楊樹果，王新利

(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，黑龍江 大慶 163319)

基于實數(shù)編碼加速遺傳投影尋蹤方法在物流供應(yīng)商選擇中的應(yīng)用

楊樹果，王新利

(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，黑龍江 大慶 163319)

針對第三方物流供應(yīng)商評價指標(biāo)數(shù)據(jù)的不確定性和高維性，為克服以往評價方法的不足，提出了綜合評價的基于實數(shù)編碼加速遺傳投影尋蹤方法。采用投影尋蹤模型將高維數(shù)據(jù)投影到低維子空間上，并對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行分析;采用基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法優(yōu)化投影方向，克服了投影尋蹤模型最佳投影方向難于尋找或容易陷入局部最優(yōu)的問題;通過最佳投影方向來判斷各評價指標(biāo)對綜合評價目標(biāo)的影響程度和方向，得出投影指標(biāo)值從大到小的排序。同時，對物流供應(yīng)商做深入分析，將這一方法用于對低維數(shù)據(jù)(二級指標(biāo))進行評價排序，結(jié)果顯示與綜合評價基本一致，達到了對第三方物流供應(yīng)商科學(xué)、準(zhǔn)確的評價，可為企業(yè)正確選擇物流供應(yīng)商提供依據(jù)。

投影尋蹤;第三方物流供應(yīng)商;加速遺傳算法

引 言

隨著物流外包的發(fā)展，第三方物流以其服務(wù)專業(yè)化、綜合成本低、配送效率高的優(yōu)勢，成為國際物流業(yè)發(fā)展的趨勢和現(xiàn)代物流發(fā)展的方向。物流外包也被許多企業(yè)視為一項可以集中資源、降低物流成本、增強核心競爭能力的有價值的戰(zhàn)略。合理選擇第三方物流供應(yīng)商是許多企業(yè)進行物流戰(zhàn)略調(diào)整過程中必須考慮的問題，而在選擇第三方物流供應(yīng)商中評價指標(biāo)的選擇是否合理，評價方法是否科學(xué)，評價結(jié)果是否準(zhǔn)確，對第三方物流供應(yīng)商的選擇起決定性的作用。

第三方物流供應(yīng)商選擇問題實質(zhì)是根據(jù)多個評價指標(biāo)及其權(quán)重進行綜合評判的問題，而綜合評判的實質(zhì)是對高維數(shù)據(jù)(多個評價指標(biāo)值)的處理，即降低高維數(shù)據(jù)的維數(shù)。目前，關(guān)于第三方物流供應(yīng)商的選擇，特別是在選擇和評價方法方面的研究已經(jīng)引起國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。普遍采用的方法有層次分析法、模糊綜合評價法、熵權(quán)多目標(biāo)決策法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集等方法［1～7］，這些方法為企業(yè)選擇物流供應(yīng)商提供了參考。但層次分析法因受專家的知識和經(jīng)驗的影響，具有一定的人為性;模糊綜合評判與綜合評分法，由于缺乏系統(tǒng)評價的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，常出現(xiàn)較大誤差，甚至得出反常規(guī)結(jié)論;基于熵的多目標(biāo)決策法根據(jù)評價指標(biāo)間的變異程度確定各指標(biāo)權(quán)重，在一定程度上消除了人為賦權(quán)的缺點，但在實用中常出現(xiàn)各評價指標(biāo)權(quán)重的平均化現(xiàn)象［8］;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盡管可以處理高度復(fù)雜的非線性模型且具有極高的擬合精度，但在權(quán)值的選擇上由于采用經(jīng)驗公式，容易陷入局部最優(yōu)，且易出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象;粗造集理論對于不確定、不完整的信息具有可測性，但由于該方法考慮的指標(biāo)因素較少，因而不能準(zhǔn)確的反映實際情況。為此，我們采用投影尋蹤(Projection Pursuit model，PP)方法，來實現(xiàn)其高維數(shù)據(jù)的降維過程。

