基于云计算的供应链评价系统模型设计研究

郑学伟

（辽宁广播电视大学，沈阳,110034）

0 引言

基于云计算平台的供应链方案可以很好的解决现中小型企业中存在的问题。国内外学者采用的经典的选择评价及优化方法有：线性加权方法、数据包络分析方法、粗糙集理论以及各种方法的有机组合。马尔可夫算法是以俄国数学家A. A. Markov 之名而命名的一种方法。它可以根据某些事物历史一段时期内的不同的状态，为未来决策提供依据。本文提出了主客观综合赋权与马尔可夫链相结合的一种评价选择模型，建立云计算环境下供应链伙伴选择的评价指标体系，采用主观AHP法和客观熵权法相结合的综合赋权计算评价指标的权重，利用模糊综合分析对不同历史时间段的节点企业进行评价，以马尔可夫链对不同历史时期数据的分析计算，得出节点企业的发展趋势以及具体的综合评估值。

1 评价指标体系的构建

供应链企业的云计算平台包括以下几个层次：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。云环境下的节点企业可利用应用层的云服务科学地构建适合商业需求的企业信息化平台。形成一个以云计算服务平台为中心的网状架构，实现供应链整体利益的最大化。云计算环境下伙伴选择的评价指标主要围绕信任度、敏捷性、技术水平、质量、成本5 个方面，其中，信任度是节点企业合作的最基本元素。敏捷性反映的是企业驾驭变化的能力。技术水平能体现企业科技创新及研发能力。成本因素和质量也是衡量企业能力的重要指标。

2 动态综合评价模型

根据云计算平台下节点企业的虚拟性和动态性以及评价指标的模糊性和不确定性，利用主客观综合权重法与Markov链理论相结合，对多个评价指标进行动态模糊综合评价与决策。流程如图1 所示：

图1 基于Markov 链的动态模糊综合评价模型具体流程

2.1 确定评价指标权重

采用基于AHP 的主观赋权与基于熵的客观赋权相结合计算各指标的综合权重，调节因子为α。熵权法是一种客观赋权法，它是利用各指标的熵值所提供的信息量的大小来决定指标权重的方法。具体的计算步骤如图2：

图2 熵权法计算流程

层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）各个因素之间先形成一个联系的递接层次结构，通过两两因素之间重要性的比较，从上至下进行权重的合成运算，最后得到总排序权重。具体计算步骤如图3：

图3 AHP 法计算流程

设主观AHP 权重方法计算的权重为ai，客观熵权法计算的权重为bi，加入调节因子α。综合权重为wi，则，第i 个指标的综合权重为：

其中，调节因子α 可以根据实际要求主客观偏重情况进行调整。因此，得到权重向量可表示为：

2.2 马尔可夫链

2.3 综合评价向量

在隶属度矩阵F 和权重向量W 已确定基础上，即可得到模糊综合评价结果向量为G：

3 算例分析

3.1 计算评价指标权重

根据上文AHP 法及熵权法的方法步骤，可分别计算出各指标的主观权重以及客观权重，最后根据企业自身偏好的实际要求，对调节因子进行设定，可得出主客观综合权重（参见下表1）。这里，取α=0.5。

表1 各评价指标权重结果

3.2 列出状态转移矩阵，求出稳定向量

对于评价指标c1，其初始状态可以表示为s0=[1 0 0 0 0]，分析表1 数据，可以得到其转移概率矩阵P 为：

通过式（2）可计算得到稳定向量X=[0.67 0.33 0 0 0]。同理，可求得其他评价指标的稳定状态向量。即可得隶属矩阵F 为：

3.3 待评价企业甲的综合评价结果向量G 及评估值N：

4 结束语

本文针对云计算环境下节点企业评价指标会随着时间变化的动态性特点以及指标本身存在一定的模糊性和不确定性的特点进行分析，提出基于马尔可夫链的动态模糊综合评价模型。首先建立了云计算环境下供应链伙伴选择的评价指标体系，并利用主客观综合权重法确定评价指标的权重，然后以马尔可夫链建立概率转移矩阵，实现对节点企业的动态模糊综合评价，最后以实例验证本模型的合理性及可执行性。此模型充分考虑了云计算环境下供应链伙伴评价选择具有的实时性、动态性，并且可对企业间是否能长期合作提供决策依据。

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