以資源基礎(chǔ)理論探討電子商務(wù)經(jīng)營之成功要素-策略矩陣分析法之應(yīng)用(完整版)實用資料

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z以資源基礎(chǔ)理論探討電子商務(wù)經(jīng)營之成功要素-策略矩陣分析法之應(yīng)用（完整版）實用資料(可以直接使用，可編輯完整版實用資料，歡迎下載）92~3AA187-216lgnxRkpn*i***′j~zt**¤dTq(|G90~1219FG91nG91KnsHAtxRuAHaRHAlgnRApUGBH~POqlnnCGBOqlnnCTBIwUB~BTPwBOqlnnCBUh~AOqlnnˉà?C¤-?Ba?￥?A2J~OqlnnCBNbqlgWPCAssoAwql~ixql~HCJGqAlxAnEelAlsyChCULFBNwpHBlsCLhAygBAFgAwwCtM(RA2001?Ai~qusUuWs~CLHAEE~NAqMCsqAoogs~CJSOHj~PBytADpAOnn*JPWfdefPhNAPsgOU(NSC89-2416-E-324-018?C~326F~716MarcAndreessenA188AA92~3CMoAAOABclDAtA~AoAOhMCpFWbqLsxsUANWY~(lCuOqlO~HMDrucker(1999?sqFOpRFAFORFFFOBxWM~cgCOPPPsAsDANLiKasvqlW~gs~O(navigatorsoCOLOPFAuOl~Porter(2000FTFAOskiPBAWbFLAu~ON(enablingtechnologyA~vuSqlsqhJqzDDCqy~jOAefAF~qlJPA~WvuH~pqlWjvOH~SpkjvOHsAsDnAAJTSAsiCsUT1.áAlisAOnC2.áAUliC3.3eAAoilhC(§EdAANOuC(§dKA2000C1999?CsYThurow(2000oAq(§dKA2000?CEvansandWurster(1999AYtPs~AO~iNvuOHoA2000AO89.12.14lWA50.025￠HA(?A2001CHzqlgnxRk189sDnmTGUftFNixql~HnFHRceN~gC1.μo~vuA2.?zqlgnAi3.?FzzLEmBlmlwwqqlCqqTAqlOquBqkTB~BAICq~yAqlO~HuyNCqAAqlOMqBOPzhnCAASnf~tAtuCWuAqlhFbLuWRPP~TOCKosiur(l997hAqlOzLqBzTPeAoiAwgtFs~RMPApqlTFBqlFqiHMsvuCKalakotaandWhinston(1997HqTB~yBAHWuP(¤G1qlsdqlhANql~~TjG1.￥lOUBTDCABsBteBC2.￥liUNUnC(intra-businessàAU~(Jolly,1997;Dertouzos,1997;Barabino,KalakotaandWhinston(customertobusiness,BtoC(businesstobusiness,BtoBB~1998;KalakotaandWhinston,l997?AsNAA92~33.?UilAUaiCOisBoAAAiUlsoCHWGhOMAbdWxAGsNsduvC(¤T1qlyPeppersandRogers(1997qlo~uiHwCUiOPMVqAH~CGuqlKKAusAsABAWtBKaq~CvlijGaAsyzg~Bsx~uBJ~TBijMBiHOLhDATLBlUOoOC~Thzql~POqGCPBsgBMsBisBjPq(1999?CEvansandWurster(2000?hHTHAqlyAOOG1.±(reachliahUhC2.?(richnesstliUiJBUC3.?(affiliation?lBFaiU~CEvansandWurster(2000aAMqlbIWUOupwFOqloiHPbIuAobGWCBtoCqlKosiur(l997Albaetc.(1997?hqzGHTp,(￥Nt190HzqlgnxRk191GB(resource-basedviewμzz(¤zzWernerfelt(1984FuvoWCkAOMy~/qYquvqMANu~voNqCuFoIAFhuCotCDiHuvvuIANuvzzCAo~zVCL(¤G?Grant(l991VRcARNFCLNHVRABJGAOAoi~C2.?tO(capabilitiesaPA3.μPOuv5.?f4.?wR~POAH1.?tP(¤Tμ(strategicassetsbGrantVUAvuOGHAHOBooCYuuvNqHvuAFuOvCBADOqvuAYSC~AovAuShPkCsFKVcADFqvOuCd(1996?hhkAFTHPOAOG(1991?AOvOADMSG(valuable?GqbSwWivPC2.