徐伟伟[1]2008年在《IT项目评标决策支持模型的研究》文中指出现代社会的信息化进程促使IT项目在企业、政府等单位的发展过程中的地位越来越显着。许多重要的IT项目开始采用了招标投标的方式,以确保项目高质量、高效率、以合适的成本完成。但此类项目的评标具有金额大、指标多、投标商实力接近、指标关联度复杂和过程透明度低等特点,其高度的非结构化特征使评标决策过程变得愈加复杂。因此结合现代评标理论和模型算法,如本文的粗糙集和灰色系统理论,应用到IT类项目的评标工作,采用信息处理技术建立决策支持系统,用以优化评标准确度,提高评标效率,成为当今解决评标问题的有效手段。本文首先分析总结了粗糙集、项目评标以及智能决策支持系统等方面取得的主要理论研究成果和实际应用。接着按照项目评标的原则分析,采取了德尔菲方法设计、建立并分析验证了评价指标体系,同时介绍了当前主要的评标方法、模型,给出了完成的项目评标工作流程。然后,在详细介绍了粗糙集和灰聚类决策理论的基础上提出了基于这两者的项目评标决策模型:利用Rosetta软件进行属性约简和决策规则的提取,在此基础上结合层次分析法计算出各级指标的权重和属性重要度,利用灰聚类决策模型对投标商进行综合评价,简化了评标过程,提高了其客观性和科学性。最后,参考智能决策支持系统的结构框架,采用基于关系型数据库的决策表操作、规则推理和模型综合评价的合作推理机制,对该评标决策支持模型的应用进行了实例研究,充分利用粗糙集、灰色系统理论方法的优势和信息技术的处理效率,提高了评标工作的准确性、公正性和用户的决策能力。论文对IT项目评标模型的研究不仅可以扩展到其他类型的项目评价决策活动,也可以在其它领域的决策问题中起到一定的借鉴作用。
黄新峰[2]2006年在《基于模糊粗糙理论的IT项目评标决策模型研究》文中认为随着我国“信息化带动工业化”战略的不断深入,越来越多的企业在IT项目上投入了大量的精力和资源,信息化建设已经成为提升企业核心竞争力的一个主要途径。但是,IT项目的实施有很大的风险性,统计资料表明,成功率不到叁成。将招投标机制引入到IT项目中去,通过公平竞争,择优选择项目承包商,有利于从源头上控制项目实施风险,保证项目成功率。IT项目评标具有涉及金额大、指标多、投标商实力接近、信息关联度大、信息的动态性强和许多指标难以定量衡量等特点,具有高度的非结构化特征,决策者的经验、领域知识和个人偏好起重要作用,决策过程复杂,难以用单一方法解决。传统的算法大都建立在停留在定性分析阶段,缺乏定量分析和评价模型在实际招标工作中的应用,导致现有的招标评价方法带有较大的主观性和随意性。针对这些问题,本文首先在分析了当前IT项目评标内涵和特点的基础上,构建了一个通用的IT项目评价指标体系,并运用粗糙集理论对IT项目评标进行了知识表达和数据分析,通过对历史数据进行规则挖掘和知识发现来初步筛选不合格的投标商,然后提出了一种基于模糊综合评判理论的分层综合评价模型来计算最终的评价结果。该模型综合利用了粗糙集和模糊集理论的优点:通过粗糙集对IT项目属性重要度计算一级指标权重,克服了权重选择上的主观性;通过属性约简剔除对最终决策影响不大的因素,以及通过规则推理对投标商的初选,大大减少了综合评价的计算量;结合模糊综合评判方法,能有效综合各个专家的意见,剔除专家之间打分的不一致因素;最后本文用一个实例验证了本模型的有效性和可操作性。
