低碳視角下混合多屬性決策的物流園區(qū)選址方法

李佳洋, 王 丹, 劉 洲, 戴 祥

(沈陽大學(xué) 信息工程學(xué)院, 遼寧 沈陽 110044)

隨著國家低碳經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)建設(shè)試點(diǎn)的推進(jìn),作為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)的物流業(yè)也必須找尋一條低碳運(yùn)營和可持續(xù)發(fā)展的新模式.構(gòu)建低碳物流園區(qū)是低碳物流系統(tǒng)的首要任務(wù),而構(gòu)建物流園區(qū)的第一步即為以低碳視角解決物流園區(qū)選址問題.盡管目前學(xué)術(shù)界尚未對(duì)低碳物流園區(qū)有標(biāo)準(zhǔn)化的界定,但是通過大量文獻(xiàn)以及對(duì)目前已建物流園區(qū)的實(shí)踐調(diào)研,可知低碳物流園區(qū)應(yīng)具有產(chǎn)業(yè)聚集化、物流基礎(chǔ)設(shè)施集中化、園區(qū)內(nèi)外部資源共享化、信息平臺(tái)協(xié)同化等特征.“低能耗、高效能”成為低碳物流園區(qū)的規(guī)劃和建設(shè)的基本原則.由此,低碳物流園區(qū)的選址必須依據(jù)該原則展開.低碳物流園區(qū)的選址直接涉及到建成的物流園區(qū)對(duì)地方資源利用情況、物流運(yùn)輸線路低碳屬性、是否符合節(jié)能減排要求等因素.因此,低碳物流園區(qū)的選址問題是一個(gè)多屬性決策問題.本文嘗試構(gòu)建一種新型混合多屬性決策方法,力求使低碳視角下物流園區(qū)的選址更符合低碳經(jīng)濟(jì)、循環(huán)經(jīng)濟(jì)以及物流產(chǎn)業(yè)園區(qū)的協(xié)同發(fā)展要求.

國內(nèi)學(xué)者將低碳經(jīng)濟(jì)與物流相結(jié)合始于2008年,由戴定一首次提出,低碳物流有3個(gè)層面:技術(shù)層面為物流行業(yè)應(yīng)采用節(jié)能減排創(chuàng)新技術(shù);規(guī)劃層面包括產(chǎn)業(yè)布局和物流系統(tǒng)解決方案的低碳化;同時(shí),應(yīng)以國家政策和制度建立保障低碳物流業(yè)向前發(fā)展.戴勇在此基礎(chǔ)上提出了基于市場(chǎng)、政府、網(wǎng)絡(luò)多樣化治理機(jī)制和基于技術(shù)創(chuàng)新主導(dǎo)的3階段演化的低碳物流園區(qū)運(yùn)營優(yōu)化策略.張立國在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上,嘗試著給出低碳物流園區(qū)的界定、特征和運(yùn)行策略[1].張誠針對(duì)我國物流行業(yè)2010—2020年節(jié)能減排情況構(gòu)建灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),研究表明在“十三五”期間物流行業(yè)可以實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo),并進(jìn)一步優(yōu)化物流行業(yè)能源結(jié)構(gòu)[2].趙松嶺通過對(duì)比美國、日本、歐洲等發(fā)達(dá)國家低碳物流的發(fā)展及特點(diǎn),提出我國低碳物流發(fā)展中存在著宏觀低碳發(fā)展政策缺失、物流行業(yè)碳排放指標(biāo)不規(guī)范、運(yùn)輸環(huán)節(jié)能耗過高、配送系統(tǒng)不重視節(jié)能,以及低碳物流技術(shù)落后等困境[3].目前,國內(nèi)學(xué)者對(duì)于低碳物流的理論研究主要集中于低碳物流的運(yùn)營策略,以及低碳物流系統(tǒng)優(yōu)化等方面,更側(cè)重于宏觀策略性研究,而對(duì)中觀及微觀低碳物流園區(qū)構(gòu)建及設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)研究不多.

