CN111754125A - 一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法，包括以下步骤：1、从经济性、时间性和适用性三个维度构建离散车间生产计划评价指标体系，获取评价指标值并进行标准化处理；2、通过可拓层次分析法、改进CRITIC法、熵值法对确定的评价指标体系中各项评价指标进行组合赋权；3、构建离散车间生产计划评价因素集和评语集，将得到的标准化指标值作为评分值，结合确定的各项指标组合权重，得到各个生产计划的综合评分值，从而得到最优生产计划方案，通过对因素集进一步分析，得到制约最优生产计划下车间综合得分的关键指标。本发明能够全面、科学地对离散车间生产计划情况进行评价，从而提升离散制造企业制定生产计划的水平。

Description

一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法

技术领域

本发明属于离散制造生产计划评价技术领域，具体涉及一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法。

背景技术

以飞机、汽车、船舶、电子等制造业为代表的离散制造业在国民经济发展中占有很大的比重，生产计划作为离散制造企业生产和管理的准绳，是离散制造企业经营计划的重要组成部分，是生产决策的关键，对制造资源分配和控制调度决策具有重要意义。由于外部市场环境不断波动，市场竞争压力日益剧增，离散制造企业需要具有对生产计划进行量化评价的能力，以便从不同生产计划中选出最佳计划。

生产计划评价是一个通过建立生产计划评价指标体系，基于赋权方法构建车间生产计划评价模型，从而帮助制造企业选择生产计划的过程。通过采用生产计划综合评价的方式，将不易评价的生产计划问题进行量化，从而从多个生产计划方案中优选出最佳生产计划，可有效提高生产计划制定决策过程中的有效性、实时性、科学性水平，为实现资源分配和调度决策提供依据，改进车间生产组织，提升企业效益。

现有技术如“一种多层次地铁运营安全风险测量方法”(CN109359844A)，构建了地铁多层次风险评价指标体系，运用LEC评价法、可拓理论构建地铁多层次风险评价模型，用于评估地铁运营过程中的安全风险。“能耗评价方法和电子设备”(CN105373638A)，应用于天然气领域，通过统计周期内各个设备的基础数据，确定各个设备分别对应的评价指标与各个评价指标分别对应的基准值，确定模糊隶属度函数对各评价指标进行无量纲化处理，从而得到与各个设备对应的指标评价值，根据所有指标的评价值和各个指标的预设权重值生成系统的评价结果，从而对电子设备的能耗进行评价。

现有技术中评价方法的研究偏向于风险评估以及状态评估等领域，尚未存在针对离散车间生产计划的评价指标体系以及评价方法。传统生产计划选择方式通常以完工时间为选择标准，无法综合考虑经济性、适用性等因素，而通过生产计划评价方式，可实现各生产计划方案的综合评价，从而帮助企业实现对生产计划的多中择优，因此迫切需要一种针对离散车间生产计划的评价指标体系及评价方法。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法。

本发明的一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法，包括以下步骤：

步骤1：构建离散车间生产计划评价指标体系，通过标准化公式对评价指标值进行处理。

步骤2：对步骤1确定的评价指标体系中各项评价指标进行组合赋权：包括基于可拓层次分析法的主观权重确定、基于改进CRITIC法与熵值法的客观权重确定、组合权重确定。

步骤3：进行模糊综合评价。

进一步的，步骤1中构建的离散车间生产计划评价指标体系如表1所示，指标体系分为目标层、准则层、指标层，目标层为离散车间生产计划评价，目标层下设准则层，分别为经济性指标、时间性指标、适用性指标，各准则各包含若干评价指标。

表1 离散车间生产计划评价指标体系

进一步的，步骤1中评价指标标准化处理如下：

离散车间生产计划评价指标可以分成效益型(越大越优型)、成本型(越小越优型)、固定型(越接近某一理想值β越优型)以及区间型(期望区间[∝₁,∝₂]越优型)。各类指标的标准化处理公式如下：

效益型指标：

其中，x_ij表示第i个样本的第j项指标值，z_ij表示x_ij标准化后的无量纲值。

成本型指标：

固定型指标：

区间型指标：

进一步的，步骤2具体为：

S1基于可拓层次分析法的主观权重确定

S1.1可拓判别矩阵构造；

建立评价目标下评价对象的层次结构后，对于某个评价因素，将下一层属于该因素下的各要素进行两两比较(假定该元素包含l个要素)，通过可拓区间数表示各要素间的相对重要度，根据比较结果构建可拓判别矩阵A＝[a_ij]_l×l，其中A中每个元素