赵莹[3]2008年在《基于粗糙集的IT项目评标模型与方法研究》文中进行了进一步梳理随着我国“信息化带动工业化”发展战略的不断深入,信息化建设已经成为企业提升核心竞争力的主要途径。与企业发展密切相关的IT项目的评价和选样受到越来越多企业的关注,选择合适的IT项目开发商或IT项目产品是企业普遍关注和亟待解决的一个问题。IT项目评标具有涉及金额大、指标多、投标商实力接近、信息关联度大、透明度相对较低等特点,具有高度的非结构化特征,决策过程复杂,难以用简单评价方法解决。传统的项目大多是根据管理者的个人经验来进行的,而且假设条件太多,与实际情况有较大的差别,因此,传统的方法具有一定的主观性和随意性。针对这些问题,采用理论分析与实证分析、定性分析与定量分析相结合的方法,综合运用项目管理、决策科学、系统科学和信息科学等理论与方法,建立了IT项目评标指标体系,给出了权重分配方法,通过研究IT项目及其招标投标特征,提出了基于粗糙集和灰聚类理论的评标决策模型,利用粗糙集的属性重要度得到一级指标的权重,利用灰聚类理论对专家评分进行综合评价,开展对IT项目的评标决策的研究。另外,通过将粗糙集和贝叶斯原理相结合的方法应用到IT项目风险规则分析,不仅简化了数据的规模,而且具有对不完全数据分类的能力和增量式学习的能力,既避免了贝叶斯过分依赖先验经验的弊端,也克服了单纯依赖粗糙集进行规则推理的缺陷。实践表明,根据IT项目的不确定特点,将不同的方法相结合构成的理论方法可以克服各自的局限性,其功能要比单一系统的功能更加强大。
单宏胜[4]2012年在《火电主辅机设备采购评标与评价及相关机制研究》文中指出虽然招投标制度在中国已经引入并使用了二、叁十年,但目前我国招投标的理论发展、机制研究和实践方面与数年前引入时相比基本变化不大,特别是工程建设设备招标,还存在着不少需要深入探讨和研究的问题,主要表现在以下几个方面：招标方式的设计及使用形式比较传统、单一；评标方法不够科学、主观因素影响大,评标指标权重的分配随意性强；评标审查的比较要素中,对定性评审因素的量化研究很少；设备货物采购招标评标软件平台开发滞后。论文针对目前火电工程设备采购评标中普遍存在的问题,包括评标指标不客观全面、指标设置可操作性差、指标价格量化不合理、指标权重的确定不科学、招评标程序复杂等状况,分别就火电工程中的主机设备采购的评标模型和辅机设备采购招标机制进行了研究。针对火电主机设备采购招评标的特点,本文根据SMART准则及指标体系设计基本原则建立了火电主机设备采购评标指标体系。系统研究了评标指标的价格量化问题,建立了各指标的价格调整模型,并应用模糊评价方法建立了非价格量化指标的价格调整模型。最后,利用价值工程原理和粗糙集理论建立了--主机设备最优价值评标模型并通过实例进行了验证。根据火电辅机设备采购招评标的特点,本文提出了投标人市场力概念,创建了电力辅机设备投标人市场力评价的弓弦理论模型,并在此基础上设计了市场力评价指标体系。创造性的提出并建立了火电辅机设备采购的投标人市场力积分排名评价指标体系。应用粗糙集理论确定投标人市场力评价指标的权重,建立基于多层次模糊理论与灰色关联聚类分析相结合的投标人参与反向竞拍的市场准入模型。最终以“两阶段招标法”为法理依据,建立了基于投标人市场力积分排名制为基础的火电辅机设备反向竞拍采购决标模型。本论文的主要成果在于：通过研究建立的火电主机设备评标模型更加科学化、火电辅机设备招标模式更加简洁化。本论文的主要创新点在于：实现了对火电主机设备评标的价格量化模型研究；创建了针对火电主机设备的“主机设备最优价值评标法”；首次提出投标人市场力概念,创立了投标人市场力评价弓弦理论；创建了基于投标人市场力评价积分排名制的火电辅机反向竞拍招标机制；提出了针对火电辅机设备的“辅机设备最优价值招标法”。
