多属性模型
组织决策的多属性决策模型
组织决策的多属性决策模型在现代社会,组织决策是一项非常重要的管理活动。
组织决策的目的是通过在众多选项中做出最佳选择,从而实现组织的目标。
然而,随着信息的爆炸式增长和竞争的加剧,组织决策变得越来越复杂。
针对这个问题,学者们提出了多属性决策模型,用于辅助组织决策。
多属性决策模型允许决策者在面临多个属性和多个选项时,通过对不同属性赋予适当的权重,综合评估各个选项的优劣。
这样,决策者可以更全面地了解每个选项的优势和劣势,从而作出更明智的决策。
在多属性决策模型中,决策者首先需要确定决策的目标和评价标准。
目标可以是组织的利润最大化、成本最小化、客户满意度最高等等。
评价标准则是用于衡量每个选项在不同属性上的表现。
例如,对于一家制造业公司来说,评价标准可以包括生产成本、质量控制、交货时间等。
然后,决策者需要对每个评价标准进行量化。
量化可以通过实证研究、专家访谈等方式来进行。
例如,在评估生产成本时,可以考虑直接材料成本、直接人工成本、间接成本等因素。
针对每个评价标准,还需要确定其相对权重,以反映其在整体决策中的重要程度。
决策者可以通过专家意见、统计数据等方式来确定权重。
接下来,决策者需要对每个选项在各个评价标准上的表现进行评估。
这可以通过数据收集、观察、模型分析等方式来进行。
然后,决策者可以使用加权求和法或加权平均法来对每个选项进行综合评价。
根据不同的评价标准,决策者可以为每个选项分配得分,并计算加权总得分,以衡量每个选项的综合表现。
最后,决策者可以根据得分进行排序,并选择综合得分最高的选项作为最佳决策。
然而,多属性决策模型并不是绝对的,它只是提供了一种辅助决策的工具。
在实际应用中,决策者还需要考虑其他因素,如风险、可行性、不确定性等。
除了上述的基本多属性决策模型,还有一些扩展的模型可以用于更复杂的决策问题。
例如,层次分析法可以用于处理具有层次结构的决策问题,模糊综合评价方法可以用于处理评价指标模糊不清的情况,灰色关联分析可以用于处理数据不充分的情况等等。
基于信息公理的大型水轮机方案设计多属性优选模型
s h m ed sg ss u id c e e i ni t de .B sn h f r to xo o xo ai e i n, h h o yo t e ais y u igt ei o ma ina im fa im t d sg t et e r fma h m t n c c
Ab t a t Du o t e i c m p e e a d t e u c r a n i t r a t r u e i f r t n i h r c d r f s r c : e t h n o l t n h n e t i n e v l a t i t n o ma i n t e p o e u e o b o l r e s a e h d a l u b n c e e d sg a g — c l y r u i t r i e s h m e i n,t e d cso — k n r b e o h o l x me h n s c h e ii n ma i g p o lm f t e c mp e c a i m
因素 、 经济 性 因素和 社会性 指标 等进 行评 价才 能 得
悉, 大型水 轮机 设计 方案 的优 选是 一个 多属 性并 且 含有 非确 定性 因素 的复 杂系统 决策 问题 纠 。目前 , 针对 该 类 复杂 系统决 策 问题 比较 常 用 的方 案 评 价 方 法有 模糊 评价 法 、 色关 联 法 、 色模 糊 综 合 评 灰 灰
基 于信 息公 理 的大 型 水 轮 机 方 案 设 计 多属 性 优 选 模 型
王 体 春 陈炳 发 卜良峰
( . 京 航 空 航 天 大 学 机 电学 院 , 京 ,1 0 6 2 哈 尔 滨 电 机 厂 有 限 责 任 公 司 产 品设 计 部 , 1南 南 20 1 ;. 哈尔 滨 ,50 0 104)
运输方式选择的多属性决策模型及其算法研究
运输方式选择的多属性决策模型及其算法研究一、引言在物流系统中,运输方式选择是非常重要的一步,它关系到运输成本、交货期、货物的完整性等问题。
由于不同的运输方式有不同的特点和优劣势,因此在选择运输方式时需要考虑多种因素。
多属性决策模型是解决此问题的重要方法,常见的多属性决策模型有层次分析法、灰色关联度法、熵权法等方法,本文将会对其进行详细介绍和算法研究。
二、多属性决策模型多属性决策模型是指面对多种可选方案及其多个属性,综合考虑多种因素,确定最优方案的一种方法。
在运输方式选择中,需要考虑的因素包括:运输距离、运输时间、运输成本、可靠性等等。
多属性决策模型的目标就是将这些因素综合起来,选择出最具优势的运输方式。
1.层次分析法层次分析法是一种将复杂问题层次化、分解成逐层递进的子问题,并通过逐层比较来确定各子问题之间重要性和询问结果的方法。
其基本思想是将目标或决策问题分解为若干个层次,构建出层次结构模型,并通过对层次结构模型进行一系列的层次分析,得到各个层次的分析结果,最终确定方案。
对于运输方式的选择,分别进行层次分析,这些层次分析的主要要素有目标层次、准则层次、方案层次三个层次。
(1)目标层次:该层次反应选定运输方式的目标或终极利益满足度,或运输方案的综合效益水平。
(2)准则层次:该层次为目标层次的补充,即准备解决方案层次的决策要素,如运输时间、运输费用、运输安全性和可靠性等。
(3)方案层次:该层次包括实施决策的方案,常常用两个处理单元来评价方案,以评定方案的一致性和相对重要性。
2.因素分析法因素分析法又称主成分分析方法,其基本思想是通过降维处理的方式,将多个评价指标转化为少数不相关的评价指标,从而便于对各方案进行评价比较。
对于运输方式的选择问题,只要确定各评价指标及其权重,就可以用因子分析法计算权重与因子之间的关系。
在运输方式选择中,一般采用因子分析法来计算各指标之间的相关性。
这样做的好处是可以分析出多个维度的因素,从而作为选择运输方式的指导意见。
管理决策中的多属性决策模型研究
管理决策中的多属性决策模型研究近年来,随着企业竞争的加剧和市场环境的不断变化,管理决策变得越来越复杂。
在面对各种选项和不确定性的情况下,管理者往往需要依靠科学的方法和工具来做出决策。
多属性决策模型就是一种常用的决策工具,它可以帮助管理者在复杂的决策环境中有效地衡量和权衡各种属性,并基于这些属性进行决策。
在多属性决策模型中,管理者需要首先确定决策的目标和决策的属性。
