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    基于AHP模糊綜合評判的公路貨運(yùn)物流供應(yīng)商能力研究

    2022-09-30 07:47趙芬霞李坤燕王雨嫣
    綠色科技 2022年17期
    關(guān)鍵詞:評判權(quán)重貨運(yùn)

    趙芬霞,李坤燕,宋 爽,王雨嫣

    (天津商業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,天津 300134)

    1 引言

    近年來社會經(jīng)濟(jì)急速發(fā)展,同時帶動了物流行業(yè)快速發(fā)展,而公路貨運(yùn)物流是整個物流行業(yè)的核心[1]。公路貨運(yùn)企業(yè)建設(shè)企業(yè)物流信息平臺,可實(shí)現(xiàn)物流信息全程可追蹤、動態(tài)可視化管理、實(shí)現(xiàn)資源整合與匯聚,優(yōu)化配置,提升企業(yè)競爭力。信息化的貨運(yùn)物流信息平臺[2]可展現(xiàn)供應(yīng)商的各類共享信息,通過物流供應(yīng)商和客戶的對接使客戶收集供應(yīng)商相關(guān)數(shù)據(jù)更加便捷,可進(jìn)一步對所選擇物流供應(yīng)商的運(yùn)輸能力給予客觀評判。

    德爾菲法是構(gòu)建多級評判指標(biāo)體系[3]的常用方法之一,它可以確立指標(biāo)的可行性、獨(dú)立性、層次性和全面性等[4]特征,且避免評判指標(biāo)權(quán)重過小,引起評判失效。AHP(層次分析法)是一種定性與定量相結(jié)合的、系統(tǒng)性的、層次化的多目標(biāo)決策分析方法[5,6],它體現(xiàn)了人們決策思維的基本特征-分解、判斷和綜合,指標(biāo)權(quán)重經(jīng)常由AHP確定[7~10]。模糊綜合評判法[11]是較成熟且應(yīng)用較廣泛的評判方法,它以隸屬函數(shù)為橋梁,利用模糊關(guān)系合成原理,將一些模糊因素進(jìn)行量化,刻畫了每個指標(biāo)錄屬于評語集的模糊程度[12,13]。它適用于評判因素多、結(jié)構(gòu)層次復(fù)雜的指標(biāo)體系,可很好地解決模糊性和不確定性的問題。因此,本文將結(jié)合物通網(wǎng)上物流供應(yīng)商的實(shí)際數(shù)據(jù),應(yīng)用德爾菲法確定物流供應(yīng)商公路貨運(yùn)物流運(yùn)輸能力的二級評判指標(biāo),應(yīng)用AHP方法確定指標(biāo)權(quán)重,并通過模糊綜合評判方法,得到公路貨運(yùn)物流供應(yīng)商能力的綜合評判值。

    2 AHP模糊綜合評判法

    模糊綜合評判主要由3個要素集構(gòu)成,分別是評判因素集、評判評語集、評判權(quán)重集。首先,確定被評判對象的評判因素集、評判評語集;其次,用AHP確定各個因素的權(quán)重[14],獲得評判權(quán)重集;最后,確立各因素的隸屬度,獲得模糊關(guān)系矩陣,將模糊關(guān)系矩陣與因素的權(quán)重向量進(jìn)行模糊運(yùn)算并進(jìn)行歸一化,得到模糊評判綜合結(jié)果[15]。

    2.1 確立評判因素集

    評判因素集用來代表被評判對象的n種評判因素,設(shè)為C={C1,C2,…,Cn}刻畫被評判對象的n種評判因素,其中評判因素可分為多個等級,每一級指標(biāo)下可設(shè)下一級指標(biāo)。設(shè)第一層為目標(biāo)層,第二層指標(biāo)層為準(zhǔn)則層,第三層指標(biāo)層為因素層。

    2.2 確立評判評語集

    根據(jù)評判指標(biāo)因素選取合適的標(biāo)準(zhǔn)建立評判評語集,設(shè)為V={V1,V2,…,Vn}刻畫各評判因素的m種評判等級。

    2.3 AHP確立指標(biāo)權(quán)重集

    利用層次分析法確定評判因素的權(quán)重向量,其實(shí)現(xiàn)步驟如下:

    步驟一:建立指標(biāo)因素判斷矩陣。

    對同一層次的各因素關(guān)于上一層中某一因素的重要性進(jìn)行兩兩比較,構(gòu)造判斷矩陣。假設(shè)該層次包含個因素,則兩兩比較構(gòu)造的判斷矩陣為階方陣。表示兩因素重要性的九級標(biāo)度及意義如表1所示。