郑颖[5]2005年在《基于粗糙集的评标模型及方法研究》文中进行了进一步梳理随着市场经济的发展以及与国际惯例接轨的需要,我国各项工程的实施越来越走向正轨,公平竞争,低耗高效已成为主流,使得招投标工作越来越普遍。招投标过程已经成为重要的市场经济行为。评标是招标过程中最重要,最关键的环节,具有涉及金额大、指标多、投标商实力接近、信息关联度大、透明度低等特点,具有高度的非结构化特征,决策过程复杂,难以用单一方法解决。本文力求将现代评价理论应用于项目评标工作,优化评价的准确度;并采用先进信息处理技术,建立项目评标智能决策支持系统,提高评标过程的效率。 本文在掌握粗糙集中理论的基础上,分析将粗糙集应用于评标过程的科学性及决策特点,提出了利用粗糙集进行系统评标的方法。论文首先对评价的定量指标和定性指标分别进行离散化处理,然后应用粗糙集理论中基于核值的属性约简及规则提取知识,形成评标决策规则集,用于粗选候选企业。本文根据粗糙集中属性重要度的概念,对指标权重的评估进行深入分析,最终形成了基于决策表和基于信息表两种情况的指标评估方法。 论文在对竞标企业进行粗选之后,充分考虑评标过程中出现的各种风险因素,引入风险影响率,建立了业主满意度评价模型,对候选企业进行综合量化评估,其中指标权重的确定采用基于粗糙集的指标权重分析方法。此模型能准确、客观地反映业主对竞标企业的综合满意度。 最后,鉴于项目评标的特点,在前述工作的基础上,本文研究设计了基于粗糙集的评标决策支持系统。并综合运用粗糙集、事例推理、规则推理及相关数学模型,进行了模型库,规则库的设计研究。不仅提高知识发现、事例检索的效率,而且提高了决策过程及决策本身的效率,同时增强评标的客观性和公正性。
丛国栋[6]2004年在《基于粗糙集的IT项目评标决策模型及其支持系统研究》文中研究说明随着国家以信息化带动工业化战略的实施,IT项目在国家经济建设中发挥越来越重要的作用。IT项目评标具有涉及金额大、指标多、投标商实力接近、信息关联度大、透明度低等特点,具有高度的非结构化特征,决策过程复杂,难以用单一方法解决。解决这一问题的有效手段之一是将现代评价理论和新的算法应用于IT项目评标工作的实践,优化评价的准确度。二是采用先进信息处理技术,建立IT项目评标智能决策支持系统(IDSS)。本文首先分析了当前通用评标方法存在的问题,主要包括方法简单、指标涵盖范围不全面、主观性较大等。其次,建立了IT项目评标指标体系,给出了权重分配方法。其叁,提出了基于粗糙集和灰聚类理论的评标决策模型,其基本原理是:利用粗糙集的属性重要度得到一级指标的权重,将属性重要度为0的一级指标约简,用ROSETTA软件得到推理规则;利用灰聚类理论对专家评分进行综合评价。这种方法可以从以往成功评标项目中发现对决策影响最大的指标集并赋予其较为客观的权重,简化评价过程,提高评估客观性。其四,设计了基于粗糙集的IT项目评标IDSS。该系统知识处理采用基于决策表的关系表操作,推理机制采用RBR(规则推理)、CBR(事例推理)和MBR(模型推理)的合作推理机制,充分发挥粗糙集算法的优势,提高了运行效率,提高了决策能力。最后,用一个完整的评标实例,验证了决策模型的正确性和IDSS的有效性。
黄业仲[7]2007年在《火电机组设备采购评标研究》文中进行了进一步梳理论文首先分析了目前我国火电机组设备采购存在的一些问题，主要包括评标指标的确定不全面；指标可操作性差；评标指标的量化折算不尽合理；评标指标权重的确定不科学，受主观性影响较大等。其次，根据SMART准则及指标体系设计的基本原则来建立了火电机组设备采购的评标指标体系。第叁，研究了评标指标体系中的排序性指标的价格量化原则，并依据这些量化原则来建立每个指标的价格调整模型，同时对非价格量化指标应用模糊评价方法来进行价格量化处理。第四，根据排序性指标及其价格调整模型建立了评标价法评标模型。针对设备采购的特点，结合评标价法，基于价值工程原理和粗糙集建立了价值工程评标模型,应用粗糙集来确定功能系数的权重，克服了传统方法确定权重的主观性，所得结果与传统方法相比，更加合理，更为客观。最后，用一个完整的评标实例，验证了评标模型的正确性及有效性。