决策的目标通常是企业的长期价值,如利润最大化、市场份额扩大等。
决策的属性是指影响决策目标的各种因素,如成本、质量、风险等。
管理者需要将这些属性进行量化,并确定它们之间的关系。
在确定了决策的目标和属性之后,接下来就是构建一个适用的多属性决策模型。
常用的多属性决策模型有层次分析法(AHP)、模糊综合评价法、TOPSIS法等。
这些模型都有各自的特点和适用范围,管理者可以根据具体的决策情况选择合适的模型。
以AHP模型为例,它是一种将决策问题分解为层次结构的方法。
首先,管理者需要将决策问题分解为若干个层次,从总体目标到具体属性。
然后,通过对比和判断,确定每个层次中各个因素之间的重要性和权重。
最后,根据权重进行决策,选出最佳方案。
值得一提的是,在进行多属性决策模型研究时,管理者还需要考虑不确定性因素的影响。
决策环境中存在各种不确定性,如市场波动、竞争压力等。
为了更好地应对不确定性,管理者可以使用概率分布、模拟等方法来分析和评估不确定性因素,并将其纳入到多属性决策模型中。
另外,多属性决策模型的有效性和可靠性也需要考虑。
管理者需要对模型进行验证和评估,以确保模型的准确性和适用性。
这一过程可以通过历史数据、专家意见和实验研究等方法来实施。
通过验证和评估,管理者可以更加有信心地使用多属性决策模型进行决策。
最后,多属性决策模型的研究还面临一些挑战和局限性。
例如,模型的建立需要大量的数据和专业知识,这对中小企业来说可能是一个困难。
此外,模型的运用也需要管理者具备一定的数理统计知识和判断能力。
煤与瓦斯突出危险性的未知权重多属性综合评价模型
w e i g h t s o f i n d e x e s o f r a v o i d i n g s u b j e c t i v i t y .T h e n , t h e r i s k l e v e l o f c o a l a n d g a s o u t b u r s t w a s j u d g e d b y i n t e g r a t e d
重的客观性和适应性 。然后 , 利用综 合评价 准则判 断煤 与瓦斯 突出危 险性等级 。研 究结 果表 明 : 采用该模型 的评价结果 与实际情况基本一致 , 从 而验证了模型的合理性与可行性 。 关键词 : 煤 与瓦斯突 出; 集对分 析 ; 变异 系数法 ; 多属性综合评价
中 图分 类 号 : X 9 3 6 文 献 标 志码 : A d o i : 1 0 . 1 1 7 3 1 / j . i s s n . 1 6 7 3 — 1 9 3 x . 2 0 1 3 . 1 0 . 0 0 6
YANG Ka i ,W ANG S h o u — q u a n,F AN Yi ng - c h o n g,DENG Yue — h u a
( T e c h n o l o g y C e n t e r , S i c h u a n C o a l I n d u s t r y G r o u p L i mi t e d L i a b i l i t y C o m p a n y , C h e n g d u S i c h u a n 6 1 0 0 9 1 ,C h i n a )
Abs t r a c t :Ba s e d o n c o mb i n a t i o n o f s e t p a i r a na l y s i s t h e o r y a n d v a ia r t i o n c o e f ic f i e n t me t h o d,a mo d e l f o r c o mpr e - h e n s i v e l y e v a l u a t i n g is r k o f c o a l a n d g a s o u t b u r s t wa s e s t a bl i s h e d. F i r s t l y,t he t y p e s o f c o a l da ma g e,t h e i n i t i a l s p e e d o f me t h a n e d i f f u s i o n,t h e ir f mn e s s c o e ic f i e n t ,t h e g a s p r e s s u r e o f c o a l s e a m ,a nd t h e c o mp r e he n s i v e i n de x o f D a nd K we r e c h o s e n a s e v lu a a t i o n f a c t o r s .S e c o n d l y,t h e v a ia r t i o n c o e ic f i e n t me t h o d wa s u s e d t o c a l c u l a t e t h e
多属性双边匹配模型及其应用研究
多属性双边匹配模型及其应用研究段歆玮;詹文杰;杨洁【摘要】针对婚配问题中序数满意值信息无法衡量偏好强度关系,以及经典双边匹配Gale-Shapley算法只能求解男/女单方最优稳定解这两个问题,首先通过分析在线相亲网站上的会员信息,分别建立了男/女基数满意值的多属性评价模型,然后提出了基于满意值基数信息的双边匹配线性规划模型及其相应算法,最后通过一个算例比较了新算法与已有算法的差异.结果显示,所提出的新算法明显优于其他算法.【期刊名称】《管理学报》【年(卷),期】2016(013)006【总页数】7页(P899-905)【关键词】双边匹配;婚配问题;多属性决策;满意度;基数信息【作者】段歆玮;詹文杰;杨洁【作者单位】华中科技大学管理学院;华中科技大学管理学院;武汉纺织大学会计学院【正文语种】中文【中图分类】C93随着“剩男剩女”的大量出现,男女婚配问题已经成为一个亟待解决的社会问题。
在现实生活中,凡是涉及两组不同利益主体,每个主体尽量匹配到其满意的另一边主体,并使双方满意度最大,都属于双边匹配问题。
男女婚配就是典型的双边匹配问题,除此之外,买方与卖方匹配、员工与岗位匹配、大学招生录取等问题都属于双边匹配的范畴[1]。
通常,在双边匹配过程中,需要考虑双边主体的偏好信息。
目前,针对偏好序数信息的双边匹配问题的研究受到了国内外学者的关注[2~14]。