μ(RarenessGqbvChqLkoALkyvuCsqASwDAhYC3.Lks(ImperfectlyReplicable/Imitable?Gv1.?WSB2.±MAH3.?kCBarney1.?AmitandSchoemaker(1993WiHvu192AA92~3sN/?OMBkBCH(Substitutability?GNOsbuv4.′(StrategicallyBarneyS(ValuableB(RarenessBVRIOcAR(CostlyEquivalentResources?AviHPAHPFNGAqvuNLkCb1997~zkAtoimitate?B(ExploitedbytheorganizationqOPOvukAHWbjABWSBSA~qavuCTBqlmEvan(1997?ngyTGaC~sgAlWHnnEjhCqAlzKAAGwTUFUOgF~yHKUFLLYFUvFUULuFHAFPgsCshGvj(1998¨zAgu~vtAsBSPYCd(1999APg~AbPqoiqUSCoPg~AgPAePAyYDPAt~AbPqoiqAg~PnCpLoGbg~oilqA~enqNBeBCzH~C(2000gYCKi(2000s~aqbqAnCW(2000?AwsVsCsoA~AJqlAH~gPPBtAqPlgCOAxSA~vOAUnAA~OqlgCAJqARqltAHsiSeybold(1998±qgAhqqAHzqlgnxRk193EvankosCgzzqlCMHWsSeyboldoCKiObFzqDFqlPRqlgtkAAssDhDosHzFRAFIJAdBvjWzsHOgAhRePSwRAMOFAqkoDzDAPsPCsAsHRkAOPAHAHxgAitEsksHjcNuGWPWqABqllH~usPgBazAMASBdBBqFvosAujwR(￥PsCsNCAB(￥qFixHBCAMVRIOqgzABzA2001?Ac(Barney,1997?ARzRDCBscscpGsc194AA92~3AiiOA(2001axRkANC~AqFzniA~vuAOOAOBCBarney(1997~avuAqLCqLVRIOAo~~vuCMAsoUuOaBAbWxHVRICBoisNDnoAOcoiCxOHAjcabASw~bxCAcOHyz~~DnA~hO~~qJ~AgssYOHxAzLAoiUqB~CoB~UqxAxAcCbAsoT~AouaWCTBsHsDT~aHCsHwAOsntiAtbWeCwAWeiCDT~azAbsntiABnUtA1uOvxWDnGG(1￥stAOgRoAAgLtzoCzA~APtbWwCsWALkpiCsDRWAOtCwOPUtAbWiCO?v(2c1AGbs(?sCBtoCqltsBtoCOVRIO(2HzqlgnxRk195NhAGLkHjsFoAFTP~Ua~qC(¤~H~iHAyPvT~eWFbAetqlOLhSuv(commercej~GbzLuH~AGUgzHPM~Hh(¤TGDuvqMaCGKOFsBqlBHOT~RAoRDoCNLibWu(Drucker,1999?CAsM~HhMgzHHOCby(¤G-o~qlpBKAWjpB~OBA~otAsbRWNAHUCTIhG1.|AssAC2.¤BAAsACA3.?OUsiABOBiRsAUNCt~qlgKAOLkoJTCAsbWzhUAOHUCqlssHApCe196AA92~3HPyzsAjAalACCudnjobu://udnjob/jpCse2aBsaF(¤T?F(￥(¤?F?CpUG(¤G?qllq(¤sUAMUpC2001~11lsiUAiBnUAPUAAH(¤G1qllqasNqgzHiCBAt~iqqllHC3CDnOzL2OaAbJ(WADAGsuvC3sUqgzHAGPgzBSpjAPGRgzAgz~BLAsigzBtdHLnpjA104zBpjAudnjobTAHOUHLwzBizpjA~yPLHOPMxgHuWzBtApHzqlgnxRk197(¤T-U~ANA~iAHUUqiCU~DU~WAgPNAHqlliC(￥DnseWAzLTRPdANisDsBCsjiGGAuWPCuWA~UjTeBqCA~UjBxByPqqBqBB~IOAHRUCDMCsqAjMMBRsNRAMUAMUCsANzUqAOqGANCLaiF~qHHP~taqHANCiCGPC~avuCsAYbAsuvOvFYGqAhuvOvFqAHWAhuvOvCVRITfgDAsIsgpjAqAKqgzzppjAbPWNC198AA92~3RBRAOTaC(://books.twWsBxRsciRANRoU1.3SuM~sswyBgrCUTggsBKqlwoAM~BYC(2.oazyAWAyCuAywCCg3.