孫培英 黃 鑫
(1安徽商貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子商務(wù)學(xué)院 安徽蕪湖 241002;2南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 江蘇南京 211106)
世界范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)一體化步伐的加快和先進(jìn)信息技術(shù)帶來的飛速變化,現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)作為“第三利潤來源”受到各國政府重視,物流在各個(gè)國家都取得了不同程度的發(fā)展.物流配送網(wǎng)絡(luò)中的物流配送中心是重要的物流基礎(chǔ)設(shè)施,起到了連接供應(yīng)鏈上游供貨商和下游需求商紐帶的作用.物流企業(yè)的配送中心選址往往根據(jù)企業(yè)自身發(fā)展和所配送產(chǎn)品的特性作為出發(fā)點(diǎn),從而在此基礎(chǔ)之上搭建起完整的物流配送系統(tǒng),以達(dá)到物流成本的降低和配送效率提升的效果[1].因而,物流配送中心的建設(shè)的首要任務(wù)和基礎(chǔ)是物流配送選址問題,選址恰當(dāng)與否直接關(guān)系到配送網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行,同時(shí)也影響著整個(gè)物流系統(tǒng)[2].
當(dāng)前,從事物流相關(guān)行業(yè)的專家和學(xué)者越來越傾向于物流配送中心選址問題的研究.在模糊需求條件下構(gòu)建選址的上下雙層規(guī)劃模型來研究物流配送中心選址問題[3];通過對物流配送和退換雙模式的分析,建立了以總費(fèi)用為總目標(biāo)函數(shù)和三個(gè)子目標(biāo)函數(shù)的選址雙目標(biāo)規(guī)劃模型[4].借助于選址要素指標(biāo)體系的構(gòu)建,陳戰(zhàn)波[5]和許俊波[6]分別利用改進(jìn)灰關(guān)聯(lián)度法和AHP-TOPSIS模型選取最佳物流配送中心;免疫優(yōu)化算法[7]、改進(jìn)粒子群算法[8]等人工智能技術(shù)被廣泛的運(yùn)用于選址決策中.綜上所述,專家決策方法在研究中存在主觀影響較大,采用模糊綜合評價(jià)法[9]用于選址研究時(shí)容易造成較大的偏差;單純的數(shù)學(xué)規(guī)劃理論是在很多假定條件下進(jìn)行研究的,在實(shí)際操作過程中會影響決策效果的準(zhǔn)確性;而智能算法在求解規(guī)劃問題最優(yōu)過程中容易陷入局部最優(yōu),很難取得選址的全局最優(yōu)解,故而降低了選址結(jié)果的可信度.TOPSIS綜合應(yīng)用方法有著廣泛的應(yīng)用背景[10],因?yàn)楸疚耐ㄟ^對選址決策方案的確定程度與不確定程度的分析,得到?jīng)Q策方案的區(qū)間直覺模糊集,并將TOPSIS方法引入到選址決策過程中,最終獲得最佳選址方案.
物流配送中心選址屬于多維度多屬性的決策分析問題,對選址的影響因素的分析應(yīng)當(dāng)遵從全面科學(xué)、合理可行的原則.依據(jù)電子商務(wù)環(huán)境下選址的需要,吳筱嫻[11]分別從自然環(huán)境方面、社會經(jīng)濟(jì)方面、基礎(chǔ)設(shè)施方面、物流成本方面建立了物流選址的指標(biāo)體系.毛海軍等[12]增加了廢物處理維度、交通運(yùn)輸維度等研究物流選址問題.依據(jù)以上述及的方面,分別從基礎(chǔ)設(shè)施、自然環(huán)境、社會運(yùn)營、交通運(yùn)輸、物流成本、其他因素六個(gè)維度構(gòu)建配送選址的層次指標(biāo)體系,具體層次指標(biāo)如表1所示.
表1 物流配送中心選址的指標(biāo)
定義3對于非空集合x上的兩個(gè)直覺模糊集G={(x,μG(x),vG(x))|x∈X}和H={(x,μH(x),vH(x)|x∈X)}的加法、點(diǎn)乘、數(shù)值三大基本運(yùn)算公式如下:
(1)G+H={(x,μG(x)+μH(x)-μG(x)μH(x),vG(x)vH(x))|x∈X},
(2)G·H={(x,μG(x)μH(x),vG(x)+vH(x)-vG(x)vH(x))|x∈X},
(3)αG={(x,(1-1(1-μG(x))α,(vG(x))α)|x∈X,α∈R+}.