GALE等[2]最早提出了稳定匹配的概念,并在男女双方对异性有着严格偏好序的条件下,给出了获取男方(或女方)最优稳定匹配解的Gale-Shapley算法(简称G-S 算法);MCVITE等[3]基于双边偏好序数信息提出了“Breakmarriage Operation”的递归算法,该算法可以求出双边匹配问题中全部稳定匹配解;ROTH[4,5]针对美国医学院毕业生和医院的双边匹配问题,在双方严格偏好序的条件下,给出了Hospital-Resident算法进行匹配;KNOBLAUCH[6]探讨了男女双方偏好序值信息随机分布情况下G-S算法的性质;MCVITE等[7]研究了男女双方人数不相等的婚姻匹配问题,并给出了求解该问题下的稳定匹配算法;VATE等[8]运用基于偏好序数信息,构建了一个线性规划模型来求解双方均衡的稳定双边匹配结果;樊治平等[9]和乐琦等[10]考虑双边主体的最高可接受偏好序,给出了一种严格双边匹配决策方法及其相应求解算法以及同时考虑整体序值和最大及中介收益最大情况下构建双边匹配模型。
舰船总布置方案的直觉模糊多属性群决策模型
21 0 2年 4月
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J u a fHabn E gn e n iest o r lo r i n ie r gUnv ri n i y
舰 船 总布 置 方 案 的直 觉模 糊 多属 性 群 决策 模 型
ma ig ifr t n o x e s b s d o r u e i o k n no main,a h e ig al c e tb e c n e s sb t e n k n o mai fe p r a e n go p d cs n ma i g if r t n o t i o c vn l a c p a l o s n u ew e i e p r .T e ag r h a od d r p ae y c r ci g te d cs n ma i g a r y b a h e p r ,a o i g i t o s t e x t e s h oi m v ie e e t d or t h e ii - k n r y e c x t l w n o b o t h l t l e n o a e l t e ce c f h e i o — k n rc s .I C s e a p id t e s i o lx id s i e in i f in y o e d cs n ma i g p o e s t a a o b p l o a a c mpe u t a d sg . t i n l e r n n r l Ke wo d :h p g n r la r n e n ;i t i o it u z h p e a t b t r u e iin ma i g a g ts se ; y r s s i e e a r g me t n u t n si f z y mu i l t u e g o p d cs — k n ;tr e y tm a i c i r o aa t ecne ss d pi o sn u v
网络运行安全指数多维属性分类模型
关 键 词 网络 安 全 态 势 ; 全指 数 ; 标 体 系 ; 类 ; 估 安 指 分 评
中 图法 分 类 号 TP 0 39 D I : 0 3 2/ P J 1 1. 0 2 0 6 6 O 号 1 . 7 4 S .. 0 6 2 1 . 16
Ne wo k Ope a i n S c r t nd x Cl s ii a i n M o e t t r r to e u iy I e a sfc to d lwih
M u td m e s o lAtr b t s li i n i na t i u e
ZHANG ng Zhe YU N a — Yo — ng Xio Chun
( n t u e f C mp t g T c n lg I s t t o o u i e h oo y,C i ee a e f S in e ,B iig 1 0 9 ) i n h n s Ac d myo ce c s e n 0 1 0 j
Absr c ta t
As a c r t od,s c iy i ie r r a l i niia orr fe tn nd m e s rng o e me h e urt nd c s a e g e ty s g fc ntf e l c i g a a u i
ne wo k s c iy s t to t r e urt iua i n. To me s e t e s c iy st a i f n t r n o m a i n s s e s i a ur h e urt iu ton o e wo k i f r to y t m n r ntm e,t i p rde i e wo c c pt fne wo k o r to e u iy i c t r a d i e u i h s pa e fn s t on e s o t r pe a i n s c rt ndia o n nd x,pr — o po e e y ls ii a i n t rbu e a d o s s t n ke ca sfc to a t i t s n a c mmon c onc pt a mo lf r i e ls iia i e ul de o nd x c a sfc ton
财务管理中的估值技巧和方法
财务管理中的估值技巧和方法在财务管理领域中,估值是一项至关重要的技巧和方法。
准确的估值能够帮助企业评估资产和项目的价值,为决策提供依据,并提供可靠的财务报告。
本文将探讨财务管理中常用的估值技巧和方法,以及它们在实践中的应用。
一、市场多属性模型市场多属性模型是一种常用的估值方法,通过对市场数据的分析,来评估资产或项目的价值。
这种模型通常基于市场参与者的期望收益率、风险以及其他相关因素。
通过量化这些属性,并利用数学模型进行分析,可以得出较为准确的估值结果。
二、贴现现金流技术贴现现金流技术是另一种常见的估值方法,它将未来的现金流量折现至今天的价值。
这种方法适用于对长期投资项目、股权和债券等进行估值。
贴现现金流技术的核心是确定未来现金流量,并确定适当的折现率。
通过计算现金流的现值,可以得出资产或项目的估值。
三、市场比较法市场比较法是一种相对简单直观的估值方法,它通过与类似资产或项目的市场交易进行比较,得出其价值。