投影尋蹤模型自1974年弗里德曼(Friedman J H)和圖基(Tukey J W)首先提出以來［9］，被廣泛應(yīng)用各研究領(lǐng)域［10～12］，其基本原理是利用計算機技術(shù)，把高維數(shù)據(jù)通過某種組合投影到低維子空間上，并通過極小化某個投影指標(biāo)，尋求出能反映高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或特征的投影，在低維空間上對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行分析，以達到分析和研究高維數(shù)據(jù)的目的［9］。該方法能在一定程度上解決了多指標(biāo)樣本分類問題，但是多維數(shù)據(jù)復(fù)雜的空間拓撲結(jié)構(gòu)使得最優(yōu)投影方向難于尋找［8］。采用傳統(tǒng)的優(yōu)化技術(shù)如黃金分割法、爬山法等，容易陷入局部最優(yōu)，且當(dāng)優(yōu)化變量較多時，難以求解。為此，采用基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法(Real－ coded Accelerating Genetic Algorithm，RAGA)來優(yōu)化多維投影方向，實現(xiàn)全局尋優(yōu)。將遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)與PP模型結(jié)合，通過降低數(shù)據(jù)維數(shù)，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維子空間的綜合投影指標(biāo)值，對第三方物流供應(yīng)商進行評價排序，為企業(yè)選擇提供依據(jù)。

一、評價指標(biāo)選擇及樣本數(shù)據(jù)

1.指標(biāo)選擇

一個完整有效的物流供應(yīng)商評價指標(biāo)體系對企業(yè)篩選物流供應(yīng)商非常重要，其評價指標(biāo)體系的優(yōu)劣直接影響到物流供應(yīng)商選取的準(zhǔn)確性。由于第三方物流服務(wù)供應(yīng)商與企業(yè)是長期的戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，為此企業(yè)在選擇物流服務(wù)供應(yīng)商時比較關(guān)注風(fēng)險規(guī)避、高質(zhì)量服務(wù)獲得、服務(wù)成本低廉等因素。因此在遵循評價指標(biāo)選取的代表性、全面性、科學(xué)性、實用性、可比性原則的基礎(chǔ)上［5］，借鑒現(xiàn)有研究［13］，結(jié)合實際情況，從企業(yè)實力、服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)能力、服務(wù)成本四個方面構(gòu)建第三方物流供應(yīng)商評價指標(biāo)，如表1所示。

表1 第三方物流供應(yīng)商評價指標(biāo)表

2.樣本數(shù)據(jù)

某生產(chǎn)企業(yè)考慮將其物流業(yè)務(wù)外包，擬從六個第三方物流供應(yīng)商中選擇一個最佳合作伙伴為例，根據(jù)以上指標(biāo)對與物流供應(yīng)商合作過的十家生產(chǎn)企業(yè)進行實地和網(wǎng)上調(diào)研，針對每一指標(biāo)對物流供應(yīng)商進行滿意度打分(滿分100分)，取平均分，獲得數(shù)據(jù)樣本，如表2所示。

表2 第三方物物流供應(yīng)商評價樣本數(shù)據(jù)

二、第三方物流供應(yīng)商評價模型構(gòu)建

依據(jù)投影尋蹤模型的建模步驟［10］，對第三方物流供應(yīng)商選擇評價建模如下:

1.樣本評價指標(biāo)集的歸一化處理

為消除各指標(biāo)值的量綱和統(tǒng)一各指標(biāo)值的變化范圍，鑒于此研究是要求指標(biāo)數(shù)值越大越好，對于越大越優(yōu)的指標(biāo)，采用下面公式進行極值歸一化處理，處理結(jié)果見表3。

表3 樣本數(shù)據(jù)的歸一化處理結(jié)果

式中，x(i，j)為指標(biāo)特征值歸一化的序列，xmax(j)，xmin(j)分別為第j個指標(biāo)值的最大值和最小值。

2.構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)

根據(jù)投影尋蹤模型特征，首先將P維數(shù)據(jù){x*(i，j)|i=1，2，…，n，j=1，2，…，p}綜合成以 a={a(1)，a(2)，…，a(p)}為投影方向的一維投影值，即:

式中:a為單位長度向量。

其次，根據(jù){z(i)|i=1，2，…，n}的一維散布圖進行分類與評價。

投影指標(biāo)函數(shù)可以表達成:

