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    基于層次分析法的快件處理問題

    2020-11-06 06:05:55余慧南
    科學(xué)與財(cái)富 2020年22期
    關(guān)鍵詞:綠色通道層次分析法

    余慧南

    摘要:智能手機(jī)的普及極大地促進(jìn)了電子商務(wù)的發(fā)展,但傳統(tǒng)的物流運(yùn)轉(zhuǎn)模式很難讓大家滿意。本文以某一物流公司的為例,結(jié)合實(shí)際情況,分析得出物流公司如何調(diào)整快件處理方案,以提高服務(wù)水平。建立了多屬性決策模型和綠色通道模型,使用層次分析法得到快件處理的最佳方案。

    關(guān)鍵詞:層次分析法、多屬性決策、綠色通道

    1前言

    隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,網(wǎng)購已成為人們主要的購買方式之一,消費(fèi)者從網(wǎng)上下單后,商家開始發(fā)貨到物流公司,物流公司通過其網(wǎng)絡(luò),最后把商品送到消費(fèi)者手中,在第三方的監(jiān)管下,消費(fèi)者可以購得自己滿意的商品。物流公司應(yīng)把商品盡快送到消費(fèi)者手中,贏得消費(fèi)者的好評,才能延續(xù)與商家的合作,因此一個高效的物流公司是商家的首先合作伙伴。

    某一物流公司每分鐘平均到達(dá)普通快件數(shù)為86件,加急快件數(shù)為3件。假設(shè)有兩種快件處理設(shè)備,設(shè)備1 每小時(shí)可處理400個快件,連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)8 小時(shí)后需要關(guān)機(jī)休息1 小時(shí),設(shè)備2 每小時(shí)可以處理500個快件,連續(xù)工作12小時(shí)后需休息1 小時(shí),但其費(fèi)用是目前中心機(jī)型的1.5倍。要求普通快件在到達(dá)2h內(nèi)處理完畢,加急快件在到達(dá)時(shí)刻之后的整點(diǎn)時(shí)刻處理完畢。

    2線性規(guī)劃模型[1]

    2.1? 問題分析

    在不考慮加急快件的情況下,假設(shè)需要T臺設(shè)備1 可完成某一物流公司的普通快件處理需求,以9 小時(shí)為一周期,則所有設(shè)備都需在此9 小時(shí)內(nèi)完成一次休息;假設(shè)在一個周期前a小時(shí)內(nèi),同一時(shí)間可有2 臺設(shè)備休息,而之后的b小時(shí)內(nèi)同一時(shí)間只能有1 臺設(shè)備休息。

    2.2? 模型的建立與求解

    每小時(shí)平均所需工作設(shè)備1 的數(shù)量

    得T≥16.5,因T只能取整,故在此模型下T的最小值為17。

    3多屬性決策模型

    3.1? 問題分析

    在不考慮加急快件的情況下,給出物流公司合理的設(shè)備增加方案。所謂合理的增加設(shè)備方案。由于最終決策方案受到多種因素的影響,這些因素對總目標(biāo)的影響是不同的,難以完全進(jìn)行定量分析。因此我們決定采用層次分析法來確定最優(yōu)的設(shè)備增加方案。

    3.2? 模型的建立與求解

    3.2.1????? 模型建立

    (1)???? 建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型

    首先將目標(biāo)分解為不同的組成因素(處理速率、工作時(shí)間、費(fèi)用、客戶滿意度、倉儲成本),并按照因素間的相互關(guān)聯(lián)影響以及隸屬關(guān)系將因素按不同層次聚集組合,形成一個多層次的分析結(jié)構(gòu)模型,從而最終使問題歸結(jié)為方案層(怎樣增加設(shè)備)相對于目標(biāo)層(合理的增加方案)的相對重要權(quán)值的確定,找出最優(yōu)的設(shè)備增加方案。

    物流公司僅僅滿足快件的處理要求是不夠的。還應(yīng)加快處理速度?;诖耍覀兲岢隽艘韵氯齻€方案:①添置兩臺設(shè)備1,一臺設(shè)備2;②添置一臺設(shè)備1,兩臺設(shè)備2;③添置三臺設(shè)備2。

    (2)???? 對比較進(jìn)行量化[2]

    構(gòu)造各層次中的成對比較矩陣,針對設(shè)定的評價(jià)指標(biāo)體系,通過專家分別對5 個同層次指標(biāo)組,將它們的重要進(jìn)行兩兩對比,以1~9的標(biāo)度對比較結(jié)果進(jìn)行量化。

    (3)???? 確定指標(biāo)權(quán)重

    由量化結(jié)果的標(biāo)度構(gòu)造出兩兩對比的判斷矩陣,對判斷矩陣進(jìn)行單排序計(jì)算,確定各指標(biāo)的權(quán)重。權(quán)重計(jì)算首先是歸一化處理,設(shè)組中指標(biāo)個數(shù)為n:

    ①計(jì)算矩陣每一行元素的乘積Zi

    ②計(jì)算Zi的n次方根

    ③對向量歸一化處理,? ,即為所求的權(quán)重向量。

    3.2.2????? 模型求解

    用Matlab軟件編程,計(jì)算權(quán)重向量,該權(quán)向量即可作為最后的決策依據(jù),各方案的權(quán)重排序?yàn)椋築3>B2>B1。故最后的決策應(yīng)為方案③.

