[发明专利]一种哈夫曼物料采购决策算法

摘要

本发明提出了一种哈夫曼物料采购决策算法，首先利用C4.5算法建立采购决策树。之后，计算决策树所有叶子节点的继承财产量，即权值，通过权值得到某个叶子节点到决策树根节点链路上的决策价值。利用哈夫曼算法将权值建成哈夫曼树，用后序遍历法将哈夫曼树的叶子节点输出，即得到了采购决策方案的一个优劣排序。本发明可以得到一个易于理解，准确率较高的采购分析构架；通过模拟子女继承父母财产的模式，采用信息增益计算决策树叶子节点的财产继承值，继承值越高，则该叶子结点到决策树根节点的链路价值越高；通过哈夫曼算法将叶子节点构建最优二叉树（哈夫曼树），用后续遍历法输出哈夫曼树的叶子节点，使得决策分析直观有序。

主权项

一种哈夫曼物料采购决策算法，该方法涉及涉及企业管理领域，其特征是，包括如下步骤：步骤1：构建采购决策树：利用基于C4.5算法构建采购决策树抽象C4.5算法参数：将物料供应商的类型、等级、所能供给的数量、所供给物料的质量信用度、供应商规模等信息抽象到C4.5算法中，作为算法的数据样本、属性等参数计算属性的信息熵计算分割后的类别的条件熵计算类别的信息熵判断所有属性是否计算完，已计算完转到（6），否则转（1）信息增益的计算：信息增益率使用分裂信息值将信息增益规范化按分裂属性值创建决策树：决策树C4.5的创建是通过将所有属性的信息增益率按大小排序，然后将各个属性作为分支的根节点的顺序，将最大增益率的属性作为树双亲结点，其余的作为该结点的孩子剪枝判定：本发明采用前剪枝法结合树深度限定法对决策树进行剪枝步骤2：构建采购最优决策树：创建了决策树后，可以清晰的看到各个属性的效果，通过模拟生活中子女继承父母财产的一个简单模式，计算叶子节点的继承财产数来构建最优决策树，继承财产数用信息增益来刻画（1）计算每个节点的自有财产：每个节点所拥有的财产用增益函数表示（2）计算每层孩子节点可能继承的家族财产数量（3）统计接子节点数目N（4）构造决策最优二叉树：利用哈夫曼算法构造决策最优二叉树步骤3：输出最优决策结果：步骤2造出的最优二叉树就是最优决策树，决策树叶子节点的继承财产值越大，说从决策树根节点到该叶子节点的这条链路的决策越优，所以，在哈夫曼树中，距离根节点越近的叶子节点对应的到决策树根节点的链路越好，只要将哈夫曼树中的叶子节点按照后续遍历法遍历输出，即可得到决策方案的一个优劣排序。