基于直覺模糊數(shù)的物流配送中心選址的評價方法

范榮華

（南陽理工學(xué)院 經(jīng)濟管理學(xué)院，河南 南陽 473004）

基于直覺模糊數(shù)的物流配送中心選址的評價方法

范榮華

（南陽理工學(xué)院 經(jīng)濟管理學(xué)院，河南 南陽 473004）

文章利用模糊數(shù)連續(xù)有序加權(quán)算子對直覺模糊數(shù)中的三角模糊數(shù)集結(jié)，給出一種直覺模糊數(shù)的簡便比較規(guī)則；采用文獻(xiàn)綜述法和問卷調(diào)查法構(gòu)建了物流配送中心選址評價指標(biāo)體系，采用一種組合賦權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重；針對物流選址評價過程中存在的不確定性和信息獲取不完備性，構(gòu)建了基于直覺模糊數(shù)的物流選址評價方法；最后實證分析了某企業(yè)物流配送中心選址的過程。

物流配送中心；選址；直覺模糊數(shù)；三角模糊數(shù)

0 引言

物流配送中心選址主要是企業(yè)為了自身的發(fā)展和產(chǎn)品配送的及時性、準(zhǔn)確性，從而組建屬于自己的物流配送系統(tǒng)，而商品存儲地址的選擇至關(guān)重要，其不僅關(guān)系到物流配送的時間，還涉及到物流運營成本的控制，因此，做好物流配送中心選址問題至關(guān)重要，相關(guān)學(xué)者也從不同的方面對物流配送中心選址問題進(jìn)行了研究。評價指標(biāo)體系的構(gòu)建是物流配送中心選址的關(guān)鍵，王獻(xiàn)鋒[1]根據(jù)評價指標(biāo)體系篩選原則構(gòu)建了一套物流配送中心選址評價指標(biāo)集，并提出一種評價方法；學(xué)者們在物流選址評價方法的研究成果最多，董銀紅[2]主要針對城市物流配送中心選址，針對城市道路堵塞嚴(yán)重的特點，分析了城市應(yīng)急物流選址的問題，給出一種選址評價方法；李新運,梁立魁,唐保國[3]則是采用對目標(biāo)優(yōu)化的方式，以用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立總運費最小的選擇優(yōu)化模型，針對模型的非線性最優(yōu)化問題，提出利用粒子群優(yōu)化算法對模型求解；李夢覺，曹偉，謝小良[4]針對農(nóng)產(chǎn)品保鮮要求高的特性，建立了快速物流配送中心選址的整數(shù)規(guī)劃模型，并給出了求解算法，實證分析結(jié)果顯示該方法在農(nóng)產(chǎn)品物流配送系統(tǒng)中具有較好的效果。上面的方法均是采用多目標(biāo)規(guī)劃的方式來對物流配送中心進(jìn)行選址，但是非線性模型的求解存在一定的難度，不利于實際物流選址的普遍使用；為解決選址算法難的問題，基于多方案擇優(yōu)的多屬性評價方法被用來作為物流配送中心的選擇，朱輝[5]在給出物流配送中心選址評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，給出一種基于灰理想關(guān)聯(lián)熵的評價方法；吳建祥，殷春武[6]則給出多人參與評價的群組評價方法，并建立了基于離差最小的專家權(quán)重確定方法；王愛玲[7]根據(jù)評價過程中存在的模糊性，提出基于模糊三角數(shù)的物流配送中心選址評價方法。

基于多屬性決策的評價方法從有限個預(yù)選的備選地址中選擇綜合評價最高的作為最終的物流配送中心建址的地址，與多目標(biāo)選擇方法相比，多屬性決策方法操作起來更簡單，應(yīng)用也更直觀，因此，基于多屬性決策的物流配送中心選擇方法應(yīng)用背景更為廣泛。但是上面的研究成果主要集中在確定性評價環(huán)境中，雖然有的作者考慮了物流選址過程中存在的模糊性，但是信息的完備性沒有考慮，在物流選擇過程中存在一定的模糊性，在評價過程中也存在一定的猶豫度，因此，直覺模糊集被提出用來補充模糊集合的不足[8-11]，基于直覺模糊集的多屬性決策成為現(xiàn)在的研究熱點，并廣泛的應(yīng)用于各個學(xué)科，本文將針對物流配送中心選址評價過程中存在的不確定性和信息不完備性，提出一種基于模糊直覺集的評價方法，以期望對物流選擇評價的理論體系進(jìn)行擴充，為實際物流選址提供一定的決策參考。