都是可拓区间数，

为标度值，如表2所示。

表2 层次分析法标度

可拓判别矩阵A为互反矩阵，即：

S1.2可拓判别矩阵特征向量计算；

将可拓判别矩阵A表示为左右矩阵，即A＝(A^-，A⁺)，计算A^-、A⁺的最大特征值λ^-、λ⁺，可拓判别矩阵A的区间特征值λ＝(λ^-,λ⁺)，求得左右矩阵归一化后的特征向量x^-、x⁺，A^-＝[a_ij ^-]_l×l,A⁺＝[a_ij ⁺]_l×l，计算参数p和q的值，即

可拓判别矩阵A的特征向量S＝(px^-,qx⁺)。

S1.3单排序权重向量计算；

对于某评价元素下一层的每个元素，有区间数Q＝(Q₁,Q₂,…，Q_l)^T＝<px^-,qx⁺>，Q_l表示为第l个元素的可拓区间权重。

设

以V(Q_i≥Q_j)≥0；i≠j表示Q_i≥Q_j的可能程度。

其中，P_i指第i个要素对该元素的单排序，归一化后得到P＝[P₁,P₂,…P_l]，表示各要素对上一层某因素的单排序权重向量。

S1.4主观权重计算；

以目标层为评价因素，准则层各准则为要素，根据步骤S1.1-S1.3，得到准则层各准则对于目标层的权重向量为：

P＝[P₁,P₂,P₃]

以经济性指标准则为评价因素，各经济性指标为要素，根据步骤S1.1-S1.3，得到各经济性指标对于经济性指标准则的权重向量为：

P₁＝[P₁₁,P₁₂,P₁₃,P₁₄]

以时间性指标准则为评价因素，各时间性指标为要素，根据步骤S1.1-S1.3，得到各时间性指标对于时间性指标准则的权重向量为：

P₂＝[P₂₁,P₂₂,P₂₃]

以适用性指标准则为评价因素，各适用性指标为要素，根据步骤S1.1-S1.3，得到各适用性指标对于适用性指标准则的权重向量为：

P₃＝[P₃₁,P₃₂,P₃₃,P₃₄]

各评价指标的主观权重为：

w^主＝[P₁×P₁₁,P₁×P₁₂,P₁×P₁₃,P₁×P₁₄,P₂×P₂₁,P₂×P₂₂,P₂×P₂₃,P₃×P₃₁,P₃×P₃₂,P₃×P₃₃,P₃×P₃₄]

S2基于改进CRITIC法与熵值法的客观权重确定

S2.1改进CRITIC法客观赋权；

基于各评价指标标准化数值，计算各评价指标均值以及标准差；计算各评价指标间的相关系数；根据各个评价指标间的相关系数，求出各个指标与其它指标间的冲突性大小，改进CRITIC法计算评价指标权重公式如下：

其中，C_j为第j个评价指标所包含的信息量，

为改进CRITIC法确定的第j个评价指标的权重，

表示第j项指标与其他指标冲突性的量化公式；m表示评价指标数，σ_j表示第j项指标的标准差，u_j表示第j项指标的均值，r_jk表示第j项评价指标与第k项评价指标间的相关系数。

S2.2熵值法客观赋权

熵值法计算评价指标权重公式如下：

其中，D_j基于各为第j项评价指标的差异系数。

其中，n为样本数量，p_ij为z_ij归一化处理后的值，

S2.3客观权重确定

通过熵值法与改进CRITIC法共同确定评价指标客观权重：

w^客＝(w^熵+w^改)/2

S3组合权重确定：

通过线性加权组合法计算各个评价指标组合权重

如下所示：

其中，

分别表示第j项指标的主观权重和客观权重；ε为各策略权重的分配系数，且ε^主+ε^客＝1，并取ε^主为0.5。

进一步的，步骤3中模糊综合评价包括：构建离散车间生产计划评价的因素集和评语集，进行总体等级评价，最后进行评价结果分析：

离散车间生产计划评价的因素集U＝{经济性,时间性,适用性}，离散车间生产计划评价的评语集V＝{很差,差,中,良,优}。

总体等级评价包括，将步骤1中标准化处理后的各生产计划样本下的指标值作为指标评分值，结合步骤2中确定的各项指标组合权重，得到各个生产计划的综合评分值，结合所确定的评语集，确定各生产计划执行情况的等级，如表3所示。