    4綠色通道模型

    4.1? 問題分析

    若要考慮加急快件的處理,則必須對上述方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。由于加急快件必須在到達(dá)時(shí)刻整點(diǎn)前處理完,因此必須有一個更加優(yōu)先的高效機(jī)制來處理,參考交通中警車、救護(hù)車、消防車等在處理緊急任務(wù)時(shí)優(yōu)先通行的“綠色通道”以及特殊的交通規(guī)則。我們考慮為加急快件開辟一條“綠色通道”,即增加少量的設(shè)備用來專門處理加急件。

    4.2? 模型的建立與求解

    在專屬設(shè)備休息時(shí)間,加急快件無法得到及時(shí)處理。若有兩臺專屬設(shè)備,則有很大的空閑。此時(shí)加急快件須在處理普通件的設(shè)備上優(yōu)先處理,但由于加急件數(shù)量遠(yuǎn)少于普通件,且只在專屬設(shè)備短暫的1h休息時(shí)間內(nèi)占用處理普通件的設(shè)備。因此,造成的影響很小。綜上,提出了以下四個方案:

    ①在添置三臺設(shè)備2 的基礎(chǔ)上,再添置一臺設(shè)備1 為專屬設(shè)備;②添置兩臺設(shè)備1、一臺設(shè)備2 的基礎(chǔ)上,再添置兩臺設(shè)備1 為專屬設(shè)備;③在添置一臺設(shè)備1、兩臺設(shè)備2 的基礎(chǔ)上,再添置一臺設(shè)備2 為專屬設(shè)備;④在添置一臺設(shè)備1、兩臺設(shè)備2 的基礎(chǔ)上,再添置一臺設(shè)備1 為專屬設(shè)備。參考前面多屬性決策模型的層次分析法,首先建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型,目標(biāo)層(合理的方案),準(zhǔn)則層(處理速率,工作時(shí)間,費(fèi)用,顧客滿意度,倉儲成本),方案層(①②③④)。

    然后采用1~9的標(biāo)度對比較結(jié)果進(jìn)行量化,構(gòu)造各層次中的成對比較矩陣,最后確定指標(biāo)權(quán)重。計(jì)算得各方案的權(quán)重排序?yàn)椋築3>B4>B1>B2,故最后的決策應(yīng)為方案③.

    4.3? 層次分析法一致性檢驗(yàn)[3]

    (1)???? 計(jì)算一致性指標(biāo)

    (2)???? 用隨機(jī)方法構(gòu)造500個樣本矩陣:隨機(jī)地從1-9及其倒數(shù)中抽取數(shù)字構(gòu)造正互反矩陣,求得最大特征根的平均值?????? ,并定義平均隨機(jī)一致性指標(biāo):

    (3)???? 計(jì)算一致性比例??? ,當(dāng)CR<0.10時(shí),認(rèn)為成對比較矩陣的一致性是可以接受的。

    5模型的評價(jià)

    綠色通道的設(shè)置,使得加急件有了專門處理的渠道,不會在總快件數(shù)過多時(shí)被擱置。同時(shí),為加急件提供更優(yōu)化的處理規(guī)則,滿足了其處理的優(yōu)先級,能提高客戶的滿意度。但未考慮設(shè)置綠色通道對普通件的影響,加急件在專屬設(shè)備休息時(shí)要占用其他設(shè)備。會導(dǎo)致普通件在此時(shí)間段內(nèi)有一定的滯留,增大倉儲壓力。

    參考文獻(xiàn):

    [1]?? 姜啟源.數(shù)學(xué)模型[M(]第五版).北京;高等教育出版社,2018年,57-93.

    [2]?? 向欣,羅煜,程紅勝,沈玉君,王延昌,張玉華.基于層次分析法和模糊綜合評價(jià)的沼氣工程技術(shù)篩選[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2014,30(18):205-212.

    [3]?? 洪善艷,周姝,劉梅娟,劉瓊蓀.彩票方案的優(yōu)選模型[J].工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),2003,20(05):100-106.

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