1 直覺模糊集的相關(guān)定義

直覺模糊集則是采用隸屬度、非隸屬度和猶豫度來刻畫評價過程中存在的肯定部分、否定部分和因為信息不完整導(dǎo)致的評價結(jié)果猶豫度的三個方面的信息，直接模糊集因其能綜合考慮評價過程中信息的不完備導(dǎo)致的猶豫度，使其對評價信息的描述能力比模糊集更為強大。下面先給出模糊數(shù)和直覺模糊數(shù)的相關(guān)定義。

定義1[12]：設(shè)U是論域，稱映射：

確定了一個U上的模糊集A，映射μA稱為A的隸屬函數(shù)，μA(x)稱為x對A的隸屬程度。

定義2[12]：定義三參數(shù)區(qū)間值模糊集~=(al，am，ar)隸屬函數(shù)：

式中al≤am≤ar，al和ar分別稱為的下界值和上界值，am稱為a~的中值。當(dāng)al=am=ar時三參數(shù)區(qū)間值模糊集退化為普通實數(shù)。

定義3[8]:對于非空集合X，定義集合X上的直覺模糊集為：

其中μA(x)表示x對模糊集合A的隸屬度，vA(x)表示x對模糊集合A的非隸屬度，且有0≤μA(x)+vA(x)≤1，對應(yīng)的，稱πA=1-μA(x)-vA(x)為x對模糊集合A的猶豫度，有時也被稱為x隸屬于A直覺模糊指數(shù)。當(dāng)πA=0時，直覺模糊集就成為傳統(tǒng)的模糊集了。

定義4:對于非空有限集合X，定義三角模糊數(shù)直覺模糊集為：

令β1={[al，am，ar]，[pl，pm，pr]}，β2={[bl，bm，br]，[ql，qm，qr]}，則關(guān)于三角模糊數(shù)直覺集的四則運算為：

為了有效的利用直覺模糊數(shù)的信息，本文給出一種基于連續(xù)三角模糊數(shù)有序加權(quán)算子的直覺模糊數(shù)的比較原則。下面給出相關(guān)定義和比較計算原則。

定義5[12]：設(shè)三角模糊數(shù)集的α-截集為區(qū)間數(shù)定義函數(shù)連續(xù)三角模糊數(shù)有序加權(quán)算子(FC-OWA)計算函數(shù)為：

定義6：設(shè)三角模糊數(shù)直覺模糊數(shù)為

則定義直覺模糊數(shù)β的得分函數(shù)為：

其中S(β)∈[-1，1]，一般來說，S(β)越大，則表示直覺模糊數(shù) β越大，明顯的，當(dāng) β={[1，1，1]，[0，0，0]}時有S(β)=1，當(dāng)β={[0，0，0]，[1，1，1]}時有S(β)=-1。

直覺模糊數(shù)β的得分函數(shù)S(β)常用來實現(xiàn)對直覺模糊數(shù)的排序，但是在對多個直覺模糊數(shù)進(jìn)行排序的過程中，有時會出現(xiàn)兩個直覺模糊數(shù)的得分函數(shù)值相等，為了對得分函數(shù)值相等的直覺模糊數(shù)進(jìn)行區(qū)分，可以采用如下的精確值計算函數(shù)進(jìn)行排序：

(1)若直覺模糊數(shù)的得分函數(shù)滿足：S(β1)＞S(β2)，則有直覺模糊數(shù)β1＞β2；

(2)若直覺模糊數(shù)的得分函數(shù)滿足：S(β1)=S(β2)，則計算L(β1)，L(β2)；若L(β1)=L(β2)，則β1=β2，若L(β1)＞L(β2)，則β1＞β2。

2 基于直覺模糊數(shù)的物流配送中心選址評價方法

2.1 物流選址評價指標(biāo)體系

物流配送中心選址評價指標(biāo)集合是進(jìn)行物流選址的關(guān)鍵，也是第一步需要解決的問題，關(guān)于物流選址評價指標(biāo)的選擇問題，學(xué)者們已經(jīng)有了很多的研究成果，本文通過文獻(xiàn)調(diào)查法和相應(yīng)的問卷統(tǒng)計分析，最終確定如下指標(biāo)集合作為物流配送中心選址的指標(biāo)集合，如圖1所示：

