基于粗糙集和灰色理论的物流联盟稳定性研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2008.23.067

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (23): 220-222.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.23.067

基于粗糙集和灰色理论的物流联盟稳定性研究

史成东^1,2,李素玲¹

1.山东理工大学电气与电子工程学院，山东淄博 255049
2.西安理工大学工商管理学院，西安 710048

收稿日期:2008-01-28 修回日期:2008-03-07 出版日期:2008-08-11 发布日期:2008-08-11
通讯作者: 史成东

Logistic alliance stability study based on rough sets and grey theory

SHI Cheng-dong^1,2,LI Su-ling¹

1.School of Electric and Electronic Engineering，Shandong University of Technology，Zibo，Shandong 255049，China
2.School of Business Administration，Xi’an University of Technology，Xi’an 710048，China

Received:2008-01-28 Revised:2008-03-07 Online:2008-08-11 Published:2008-08-11
Contact: SHI Cheng-dong

摘要/Abstract

摘要： 基于对有关战略联盟稳定性文献的综述，提出具有层次结构的物流联盟稳定性评价属性模型。然后，利用粗糙集和灰色的基本理论和方法，建立基于粗糙集和灰色理论的物流联盟稳定性状况评价模型框架结构图，并给出其中的基于分辨矩阵的指标属性约简算法，优化评价指标。在此基础上，使用灰色理论对物流联盟的稳定性状况进行评估。最后通过实例说明该模型的有效性及实用性。

关键词: 粗糙集, 灰色理论, 分辨矩阵, 物流联盟, 稳定性

Abstract: Following appropriate strategic alliance stability literature reviews，this paper proposes a kind of stability evaluation attribute model of the logistic alliance which contains hierarchical structure，and then，utilizing the basic theory and method of rough sets and grey，establishes a logistic alliance stability evaluation model framework，in order to optimize attributes，the heuristic attribute reduction algorithm based on discernable matrix is put forward.On this basis，the status of the logistic alliance stability is assessed by using the grey theory.Finally，an example which is cited shows the method is effective and valuable.

Key words: rough sets, grey theory, discernable matrix, logistic alliance, stability

史成东^1,2,李素玲¹. 基于粗糙集和灰色理论的物流联盟稳定性研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(23): 220-222.

SHI Cheng-dong^1,2,LI Su-ling¹. Logistic alliance stability study based on rough sets and grey theory[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(23): 220-222.

[1]	崔增乐，钱晓东. 区块链社交网络信息传播模型的优化研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 59-69.
[2]	卫保国，张玉兰，周佳明. 图像匹配中的特征点筛选方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 208-214.
[3]	高天宇，王庆荣，杨磊. 粗糙集属性依赖度强化的应急数据挖掘模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 87-93.
[4]	王庆荣，马辰坤. 面向案例消耗推理的应急物资预测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 281-287.
[5]	刘玉锋，孙文鑫. 一般多粒度量化软粗糙集模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 137-143.
[6]	刘桂枝. 维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 161-169.
[7]	张博，贾华宇，马珺. RS-GA神经网络无人机受风情况估计[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(4): 209-213.
[8]	牟恩，张贤勇，姚岳松，邓切. 邻域近似条件熵的特定类属性约简及启发算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(24): 175-180.
[9]	张建华，李方方，杨岚. 融合PFS与RS的案例知识供需匹配研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 139-145.
[10]	骆公志，梅焘. 监督机制多粒度决策粗糙集模型及应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 214-220.
[11]	谢旭明，段隆振，邱桃荣，杨幼凤. 改进量子搜索算法及其在核属性求解上的应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(14): 57-61.
[12]	李旭，荣梓景，任艳. 带权决策表的属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(12): 54-59.
[13]	陈盼盼，林梦雷. 基于包含度的单值中智决策信息系统属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(12): 175-181.
[14]	任俊1，唐绮雯1，徐怡2，胡善忠2. 大学生贫困资助评定的多粒度粗糙集研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(7): 82-86.
[15]	邬阳阳，汤建国. 大数据背景下粗糙集属性约简研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(6): 31-38.

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Logistic alliance stability study based on rough sets and grey theory

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