￥qWyBeOAC(qy1995~1227AOOxWa2000~12A1996~7WBCb7dUC40UAWY~Ce3M~ss(±W2900aHWKfIA4.3OTaCWHH~PWSuC(5.3IyAWjMyKC6.3MDpyC(7.3TtPHjM(TNOpenfindPoAyTKC~PbooksWUA(?IwM~yHzqlgnxRkGszxR(¤199200AA92~3ssxR(¤xR(¤HzqlgnxRk201(Gq1982~1117AB?e?60AAYFgAHusvJC1997~COMqPCgMdB~uBP~PFgLWz~AHWqAy~ttSFBM~P~xAgAAOhAAMw5AWqABsciRANRoU(gTAHURNxG1.ajsAb~PWPAAH~PuC(￥q~PH2.aqLyBxyAxyABzhq~C(qy3.a100aPaBIBaKAfAUbqjNibwvtWI~FxwsWADC(2~te4.a1982~AIyUC5.agyq~APUjwTYAB102aAWWgC6.anwoWoBANPxC(?TNGBqlR(¤77~AB2000~85dUCOK?BhB5,00020UUAHO(?Iw(￥qY2AM~gF202AA92~379~AAUBHUBfBTBzAHznoY~CYjHCAuWUFHhDAbsAAtlBjAoqlsYCsciRANRoU1.?AAizLqBRBWwDC~i85~PWdAeB87~15U~AJB88~yUAAq100Ce-mailMU~qVmAHzUAhBM~AHzDCPUBzAjBhuCPFeWA2.±NUAUOufC(?uf3.?TjAH~PuCH4.?UAb~sBoWgAIsAMCg5.?U~AMBTY~PoUTAACb~oBhKUqBAvOC(6.?sxWLhAHkABjjMUtAMC(?Iw30h~gB~(?PqPW(￥q~PCablemodemWC(§NPA652500yuB10T1uANHzqlgnxRk203(GSagAeB50~1214(W?A25C~AgBPBTwq~~CAh~VOALkojAuxaAbLjTRAOUAMDDHDsAENAYPOHUPDAHKBwPtCgOxWjqlA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/books.tw/g~q(://.tw/~mT(://.tw/(eco/doc/ndoc/a2.htmpsD(://udnnews/(HzqlgnxRk215KeySuccessfulFactorsofE-CommerceFromtheResource-BasedView:AnApplicationofStrategicMatrixMethodHAN-SHENGLEI*,SHIN-YAUNLEE***DepartmentofBusinessAdministration,ChaoyangUniversityofTechnology**ChyienHwangTradingCo.,Ltd.ABSTRACTThisstudyisgroundedonthetheoryofstrategicmanagement,employingthesystematicstrategicmatrixmethodasthetooltoanalyzesixcasesinthreeindustries.Thepropositionsaddressedincludingthefollow:Websiteimage(branding,theconsolidationofritualandsubstantiveassets,therichnessofdatabaseandtheeffectiveusingofit,andtheindustrialknowledge,whichallarethekeysuccessfulfactorsofthee-commerce.Andtheinternettechnologyalonecannotguarantythesuccessofe-commerce.Keywords:e-commerce,resource-basedtheory,strategicmatrix,keysuccessfulfactor216AA92~3*§2.5矩陣在決策理論中的應(yīng)用所謂決策，就是根據(jù)預(yù)定目標，作出行動的選擇.從狹義上解釋，決策是在若干個指導(dǎo)行動的方案中作出相對最優(yōu)的選擇.科學(xué)的決策必須嚴格實行科學(xué)的決策程序，運用科學(xué)的思維方法與決策方法.決策可利用的數(shù)學(xué)方法很多，這里我們只介紹矩陣在決策中的簡單應(yīng)用.決策者為了達到所希望的目標（例如收益較大或損失較小等），可以采用多種行動方案.許多決策問題都面臨著若干種不依決策者主觀意志為轉(zhuǎn)移的客觀條件或客觀現(xiàn)實，我們稱為自然狀態(tài).例如，投資者將一筆資金投入生產(chǎn)時，有明確的目標，即要使得收益最大.投資者可以采取的方案也有多種，例如投資房地產(chǎn)，投資汽車生產(chǎn)，投資家用計算機生產(chǎn)，投資彩電生產(chǎn)，等等.上述方案即為投資者的行動方案，投資者將在上述方案中選擇一種能使收益最大的投資方案.