圖1 物流配送中心選址評價指標(biāo)集

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)主要是分析備選地址的電力供應(yīng)、通訊保障、生活居住條件的建設(shè)情況；交通擁堵情況主要是考慮備選地址的鐵路、公路等的建設(shè)情況，當(dāng)?shù)氐慕煌髁渴欠癯霈F(xiàn)飽和擁堵情況；人力資源主要是指在備選地址是否能雇傭到搬運工，以及技術(shù)管理人員是否愿意到備選地工作，是否能招聘到足夠物流中心正常運營的人力；建址成本主要是購買土地和拆遷過程中的成本，以及建設(shè)物流配送中心的建筑材料的成本等；自然環(huán)境主要是指當(dāng)?shù)氐牡乩項l件、水文條件、氣候條件等方面對商品的損傷；經(jīng)濟環(huán)境則主要是當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀，市場需求以及政策支持等方面的優(yōu)惠力度等情況。

2.2 基于直覺模糊信息的物流選址評價方法

設(shè)某企業(yè)為降低運營成本，提升企業(yè)物流快速反應(yīng)速度，需要在某區(qū)域內(nèi)建立一個物流配送中心，經(jīng)過前期的考察和分析，最終確定m個地方可以作為物流配送中心的建設(shè)備選地址，為了從備選地址中選擇最優(yōu)的地方作為最終的配送中心建址，特聘請專家組構(gòu)成評審團隊，對備選的m個地址進(jìn)行評價，最終得到的評價矩陣如表1所示。

表1 基于直覺模糊數(shù)的物流選擇評價數(shù)據(jù)

其中βij為第i個備選地址在第j個指標(biāo)下的模糊三角數(shù)直覺模糊數(shù)評價值。

在考慮物流選址過程中，每個評價指標(biāo)對最終的評價結(jié)果的貢獻(xiàn)率都不同，為了客觀反映每個評價指標(biāo)下的評價信息的區(qū)別，確定評價指標(biāo)的權(quán)重是必須的，對指標(biāo)權(quán)重確定方法的研究成果很多，總體來說，分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法，以及對主、客觀賦權(quán)法進(jìn)行加權(quán)組合得到的組合賦權(quán)法，為了有效避免主觀賦權(quán)法的個人偏好和客觀賦權(quán)法中忽略經(jīng)驗的不足，采用組合賦權(quán)法是確定指標(biāo)權(quán)重最好的方法，本文在物流選擇評價指標(biāo)的權(quán)重確定過程中，將主要采用組合賦權(quán)法。設(shè)采用k種指標(biāo)權(quán)重確定方法獲得六個評價指標(biāo)的權(quán)重向量如表2所示。

表2 k種賦權(quán)法得到的物流選擇評價指標(biāo)權(quán)重

其中，wij為第i種賦權(quán)法得到的第j個指標(biāo)的權(quán)重，在選擇賦權(quán)法的過程中，應(yīng)該是主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法的個數(shù)相差不大，這樣才能有效的利用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法的優(yōu)勢。在對k種單一賦權(quán)法進(jìn)行組合加權(quán)的過程中，一般采用的是離差平方和最小法來獲得組合權(quán)重，即設(shè)最終組合權(quán)重向量為：

則組合賦權(quán)得到的組合權(quán)重向量為如下目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值：

利用相關(guān)軟件即可計算出該目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，從而可以獲得物流配送中心選擇各評價指標(biāo)的組合權(quán)重向量ω=(ω1，ω2，ω3，ω4，ω5，ω6)。

在獲得指標(biāo)組合權(quán)重和評價信息后，即可采用簡單加權(quán)的方式對專家的評價結(jié)果進(jìn)行集結(jié)。其中第i個備選地址的模糊三角數(shù)直覺模糊數(shù)的指標(biāo)加權(quán)結(jié)果為：

為實現(xiàn)對m個備選地址的綜合排序和擇優(yōu)，依次計算m個備選地址指標(biāo)加權(quán)直覺模糊數(shù)的得分值S(Zi)和精確數(shù)值L(Zi)。從而實現(xiàn)對物流配送中心備選地址的排序和擇優(yōu)。

3 實證分析

某企業(yè)為完善商品銷售渠道，降低企業(yè)運營成本，需要在河南省建立一個物流配送中心，經(jīng)過前期的調(diào)查和實地考察，最終確定五個地方可以作為該企業(yè)的物流配送中心的備選地址，聘請專家對五個備選地址進(jìn)行評價，基于三角模糊數(shù)直覺模糊數(shù)評價標(biāo)度得到的評價數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 基于直覺模糊數(shù)的物流選擇評價數(shù)據(jù)

在確定物流配送中心選址評價指標(biāo)的權(quán)重過程中，采用六種單一賦權(quán)法分別對物流配送中心六個評價指標(biāo)進(jìn)行單一賦權(quán)，并利用離差平方和最小為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)計算組合權(quán)重，最終得到的權(quán)重向量如表4所示。

