基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第四方物流服務(wù)商選擇研究

范孝良， 王美會 （華北電力大學，河北 保定 071003）

FAN Xiao-liang,WANG Mei-hui (North China Electric Power University,Baoding 071003,China)

0 引 言

隨著全球供應(yīng)鏈的發(fā)展，企業(yè)對物流服務(wù)深層次和全面性的要求不斷提高，第三方物流服務(wù)商缺乏當前所需的綜合技能、集成技術(shù)、戰(zhàn)略和全球擴展能力，特別是缺乏對整個物流系統(tǒng)及供應(yīng)鏈進行整合規(guī)劃的能力，物流發(fā)展 “瓶頸”凸現(xiàn)出來。于是，一種全新的物流理念——第四方物流 （Fourth Party Logistics,4PL）逐漸從傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理中脫穎而出。作為供應(yīng)鏈服務(wù)創(chuàng)新模式的第四方物流是面向整個供應(yīng)鏈的綜合物流服務(wù)供應(yīng)商，它能整合和管理自身以及具有互補性服務(wù)供應(yīng)商的所有不同的資源、技能與知識、技術(shù)，并為客戶提供全面、快捷、低成本、高質(zhì)量的綜合化的物流方案。因此，企業(yè)選擇合適的第四方物流服務(wù)商作為供應(yīng)鏈合作伙伴來進行物流運作，對于提高企業(yè)競爭力和客戶需求的反應(yīng)能力具有重要意義。本文引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對第四方物流服務(wù)商進行評價選擇，減少了主觀因素的影響，提高了評價的準確性。

1 第四方物流服務(wù)商的評價指標體系

1.1 第四方物流

4PL的概念最初由美國埃森哲管理顧問公司在1998年提出，并對4PL術(shù)語注冊了商標并將其定義為：4PL是一個集成商，它對公司內(nèi)部以及其他組織所擁有的不同資源、能力和技術(shù)進行整合，提供一整套的供應(yīng)鏈解決方案[1]。美國的約翰·加特納 （John Gattorna）于同年出版的 《戰(zhàn)略供應(yīng)鏈聯(lián)盟》中指出： “第四方物流是應(yīng)對現(xiàn)代供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)所提出的一個全新的解決方案……它能夠使企業(yè)最大程度地獲得多方面的利益?！盵2]國內(nèi)學者王偉 （2004）[3]提出，4PL是在3PL的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，從本質(zhì)上說，4PL是一個為貨代企業(yè)和3PL供應(yīng)商提供方案集成的服務(wù)組織，它具備供應(yīng)鏈管理、運輸一體化及供應(yīng)鏈再造的功能。

由此可知，4PL是3PL和供應(yīng)鏈管理的結(jié)合體，不僅對特定的物流服務(wù)進行控制和管理，而且提供全面意義上的供應(yīng)鏈物流解決方案，并將這個過程集成起來，創(chuàng)造一種協(xié)同環(huán)境，也為其顧客創(chuàng)造更大的價值。其特點主要有以下兩個[4]:

第一，4PL提供一個綜合性供應(yīng)鏈解決方案，以有效地適應(yīng)需方多樣化和復(fù)雜化的需求，集中所有的資源為客戶完整地解決問題。

第二，4PL通過影響整個供應(yīng)鏈來獲得價值，即能夠為整條供應(yīng)鏈的客戶帶來利益。

1.2 第四方物流服務(wù)商評價指標體系的建立

本文根據(jù)指標體系建立的系統(tǒng)性、科學性、簡明性、靈活性、動態(tài)性、定性和定量相結(jié)合等基本原則，參考對服務(wù)商評價指標體系的研究文獻[5-8]，并綜合分析第四方物流服務(wù)商的特點以及企業(yè)選擇4PL服務(wù)商時所考慮的因素，構(gòu)建了如圖1所示的第四方物流服務(wù)商評價指標體系。

圖1 第四方物流服務(wù)商評價指標體系

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第四方物流服務(wù)商選擇模型

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學習機制

BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart及其研究小組提出的一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆佇蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[9]。典型的BP網(wǎng)絡(luò)具有三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：輸入層、隱層和輸出層。各層間神經(jīng)元形成全互聯(lián)接，各層次內(nèi)的神經(jīng)元沒有任何耦合。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。其算法描述如下。