然而不管投資者選擇何種方案，將來的產(chǎn)品銷售及市場行情都有可能出現(xiàn)好、一般、不好三種情形，這三種情形即為投資者所面臨的不依投資者主觀意志為轉(zhuǎn)移的自然狀態(tài).設(shè)決策者可以選擇的行動方案的集合為{A1,A2,…,Am}，所有的自然狀態(tài)構(gòu)成的集合為{1,2,…,n}，再設(shè)決策者采用行動方案Ai，而自然狀態(tài)是j時，決策者的益損（收益或損失）值為aij，則可以列出下表：自然狀態(tài)益損值行動方案12…nA1a11a12…a1nA2a21a22…a2n…………Amam1am2…amn我們可以把上述益損值寫成如下的矩陣形式：12…n稱此矩陣為益損矩陣（或風(fēng)險矩陣），記為B或Bmn當n＝1時，即自然狀態(tài)只有一種，這時的決策問題比較簡單，稱之為確定型決策.決策者只需根據(jù)決策的目標（例如收益最大或損失最?。┒x擇a11,a21,…,am1中的最大者或最小者所對應(yīng)的行動方案.當B是收益矩陣時，選擇最大數(shù)對應(yīng)的行動方案，當B是損失矩陣時，選擇最小數(shù)對應(yīng)的行動方案.當n>1時，需要知道自然狀態(tài)1,2,…,n出現(xiàn)的可能性（即出現(xiàn)的概率），我們用百分比表示這些可能性.設(shè)1,2,…,n出現(xiàn)的可能性分別是p1，p2,…,pn.則易知p1+p2+…+pn＝1.在實際進行決策時，有時會出現(xiàn)某種自然狀態(tài)j發(fā)生的可能性很大（接近百分之百）的情形，此時我們可以認定自然狀態(tài)j一定出現(xiàn)，其它自然狀態(tài)一定不出現(xiàn)，從而變?yōu)榇_定型決策問題，可按照上述確定型的決策方法進行決策.假設(shè)任何一種自然狀態(tài)沒有絕對的把握一定出現(xiàn)，這種決策稱為風(fēng)險型決策.我們可以利用矩陣的乘法進行決策.如果采取行動A1，那么益損期望值（即加權(quán)平均數(shù)）為E(A1)＝a11p1+a12p2+…+a1npn.同樣如果采取行動Ai，那么益損期望值為E(Ai)＝ai1p1+ai2p2+…+ainpn.一般地，記P＝,Q＝,由矩陣的乘法運算規(guī)則即知，Q＝BP.在實際進行決策時，先計算矩陣乘積Q＝BP，如果決策目標是收益最大，那么就在E(A1)，E(A2),…,E(Am)中挑選最大者，最大者所對應(yīng)的行動方案即為最優(yōu)方案.如果決策目標是損失最小，那么就在E(A1)，E(A2),…,E(Am)中挑選最小者，最小者所對應(yīng)的行動方案即為最優(yōu)方案.例1某企業(yè)要對某個問題進行決策，方案、自然狀態(tài)、狀態(tài)出現(xiàn)的可能性，收益值如下表，試確定最優(yōu)方案.狀態(tài)概率收益矩陣自然狀態(tài)方案狀態(tài)概率收益矩陣自然狀態(tài)方案1230.3A14567A22469A35736A43568A53555該決策問題的收益矩陣為B＝.又P＝.計算矩陣乘積Q＝BP：Q＝BP＝＝.Q中的最大值為5.9，對應(yīng)的行動方案是A3，所以合理的決策是A3.運用矩陣方法進行風(fēng)險型決策，有許多優(yōu)點：第一，它具有廣泛的適應(yīng)性，尤其是在解決比較復(fù)雜、計算量比較大的決策問題時，該方法顯得更為優(yōu)越；第二，這種方法把風(fēng)險型決策問題轉(zhuǎn)化為兩個矩陣的乘法以及選取乘積矩陣中元素的最大者或最小者，這樣就易于利用數(shù)學(xué)理論及計算機簡化計算.例4（工業(yè)增長模型）考慮一個在發(fā)展中國家可能出現(xiàn)的有關(guān)污染與工業(yè)發(fā)展的工業(yè)增長模型.設(shè)p是現(xiàn)在污染的程度，d是現(xiàn)在工業(yè)發(fā)展的水平，二者都以由各種適當指標組成的單位來度量.例如，對于污染來說，空氣中的一氧化碳的含量及河流中的污染濃度等等.設(shè)p和d分別是五年后的污染程度及工業(yè)發(fā)展的水平.假定根據(jù)其它發(fā)展中國家類似的經(jīng)驗，國際發(fā)展機構(gòu)認為，以下簡單的線性模型是隨后5年污染與工業(yè)發(fā)展有用的預(yù)測公式：p＝p＋2d，d＝2p＋d.如果我們記A＝,＝,5＝則有5＝A(5)10＝A5＝A2,15＝A10＝A3,…，5n＝An.如果初始值p＝4，d＝2,則用（5）式可得出未來50年污染程度與工業(yè)發(fā)展水平的情況，見下表：pd目前425年81010年282615年808220年24424225年72873030年21882186………………50年177148177146為了分析上表中p和d的變化性態(tài)，我們先求矩陣A的特征根與特征向量.A的特征多項式為fA(x)＝＝x22x3＝(x3)(x＋1).所以A的特征根為1＝3，2＝1.對于特征根1＝3，所有滿足(3IA)＝＝0的非零向量都是屬于特征根3的特征向量，例如向量就是特征向量，即A＝3.