表3 隶属区间表

评价结果分析包括：根据各生产计划方案综合评分得出最优生产计划方案；通过对因素集的分析，得到制约最优生产计划下车间综合得分的关键指标。

本发明与现有技术相比的有益技术效果为：

(1)本发明从经济性、时间性、适用性三个维度构建了一个离散车间生产计划评价指标体系，能够更加科学地指导离散车间生产计划的评价；

(2)本发明基于可拓层次分析法、改进CRTIC、熵值法提出一种新的组合赋权方法，充分结合主客观赋权法的优点，在结合专家知识的同时，充分考虑样本数据的差异性、相关性，最大限度的减少信息的损失，提高了评价可靠性。

(3)本发明公开了一种基于组合赋权的生产计划模糊综合评价方法，可用于离散车间生产计划制定决策过程。

附图说明

图1为本发明离散车间生产计划评价指标体系示意图。

图2为本发明离散车间生产计划综合评价流程图。

图3为本发明实施案例中某离散车间平面布局图。

图4为本发明实施案例中某离散车间生产排程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

本发明公开了一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法，评价流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：离散车间生产计划评价指标体系构建及指标值标准化处理

离散车间生产计划评价指标体系如图2所示，目标层下包含经济性指标、时间性指标、适用性指标三个准则，各准则下各评价指标含义及计算公式如下：

经济性指标：

(1)缓冲设备平均利用率B1：

其中bu_i为第i个缓冲设备的利用率，I为缓冲设备数量。

(2)物流设备平均利用率B2：

其中lu_i为第i个物流设备的利用率，I为物流设备数量。

(3)加工设备平均利用率B3：

其中pu_i为第i个加工设备的利用率，I为加工设备数量。

(4)工人平均劳动率B4：

其中wu_i为第i个工人的劳动率，I为工人数量。

时间性指标：

(5)交货准时指标B5：

其中，

为生产计划完工时刻，

为生产计划规定交付期。

(6)计划达成率B6：Pc＝Q_c/Q，其中Q_c为生产计划下车间实际产量，Q为预设产量。

(7)总任务完工时间B7：从计划开始执行到完成该次生产计划中所有物流、加工、缓存任务的时间。

适用性指标：

(8)最大等待队列长度B8：L_imax＝max(L_i)，L_i表示第i个缓冲设备中排队等待加工的最大零件数量，L_imax表示车间缓冲设备的最大等待队列长度。

(9)最大在制品数量B9：生产计划开始执行到结束过程中某一时刻已投放到车间生产但尚未完成加工的最大工件数量。

(10)工件平均加工时间占比B10：

其中pr_i为第i个工件的加工时间占比，I为计划加工工件数量。

(11)工件平均缓冲时间占比B11：

其中br_i为第i个工件的缓冲时间占比，I为计划加工工件数量。

各类型评价指标标准化处理公式如下：

a.对于效益型指标(越大越优型)：

b.对于成本型指标(越小越优型)：

c.对于固定性指标(越靠近某一固定值β越优型)：

d.对于区间型指标(越靠近某一区间[∝₁,∝₂]越优型)：

步骤2：基于可拓层次分析法、改进CRITIC法、熵值法的评价指标组合赋权

1.可拓层次分析法主观赋权

(1)可拓判别矩阵构造；

对属于某元素的各因素(假定该元素包含l个要素)进行两两比较，通过可拓区间数表示各要素间的相对重要度，根据比较结果构建可拓判别矩阵A＝[a_ij]_l×l，A中每个元素

都是可拓区间数，其中

为标度值。

(2)可拓判别矩阵特征向量计算；

将可拓判别矩阵A表示为左右矩阵，即A＝(A^-，A⁺)，计算A^-、A⁺的最大特征值λ^-、λ⁺，可拓判别矩阵A的区间特征值λ＝(λ^-,λ⁺)，可求得左右矩阵归一化后的特征向量x^-、x⁺，A^-＝[a_ij ^-]_l×l,A⁺＝[a_ij ⁺]_l×l，计算参数p和q的值，即