定義5一個(gè)非空且有限的論域集合為X=(X1,X2,Λ,Xn),論域集合上的任意兩個(gè)區(qū)間直覺模糊集G和H的相似度S(G,H)計(jì)算公式可表示為:
傳統(tǒng)TOPSIS方法對綜合評價(jià)研究中計(jì)算得到的正向理想解和負(fù)向理想解,通過分析兩個(gè)方向理想解的距離,最終對決策方案進(jìn)行排序,理想的決策方案應(yīng)當(dāng)接近正向決策方案、遠(yuǎn)離負(fù)向決策方案.決策方案集可用區(qū)間直覺模糊集表示(其中n為決策方案個(gè)數(shù)、m為決策屬性個(gè)數(shù)):Ai=(Fi1,Fi2),Λ,Fim=((μi1,vi1),(μi2,vi2),Λ,(μim,vim)),i=1,2,Λ,n,進(jìn)一步得到正向理想方案和負(fù)向理想方案分別如下:
其中有如下關(guān)系存在:
首先,根據(jù)決策屬性的得分的函數(shù)值歸一化結(jié)果,集合成得分矩陣SF=(sf′(λij)n×m).
其次,確定各決策屬性的信息熵和權(quán)重wj,其中j=1,2,Λ,n.
再次,決策方案與理想方案之間的相似度S(Ai,A+)和S(Ai,A-)的計(jì)算公式分別為:
最后,相對接近度的計(jì)算和方案排序.
隨著華東區(qū)域內(nèi)客戶需求快速增長,某大型商業(yè)集團(tuán)計(jì)劃在華東片區(qū)建立企業(yè)自身的物流配送中心,從而提升企業(yè)的物流服務(wù)質(zhì)量.經(jīng)過一段時(shí)間的考察和調(diào)研,發(fā)現(xiàn)有六個(gè)備選地點(diǎn)A1,A2,A3,A4,A5,A6符合選址要求,利用表1中的第一層指標(biāo)作為選址的決策屬性,得到選址方案的集合為Ai=(Fi1,Fi2,Fi6),其中i=1,2,Λ,6.通過行業(yè)專家對上述六個(gè)備選地址作出評估之后,結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法,六個(gè)備選地址的選址指標(biāo)對應(yīng)的評估決策信息可以表示成區(qū)間直覺模糊數(shù),綜合整理之后的結(jié)果見下表2所示.
表2 配送選址的模糊決策矩陣
根據(jù)表2中的數(shù)據(jù)以及選址的決策過程,分以下步驟選出最佳選址方案:
第一步,利用TOPSIS方法計(jì)算出正向理想選址方案與負(fù)向理想選址方案:
A+={((0.6,0.8),(0.0,0.8)),((0.4,0.7),(0.1,0.2)),((0.6,0.7),(0.1,0.2)),((0.7,0.8),(0.0,0.2)),((0.8,0.9),(0.0,0.1)),((0.8,0.9),(0.0,0.1))}
A-={((0.1,0.2),(0.5,0.7)),((0.0,0.1),(0.8,0.9)),((0.1,0.2),(0.7,0.8)),((0.2,0.4),(0.5,0.6)),((0.2,0.4),(0.5,0.6)),((0.2,0.4),(0.040.5))}
第二步,依據(jù)熵權(quán)法的計(jì)算公式求解各選址指標(biāo)的權(quán):
wj=(0.0567,0.2141,0.2235,0.2066,0.1484,0.1507)
第三步,借助于決策方案與正向理想方案和負(fù)向理想方案的相似度計(jì)算公式,分別得到不同選址方案的相似度.
第四步,根據(jù)第三步選址方案的相似度得到各選址方案的相對相似度:
S(A1)=0.3419,S(A2)=0.3658,S(A3)=0.4519,S(A4)=0.4611,S(A5)=0.6387,S(A6)=0.5631.
根據(jù)上述的相對相似度的計(jì)算結(jié)果,將其排序?yàn)椋篠(A1)4結(jié)論
將區(qū)間直覺模糊集引入到TOPSIS排序方法,同時(shí)運(yùn)用于物流配送中心選址決策,得到選址的區(qū)間直覺模糊集-TOPSIS決策過程.分別從基礎(chǔ)設(shè)施維度、自然環(huán)境維度、社會運(yùn)營維度、交通運(yùn)輸維度、物流成本維度、其他因素維度構(gòu)建選址的層次指標(biāo)體系,結(jié)合實(shí)際選址同時(shí)利用區(qū)間直覺模糊-TOPSIS方法得到最佳選址方案.借助熵權(quán)法并結(jié)合指標(biāo)的信息熵獲得選址指標(biāo)的權(quán)重,可以減少人為決策所造成的干擾;區(qū)間直覺模糊集應(yīng)用于選址決策時(shí)可有效避免原始決策信息的缺失.最后通過實(shí)際選址說明了本方法應(yīng)用于選址決策時(shí)不僅簡單合理,同時(shí)具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值.