同樣對于特征根1，所有滿足(1IA)＝＝0的非零向量都是屬于特征根1的特征向量，例如就是特征向量，即A＝1.如果初始值為p＝1，d＝1,則利用（5）式可以計算出5年、10年、15年、…、5n年后污染與工業(yè)發(fā)展水平分別為：5年：5＝A＝＝3＝；10年：10＝A2＝AA＝A3＝3A＝32＝15年：15＝A3＝A2A＝A23＝3A2＝33＝………5n年：5n＝An＝An1A＝An13＝3An1＝3n＝記e1＝,e2＝.則容易算出（可以利用待定系數(shù)法）：＝3＋＝3e1＋e2.對于初始值p＝4，d＝2，隨后5n年污染程度與工業(yè)發(fā)展水平為An＝An(3e1＋e2)＝An3e1＋Ane2＝3Ane1＋Ane2＝33ne1＋(1)ne2＝＋.當n較大時，對計算結(jié)果的影響作用很小，以致能被忽略不計，因此，當n較大時，5n年后污染程度與工業(yè)發(fā)展水平為：An.同樣，如果以p＝1,d＝7為初始值，想要確定20個時段后這個增長模型的效果，也可如下計算：先將寫成如下形式＝43＝4e13e2.因此20個時段后污染程度與工業(yè)發(fā)展的水平為A20＝A20(4e13e2)＝4A20e13A20e＝4320e13(1)20e2＝43203＝＋.同樣上式中最后一項的作用是如此地小,以致可以忽略不計，因此A204320.例5（兔子狐貍種群模型）考慮一個簡單的關(guān)于兔子和狐貍生存的生態(tài)模型.假設(shè)在沒有狐貍的情況下，現(xiàn)有兔子的數(shù)量R一年自然增長10%，于是下一年兔子的數(shù)量R服從增長規(guī)律R＝1.1R.又設(shè)在沒有兔子的情況下，現(xiàn)有狐貍的數(shù)量F每年減少15%,于是下一年狐貍的數(shù)量F＝0.85F.然而當狐貍和兔子處于同一棲息地時，狐貍吃兔子,.令A(yù)＝，則上述增長模型可寫成如下的矩陣形式：＝(6)對初始值R＝10，F(xiàn)＝8,利用模型（6）計算經(jīng)過許多時間段后，兔子和狐貍種群的數(shù)量如下：0年：10兔子，8狐貍1年：9.8兔子，7.8狐貍2年：9.6兔子，7.6狐貍3年：9.4兔子，7.4狐貍………10年：8.4兔子，6.4狐貍………20年：7.4兔子，5.4狐貍………………50年：6.3兔子，4.3狐貍………………100年：6.02兔子，4.02狐貍下面我們以特征根和特征向量為工具對上表所表示的性態(tài)進行分析.首先計算A的特征多項式：fA(x)＝det(xIA)＝＝x21.95x＋0.95＝(x1)(x0.95).所以特征根為1和0.95.為了求對應(yīng)于特征根1的特征向量，考慮滿足下式的非零向量：(IA)＝＝0，例如可?。?，顯然向量的任意非零常數(shù)倍k都是屬于特征根1的特征向量.同樣對于特征根0.95，也可以求出一個特征向量，向量的非零常數(shù)倍k(k0)都是屬于特征根0.95的特征向量.設(shè)＝a＋b，則有.解得a＝2,b＝4.所以＝2+4因此經(jīng)過n個時間段后，兔子和狐貍的種群數(shù)量為：An＝An＝2An+4An＝21n+40.95n＝+40.95n.可以看出，An是由一個穩(wěn)定種群項和一個緩慢衰減的第二項40.95n組成的.所以,正子和狐貍的種群數(shù)量越來越趨向于6,4.確定一個方陣的特征根及特征向量，是所有數(shù)學(xué)中研究最多的計算問題之一.對于2階方陣，例2已給出計算其特征根的方法.對于某些較簡單的三階和四階矩陣，特征根及特征向量容易求出，而對于階數(shù)較大的方陣，問題比較復(fù)雜，在實際中往往使用其它方法.決策矩陣(decisionmatrix)又名：Pugh矩陣，選擇矩陣(selectionmatrixorgrid)，問題矩陣(problemmatrix)，問題選擇矩陣(problemselectionmatrix)，機會分析(opportunityanyalysis)，方法矩陣(solutionmatrix)，標準評價表(criteriaratingform)，關(guān)鍵矩陣(criteria-hasedmatrix)參閱：因果關(guān)系矩陣(cause-and-effectmatrix)概述決策矩陣評價一系列的選擇并為其排序。小組首先設(shè)計一些評價標準，然后按照標準對每個選擇進行評價。它屬于L型矩陣的一種。適用場合·當必須將一些選項限定為1個時；·當要基于幾條標準作決策時；·用列表削減法將得到的選擇減少至有限數(shù)目后。典型的適用場合：·當需要致力解決一個問題或者只有一個改進機會時；·當只能實施一種改進方法時；·當只能開發(fā)一種新產(chǎn)品時。實施步驟1用頭腦風(fēng)暴法得出適用的評價標準，這個過程最好有顧客參與。2討論并修改評價標準，分清“必須要”和“必須不”。從這些標準中選出最重要的，可能要用到列表削減法及多輪投票法等方法。3按照每個標準的重要程度給每個標準分配一個權(quán)重，總分為10分。