这种方法在估计不动产、股票、债券等金融工具的价值时特别有用。
通过分析市场上相似资产的交易价格,可以推断出待估价资产的合理价值范围。
四、实物资产估值方法对于实物资产(如土地、建筑物、设备等)的估值,常用的方法包括成本法、市场法和收益法。
成本法是根据资产重建或替代成本来估值,市场法是基于市场上类似资产的价格进行估值,而收益法则是根据资产所产生的收益来估值。
这些方法各有优缺点,需要根据具体情况选择合适的方法。
五、实践中的估值技巧在实践中,为了提高估值的准确性,还可以运用一些技巧。
首先,要考虑不同的估值假设和情景分析,对不同的情况进行估值,并评估其影响。
其次,要慎重选择估值模型和方法,根据不同的资产类型和市场条件进行选择。
此外,利用历史数据和趋势分析,可以更好地预测未来现金流量和市场变化,提高估值的精度。
综上所述,财务管理中的估值技巧和方法对于企业的决策和财务报告至关重要。
无论是市场多属性模型、贴现现金流技术,还是市场比较法和实物资产估值方法,都有其独特的应用场景和优劣势。
多属性决策模型在市场分析中的应用研究
多属性决策模型在市场分析中的应用研究随着科技的进步和经济水平的提高,市场环境不断变化,企业需要更加精确地了解消费者的需求,并制定合理的市场策略。
在这个过程中,多属性决策模型成为了一种重要的工具。
它可以帮助企业快速、准确地分析市场环境,预测市场趋势,以实现企业的可持续发展,下面就来探讨一下多属性决策模型在市场分析中的应用研究。
一、多属性决策模型的概念多属性决策模型是一种复杂的分析方法,其目的是为了通过对各种可能性进行综合评估,从而制定出一个合理的决策。
其核心思想是利用多个属性对不同方案进行评估,并根据评估结果得出最终的决策。
这里的属性可以是时间、成本、利润、品质、安全、环保和口碑等,不同方案会在这些属性上有着不同的得分,最终选出得分最高的方案。
二、多属性决策模型在市场分析中的应用1. 市场定位市场定位是企业制定市场策略的重要环节。
在进行市场定位时,企业需要考虑到多方面因素,如消费者需求、竞争对手情况、市场趋势等。
通过运用多属性决策模型,可以更加精确地了解各个消费群体对于产品的需求,并对产品进行定位。
通过定量分析市场上同类产品各个属性的得分情况,找出自己品牌的定位位置及其所需要特别加强的属性,从而使用准确的定位策略,抢占好的市场位置,实现品牌的定位。
2. 产品设计产品设计是企业向市场推出新产品的重要环节。
为了确保新产品能够适应市场需求,企业需要考虑到多方面因素,如产品品质、功能性、价格等。
通过运用多属性决策模型,可以使企业更加全面地了解消费者对于产品的需求,并且在设计中合理地考虑这些需求。
通过对不同属性进行分析得出最终的得分结果,根据分值高低确定保证消费者满意的属性,再通过设置目标值等手段为产品设计提供参考方向。
3. 市场推广市场推广是企业向消费者宣传产品的重要环节。
为了使产品更好地被消费者接受,企业需要考虑到多方面因素,如推广方式、推广时间等。
通过运用多属性决策模型,可以更好地理解不同的市场推广方法对消费者的影响。
带有多属性偏好决策模型的应用
孙 亚弟 , : 等 带有 多属 性偏好 决策模 型 的应 用
77 1
点z 和属性权 重 叫, 以一致度 G作 为最 优化 目标
1 , )可靠性( , %)灵敏度(0点制)如下 。 , 1 . , 是三个决策者的初始信息
( 一 ) 一( ) = ( 一 ) () S 一 。 7
好关系 > 的认同程度 . _ _ 在方案 比较中当选择 了属性权重 ∞和理想点 的值后 , 可计算每对方
2 多维偏好分析决策模型及方法
由一致度和非一致度 的定义 , 为了确定正理想
① 收稿 日 :07 0 . 0 期 2o — 7 1 作者简介: 孙亚弟(9l )男 . 18一 , 甘肃会宁人 , 西北师范大学硕士研究生 . 研究方 向: 济数学 . 经
维普资讯
第2 5卷 第 5期
20 年 0 07 9月
住 木 斯 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 ) Ju a oJ n i n e i ( a r i c di ) or l fi m i rt Nt a S e e i n n  ̄ U v sy u lcn E t o
=I 】0 (I— ) n【 , S } a{ 致程度, 称为不—致度 B 有 , () 3 . 这里 , U中所有有序对( ,) 对 k Z 求和, 得到总的不
一
{ Z > , , ( )I _ lk Z=12 …, } 1 , _ ,, / () ' n
其中 > 表示某决策者在 比较方案 和 后 , _ _ 认为方案 至少和 一样好 . 对集合 中任意一 有序对( Z, ,) 它对应的偏好关 系 > , _ 这一偏 _ 好关系可能是其中一位决策者的看法 , 也可能是几 位决策者的看法 , 甚至会是所有决策者的看法 . 为
多属性态度模型的计算公式
多属性态度模型的计算公式多属性态度模型计算公式。
多属性态度模型是一种用来衡量人们对于特定对象或事物态度的模型,它基于认为人们对于某一对象的态度是由多个属性综合而成的观点。
在这个模型中,人们对于某一对象的态度可以通过对该对象的各个属性进行评价,然后将这些评价加权求和得出。
多属性态度模型的计算公式可以用以下数学公式来表示:A = Σ (Bi Ei)。
在这个公式中,A代表对于某一对象的整体态度,Bi代表每一个属性的重要性,Ei代表每一个属性的评价。
通过对每一个属性的重要性和评价进行加权求和,就可以得出对于该对象的整体态度。
多属性态度模型的计算公式可以帮助人们更加客观地评价一个对象,特别是在市场调研和消费者行为研究中有着广泛的应用。
下面将从市场调研和消费者行为两个方面来探讨多属性态度模型的应用和意义。
市场调研。
在市场调研中,了解消费者对于产品或服务的态度是非常重要的。
通过多属性态度模型的计算公式,可以将消费者对于产品或服务的各个属性进行评价,并根据其重要性进行加权求和,得出消费者对于产品或服务的整体态度。
这有助于企业了解消费者对于自己产品或服务的看法,从而可以根据消费者的态度来调整产品或服务的特性,以满足消费者的需求。
另外,通过多属性态度模型的计算公式,还可以对不同群体的消费者进行比较,了解不同群体对于产品或服务的态度差异,从而可以有针对性地进行市场定位和推广策略的制定。
消费者行为研究。
在消费者行为研究中,多属性态度模型的计算公式同样有着重要的应用。