（1）BP網(wǎng)絡(luò)的正向傳播：

其中，f（x ）為節(jié)點傳遞函數(shù)，即Sigmoid函數(shù)，它包括logsig、tansig、purelin三種形式的函數(shù)；vij為輸入層節(jié)點i到隱層節(jié)點j的權(quán)值，θj為隱層節(jié)點閾值；wjk為隱層節(jié)點j到輸出層節(jié)點k的權(quán)值，θk為輸出層節(jié)點閾值。

（2）BP網(wǎng)絡(luò)的反向傳播：

A．計算各層誤差：

用經(jīng)過調(diào)整的權(quán)重和閾值繼續(xù)計算隱層輸出和輸出層的輸出值，繼續(xù)計算誤差并進行調(diào)整，直到滿足誤差要求或達到最大迭代次數(shù)，則終止學習。

2.2 評價指標的標準化

在第四方物流服務(wù)商評價指標體系中，既有定性指標，也有定量指標，其量綱也不相同，為使各指標具有可比性，必須對指標進行標準化處理。經(jīng)過標準化處理的各指標都可以轉(zhuǎn)化為［0,1 ］區(qū)間上的某個值。

（1）對于定量指標，處理方法如下：

其中，xi為原始數(shù)據(jù)；ximin為第i個指標數(shù)據(jù)變化范圍的最小值；ximax為第i個指標數(shù)據(jù)變化范圍的最大值。

（2）對于定性指標，應(yīng)先將其量化處理，再將量化結(jié)果進行標準化處理，處理方法與 （1）相同。較常用的量化方法是專家打分法。

2.3 第四方物流服務(wù)商BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇模型的建立

2.3.1 模型結(jié)構(gòu)的設(shè)計

對于任意給定的連續(xù)函數(shù)φ:X→Y,X∈Rn,Y∈［0,1 ］m，則φ可以精確地由一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)[10]。所以本文選用三層BP網(wǎng)絡(luò)。

（1）輸入層。網(wǎng)絡(luò)需要輸入的信息是第四方物流服務(wù)商評價體系中各個底層評價指標的得分情況，因此將最底層評價指標數(shù)作為輸入層神經(jīng)元個數(shù)，數(shù)量為23。

（2）輸出層。網(wǎng)絡(luò)需要輸出的結(jié)果是對第四方物流商進行評價的分值，因此這里確定輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1。

（3）隱層。根據(jù)相關(guān)研究，當輸入較多輸出較少時，采用Nl確定隱層神經(jīng)元個數(shù)，式中N為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入個數(shù)，l為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出個數(shù)。令N=23,l=1，根據(jù)公式計算求得隱層神經(jīng)元個數(shù)為4.796，取隱層神經(jīng)元個數(shù)為5。

第四方物流服務(wù)商選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價程序

（1）按照前述第四方物流服務(wù)商指標體系，搜集學習樣本即不同企業(yè)的指標值，進行標準化處理，作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入量。并經(jīng)由專家打分對每個樣本進行綜合評價的結(jié)果作為訓練網(wǎng)絡(luò)的期望輸出量，從而確定學習樣本對X,（）d 。

（2）按照前述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習步驟，對樣本對進行訓練，當網(wǎng)絡(luò)總誤差ERME＜Emin，訓練結(jié)束。

（3）存儲訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們稱此時的BP網(wǎng)絡(luò)為服務(wù)商選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的連接權(quán)系數(shù)和內(nèi)部閾值均為模型參數(shù)。

（4）搜集待評價的第四方物流服務(wù)商的評價指標因素值，標準化后輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算輸出。（5）根據(jù)輸出對第四方物流服務(wù)商進行評價。

3 模型應(yīng)用

3.1 網(wǎng)絡(luò)的訓練及檢驗

MATLAB提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，涵蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本的常用模型，這使得它在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)與應(yīng)用方面更為方便。因此，本文在MATLAB 7.6平臺上實現(xiàn)第四方物流服務(wù)商的評價選擇。網(wǎng)絡(luò)輸入層、隱層、輸出層節(jié)點數(shù)分別為23、5、1；輸入層到隱含層、隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)分別采用tansig和purelin函數(shù)；網(wǎng)絡(luò)最大訓練步長epoch為5 000；學習率η為0.05；網(wǎng)絡(luò)訓練最小誤差 Emin為0.0001。

