6、涉及专家能力与评估标准的电商平台选择群体决策研究

基于改进SAW模型的电商平台选择决策研究

涉及专家能力与评估标准的电商平台选择群体决策研究

1. 引言

在当今数字化时代,数字能力对于企业至关重要。拥有电商经理的公司,无论规模大小,往往比依赖传统经理的公司更能快速开展数字出口业务。国际电子商务的发展需要大量初始投资和合适的电商战略,以确保资产的最优利用。同时,采用电子商务能够实现全电子交易流程,有效管理信息和资金流动。

数字技术的应用有助于根据不同业务需求创建或修改业务流程,这正是数字转型的核心。任何改进业务模式的尝试,不仅能促进企业创新,还能提升企业竞争力。例如,运用商业智能框架进行决策,可实现有效管理。为应对业务决策的多因素特点,一种支持群体决策(GDM)的灵活方法应运而生。

随着信息和通信技术的发展,尤其是受新冠疫情的影响,每个企业都在不同程度上受到电子商务相关趋势的影响。为改善和管理电子商务流程,各种软件产品不断涌现,电商平台为企业开拓全球市场提供了机会。研究表明,疫情后用户对电子商务的态度有所改善,同时,零售部门在共享数据平台销售时存在盈利机会。然而,电商平台与在线销售之间的关系因平台参数不同而充满挑战,客户价值的一个重要决定因素是对网络潜力的认知和使用能力。因此,选择合适的电商平台至关重要,因为不同平台具有不同的特定参数。此外,电商平台提供的合同会影响在线零售商的运营和融资决策,建议电商平台设定合理的固定佣金率,以免大幅降低在线零售利润。在选择和评估合适的电商平台时,还需考虑部署和安全问题,同时也要关注平台生态系统与内容管理系统的关系以及使用平台时的数字安全能力。

为选择最合适的电商平台,需要确定一些评估标准,并组织一组专业专家进行评估和选择。这类问题属于多标准分析范畴,常见的经典模型有 SAW、WPM、AHP/ANP、TOPSIS、EL

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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