通过对消费者对于产品或服务的各个属性进行评价,并进行加权求和,可以了解消费者对于产品或服务的整体态度。
这有助于研究者深入了解消费者的购买决策过程,以及他们选择某一产品或服务的原因。
另外,多属性态度模型的计算公式还可以帮助研究者预测消费者的购买行为。
通过对消费者对于产品或服务的整体态度进行量化评价,可以预测消费者是否会购买某一产品或服务,以及他们的购买意愿有多高。
多属性密封拍卖模型及最优投标策略
3、实证分析和应用研究:通过实际案例和数据分析,验证多属性密封拍卖模 型及最优投标策略的有效性和优越性;进一步拓展应用领域,如艺术品拍卖、 知识产权拍卖等具有高复杂性和高价值性的拍卖场景。
4、考虑其他影响因素:研究买家的心理因素、市场环境变化、政策法规等因 素对多属性密封拍卖和最优投标策略的影响;同时,技术进步和创新对拍卖机 制和投标策略的影响,如人工智能、大数据等技术的应用。
谢谢观看
1、由于信息不对称,买家可能对拍卖品的其他属性信息了解不足,导致出价 策略不合理。
2、买家在出价过程中可能存在心理压力,影响最终的出价结果。 为了解决这些问题,可以结合实际情况,采取以下措施:
1、加强信息披露,提高买家对 拍卖品其他属性的了解程度。
2、引入风险机制,降低买家在 出价过程中的心理压力。
3、设计合理的评价标准,使买家能够更加科学地进行出价决策。
应用探讨
多属性密封拍卖模型和最优投标策略在实践中具有广泛的应用价值。以下是一 些典型的应用领域和案例分析:
1、土地拍卖:在土地拍卖中,政府或机构可以公开拍卖不同类型的土地,如 商业用地、住宅用地等。买家可以根据自己的需求和预算,对土地价格和其他 相关属性进行评估,制定最优投标策略。例如,开发商可以综合考虑土地的位 置、面积、容积率等因素,确定最佳出价策略。
多属性密封拍卖模型
多属性密封拍卖是一种拍卖机制,在此机制中,拍卖品具有多个相关属性,买 家根据自己的需求和偏好提交密封价格。这种拍卖模型的特点在于,买家不仅 要考虑自己对拍卖品的价格估值,还要考虑其他属性对自身利益的影响。多属 性密封拍卖模型的应用范围广泛,如土地拍卖、专利拍卖、人才招聘等。
最优投标策略
总之,多属性密封拍卖模型及最优投标策略的研究和应用仍具有广阔的发展前 景。通过不断深入的研究和探索,将为现实生活中的资源配置问题提供更加科 学、合理、高效的解决方案。
多属性态度模型知识讲解
一、模型简介态度多属性模型由心理学家Fishbein 在1963 年提出。
Fishbein 认为,人们对客体的态度,可以用下列公式来表述:其中,Ao 的字面意思是人们对客体的整个态度。
这里的客体不仅仅指产品或者服务,还可以指企业形象或品牌形象等等。
i 的含义是,在消费者的认知中,产品或者服务具有哪些重要的物理属性或者特点。
一般而言,产品或者服务的属性很多,如作为五星级饭店,对消费者而言,应该具有的属性包括:方便的交通、合口的饭菜和热情的服务等等。
应该注意的是,这里的属性存在于消费者的认知中,而不是产品或者服务客观存在的属性。
研究表明,由于人类的工作记忆最多能够记住7 —9 个组块的信息,因此,对高度卷入的产品,要考察其7 —9 个重要属性,而对于低卷入的产品而言,要考察1—3 个重要的属性。
bi为客体———属性信念的强度。
其含义是,在消费者的认知中,产品的第i 个属性存在的可能性;也即指消费者对某特定产品或者服务的第i 个重要属性存在与否的信念强度。
ei 为属性—利益信念的强度,指消费者对这类客体中某个属性重要性的评价;简单点说,就是消费者认为,在这类产品中,第i 个属性对自己是有利益的,还是有损害的,程度怎么样。
整个态度模型表明,要考察消费者对某个品牌的态度,必须先知道,在消费者的认知中,这类产品应该具有哪些属性或者特点,即确定i 变量;再确定在消费者的认知中,这些属性对他们的重要程度如何,就是e 变量;然后再确定,在消费者的认知中,某特定品牌的产品在多大程度上具有这些重要的属性,就是b变量。
二、消费者态度测量确定变量i该态度模型要求先确定i 变量,即消费者认为这类产品或者服务中应该具有哪些特点。
这里需要注意的是,虽然在态度测量中,考察的是某特定品牌产品或服务,但是,在确定这个变量时,着眼点是这类产品或者服务应该具有多少个属性特点。
要从消费者的认知中得出该变量的具体值,应该用定性的研究方法,以便穿破消费者的心理阻抗,或防止消费者故意迎合调查者的心理。
多属性态度模型与大学生阳光体育锻炼态度的测量和改变
J u l y 2 0 1 3
多属性态度模型与大学生阳光体育锻炼态度的测量和改变
陈 国 强
( 洛 阳师 范 学 院 体 育 学 院 , 河南 洛阳 4 7 1 0 2 2 )
摘 要 : 运 用 多属性 态度 模 型作 为 测量 工 具 , 以大学 生 阳光体 育锻 炼不足 为切入 点 , 运 用 问卷调 查 法对 在 校 大 学生进 行 抽样 调 查 , 研 究、 分 析 大 学 生 阳光体 育锻 炼特 征 和现 状 , 结合 多属性 态度 模 型对 大 学 生 阳光体 育 锻 炼态 度进 行 实 际运 算 , 最 后针 对 测量 结果 , 提 出改变 大 学 生 阳光体 育锻 炼 态度 的策 略 , 以期 为我 国大 学生整 体身 体 素质 的提 高提供 借鉴 和参 考 。 关 键词 : 大学生; 阳光体 育锻 炼 ; 多属性 态度模 型
的研 究视 角 ; 二 是 通 过大 学 生对 体 育 锻炼 态 度量 表 的 不 同 回答 , 分析 、 了解 不 同群体 大学 生对 待 阳光 体育 锻
应急物流系统快速响应机制的多属性决策模型及算法
应急物流活动具有突发性 、需求不稳定性 、 供流 系统 应 对 突 发事 件 的能 力 取决 于它 的 快速 响 应机 制 和 对 复 杂 多变 条 件 下 的 环境 适 应 [ 1 J 。 当应 急物 流 系统受 到 突发事 件 的触 发 时 , 指 挥 中心 需 在 最短 时 间 内评 估危 害后 果 、调 取应 急 预案 、 准
收 稿 日期 : 2 0 1 3 — 0 2 — 1 7
基金项 目: 江西省社会科学 “ 十二 五” 规划课题 ( 编号 : 1 1 GL 3 9 ) ; 江西理工大学 2 0 1 2校级 自选课题 ( 编号 : j x x j 1 2 0 6 5 ) 作者简介 : 刘高 常( 1 9 7 6 一 ) , 男, 讲师 , 主要从事物流工程方面的研究 , E — m a i l : l g c ma x 2 @y a h o o . e o m.