表4 各賦權(quán)法得到的物流選擇評價指標(biāo)權(quán)重

利用直覺模糊數(shù)與實數(shù)的數(shù)量乘積公式，對每個備選地址的直覺模糊評價向量進(jìn)行指標(biāo)加權(quán)，計算得到五個備選地址的加權(quán)直覺模糊數(shù)評價值如表5所示。

表5 物流選址指標(biāo)加權(quán)綜合評價數(shù)據(jù)

取單位函數(shù)ρ(y)=y4。利用FC-OWA算子對模糊三角數(shù)去模糊，并利用本文定義的直覺模糊數(shù)的得分函數(shù)計算五個備選地址的得分函數(shù)和對應(yīng)的精確值分別為：

S(A1)=-0.2335;S(A2)=-0.4404;S(A3)=-0.4499; S(A4)=-0.3784;S(A5)=-0.4274

五個備選地址的得分?jǐn)?shù)值作圖如圖2所示。

通過計算得到五個備選地址的得分沒有相同的，因此不用計算精確值，利用直覺模糊數(shù)的得分函數(shù)，即可實現(xiàn)對五個備選地址的排序，根據(jù)前文所給出的排序原則得到五個備選地址的排序為：

即通過群組專家的評價，最終確定備選地址A1的綜合評價值最高，明顯要比其他幾個備選地址的得分要高很多，因此，應(yīng)該選擇備選地址A1作為該企業(yè)建立物流配送中心的地址。

4 總結(jié)

物流配送中心選址的好壞關(guān)系到物流成本的控制和產(chǎn)品配送時間的快慢，因此，選擇科學(xué)的物流配送中心選址方法對企業(yè)實現(xiàn)成本控制和提升企業(yè)競爭力具有重要的意義。直覺模糊集不僅描述了物流配送中心選址評價過程中的模糊性，還描述了評價過程中存在的猶豫度，有效利用了配送中心選址過程中的有用信息，因此，采用基于直覺模糊集作為物流配送中心選址評價的標(biāo)度是合理的，能有效提升決策結(jié)果的合理性和可信度。本文利用模糊有序加權(quán)算子實現(xiàn)了直覺模糊集的計算，該方法計算簡便，可操作性強，有利于實際應(yīng)用。

[1]王獻(xiàn)鋒.物流選址評價指標(biāo)體系的設(shè)計[J].中國商貿(mào)，2011，(20).

[2]董銀紅.道路擁塞條件下的應(yīng)急物流選址研究[J].經(jīng)濟與管理研究,2014，(04).

[3]李新運,梁立魁,唐保國.基于GIS和粒子群算法的物流配送多中心選址優(yōu)化方法及應(yīng)用[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2011，(12).

[4]李夢覺,曹偉,謝小良.基于混合整數(shù)規(guī)劃法的農(nóng)產(chǎn)品物流配送中心選址模型[J].統(tǒng)計與決策，2011，(08).

[5]朱輝.基于灰理想關(guān)聯(lián)熵的物流選址方法[J].統(tǒng)計與決策,2013，(18).

[6]吳建祥,殷春武.專家權(quán)重未知多屬性群決策在物流選址中的運用[C].第十二屆中國青年信息與管理學(xué)者大會論文集,2010.

[7]王愛玲.連續(xù)模糊數(shù)OWA算子在物流選址中的運用[J].大學(xué)數(shù)學(xué), 2011，(03).

[8]萬樹平.直覺模糊多屬性決策方法綜述[J].控制與決策,2010，(11).

[9]張肅.基于記分函數(shù)的直覺模糊多屬性群決策方法[J].統(tǒng)計與決策，2015，（07）.

[10]郭郁婷，李進(jìn)金，李克典，郭玉龍.多粒度覆蓋粗糙直覺模糊集模型[J].南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015，(2).

[11]楊潔，李登峰.基于Choquet積分的區(qū)間值直覺模糊SIR群體決策方法[J].統(tǒng)計與決策,2014，(23).

（責(zé)任編輯/易永生）

F253

A

1002-6487（2016）23-0033-04

國家社會科學(xué)基金重點項目（13AJY015；13AJY010）；國家自然科學(xué)基金面上項目（11371123）；河南省軟科學(xué)研究計劃項目（142400411364）；河南省哲學(xué)社科規(guī)劃項目(2014BJJ091)

范榮華（1974—），女，河南南陽人，碩士，副教授，研究方向：物流管理。