可拓判别矩阵A的特征向量S＝(px^-,qx⁺)。

(3)单排序权重向量计算；

对于某元素下一层的每个元素，有区间数Q＝(Q₁,Q₂,…，Q_l)^T＝<px^-,qx⁺>，Q_l表示为第l个元素的可拓区间权重。

设

以V(Q_i≥Q_j)≥0(i≠j)表示Q_i≥Q_j的可能程度。

其中，P_i指第i个要素对该元素的单排序，归一化后可得到P＝[P₁,P₂,…P_l]，表示各要素对上一层某因素的单排序权重向量。

(4)主观权重计算；

以目标层为评价因素，准则层各准则为要素，根据上述步骤，得到准则层各准则对于目标层的权重向量为：

P＝[P₁,P₂,P₃]

以经济性指标准则为评价因素，各经济性指标为要素，根据上述步骤，得到各经济性指标对于经济性指标准则的权重向量为：

P₁＝[P₁₁,P₁₂,P₁₃,P₁₄]

以时间性指标准则为评价因素，各时间性指标为要素，根据上述步骤，得到各时间性指标对于时间性指标准则的权重向量为：

P₂＝[P₂₁,P₂₂,P₂₃]

以适用性指标准则为评价因素，各适用性指标为要素，根据上述步骤，得到各适用性指标对于适用性指标准则的权重向量为：

P₃＝[P₃₁,P₃₂,P₃₃,P₃₄]

各评价指标的主观权重为：

w^主＝[P₁×P₁₁,P₁×P₁₂,P₁×P₁₃,P₁×P₁₄,P₂×P₂₁,P₂×P₂₂,P₂×P₂₃,P₃×P₃₁,P₃×P₃₂,P₃×P₃₃,P₃×P₃₄]

2.基于改进CRITIC法与熵值法的客观赋权

(1)改进CRITIC法客观赋权

改进CRITIC法计算评价指标权重公式如下：

其中，C_j为第j个评价指标所包含的信息量，

为改进CRITIC法确定的第j个评价指标的权重，

表示第j项指标与其他指标冲突性的量化公式。

(2)基于熵值法的客观赋权

熵值法计算评价指标权重公式如下：

其中，D_j基于各为第j项评价指标的差异系数

(3)客观权重确定

通过熵值法与改进CRITIC法共同确定评价指标客观权重：

w^客＝(w^熵+w^改)/2

3.组合权重确定

线性加权组合法计算组合权重公式如下：

其中，

分别表示第j项指标的主观权重和客观权重；ε为各策略权重的分配系数，且ε^主+ε^客＝1，并取ε^主为0.5。

步骤3：模糊综合评价。

1.离散车间生产计划评价因素集和评语集构建

根据所建立的离散车间评价指标体系确定评价因素集U＝{经济性,时间性,适用性}；建立定义模糊评语集V＝{V₁,V₂,V₃,V₄,V₅}，其中{V₁～V₅}分别对应{优,良,中,差,很差}。

2.总体等级评价

将标准化后的各生产计划样本下的指标值作为指标评分值，结合所确定的各项评价指标组合权重，得到各个生产计划的综合评分值，结合所确定的评语集，确定各生产计划执行情况的等级。

3.评价结果分析。

根据总体等级评价得出最优生产计划，并根据因素集中各因素得分得到该项生产计划下离散车间的执行情况，从而确定该项生产计划下的优势指标与劣势指标。

实施案例

下面结合具体案例，介绍本发明具体实施例过程。

如图3所示为某结构件自动化生产线车间布局图，该生产线用于加工飞机结构件，物流设备为带导轨机械手，加工设备为4台机床，编号分别为VB-825A#01、VB-825A#02、VB-825A#03、VB-825A#04，缓冲设备为缓冲架(缓冲容量为10)。

为实现某一生产目标，根据生产排程得到四个生产计划排程样本，其中y1样本排程如图4(a)所示，y2样本排程如图4(b)所示，y3样本排程如图4(c)所示，y4样本排程如图4(d)所示。