通過資料整理和專家打分，搜集10家4PL服務(wù)商樣本數(shù)據(jù)，選取前7家4PL服務(wù)商的數(shù)據(jù)作為訓練樣本，后3家服務(wù)商的數(shù)據(jù)作為檢驗樣本 （由于篇幅原因，不再給出樣本數(shù)據(jù)）。期望輸出值由專家打分得出。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)初始化，輸入經(jīng)過標準化處理的訓練數(shù)據(jù)，利用函數(shù)trainlm對網(wǎng)絡(luò)進行訓練，經(jīng)過1 441次的學習后，BP網(wǎng)絡(luò)訓練結(jié)束。其網(wǎng)絡(luò)誤差變化如圖3所示。

存儲訓練好的網(wǎng)絡(luò)，利用檢驗樣本對訓練好的BP網(wǎng)絡(luò)進行仿真，檢驗其泛化能力。檢驗結(jié)果如表1所示。

表1 檢驗樣本測試結(jié)果

從上表可以看出，各個樣本的網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與期望輸出都很接近，因此可以認為，本文所建立的4PL服務(wù)商評價神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有優(yōu)越的泛化能力，基本滿足實際應(yīng)用的需求，能夠?qū)π碌?PL服務(wù)商進行評價。

3.2 模型的應(yīng)用

利用此BP網(wǎng)絡(luò)模型，輸入企業(yè)的23個底層指標的分值，就能輸出企業(yè)的綜合評價分值，通過輸出的分值大小來選擇最優(yōu)的4PL服務(wù)商。也可以設(shè)定一個評語集 （評價值落在0.8—1.0之間為優(yōu)；落在0.7—0.8之間為良；落在0.6—0.7之間為中；落在0.5—0.6之間為差；落在0.5以下為很差），這樣網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)計算結(jié)果和評語分值將4PL服務(wù)商的綜合評價結(jié)果進行自動分類。

4 結(jié) 論

本文運用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實現(xiàn)了對4PL服務(wù)商評價與選擇問題的研究，所建立的BP網(wǎng)絡(luò)模型具有高度的非線性映射能力和學習能力，減少了主觀因素的影響，為研究4PL服務(wù)商的選擇提供了一種新思路，能為選擇4PL供應(yīng)商和優(yōu)化整個供應(yīng)鏈提供可行的、有效的支持和依據(jù)。下一步的研究需要繼續(xù)完善4PL服務(wù)商評價指標體系，同時進一步擴充訓練樣本集，以豐富模型的經(jīng)驗知識，并確定合適的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提高網(wǎng)絡(luò)模型的穩(wěn)定性和可靠性。

[1] 毛光烈.第四方物流理論與實踐[M].北京：科學出版社，2010.

[2] John G.Strategic Supply Chain Alignment[M].Gower PubCo,1998.

[3] 王偉.4PL拉動第三方物流需求的驅(qū)動力[J].中國儲運，2004(2):44-46.

[4]任登魁.物流——21世紀財富的新金礦[M].鄭州：黃河水利出版社，2004.

[5] 衣耀運.基于ANP的第四方物流服務(wù)商評價與選擇研究[D].沈陽：東北大學 （碩士學位論文），2008.

[6] 涂建軍.第四方物流供應(yīng)商評價與選擇研究[D].武漢：武漢理工大學 （碩士學位論文），2006.

[7] 張瀅.第四方物流供應(yīng)商選擇的AHP-GRAP組合分析模型[J].當代財經(jīng)，2009(2):73-74.

[8] 初艷巍.AHP-TOPSIS法在第四方物流供應(yīng)商選擇中的應(yīng)用[J].電子商務(wù)，2011(1):67.

[9] 韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程[M].北京：北京郵電大學出版社，2006.

[10] 焦李成.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論[M].西安：西安電子科技大學出版社，1990.