    表1 標(biāo)度

    步驟二:近似求解矩陣的最大特征值及其對應(yīng)的特征向量。

    將矩陣A按列歸一化為矩陣B=(bn),其中:

    (1)

    (2)

    (3)

    則矩陣A的最大特征值為:

    (4)

    步驟三:一致性檢驗(yàn)。

    (5)

    隨機(jī)一致性指標(biāo)由表2可查得。當(dāng)時,認(rèn)為判斷矩陣一致性是可以接受的;否則應(yīng)對判斷矩陣做適當(dāng)修正。

    (4)確定指標(biāo)權(quán)重。

    一致性檢驗(yàn)通過后,W=(w1,w1,…,ws)T即為層次單排序的權(quán)重向量。

    表2 隨機(jī)一致性指標(biāo)RI

    2.4 模糊綜合評判

    模糊綜合評判是用模糊函數(shù)來刻畫每個指標(biāo)錄屬于評語集的模糊程度,并結(jié)合AHP方法確定的因素權(quán)重,給出評判對象相對于評語集的錄屬函數(shù)。

    (1)構(gòu)造模糊關(guān)系矩陣。

    (6)

    (2)生成評判結(jié)果。

    采用加權(quán)平均型模糊算子[16],對權(quán)重向量W和模糊關(guān)系矩陣R進(jìn)行合成:

    (7)

    將向量B歸一化,即為AHP模糊綜合評判的結(jié)果。

    以包含兩個層次的評判指標(biāo)為例。假設(shè)一級指標(biāo)包含3個因素,對二級指標(biāo)的模糊綜合評判結(jié)果分別為Bi(i=1,2,3),則對應(yīng)的AHP模糊綜合評判的結(jié)果為:

    (8)

    式(8)中,W*是一級指標(biāo)的權(quán)重向量。根據(jù)最大錄屬度原則,取b*=max(b1,b2,…,bm),即為包含兩個層次的AHP模糊綜合評判結(jié)果。

    3 公路貨運(yùn)物流供應(yīng)商的能力評判

    下面以物通網(wǎng)上的公路貨運(yùn)物流供應(yīng)商的信息為研究對象,選取了經(jīng)營“北京到廣州”物流的21家公司,分別以命名,應(yīng)用AHP模糊綜合評判方法,對他們的物流能力進(jìn)行評判。

    3.1 因素集評判指標(biāo)體系的確定

    考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和評判的合理性,對信息進(jìn)行整合分析和數(shù)據(jù)處理后,將綜合運(yùn)作能力、發(fā)展?jié)摿Α⒎?wù)能力作為公路貨運(yùn)物流供應(yīng)商能力的一級指標(biāo),下設(shè)二級指標(biāo),構(gòu)建物流供應(yīng)商能力的評判指標(biāo)體系如表3所示。

    表3 物流供應(yīng)商能力AHP模糊綜合評判模型指標(biāo)體系

    3.2 確立評判評語集

    結(jié)合上述評判指標(biāo)因素的評判標(biāo)準(zhǔn),建立四級評判評語集,分別表示“不好”“一般”“較好”“很好”,并設(shè)置評判等級分值分布如表4所示。

    表4 評判等級分值

    3.3 AHP方法計算指標(biāo)權(quán)重

    以A1物流公司為例,首先應(yīng)用AHP方法求解指標(biāo)權(quán)重。以一級指標(biāo)為例,對3個指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,得到一級指標(biāo)因素的判斷矩陣如表5所示。

    將上述結(jié)果代入公式(1)~(5),可得到標(biāo)準(zhǔn)化的特征向量為W=(0.4931,0.2394,0.2675),最大特征值λmax=3.0506,一致性指標(biāo)CI=0.0253,一致性比率CR=0.0839<0.1,通過了一致性檢驗(yàn),因此,一級指標(biāo)的權(quán)重向量為W=(0.4931,0.2394,0.2675)。

    類似對二級指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計算,對其一致性檢驗(yàn)全部通過,最后得到由層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重的匯總表如表6所示。

    表5 一級指標(biāo)因素判斷矩陣

    3.4 物流供應(yīng)商物流能力的AHP模糊綜合評判

    3.4.1 生成模糊關(guān)系矩陣

    二級指標(biāo)數(shù)據(jù)為定量與定性相結(jié)合。對定性數(shù)據(jù),依據(jù)評價標(biāo)準(zhǔn)由平臺上公司的相關(guān)信息進(jìn)行打分后取均值。例如,對物流供應(yīng)商有:“物流設(shè)施持有狀況”=6;“網(wǎng)站信息化建設(shè)”=5;“風(fēng)險水平”=6。其余定量數(shù)據(jù)可在信息平臺上直接獲取。A1公司原始指標(biāo)數(shù)據(jù)為:C1=(2380,3,6,320,120),C2=(124,5,500,5),C3=(0.75,3,6)。