1.评价指标获取及标准化处理

根据所建立的离散车间生产计划评价指标体系，统计各生产计划实施下的生产线执行数据，统计计算得到各生产计划样本下的评价指标值，如表4所示。

表4 生产计划评价指标值

根据数据标准化公式对各评价指标进行无量纲化处理，如表5所示；

表5 指标标准化数据表

2.评价指标组合权重确定；

(1)可拓层次分析法主观赋权

根据所建立的生产计划评价指标体系各项指标，由相关专家学者按照指标重要程度对各指标进行两两对比，从而构造可拓判别矩阵，通过可拓层次分析法算法处理后，得到各准则层以及各准则下评价指标的权重向量，如表6所示，各评价指标主观权重如表10所示。

表6 可拓层次分析法主观赋权

(2)基于改进CRITIC法与熵值法的客观赋权

1)改进CRITIC法客观赋权

根据各评价指标标准化数值，计算各评价指标均值以及标准差，如表7所示。

表7 改进CRITIC法数据表

通过Matlab软件计算各评价指标间的相关系数r_ik，如表8所示。

表8 评价指标相关系数矩阵

根据各评价指标均值、标准差以及各个指标间的相关系数，从而可得到各评价指标基于改进CRITIC法的客观权重。

2)熵值法客观赋权

各评价指标的熵值以及差异系数如表9所示，进一步得到各评价指标基于熵值法的客观权重。

表9 熵值法数据表

3)客观权重确定

基于改进CRITIC法的评价指标客观权重向量为：

w^改＝[0.102,0.107,0.173,0,0,0,0.169,0.249,0,0.122,0.078]

基于熵值法的评价指标客观权重向量为：

w^熵＝[0.0.82,0.1,0.115,0.131,0.065,0.065,0.113,0.114,0.026,0.102,0.086]

各评价指标客观权重如表10所示。

(3)组合权重确定

各评价指标组合权重如表10所示。

表10 指标权重表

3.模糊综合评价；

各生产计划方案综合评分为：y1＝0.5056，y2＝0.4224，y3＝0.771，y4＝0.4213。

y3生产计划模糊综合评语为良，y1、y2、y4生产计划模糊综合评语为中，故y3生产计划为最优生产计划方案。

y3生产计划方案因素集各因素的分析结果如表11所示。在该项生产计划下，该车间时间性指标与经济性指标表现优异，但在适用性指标方面表现不佳，这是由于该方案执行下工件平均缓冲时间占比较大所导致，可以针对这一指标对车间进行改进。

表11 因素集分析表

本文针对离散车间生产计划综合评价问题，从经济性、时间性和适用性三个维度构建了离散车间生产计划评价指标体系，提出基于组合赋权的生产计划评价方法。该方法通过可拓层次分析法确定主观权重，无需再进行一致性检验；通过改进CRITIC法、熵值法进行客观赋权，有效结合评价指标数据的差异性、相关性，对数据具有更高的评价灵敏度；通过模糊综合评价方法进行评价，能够有效反应生产计划下车间的优势指标与劣势指标。在进行生产计划决策时，使用本发明能够全面、科学地对离散车间生产计划情况进行评价，提升离散制造企业制定生产计划的水平。

Claims (5)

1.一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建离散车间生产计划评价指标体系，通过标准化公式对评价指标值进行处理；

步骤2：对步骤1确定的评价指标体系中各项评价指标进行组合赋权：包括基于可拓层次分析法的主观权重确定、基于改进CRITIC法与熵值法的客观权重确定、组合权重确定；

步骤3：进行模糊综合评价。

2.根据权利要求1所述的一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法，其特征在于，所述离散车间生产计划评价指标体系包括目标层、准则层和指标层，准则层分为经济性指标、时间性指标、适用性指标三个维度；

所述经济性指标包括：缓冲设备平均利用率、物流设备平均利用率、加工设备平均利用率、工人平均劳动率；所述时间性指标包括：交货准时指标、计划达成率、总任务完工时间；所述适用性指标包括：最大等待队列长度、最大在制品数量、工件平均加工时间占比、工件平均缓冲时间占比。

3.根据权利要求1所述的一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法，其特征在于，所述评价指标分为四类，各类指标的标准化处理公式如下：