统, 提高 反应 能力 。 S h e u ( 2 0 0 7 ) 提 出灾 难快 速 响应应 急 物流 配送 的混合 模糊 聚类 优 化模 型 。王绍仁 , 马 祖军( 2 0 1 1 1 从 L R P角 度研 究 地 震 过 程 中应 急物 流 系统 的快 速 响应 。 许勤 ( 2 0 0 7 ) 提 出通 过推 动 电子商 务 的发 展 , 减 少 物流 环 节 , 简 化 作业 过 程 来 提 升 系 统 的响应 速度 。 周钟秀( 2 0 0 8 ) 提 出建 立 隐性应 急物 流 网络来 实 现系统 的 即时 响应 。 徐东 ( 2 0 0 8 ) 提 出建 立虚 拟配送 中心提 高 系统 响应速 度 。 龙永 图( 2 0 0 8 )
的决策 方 案 。因此 , 应 急物 流 系统快 速 响应机 制 的 设 计 和评 价是 一项 复杂 的 系统工 程 , 构成 了典 型 的
数学建模方法-多属性决策模型
数学建模⽅法-多属性决策模型⼀、引⾔ 哈喽⼤家好,今天我们要讲的⼀个内容叫“多属性决策”。
这个东东它在⼯程设计、经济、管理和军事等诸多领域中有着⼴泛的应⽤。
⽐如:投资决策、项⽬评估、产业部门发展排序和经济效益综合评价等等。
那么接下来我们就要开始我们的内容咯。
⼆、多属性决策2.1 概念 ⾸先,什么是多属性决策呢,它指的是利⽤已有的决策信息通过移动的⽅式对⼀组(有限个)备选⽅案进⾏排序或者择优。
它的主要组成部分有如下2种:获取决策信息:属性权重和属性值(实数、区间数和语⾔)。
通过⼀定的⽅式对决策信息进⾏集结并对⽅案进⾏排序和择优 现在我们暂时先抛开属性权重和属性值不讲,我们先来讲⼀讲第⼆点,也就是如何对决策的信息进⾏集结。
信息集结的⽅法有很多,包括加权算术平均算⼦(WAA)加权⼏何平均算⼦(WGA)有序加权平均算⼦(OWA) 在本⽂中,我们只讲⼀下加权算术平均算⼦(WAA),以后有机会再补充剩下两个。
2.2 加权算术平均算⼦ 对于⼀组给定的数据:,有 其中,是数据组的权重向量,,则称 WAA为加权算术平均算⼦(weighted arithemetic averaging(WAA) operator)。
举例来讲:博主所在的⼤学⼤⼀的统考期末科⽬有⾼数、线代、电路、⼤英(当然还有其他,但是这⾥就不讲了),其中博主的得分数据组为(95,98,98,90),⽽这四门科⽬的学分分别为(5.5,3,2,4),那么可以算出权重向量(每门科⽬的学分除以总学分)为(0.38,0.21,0.14,0.27)T,那么可以算出博主⼤⼀期末的加权平均综合得分为 像上述的属性值就是博主的得分数据组,我们知道,得分当然是越⾼越好,这样的属性值类型也称为效益型;但也有些其他的属性值可能是数值越低越好,这类属性类型称为成本型,⽐如某公司的某件产品的⽣产价格;还有⼀些其他的,都在下⾯列出:效益型:属性值越⼤越好(⽐如利润);成本型:属性值越⼩越好(⽐如成本价);固定型:属性值越接近某个固定值α越好(⽣产标注宽度);偏离型:属性值越偏离某个固定值β越好;区间型:属性值越接近某个固定区间[q1,q2]越好;偏离区间型:属性值越偏离某个固定区间[q1,q2]越好; 那么如果在⼀堆数据中,可能有些是效益型的,有些是成本型的,这样的数据量纲不同,就会影响到决策的结果,因此,我们需要对属性数据进⾏规范化处理。
多属性期望值模型高投入决策模型
多属性期望值模型高投入决策模型作者:朱思宇来源:《科学与财富》2020年第31期摘要:一旦顾客购买了商品,他们就要做出消费决定。
为了从同类产品中选出最合适的产品,客户将经历一个全面的比较过程。
在做出选择时,必须评估一些成本和收益,包括事件发生的概率和成功所需的努力(Cocker、Hosking、Benoit和Winstanley,2012)。
本文的目的是将消费者购买决策模型之一高投入决策模型——多属性期望值模型进行批判性分析。
关键词:高投入决策;多属性期望值模型模型分析在消费者做出决定之前,人们会做出判断。
判断意味着形成意见或评价。
这种判断通常可以对对象之间的总体相似性进行排序,但并不构成一种选择(Johnson and Puto,1987)。
这是顾客观察产品时的正常估计。
他们在获得材料时可能会考虑这种可能性。
同时,他们可能会考虑他们的朋友是否喜欢它。
在这些判断之后,买方决定寻找更多关于产品的信息。
接下来是一个决策模型:多属性期望值模型。
高努力决策包括基于思想和基于感觉的决策。
这个模型是以思想为基础的。
因为在模型中,决策是基于思想而不是基于感觉。
同时,也有一种理论上的理性行为属于这种类型的模式。
补偿模型是多属性期望值模型的前提。
认知因素主要有四种类型。
基于品牌加工和补偿决策的多属性期望值模型。
因此他们又称品牌补偿模式。
在补偿模型中,补偿策略假设在信息之间进行权衡。
因此,一个字符的低值可以由另一个字符的高值来补偿。
这意味着产品的优势可以帮助克服它的弱点。
消费者可以权衡商品的重要特征。
根据自己的情况做出决定。
另一个与多属性期望值相关的模型是期望值模型,它是一个补偿模型(Hwang和Masud,2012)。
另一方面,也有学者对补偿模式和非补偿模式进行了比较。
他们提到了补偿模式的不足。