權(quán)重的分配可以通過討論、投票完成?；蛘呙總€組員給每個標準分配一個權(quán)重，將每個標準得到的權(quán)重相加，按總權(quán)重和的大小排序。4畫出L型矩陣。評價標準放在頂端，選項排列在左邊。習(xí)慣將條目少的項作為列項。5按標準評價每個選項，有三種方案。方案1：給每個標準設(shè)立等級，比如：1，2，3：1——稍微，2——部分，3——很大程度上或1，2，3：1——低，2——中，3——高或1，2，3，4，5：1——一點，…，5——很多或l，4，9：1——低，4——中，9——高確保設(shè)立的等級是一致的。寫下標準，并使最大值（5或3）表示最期望的選擇：對顧客有最大的影響、最重要、最容易、成功的可能性最大。方案2：按照每個選項多大程度地符合標準來給選項排序。l表示與標準最不符合的選項。方案3：決策矩陣：建立一個基準，可以是一個選擇或者當前的產(chǎn)品或者服務(wù)：對于每個標準，將每項選擇與基準比較進行評分，差（一1），相同(0)，好（＋1）。也可以用更細致的標準，比如“2，1，0，1，2”五個等級或者“3，2，1，0，－1，－2，－3”6將每個選項的排序與權(quán)重相乘，然后相加。得分最高的選項不一定是必選的選項，但是得分的相對大小對問題的討論是很有意義的，并能幫我們最終達成一致意見。示例圖表5.50是“巴黎風(fēng)情”酒店的顧客服務(wù)小組用來決定“等待時間過長”中哪一方面的問題應(yīng)先解決的一個決策矩陣。問題出現(xiàn)在“顧客等待接待”、“顧客等待侍者”、“顧客等待食物”和“顧客等待付賬”幾個方面。評價標準為“給顧客造成的不便”（多大程度上對顧客造成不良影響？）、“解決的容易程度”、“對其他系統(tǒng)的影啊”和“解決的速度”。本來“解決的容易程度”常寫作“解決的困難程度”，但是那樣使排序反過來了。現(xiàn)在每個標準的最大值都表示最期望的選擇：給顧客帶來不便、易于解決、對其他系統(tǒng)有很大的影響，以及很快可以解決。賦予“給顧客造成的不便”5分權(quán)重表示小組認為這是最重要的評價標準?！敖鉀Q的容易程度”和“解決的速度”各有2分權(quán)重。“對其他系統(tǒng)的影響”有1分權(quán)重。用3，2，1分別表示將每個問題分成高、中、低三個等級。例如：在問題“顧客等待食物”中，由于周圍氣氛很好，給顧客帶來的不便就評為中級(2)。因為它關(guān)系到侍者和廚房工作人員，這個問題不容易解決（1——不容易）。對其他系統(tǒng)的影響為中，因為這樣侍者必須更頻繁地去廚房。由于廚房設(shè)計得很擁擠且沒有柔性，故這個問題不能很快得到解決（1——低速）。（注意：小組假設(shè)解決方案要涉及廚房的重新設(shè)計，這可能是也可能不是一個很好的假設(shè)。）將每個得分都與權(quán)重相乘。例如，“顧客等待接待”一項在“給顧客造成的不便”（權(quán)重為5）的問題上，評價為高(3)，那么得分就為15。將每一排的得分相加得到每個問題的總分?！邦櫩偷却哟钡玫搅俗罡叻?8。由于次高的得分是18，那么選擇哪個就很顯然了。同樣可以閱讀有關(guān)Medrad的案例，看看決策矩陣如何用來確定優(yōu)先改進哪種問題。注意事項·有很多選項的清單可以先用比如多輪投票法等工具進行簡化?！そ?jīng)常按以下方法確定標準，比如：有效性、可行性、能力水平、成本、所需時間、支持、團隊熱情度等等。以下是一些其他的常見的標準：為選擇一個問題或者一個改進機會：小組是否可控、收益、資源需求（資金和人力等）、由此給顧客造成的不便、緊急性、組織的興趣或認可、對其他系統(tǒng)的影響、管理層的興趣或支持、要解決的困難、解決所需的時間。為選擇一個解決萬案：這種解決方案的根本原因，問題的解決程度，成本（如：資金、時間），投資回報，資源可用性（如：人力、時間），實施的難易程度，實施此方案所需的時間，維護成本（如：資金、時間），維護的難易程度，對解決方案的支持與反對，組織成員的熱情度，安全、健康或環(huán)境因素，培訓(xùn)因素，對其他系統(tǒng)的潛在影響，對顧客或供應(yīng)商的潛在影響，對于顧客的價值，潛在的問題，潛在的負面效應(yīng)?！み@個矩陣可用來比較觀點。然而，盡可能地用它來總結(jié)關(guān)于各種評價標準的數(shù)據(jù)?！た梢猿闪⑿〗M來收集有關(guān)各種評價標準的數(shù)據(jù)。·有些選擇問題和改進機會的標準需要對最終解決方案進行猜想，例如：評價資源的需求、收益、面臨的困難、所需時間等。因此，對選項進行排列和對于結(jié)果的假設(shè)都很重要?！けＷC標準的最高值(5或者3)是你最終想選擇的，這一點很重要。例如成本、資源使用、難度等標準會導(dǎo)致混合的情況，比如低成本、高需求等等。如果你的評價標準列于一個理想的狀態(tài)有時給分為5、有時為1，那么你就很難得到正確的結(jié)果你可以通過重新定義你的標準來避免這種情況，比如定義“低成本”而不是“成本”，“容易”而不是“難度”?