效益型指标：

其中，x_ij表示第i个样本的第j项指标值，z_ij表示x_ij标准化后的无量纲值；

成本型指标：

固定型指标：

式中，β为固定值；

区间型指标：

其中，[∝₁,∝₂]为某一区间。

4.根据权利要求3所述的一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

S1基于可拓层次分析法的主观权重确定：

S1.1可拓判别矩阵构造；

对属于某元素的各因素进行两两比较，该元素包含l个要素，通过可拓区间数表示各要素间的相对重要度，根据比较结果构建可拓判别矩阵A＝[a_ij]_l×l，A中每个元素

都是可拓区间数，其中

为标度值；

S1.2可拓判别矩阵特征向量计算；

将可拓判别矩阵A表示为左右矩阵，即A＝(A^-，A⁺)，计算A^-、A⁺的最大特征值λ^-、λ⁺，可拓判别矩阵A的区间特征值λ＝(λ^-,λ⁺)，求得左右矩阵归一化后的特征向量x^-、x⁺，A^-＝[a_ij ^-]_l×l,A⁺＝[a_ij ⁺]_l×l，计算参数p和q的值，即

可拓判别矩阵A的特征向量S＝(px^-,qx⁺)；

S1.3单排序权重向量计算；

对于某元素下一层的每个元素，有区间数Q＝(Q₁,Q₂,…，Q_l)^T＝<px^-,qx⁺>，Q_l表示为第l个元素的可拓区间权重；

设

以V(Q_i≥Q_j)≥0；i≠j表示Q_i≥Q_j的可能程度；

P_j＝1,

其中，P_i指第i个要素对该元素的单排序，归一化后得到P＝[P₁,P₂,…P_l]，表示各要素对上一层某因素的单排序权重向量；

S1.4主观权重计算；

以目标层为评价因素，准则层各准则为要素，根据步骤S1.1-S1.3，得到准则层各准则对于目标层的权重向量为：

P＝[P₁,P₂,P₃]

以经济性指标准则为评价因素，各经济性指标为要素，根据步骤S1.1-S1.3，得到各经济性指标对于经济性指标准则的权重向量为：

P₁＝[P₁₁,P₁₂,P₁₃,P₁₄]

以时间性指标准则为评价因素，各时间性指标为要素，根据步骤S1.1-S1.3，得到各时间性指标对于时间性指标准则的权重向量为：

P₂＝[P₂₁,P₂₂,P₂₃]

以适用性指标准则为评价因素，各适用性指标为要素，根据步骤S1.1-S1.3，得到各适用性指标对于适用性指标准则的权重向量为：

P₃＝[P₃₁,P₃₂,P₃₃,P₃₄]

各评价指标的主观权重为：

w^主＝[P₁×P₁₁,P₁×P₁₂,P₁×P₁₃,P₁×P₁₄,P₂×P₂₁,P₂×P₂₂,P₂×P₂₃,P₃×P₃₁,P₃×P₃₂,P₃×P₃₃,P₃×P₃₄]

S2基于改进CRITIC法与熵值法的客观权重确定：

S2.1改进CRITIC法客观赋权；

改进CRITIC法计算评价指标权重公式如下：

其中，C_j为第j个评价指标所包含的信息量，

为改进CRITIC法确定的第j个评价指标的权重，

表示第j项指标与其他指标冲突性的量化公式；m表示评价指标数，σ_j表示第j项指标的标准差，u_j表示第j项指标的均值，r_jk表示第j项评价指标与第k项评价指标间的相关系数；

S2.2熵值法客观赋权

熵值法计算评价指标权重公式如下：

其中，D_j基于各为第j项评价指标的差异系数，

其中，n为样本数量，p_ij为z_ij归一化处理后的值，

S2.3客观权重确定

通过熵值法与改进CRITIC法共同确定评价指标客观权重：

w^客＝(w^熵+w^改)/2

S3组合权重确定：

通过线性加权组合法计算各个评价指标组合权重

如下所示：

其中，

分别表示第j项指标的主观权重和客观权重；ε为各策略权重的分配系数，且ε^主+ε^客＝1，并取ε^主为0.5。

5.根据权利要求1所述的一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法，其特征在于，所述模糊综合评价包括：建立评价因素集U＝{经济性,时间性,适用性}；定义模糊评语集V＝{优,良,中,差,很差}；

将标准化后的各生产计划样本下的指标值作为指标评分值，结合所确定的各项评价指标组合权重，得到各个生产计划的综合评分值，结合所确定的评语集，确定各生产计划执行情况的等级；

其中，H_i表示第i个样本的综合评分。

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