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2021年高教社杯數(shù)學(xué)建模C題問題一詳細(xì)思路和代碼
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為了保障企業(yè)生產(chǎn),我們建立了評估供貨商在保障企業(yè)生產(chǎn)中的重要程度的模型,基于量化的供貨特征計(jì)算得到了每個(gè)供貨商的重要性。下面給出重要性的計(jì)算公式。 供貨特征指標(biāo)與供貨商重要性的關(guān)聯(lián)分析 分析發(fā)現(xiàn),我們量化后的三個(gè)供貨特征均對企業(yè)保障生產(chǎn)中“降本增效”的目的起著關(guān)鍵作用,很難說清楚哪一個(gè)指標(biāo)更重要,為了弄清三個(gè)指標(biāo)與供貨商重要性的關(guān)聯(lián),我們首先利用K-means聚類把供貨商從理論上為分為“重要”與“不重要”,即 “戰(zhàn)略型供應(yīng)商”和“考察型供應(yīng)商”,因?yàn)镵-means聚類算法具有將相似的個(gè)體進(jìn)行區(qū)分的效果,所以從理論上來講,我們的分類可以達(dá)到目的。在聚類之前我們對原始的240維的數(shù)據(jù)進(jìn)行了主成分分析,以貢獻(xiàn)率大于80%為基準(zhǔn),把數(shù)據(jù)維度降到了11維,然后再進(jìn)行聚類。 然后再利用分類后的結(jié)果作為供應(yīng)商是否重要的體現(xiàn),利用灰色關(guān)聯(lián)分析,探究三個(gè)指標(biāo)對供應(yīng)商是否重要的影響。下圖是利用Python對402家供貨商進(jìn)行K-means聚類后,再利用PCA降維后(11維降到2維)可視化的結(jié)果
分析聚類結(jié)果后,我們發(fā)現(xiàn)兩類供貨商的數(shù)量基本在40和360左右波動,也反映了重要的供貨商較少的理論。 把聚類后的結(jié)果與量化計(jì)算得到的三個(gè)供貨特征相結(jié)合,得到了灰色關(guān)聯(lián)分析之前的數(shù)據(jù)如下: 把聚類后的結(jié)果與量化計(jì)算得到的三個(gè)供貨特征相結(jié)合,得到了灰色關(guān)聯(lián)分析之前的數(shù)據(jù)如下
熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重 灰色關(guān)聯(lián)分析后,我們得到了各個(gè)指標(biāo)與供應(yīng)商重要性的關(guān)聯(lián)系數(shù),但是由于各 指標(biāo)與供應(yīng)商的關(guān)聯(lián)正負(fù)性不一致,為了得到量綱與意義一致的權(quán)重,我們利用熵權(quán)法得到各指標(biāo)的權(quán)重。下面是熵權(quán)法的計(jì)算流程 最后,計(jì)算求得的各指標(biāo)權(quán)重為: 二八法則是商業(yè)采購中普適的法則,要求數(shù)量20%的采購物占總采購價(jià)值的80%,據(jù)此,可以將供應(yīng)商劃分為重點(diǎn)供應(yīng)商和普通供應(yīng)商,前者數(shù)量20%,供應(yīng)品價(jià)值80%。 我們已經(jīng)量化計(jì)算得到了各供應(yīng)商的重要性,并按重要性從高到低排列,可以利用計(jì)算結(jié)果結(jié)合二八法則,確定出最重要的供應(yīng)商,再從中選取重要性最高的50家供應(yīng)商。 如下圖,是利用二八法則,以累計(jì)重要性占比為80%左右進(jìn)行劃分的曲線圖
Matlan代碼鏈接: 數(shù)據(jù)預(yù)處理 %% 數(shù)據(jù)預(yù)處理 order = xlsread('..\附件1 近5年402家供應(yīng)商的相關(guān)數(shù)據(jù).xlsx', '企業(yè)的訂貨量(m3)', 'B2:IH403'); supply = xlsread('..\附件1 近5年402家供應(yīng)商的相關(guān)數(shù)據(jù).xlsx', '供應(yīng)商的供貨量(m3)', 'B2:IH403'); for i = 1:402 for j = 1:240 difference = supply(i, j) - order(i, j); %若供貨量遠(yuǎn)小于訂貨量,將供貨量設(shè)置為訂貨量的臨近值 if difference |
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