；蛘呖梢栽诰仃嚈跇祟}上寫清從低到高的排位，比如：更要性成本難度低——1，高——5高——1，低——5高——1，低——5·當用方法1評價選項時，有人會喜歡先只考慮一個選擇，從頭到尾將各個標準打分，然后進行下一個選擇。其他人會先考慮一個標準，將所有選擇評分，然后進行下一個標準。隨你喜好，兩種都行。·如果小組中的個體在評分時有所不同，那么進行討論相互了解各自觀點最后達成共識。不要使用平均值或者投票決定最好的。·這個工具的有些版本計算無權(quán)生的評分的和，并且也用于指導(dǎo)決策?！ぎ斶@個工具被用來選擇一個計劃、解決方法或者新產(chǎn)品時，得出的結(jié)果可以用來改進選項。總的得分高但在標準A和B得分低的選擇可以從那些A和B標準得分高的選擇獲得改進意見。這種結(jié)合和改進每一個選擇都可以做，然后再用決策矩陣重新評估新的選擇?！?yōu)化矩陣和這個工具相似但是更嚴格。參閱“有效性-可實施性圖”，它可以區(qū)分容易實現(xiàn)的標準和有效的標準，并且能可視化地比較選項與標準的匹配度。在基于個人喜好而不是標準進行決策時使用成對比較更有利。因果關(guān)系矩陣是這種工具的方法演變，用來聯(lián)系過程步驟與顧客要求。END矩陣理論在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用崔士軍學(xué)院：控制學(xué)院專業(yè)：控制理論與控制工程學(xué)號：2021011摘要：本文主要介紹矩陣理論在控制領(lǐng)域中的應(yīng)用，主要介紹了連續(xù)時間線性時不變系統(tǒng)零輸入響應(yīng)運動分析，即給定線性定常系統(tǒng)的自治方程，如何利用數(shù)學(xué)模型，求解線性定常系統(tǒng)的零輸入響應(yīng)問題。是矩陣理論中約當標準形和對角線標準形在線性系統(tǒng)理論中的一個很典型的應(yīng)用。一.問題的提出：為了定量地和精確地確定出控制系統(tǒng)運動的變化規(guī)律，以便為系統(tǒng)的實際運動過程作出估計。需要從其數(shù)學(xué)模型出發(fā)，分析系統(tǒng)運動過程和狀態(tài)。1.線性系統(tǒng)狀態(tài)方程：從數(shù)學(xué)的角度上，就是相對于給定的初紿狀態(tài)x0和外輸入u，來求解方程（1）和（2）的解，即系統(tǒng)響應(yīng)。解的存在性和唯一條件如果系統(tǒng)A(t)、B(t)的所有元在時間定義區(qū)間[]上均為t的實值連續(xù)函數(shù)，而輸入u(t)的元在時間定義區(qū)間[]上是連續(xù)實函數(shù)，則其狀態(tài)方程的解x(t)存在且唯一。2.連續(xù)時間線性時不變系統(tǒng)零輸入響應(yīng)運動分析給定線性定常系統(tǒng)的自治方程：并稱其為矩陣指數(shù)函數(shù)。由（1）所描述的線性定常系統(tǒng)的零輸入響應(yīng)的表達式為：3.解的含義：（1）如果將t取為某個固定值，那么零輸入響應(yīng),即為狀態(tài)空間中由初始狀態(tài)經(jīng)線性變換所導(dǎo)出的一個變換點。因此系統(tǒng)的自由運動就是由初態(tài)出發(fā)，并由的各時刻的變換點所組成的一條軌跡。（2）自由運動軌跡的形態(tài)，即零輸入響應(yīng)形態(tài)，是由矩陣指數(shù)函數(shù)所唯一地決定。（3）如果當時，自由運動軌跡最終趨向于系統(tǒng)的平衡狀態(tài)x=0,則稱系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的。線性定常系統(tǒng)漸近穩(wěn)定充分必要條件為：當且僅當矩陣A的特征值均具有負實部時，上式成立4.矩陣指數(shù)函數(shù)的性質(zhì)推論：若A經(jīng)過非奇異變換變?yōu)閷蔷€陣，即二.問題的求解：綜上可知，求解問題的關(guān)鍵，就是已知矩陣A，如何求解矩陣指數(shù)函數(shù)的問題。下面介紹1.無窮級數(shù)法（定義法）根據(jù)定義直接計算辭職無窮級數(shù)2.拉氏變換法（預(yù)解矩陣法）(2)約當標準形法當A陣具有n重特征值時，可通過非奇異變換化為約當標準形J。當A陣同時具有重特征值和互異特征值時，可利用上述（1）、（2）原則求出。求解出矩陣指數(shù)函數(shù)以后，線性定常系統(tǒng)的零輸入響應(yīng)的表達式為：將矩陣指數(shù)函數(shù)代入即為所求。三.應(yīng)用小結(jié)：1.用到的矩陣論相關(guān)知識：矩陣指數(shù)函數(shù)的定義和性質(zhì)對角線標準形和約當標準型矩陣的運算法則，包括矩陣加法和乘法運算和求逆運算矩陣特征值和特征向量計算以及可逆變換矩陣的求解矩陣的可逆變換2.