    選擇梯形函數(shù)作為評判集的錄屬度。以“運(yùn)輸路線數(shù)目”為例,根據(jù)21家公司的總體數(shù)據(jù)值,確定評語“不好”的梯度隸屬函數(shù)區(qū)間為:1000以下100%屬于“不好”,從而隸屬度為1;區(qū)間[1000,2000]上的隸屬度值由1線性遞減到0,認(rèn)為是部分屬于“不好”;在更遠(yuǎn)的區(qū)間,認(rèn)為完全不屬于“不好”,從而隸屬度為0。同理,得到隸屬于評語集“一般”“較好”“很好”的梯度隸屬度函數(shù)區(qū)間。各個評語的隸屬度函數(shù)如圖1所示。

    表6 評判指標(biāo)權(quán)重匯總

    將依次代入上述4個錄屬函數(shù),計算得出A1公司的指標(biāo)在評判集上的隸屬程度向量,歸一化后為(0,0.3100,0.5000,0.1900),即隸屬于“不好”的概率為0,隸屬于“一般、較好、很好”的概率分別為:0.3100,0.5000,0.1900。同理確定其它因素集的梯形隸屬函數(shù)區(qū)間,計算得出A1公司的指標(biāo)C12~C15在評判集上的隸屬程度。物流供應(yīng)商物流能力的模糊關(guān)系矩陣如表7所示。

    圖1 評語集的隸屬函數(shù)圖形

    表7 A1物流供應(yīng)商的模糊關(guān)系矩陣

    3.4.2 AHP模糊綜合評判

    應(yīng)用公式(6),得到A1物流供應(yīng)商在指標(biāo)C1上基于評判集的評判結(jié)果向量為:

    B1=W1×R1=(0.1217 0.1816 0.1535 0.0959)。

    =(0.1368 0.1776 0.5974 0.1204)

    將其歸一化得:

    B1*=(0.1027 0.3585 0.4484 0.0904)

    對C2,C3同理可得如下評判結(jié)果:

    B2*=(0.0441 0.3807 0.4332 0.1419)

    B3*=(0 0 0.5949 0.4051)

    據(jù)式(7),對一級指標(biāo)的AHP模糊綜合評判結(jié)果為:

    進(jìn)行歸一化處理后得:

    B*=(0.0612 0.2679 0.4840 0.1869)

    模糊綜合評判結(jié)果表明,A1供應(yīng)商的物流能力隸屬于“不好”的程度為0.1688,隸屬于“一般、較好、很好”的程度分別為0.4079,0.3001,0.1232。根據(jù)最大隸屬度原則[17],A1物流供應(yīng)商的公路貨物運(yùn)輸能力為一般。按表4中的分值分布對A1供應(yīng)商做公路貨運(yùn)物流能力綜合評判得:

    S1=VBT=(30 60 75 90)(0.1688,0.4079,0.3001,0.1232)T=71.0311

    3.4.3 評判結(jié)果分析

    同理,對其余的20家物流公司進(jìn)行AHP模糊綜合評判,得到所有公司的綜合評判及排名如表 8所示。可以看出,公路貨運(yùn)物流路線運(yùn)輸能力最佳的物流供應(yīng)商為A7。

    表8 物流供應(yīng)商綜合評判結(jié)果及排名

    4 結(jié)語

    本文基于對公路貨運(yùn)供應(yīng)商物流能力評判的模糊性考慮,采用AHP模糊綜合評判法對供應(yīng)商的物流能力進(jìn)行了評判:首先建立了二級評判指標(biāo)體系及評判評語集;其次,利用層次分析法確定各評判指標(biāo)的權(quán)重集;最后,利用模糊綜合評判法,應(yīng)用加權(quán)平均型模糊算子進(jìn)行合成,得到了各物流供應(yīng)商的客觀評判結(jié)果,為客戶更加科學(xué)地選擇物流供應(yīng)商提供了理論支持。此方法系統(tǒng)化地將定性指標(biāo)定量化,很好地解決了指標(biāo)的模糊性問題。但是在指標(biāo)選擇以及數(shù)據(jù)收集的過程中,由于平臺信息有限和部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,導(dǎo)致指標(biāo)體系不夠完整。進(jìn)一步完善指標(biāo)體系,以期得到更精準(zhǔn)的評判結(jié)果是本文未來的研究方向。

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