Dippold 和Dietrich(2009)提出,与补偿模型相比,词典学模型在预测上更准确。
这意味着,在某些情况下,补偿模型可能不够精确。
多属性态度模型知识讲解
多属性态度模型知识讲解一、模型简介态度多属性模型由心理学家Fishbein 在1963 年提出。
Fishbein 认为,人们对客体的态度,可以用下列公式来表述:其中,Ao 的字面意思是人们对客体的整个态度。
这里的客体不仅仅指产品或者服务,还可以指企业形象或品牌形象等等。
i 的含义是,在消费者的认知中,产品或者服务具有哪些重要的物理属性或者特点。
一般而言,产品或者服务的属性很多,如作为五星级饭店,对消费者而言,应该具有的属性包括:方便的交通、合口的饭菜和热情的服务等等。
应该注意的是,这里的属性存在于消费者的认知中,而不是产品或者服务客观存在的属性。
研究表明,由于人类的工作记忆最多能够记住7 —9 个组块的信息,因此,对高度卷入的产品,要考察其7 —9 个重要属性,而对于低卷入的产品而言,要考察1—3 个重要的属性。
bi为客体———属性信念的强度。
其含义是,在消费者的认知中,产品的第i 个属性存在的可能性;也即指消费者对某特定产品或者服务的第i 个重要属性存在与否的信念强度。
ei 为属性—利益信念的强度,指消费者对这类客体中某个属性重要性的评价;简单点说,就是消费者认为,在这类产品中,第i 个属性对自己是有利益的,还是有损害的,程度怎么样。
整个态度模型表明,要考察消费者对某个品牌的态度,必须先知道,在消费者的认知中,这类产品应该具有哪些属性或者特点,即确定i 变量;再确定在消费者的认知中,这些属性对他们的重要程度如何,就是e 变量;然后再确定,在消费者的认知中,某特定品牌的产品在多大程度上具有这些重要的属性,就是b变量。
二、消费者态度测量确定变量i该态度模型要求先确定i 变量,即消费者认为这类产品或者服务中应该具有哪些特点。
这里需要注意的是,虽然在态度测量中,考察的是某特定品牌产品或服务,但是,在确定这个变量时,着眼点是这类产品或者服务应该具有多少个属性特点。
要从消费者的认知中得出该变量的具体值,应该用定性的研究方法,以便穿破消费者的心理阻抗,或防止消费者故意迎合调查者的心理。
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一、模型简介
态度多属性模型由心理学家Fishbein 在1963 年提出。
Fishbein 认为,人们对客体的态度,可以用下列公式来表述:
其中,Ao 的字面意思是人们对客体的整个态度。
这里的客体不仅仅指产品或者服务,还可以指企业形象或品牌形象等等。
i 的含义是,在消费者的认知中,产品或者服务具有哪些重要的物理属性或者特点。
一般而言,产品或者服务的属性很多,如作为五星级饭店,对消费者而言,应该具有的属性包括:方便的交通、合口的饭菜和热情的服务等等。
应该注意的是,这里的属性存在于消费者的认知中,而不是产品或者服务客观存在的属性。
研究表明,由于人类的工作记忆最多能够记住7 —9 个组块的信息,因此,对高度卷入的产品,要考察其7 —9 个重要属性,而对于低卷入的产品而言,要考察1—3 个重要的属性。
bi为客体———属性信念的强度。
其含义是,在消费者的认知中,产品的第i 个属性存在的可能性;也即指消费者对某特定产品或者服务的第i 个重要属性存在与否的信念强度。
ei 为属性—利益信念的强度,指消费者对这类客体中某个属性重要性的评价;简单点说,就是消费者认为,在这类产品中,第i 个属性对自己是有利益的,还是有损害的,程度怎么样。
整个态度模型表明,要考察消费者对某个品牌的态度,必须先知道,在消费者的认知中,这类产品应该具有哪些属性或者特点,即确定i 变量;再确定在消费者的认知中,这些属性对他们的重要程度如何,就是e 变量;然后再确定,在消费者的认知中,某特定品牌的产品在多大程度上具有这些重要的属性,就是b变量。
二、消费者态度测量
确定变量i
该态度模型要求先确定i 变量,即消费者认为这类产品或者服务中应该具有哪些特点。
这里需要注意的是,虽然在态度测量中,考察的是某特定品牌产品或服务,但是,在确定这个变量时,着眼点是这类产品或者服务应该具有多少个属性特点。
要从消费者的认知中得出该变量的具体值,应该用定性的研究方法,以便穿破消费者的心理阻抗,或防止消费者故意迎合调查者的心理。
比如使用凯利的建构储格技术、焦点小组技术(focus group) 、阶梯方法(Ladderingmethod) 等等。
由于是定性研究,因此,在调查时没有必要进行概率抽样,使用方便性抽样即可。
对高卷入的产品或者服务,应该找到7 个左右的重要属性,而对于低卷入产品或者服务而言,应该找到至少3 个重要的属性特点。
确定变量e
在确定i变量后,就应该确定变量e了。
第i个属性特点对应的是ei 变量。
与属性变量的确定方法不同的是,这时应该用定量的研究方法。
调查时一般呈现给被访者一个结构化的问题—在这类产品中,您认为某个属性很重要吗? 并让他们在里克特7 点量表上打分,不要重的打- 3分,重要的打3 分。
这里之所以有负值和正值,是因为,在有些消费者的认知中,某个属性是有害的,而不是有利的,比如,因为这个属性特点,在使用中,产品给消费者带来了自尊上的伤害。