冯佳欣[8]2017年在《基于电子招投标平台的辅助评标系统研究》文中提出招投标是企业选择供应商的主要方式之一,而评标工作是整个招投标工作中的核心业务,评标方法对评标结果具有重大影响,关系项目的成败。计算机辅助评标系统可以快速、全面、客观的反映供应商满足标的的程度。以减轻评审专家的工作强度,避免评标结果的主观性和片面性。在当今企业间招投标规模,尤其是政府采购规模激增的形势下,无疑具有重大意义。本文选择机电设备招标工作中的评标工作作为研究对象,针对本文研究目标,主要研究内容包含以下几个方面:首先,通过分析标书文档结构,建立了标书内容模型,以便于评标系统分类提取评标要素,辅助评标模型的前提是文档模型研究,在文档模型的基础上,本评标模型给出了模型的形式化研究、规则形式化研究和过程形式化研究。其次,根据机电设备招标特点建立了包含了机电设备类评价体系及决策过程和方法在内的评标模型;并建立标书内容模型与评标模型的关联。然后,利用基于群决策的模糊评价方法对标书进行评价,其中,一、二级指标权重的初值基于粗糙集的属性重要度和层次分析算法给出。并支持通过标书案例和专家知识对评价指标权重进行修改;最后,在完成机电设备指标赋权指标评分研究后,基于.NET WinForm窗体技术,论文应用Visio Studio软件、MATLAB软件和MYSQL数据库设计了面向代理机构、评审专家的机电设备辅助评标原型系统。本模型给出了描述指标体系和投标书信息的描述方式,和确定指标权重和评分方法的研究。本文对于机电设备评标模型建立采用的研究方法较为科学、分析过程较为全面,有一定的项目借鉴价值。同时基于该评标模型建立的机电设备辅助评标系统能够帮助企业最终选出最优供应商,满足业主需求。
仇国芳, 王景垚[9]2015年在《基于粗糙集的绿色施工项目评标模型》文中提出目前招标和评标过程中急需绿色评价指标体系构建和解决评标方法具有较大的主观性问题,文章构建了一个较合理地评价绿色施工项目的指标体系,采用粗糙集方法对绿色施工项目进行评标,最终得到评价排序结果,并通过实例验证了该模型的有效性和实用性。
张金隆, 卢新元, 谢刚, 黄威[10]2008年在《基于粗糙集的投标风险分析与规避决策模型研究——国家自然科学基金项目(70271031)回溯》文中研究说明回顾了国家自然科学基金项目"基于粗糙集的投标风险分析与规避决策模型研究(70271031)"的立项背景,介绍了本项目的主要研究内容与主要成果,以及本项目的代表性论文、论着。
参考文献：
[1]. IT项目评标决策支持模型的研究[D]. 徐伟伟. 大连海事大学. 2008
[2]. 基于模糊粗糙理论的IT项目评标决策模型研究[D]. 黄新峰. 华中科技大学. 2006
[3]. 基于粗糙集的IT项目评标模型与方法研究[D]. 赵莹. 沈阳工业大学. 2008
[4]. 火电主辅机设备采购评标与评价及相关机制研究[D]. 单宏胜. 华北电力大学. 2012
[5]. 基于粗糙集的评标模型及方法研究[D]. 郑颖. 沈阳工业大学. 2005
[6]. 基于粗糙集的IT项目评标决策模型及其支持系统研究[D]. 丛国栋. 华中科技大学. 2004
[7]. 火电机组设备采购评标研究[D]. 黄业仲. 华北电力大学（北京）. 2007
[8]. 基于电子招投标平台的辅助评标系统研究[D]. 冯佳欣. 哈尔滨工业大学. 2017
[9]. 基于粗糙集的绿色施工项目评标模型[J]. 仇国芳, 王景垚. 统计与决策. 2015
[10]. 基于粗糙集的投标风险分析与规避决策模型研究——国家自然科学基金项目(70271031)回溯[J]. 张金隆, 卢新元, 谢刚, 黄威. 管理学报. 2008
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