解題思路：給定線性定常系統(tǒng)的自治方程的一般形式：要求解線性定常系統(tǒng)的零輸入響應(yīng)的表達式時，可以做相似變換：將A化為對角線標準形或約當標準型，而對角線標準形和約當標準形的矩陣指數(shù)函數(shù)很容易求出來，為得到原系統(tǒng)的矩陣指數(shù)函數(shù)，只需要再做一下逆變換：就可以得到。這樣是求解過程得以簡化。四.注釋：狀態(tài)方程：狀態(tài)方程是對連續(xù)時間線性時不變系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述。時不變系統(tǒng)：就是系統(tǒng)的參數(shù)不隨時間而變化線性系統(tǒng)：滿足疊加原理的系統(tǒng)具有線性特性零輸入響應(yīng)：若輸入的激勵信號為零，僅有儲能元件的初始儲能所激發(fā)的響應(yīng)，稱為零輸入響應(yīng)。自治方程：在一個方程中，如果其自變量沒有顯示的在方程中出現(xiàn)，則稱此方程是自治的（autonomous)。矩陣論大作業(yè)學(xué)院：控制學(xué)院姓名：崔士軍班級：研0904學(xué)號：2021011內(nèi)蒙古科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計說明書（畢業(yè)論文）題目：水箱液位控制系統(tǒng)設(shè)計學(xué)生姓名：吳云鵬學(xué)號：專業(yè)：測控技術(shù)與儀器班級：測控指導(dǎo)教師：李20216711223108-2班剛助教水箱液位控制系統(tǒng)設(shè)計摘要液位是工業(yè)工程中的常見變量，在各種過程控制中的應(yīng)用越來越廣泛。例如在食品加工、溶液過濾、化工生產(chǎn)等多種行業(yè)的生產(chǎn)加工過程中，通常需要使用蓄液池，而蓄液池中的液位需要維持一定的高度，既不能太滿溢出造成危險，也不能過少而無法滿足生產(chǎn)需求。因此液位高度是工業(yè)控制過程中一個重要的參數(shù)，特別是在動態(tài)的狀態(tài)下，采用合適的方法對液位進行檢測、控制，能收到很好的效果。本文以實驗室自制的雙容水箱作為液位控制研究對象，通過上位機、研華的PCI-1710L板卡、電動調(diào)節(jié)閥、壓力液位變送器組成的控制系統(tǒng)和壓力液位變送器、變頻器、水泵組成的控制系統(tǒng)分別實現(xiàn)了單容水箱的遠程控制和就地控制，并在文章最后理論性的闡述了雙容水箱的控制方法。設(shè)計中以組態(tài)軟件--組態(tài)王為開發(fā)工具，開發(fā)了系統(tǒng)的監(jiān)視與控制界面，并且自己編程實現(xiàn)PID控制程序，使系統(tǒng)具備了對現(xiàn)場過程數(shù)據(jù)的動態(tài)監(jiān)視功能、歷史數(shù)據(jù)的歸檔功能、異常信號的報警功能以及現(xiàn)場操作的指導(dǎo)功能。關(guān)鍵詞：水箱液位；PID控制；組態(tài)王；變頻器；ThedesignofthetanklevelcontrolsystemAbstractTheliquidlevelisoneofthecommonvariablesinIndustrialEngineering,theprocesscontrolismoreandmorewidelyused.Forexample,intheproductionprocessoffoodprocessing,filteringsolution,chemicalproductionandotherindustries,liquidstoragetankisusuallyused,andmakingtheliquidlevelofliquidstoragetankatacertainheightisveryimportant,neithertoooverflowtorisknortooshortnottomeettheproductiondemand.Therefore,theheightofliquidlevelintheindustrialcontrolprocessisoneoftheimportantparameters,especiallyinthedynamiccondition.Ifadopttheappropriatemethodforthecontroloftheliquidleveldetection,wecangetgoodeffect.Theresearchobjectisbasedontheself-madedoubletanklevelcontrolsystem,throughthehostcomputer,theAdvantechPCI-1710Lcard,theelectriccontrolvalve,thepressureliquidleveltransmitter,thefrequencyconverterandthewaterpumpwegettwodifferentkindsof