低碳經(jīng)濟(jì)下物流選址問題的研究主要有嚴(yán)南南針對(duì)報(bào)廢汽逆向物流網(wǎng)絡(luò)的選址問題提出基于多級(jí)物流網(wǎng)絡(luò),構(gòu)造物流總成本最小和碳排放量最小的雙目標(biāo)的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型[4].潘茜茜將碳排放因素加入冷鏈物流配送中心選址問題中,構(gòu)建了運(yùn)輸成本、貨損成本和碳排放處理成本最小化的多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃模型.王爽綜合考慮城市物流中心選址問題的經(jīng)濟(jì)因素和環(huán)境因素,構(gòu)建數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,并對(duì)比了考慮碳排放和不考慮碳排放的選址差異[5]. 劉濤研究了閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)選址模型,其以收益最大化為目標(biāo),整合了產(chǎn)品逆向物流、零部件逆向物流和廢棄物逆向物流,并通過算例驗(yàn)證了模型的有效性[6].這些研究都是基于數(shù)學(xué)規(guī)劃問題,而其中數(shù)據(jù)值都以精確數(shù)為基礎(chǔ).趙中杭根據(jù)對(duì)物流園區(qū)選址受到外界環(huán)境影響因素的不同,通過引入?yún)^(qū)間數(shù)來表示兩兩因素之間比較相對(duì)重要程度中的不確定性,并結(jié)合實(shí)例按步驟將區(qū)間層次分析法應(yīng)用于物流園區(qū)的選址,是一種實(shí)用的物流園區(qū)選址決策的解決方案[7]. 胡郭軍等人使用混合整數(shù)規(guī)劃對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流園區(qū)選址問題進(jìn)行了研究[8].陳小蘭在傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)分析法的基礎(chǔ)上,對(duì)分辨系數(shù)和指標(biāo)權(quán)重的確定進(jìn)行了改進(jìn),建立了改進(jìn)后的灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)模型,最后結(jié)合實(shí)際案例驗(yàn)證了該評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)模型的可行性和實(shí)用性[9]. 然而,低碳視角下物流園區(qū)選址問題涉及的內(nèi)容極為廣泛和復(fù)雜,既有定量化數(shù)據(jù),也有定性化數(shù)據(jù),因此,本文從這個(gè)角度提出基于混合多屬性決策的低碳物流園區(qū)選址模型.

1 構(gòu)建混合多屬性決策的低碳物流園區(qū)選址方法

低碳視角下物流園區(qū)選址問題是多屬性決策問題,而理想點(diǎn)法(TOPSIS)是解決多屬性決策問題的典型方法.TOPSIS方法的基本思想是最佳選擇方案應(yīng)該是距離最佳理想點(diǎn)最近的方案,也是距離最差理想點(diǎn)最遠(yuǎn)的那個(gè)方案.在典型TOPSIS方法中,多屬性指標(biāo)的評(píng)價(jià)值和權(quán)重值是確定的.但是現(xiàn)實(shí)情況下,每一個(gè)屬性指標(biāo)的評(píng)價(jià)值未必都是精確數(shù)值,有些定性指標(biāo)值是使用自然語言的,再或者一些數(shù)值型指標(biāo)值是一個(gè)區(qū)間數(shù).本文討論的低碳視角下的物流園區(qū)選址問題屬于混合多屬性決策,決策值類型既包含精確值的定量化數(shù)值,也有定性數(shù)值,本文采用模糊集理論的三角模糊數(shù)表示定性數(shù)值.為了使其可求解,將這兩類數(shù)值均轉(zhuǎn)化為正負(fù)理想點(diǎn)法中的區(qū)間數(shù),并進(jìn)行決策.因此,本文將模糊集理論與TOPSIS結(jié)合,構(gòu)造一種新的解決多準(zhǔn)則決策問題的模糊區(qū)間數(shù)理想點(diǎn)法.在模糊TOPSIS方法中,指標(biāo)的值和權(quán)重可以是精確值、區(qū)間數(shù)或模糊數(shù).

1.1 區(qū)間數(shù)TOPSIS方法

第1步 構(gòu)建模糊決策矩陣

假設(shè)有m個(gè)候選方案Ai(i=1,2,…,m),n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)Cj(j=1,2,…,n),每個(gè)候選方案的指標(biāo)值表示為區(qū)間數(shù),建立區(qū)間數(shù)決策矩陣Xm×n,如表1所示.

