理1(1)中方法确定OWA算子的加权向量为w=(0,6,0,1,0,1,0,,1,0,1,0,1),这里取a=0.5)对决策矩阵Rk中第i行的属性值进行集结,得到决策者Ck所给出的方案xi综合属性值

=[0.62,0.83];

类似可得:

[0.725,0.905];[0.54,0.71];[0.695,0.865]

[0.62,0.83];[0.74,0.92];[0.575,0.745]

[0.695,0.875];[0.695,0.92];[0.74,0.925]

[0.59,0.74];[0.59,0.74];[0.62,0.77]

[0.68,0.89];[0.575,0.725];[0.605,0.755]

步骤2:利用CWAA算子(假设它的加权向量为)—对4位决策者给出的商家xi的综合属性值进行集结。首先利用λ以及求解得

;;

;;

;;

;;

;;

因此渴求商家xi的群体综合属性值为:

;;

步骤3:利用对4个商家进行排序:

因此,从中可以看出商家在综合评价中具有一定的优势,人往往是有趋性的,当一个商家得到大多数人的好评时,那么选择这家店的人也就会越来越多,与片面的看法和分析相比,该方法不仅考虑到风险发生概率的大小,或某个风险造成损失的大小,而是从整体上对事故进行把握,具有灵活性和可用性。较全面的进行比较来判断商家的好坏。

2 结语

本文研究的基本内容主要是将决策算子方法应用到网络购物中。首先将问题量化处理,运用基于OWA算子和语言OWA算子的综合多属性群决策方法,利用OWA进行纵向集结,然后利用CWAA算子对纵向集结结果进行横向集结;不仅能充分考虑决策者的自身重要性程度,而且尽可能地消除个别决策者受个人感情等主观因素的影响因素,并增加中间值的作用,从而增强决策结果的合理性;从而有利于选择满意的商家。

参考文献

[1] 夏正喜,张小芝.基于S-OWA算子的多属性决策方法[J].南昌大学学报:理科版,2014(4):330-333.

[2] 夏正喜.基于广义等级偏好优序法和层次分析法的购房决策[J].科技资讯,2015(26):206.

[3] 张小芝,朱传喜.时序多属性决策的广义等级偏好优序法[J].系统工程理论与实践,2013(11):2852-2858.endprint

猜你喜欢
网络购物
大学生网购分析
基于消费者特质的冲动性网购行为影响因素实证研究
大学生网络购物的现状及发展趋势分析
微支付的出现对我们消费习惯的影响
网络购物的消费者行为研究及应对策略
消费者网购不适度的调查及对策建议
微商营销在大学生消费市场的问题与对策
消费者网络购物行为的影响因素分析
浅析社区智能快递寄存柜的现状及发展对策
消费者网络购物行为决策影响因素实证分析