由于是定量的研究,因此,就应该使用概率抽样来取得消费者样本,以便了解目标市场的整个潜在消费者对这些属性的评价。
这样,可以依次确定,消费者对这类产品的所有属性—利益信念的强度。
确定变量b
确定变量b也应该用定量的研究方法,使用
概率抽样获得消费者样本。
和确定变量e很类似,也是向被访者呈现一个结构性的
问题—您认为某品牌含有某功能吗? 或者是,您认为某个品牌含有某种成分吗? 同样让消费者在里克特7 点量表上打分,如果很确信没有,就打0 分,如果很确信有,就打7分。
这里要注意两点:一是,问题陈述中,要写明考察的具体产品或者服务的品牌,而在确定变量e时,强调的是这类产品或者服务,而没有表明具体的品牌;其次,与确定变量e 不同,这个变量没有负值。
无论是确定变量e 还是确定变量b,使用概率抽样,有效样本的容量必须大于130,这样得到的数据才接近于正态分布。
在确定了三个变量的值后,就按照模型中的公式进行计算,就得到了消费者对不同品牌的产品或者服务的总体态度了。
三、研究案例
高露洁公司和宝洁公司都是全球知名的大企业,也是全球激烈的竞争对手。
在20 世纪80年代后期,高露洁公司为了扩大牙膏在巴西的市场占有率,非常有必要了解消费者对公司品牌的认知态度,以及对竞争对手宝洁公司生产的佳洁士牙膏的认知态度。
高露洁公司的调研人员采用了态度多属性模型,首先在里约热内卢寻找了50名有刷牙习惯的中年人,组成了5个焦点小组,小组的中心议题是:了解消费者对牙膏这类日用品的看法,找到消费者看重的属性特点。
在小组讨论结束后,又分别对每个组员进行了深度访谈。
这两种定性的研究成果丰硕,公司发现,巴西的消费者非常重视牙膏中的三个属性:
属性1 ———含去除牙垢的成分
属性2 ———含口气清新的成分
属性3 ———含预防蛀牙的成分
进一步,研究者编制了结构性量表,其中,对于属性1,与变量e1和变量b1有关的项目是:对您而言,您认为牙膏里含有去除牙垢的成分很重要吗?您认为高露洁牙膏中含有去除牙垢的成分吗?您认为佳洁士牙膏中含有去除牙垢的成分吗?对于第一个项目,使用了-3到+3的7点里克特量表法,项目2和项目3使用了1到7的7点里克特量表法。
研究者在巴西的主要大城市里对成年人进行了随机抽样,得到了足够大的样本。
表1是其中两个消费者在量表上的态度得分情况。
从表1中可以看出,每个消费者在不同品牌牙膏的三个属性上的具体态度值,而表2则说明,两个品牌的牙膏在三个属性上总的态度值,也即高露洁牙膏和佳洁士牙膏在消费者认知中的定位情况。
表1 两个品牌的牙膏在三个变量上的得分值
表2 两个品牌的牙膏在三个属性上的分值
从表2可以得出这样的结论,在消费者的认知中,在控制牙垢和口气清新两个属性特点上,高露洁牙膏更具有竞争优势,而在防治蛀牙这个属性上,佳洁士更具有市场竞争优势。
图1则更形象的表明了各自的竞争优势和相对劣势。
四、消费者态度改变策略
一般而言,在测量了消费者对不同品牌的态度后,就可以针对数据的结果设计改变消费者态度的方法。
最经常使用的方法如下。
(一) 给产品增加新的重要属性
这种策略,就是以研究为基础,针对客体—属性信念,增加产品新的特色。
如果消费者认为这类产品中应该具有哪些属性,那么,这些属性肯定对消费者很重要。
这种策略应用的很广泛。
它通常会导致产品实质上的变化。
在本案例中,虽然高露洁牙膏在去除牙垢和令口气清新两个属性上略胜一筹,但是,也要看到,佳洁士牙膏在预防蛀牙这个特点上要远远胜出,因此,总体上,似乎高露洁牙膏并未获得多少竞争优势。
在这种情况下,一个进攻性策略就是:给产品增加新的属性特点,即进行产品重新设计。
如,再给牙膏加上一个美白的功效,实际上,高露洁牙膏正是这样做的。
而宝洁公司在20世纪60年代把氟加进了佳洁士牙膏中,氟可以有效地防止龋齿,这改变了消费者对佳洁士牙膏态度,消费者形成了新的客体—属性信念:即佳洁士—氟,而氟可以预防龋齿。
这帮助公司获得了美国牙齿协会的赞许,公司的市场份额从10%增加到了33%。
(二) 在营销中突出自己产品的优势属性
突出自己公司产品或服务的优势属性,也即强调e变量。
如果发现消费者对自己产品的某个属性评价比竞争对手要高得多,就强调这个属性对产品的重要性;同时,
如果自己公司的某个属性差于竞争对手,那么,就贬低这个属性的重要性。
在本案例中,高露洁公司大可以在营销活动中强调牙膏去除牙垢和令口气清新的重要性。
也即让消费者意识到,在评价和购买具体产品或者服务的时候,那些属性特点应该得到更高的权重,哪些属性特点是微不足道的。
这样,就可以更好的树立产品或者服务在消费者心中的积极意象。
(三) 强化产品属性给消费者带来的价值
实质上也是强化e 分数。
这个策略和手段目的理论(means and end theory) 联系在了一起。
就是强化产品的某种属性具有某种消费结果,这种消费结果又可以满足消费者对某种价值的追求。
例如,佳洁士牙膏中含有相当成分的防治龋齿的成分(这是个客体—属性信念) ,这样,使用佳洁士牙膏,就不会受到龋齿的侵扰(结果) ,所以你就会更健康和更自豪(价值)。
因此,在广告运作中,佳洁士牙膏就应该突出这样的主题,即使用了佳洁士牙膏后,你会为自己的健康而深感自豪。
四大策略:
①充分利用相对优势
②强化可观产品属性的关联性
③增加新属性
④影响竞争对手的评价(比较)。