表1 區(qū)間數(shù)決策矩陣Table 1 Interval number decision matrix

指標(biāo)權(quán)重向量W=(w1,w2,…,wn),且滿足指標(biāo)權(quán)重公式

(1)

第2步 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣

將決策矩陣Xm×n進(jìn)行歸一化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣Hm×n,即將所有區(qū)間數(shù)轉(zhuǎn)換成[0,1]之間的數(shù)值,轉(zhuǎn)化公式如下:

第3步 構(gòu)造加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣

加權(quán)決策矩陣表示為U,根據(jù)下面公式計(jì)算而得

(4)

第4步 計(jì)算決策矩陣正負(fù)理想點(diǎn)

根據(jù)帶權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化區(qū)間數(shù)決策矩陣,正負(fù)理想點(diǎn)的計(jì)算為:

其中F+j是Cj指標(biāo)的正理想點(diǎn),F-j是Cj指標(biāo)的負(fù)理想點(diǎn).

第5步 計(jì)算每個(gè)決策值和正負(fù)理想點(diǎn)的偏差

第6步 計(jì)算相關(guān)系數(shù),并按照相關(guān)系數(shù)排序

計(jì)算每個(gè)候選方案的相關(guān)系數(shù)ξi,公式為

(9)

候選方案的相關(guān)系數(shù)越接近1,說明其評(píng)價(jià)值越接近正理想點(diǎn),遠(yuǎn)離負(fù)理想點(diǎn).對(duì)每個(gè)候選方案的ξi進(jìn)行降序排序,其值最高的為最優(yōu)選擇方案.

1.2 相關(guān)系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差整合法確定指標(biāo)權(quán)重

此前的TOPSIS方法中權(quán)重通常采用層次分析法(AHP)結(jié)合專家評(píng)價(jià)法而得.本文引入Wang在2010提出使用相關(guān)系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差整合法的基本原理確定多準(zhǔn)則決策中的指標(biāo)權(quán)重[10].在確定各指標(biāo)權(quán)重時(shí)考慮該指標(biāo)與其他指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差以及它和所有被選方案的相關(guān)系數(shù).該相關(guān)系數(shù)決定方法為:將該指標(biāo)從指標(biāo)集中移出,計(jì)算決策值;如果新的決策值與含有全部指標(biāo)的決策值比較沒有任何變化,那么說明該指標(biāo)不重要,既被賦予較低權(quán)重;否則該指標(biāo)被賦予較高權(quán)重.最終相關(guān)系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差整合法的方法中的指標(biāo)權(quán)重值需要建立非線性優(yōu)化模型求得.

為了求得相關(guān)系數(shù),設(shè)置變量λi為加權(quán)決策矩陣各值的線性加和:

(10)

然后,將指標(biāo)Cj從指標(biāo)集中移出,重新計(jì)算決策估值:

(11)

相關(guān)系數(shù)ρj計(jì)算公式為

(12)

其中:

如果ρj接近1,說明移出Cj對(duì)決策結(jié)果沒有任何影響,所以可以給它賦予較小權(quán)重.如果ρj很小,接近-1,說明移出Cj對(duì)決策結(jié)果有很大影響,是決策必不可少的內(nèi)容,所以必須賦以較大權(quán)重.基于以上,各指標(biāo)權(quán)重應(yīng)該由公式(15)計(jì)算而得

(15)

其中,σj是Cj指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差,見公式(16):

(16)

1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

在混合多屬性決策中,決策值可能以自然語言描述,也可能是精確的數(shù)值、模糊數(shù)值等形式,必須將其轉(zhuǎn)化成區(qū)間數(shù).

自然語言值通常直接使用傳統(tǒng)數(shù)值型無法很好描述,可以考慮自然語言值劃分等級(jí).本文定義了自然語言描述等級(jí)包括:非常好(VG),很好(MG),好(G),一般(F),差(P),很差(MP),非常差(VP).這些等級(jí)可以轉(zhuǎn)換成三角模糊數(shù),他們之間關(guān)聯(lián)關(guān)系如表2所示.

表2 模糊語言和相對(duì)應(yīng)的模糊數(shù)

(17)

其中,0≤α≤1.

1.4 混合多屬性決策的物流園區(qū)選址模型的基本操作

混合多屬性決策的物流園區(qū)選址模型的基本操作見圖1.

圖1混合多屬性決策的物流園區(qū)選址模型的基本操作

Fig.1 The operation flow of the location model of logistics park with mixed multi-attribute decision-making

2 算例分析

為了驗(yàn)證本文構(gòu)造的算法的有效性和可操作性, 本文依據(jù)參考文獻(xiàn)[11-12]中的背景數(shù)據(jù)并對(duì)其物流園區(qū)選址的指標(biāo)體系進(jìn)行改造. 低碳視角下物流園區(qū)選址必須加入環(huán)境因素, 本文從物流園區(qū)所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、內(nèi)在因素制定低碳物流園區(qū)選址決策的指標(biāo)體系如表3所示.

表3 低碳物流園區(qū)選址決策指標(biāo)體系

本文中選取案例為關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū),規(guī)劃范圍包括陜西西安、咸陽、銅川、渭南、寶雞、商洛、楊凌農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)示范區(qū)和甘肅天水所轄行政區(qū)域.直接輻射區(qū)域包括陜西省陜南的漢中、安康,陜北的延安、榆林,甘肅省的平?jīng)?、慶陽和隴南地區(qū).經(jīng)濟(jì)區(qū)地處亞歐大陸橋中心,處于承東啟西、聯(lián)接南北的戰(zhàn)略要地.目前,經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的軟硬環(huán)境都得到了極大的改善,已經(jīng)擁有國家級(jí)和省級(jí)開發(fā)區(qū)21個(gè),高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)孵化基地5個(gè)和大學(xué)科技園3個(gè)等.

在低碳經(jīng)濟(jì)倡導(dǎo)下,關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)擬在8個(gè)子區(qū)域選建物流園區(qū).針對(duì)各候選方案的各項(xiàng)指標(biāo)值,構(gòu)建初始選址決策矩陣;如表4所示.

初始決策矩陣運(yùn)用式(2)、式(3)、式(17)、式(18)轉(zhuǎn)換為區(qū)間數(shù)決策矩陣,并使用式(1)及式(10)～式(16)確定各指標(biāo)權(quán)重值,加權(quán)區(qū)間數(shù)決策矩陣及權(quán)重值,如表5所示.

表4 初始決策矩陣Table 4 Initial decision matrix

表5 加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化區(qū)間數(shù)決策矩陣及各指標(biāo)權(quán)重Table 5 Weighted standard interval number decision matrix and index weight

運(yùn)用式(4)～式(9)計(jì)算每個(gè)候選方案正負(fù)理想點(diǎn),以及評(píng)價(jià)值對(duì)理想點(diǎn)的偏差的相關(guān)系數(shù),按照相關(guān)系數(shù)排列為

ξ4>ξ2>ξ1>ξ5>ξ6>ξ8>ξ7>ξ3.

結(jié)果表明,在關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)規(guī)劃物流園區(qū)選址時(shí),充分考慮低碳因素可以選擇渭南、咸陽、西安作為物流園區(qū)規(guī)劃,避開銅川和楊凌.此結(jié)論基本與參考文獻(xiàn)[8]的結(jié)論一致,并比該文獻(xiàn)更加細(xì)化每個(gè)候選地的優(yōu)先選擇系數(shù),對(duì)于低碳物流園區(qū)的選址問題更具有可操作性和科學(xué)依據(jù).

4 結(jié) 論

本文構(gòu)建一個(gè)基于混合多屬性的區(qū)間TOPSIS決策方法,用于低碳視角下物流園區(qū)選址決策的研究.首先通過分析低碳物流園區(qū)選址問題的相關(guān)因素,構(gòu)建了一套綜合考慮內(nèi)部因素、外部因素、經(jīng)濟(jì)因素、環(huán)境因素的指標(biāo)體系.該指標(biāo)體系去繁存簡(jiǎn),更易于運(yùn)用科學(xué)決策分析模型.本文構(gòu)造的低碳物流園區(qū)選址方法,既考慮定性問題又考慮定量問題,對(duì)于決策中一些不確定的指標(biāo)值,應(yīng)用模糊邏輯或者區(qū)間數(shù)表示,采用相關(guān)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差的方法確定指標(biāo)權(quán)重,盡可能減少主觀因素.最后通過實(shí)例證明了該方法在低碳物流園區(qū)選址決策的問題上具有較好的效果.

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