式中:Sz為投影值z(i)的標(biāo)準(zhǔn)差

Dz為投影值z(i)的局部密度

式中 E(z)為序列{z(i)|i=1，2，…，n}的平均值，R為局部密度窗口半徑，一般按經(jīng)驗選取R=0.1Sz;r(i，j)表示樣本之間的距離，r(i，j)=|z(i)－z(j)|;u(t)為一單位階躍函數(shù)，當(dāng)t≥0時，其值為1，當(dāng)t≤0時，其值為0。

3.優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)

當(dāng)各指標(biāo)值的樣本集給定時，投影指標(biāo)函數(shù)Q(a)只隨著投影方向a的變化而變化。不同的投影方向反映不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征，最佳投影方向就是最大可能暴露高維數(shù)據(jù)某類特征結(jié)構(gòu)的投影方向。因此可以通過求解投影指標(biāo)函數(shù)最大化問題來估計最佳投影方向，即:

最大化目標(biāo)函數(shù):Max:Q(a)=Sz·Dz

這是一個以{a(j)|j=1，2，…，p}為優(yōu)化變量的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題，用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法處理較難。因此，應(yīng)用模擬生物優(yōu)勝劣汰與群體內(nèi)部染色體信息交換機制的基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法(RAGA)來解決其高維全局尋優(yōu)問題。

遺傳算法的基本思想是在初始變化區(qū)間內(nèi)隨機生成一組父代個體作為初始解，經(jīng)過選擇、雜交及變異，生成子代個體，通過適應(yīng)度函數(shù)(或目標(biāo)函數(shù))評價個體的“好壞”，優(yōu)勝劣汰產(chǎn)生優(yōu)秀個體，并作為新的父代個體。如此循環(huán)迭代，使個體的適應(yīng)能力不斷提高，不斷向最優(yōu)點逼近。加速遺傳算法是遺傳算法的一種改進算法，它利用在運行過程中產(chǎn)生的優(yōu)秀個體逐步調(diào)整優(yōu)化變量的初始變化區(qū)間，形成加速運行［12］。實踐表明，后者的尋優(yōu)效果強于前者。

將PP模型中的投影指標(biāo)函數(shù)Q(a)作為目標(biāo)函數(shù)，各個指標(biāo)的投影a(j)作為優(yōu)化變量，運行RAGA的八個步驟［11］，即可求得最佳投影方向a*(j)及相應(yīng)的投影值z(i)，將z(i)按其值大小進行比較，從而求得評價結(jié)果。

4.分類或評價

把由上一步求得的最佳投影方向a*代入公式(2)中可得各樣本點的投影值z*(i)。將z*(i)與z*(j)進行比較，二者越接近，表示樣本i與j越傾向于分為同一類。若按z*(i)的值從大到小排序，則可以將對物流供應(yīng)商的評價從優(yōu)到劣進行排序。

(1)綜合指標(biāo)評價

采用Matlab7.0編程處理，建立第三方物流供應(yīng)商評價標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型。選定父代初始種群規(guī)模為n=400，交叉概率pc=0.80，變異概率pm=0.80，優(yōu)秀個體數(shù)目選定為20個，α=0.05，加速次數(shù)為20，得出最大投影指標(biāo)值為0.3170，各個狀態(tài)變量的最佳投影方向:

a*= (0.0086，0.2217，0.2826，0.3419，0.5491，0.2522，0.1713，0.2313，0.4636，0.0750，0.0636，0.2650，0.1009，0.0336)

將a*代入公式(2)，即得各供應(yīng)商綜合評價的投影值:EMBED Equation.3。

將EMBED Equation.3從大到小排列，得到各物流供應(yīng)商的綜合排名，即Ⅴ>Ⅵ>Ⅲ>Ⅰ>Ⅳ>Ⅱ，由此可見，供應(yīng)商5的綜合評價最好，供應(yīng)商6次之，再次是供應(yīng)商3、供應(yīng)商1和供應(yīng)商4，最差的是供應(yīng)商2。

(2)分項指標(biāo)評價

為確保評價的一致性，采用以上方法，對其二級指標(biāo)進行評價(具體評價指標(biāo)數(shù)分別為5、4、3、2個)，以便對六家供應(yīng)商作更深入分析。這里需要說明的是投影尋蹤方法適合于多個評價指標(biāo)值的處理，但并不排除其對低維數(shù)據(jù)的適用性。采用Matlab7.0編程處理，計算結(jié)果如下:

企業(yè)實力評價:最大投影指標(biāo)值為0.3013，各個變量的最佳投影方向 a*=(0.0233，0.0918，0.3690，0.6000，0.7035)，各供應(yīng)商企業(yè)實力的投影值 z*(j)=(1.0208，0.0998，1.3868，1.0058，1.0230，1.6743)。得供應(yīng)商企業(yè)實力排名:Ⅵ>Ⅲ>Ⅴ>Ⅰ>Ⅳ>Ⅱ，即供應(yīng)商6的企業(yè)實力最強，其次是供應(yīng)商3，再次是供應(yīng)商5、供應(yīng)商1、供應(yīng)商4，最弱的是供應(yīng)商2。

服務(wù)質(zhì)量評價:最大投影指標(biāo)值為0.3834，各個變量的最佳投影方向 a*=(0.6821，0.1065，0.5843)，各供應(yīng)商服務(wù)質(zhì)量的投影值z*(j)=(0.747，0.0426，1.6905，0.7367，1.4220，0.7478)。得供應(yīng)商服務(wù)質(zhì)量排名:Ⅲ>Ⅴ>Ⅵ>Ⅰ>Ⅳ>Ⅱ，即供應(yīng)商3的服務(wù)質(zhì)量最好，其次是供應(yīng)商5，再次是供應(yīng)商6、供應(yīng)商1、供應(yīng)商4，最差的是供應(yīng)商2。

服務(wù)能力評價:最大投影指標(biāo)值為0.2662，各個變量的最佳投影方向 a*=(0.6440，0.4352，0.6292)，各供應(yīng)商服務(wù)質(zhì)量的投影值z*(j)=(1.5224，0.9926，0，0.8236，1.5219，0.6823)。得供應(yīng)商服務(wù)能力排名:Ⅰ>Ⅴ>Ⅱ>Ⅳ>Ⅵ>Ⅲ，即供應(yīng)商1的服務(wù)能力最強，其次是供應(yīng)商5，再次是供應(yīng)商2、供應(yīng)商4、供應(yīng)商6，最弱的是供應(yīng)商3。

服務(wù)成本評價:最大投影指標(biāo)值為0.1997，各個變量的最佳投影方向 a*=(0.2237，0.9747)，各供應(yīng)商服務(wù)質(zhì)量的投影值z*(j)=(0.5575，1.1984，0.1398，0.1392，1.0312，1.0592)。得供應(yīng)商服務(wù)成本排名:Ⅱ>Ⅵ>Ⅴ>Ⅰ>Ⅲ>Ⅳ，即供應(yīng)商2的服務(wù)成本最低，其次是供應(yīng)商6，再次是供應(yīng)商5、供應(yīng)商1、供應(yīng)商3，服務(wù)成本最高的是供應(yīng)商4。

(3)結(jié)果分析

將各供應(yīng)商的綜合評價及分項評價進行匯總，如表4所示。

表4 第三方供應(yīng)商綜合評價與分項評價排名

根據(jù)表4的排名，從綜合評價角度看，企業(yè)在選擇第三方物流供應(yīng)商合作伙伴時，可考慮供應(yīng)商5。因為該供應(yīng)商在綜合評價中位于首位，且分項排名(二級指標(biāo)評價)雖不是最優(yōu)(分別處在第3、2、2、3 位)，但沒有弱項，總體上能夠滿足企業(yè)物流外包的要求，適合建立長期合作關(guān)系。但與此物流供應(yīng)商協(xié)作時需要高度關(guān)注它的服務(wù)能力，以免由此延長產(chǎn)品供應(yīng)的時間;其他供應(yīng)商雖在不同指標(biāo)評價中優(yōu)勢明顯，但劣勢也很突出。如供應(yīng)商2服務(wù)成本最低，但整體實力最弱，服務(wù)質(zhì)量最差，雖然與該供應(yīng)商合作可明顯降低物流成本，但長期看，不利于企業(yè)物流外包業(yè)務(wù)的開展。

從綜合評價的最佳投影方向可以看出，影響程度較大的指標(biāo)依次是:社會聲譽、增值服務(wù)、發(fā)展?jié)摿?、管理水平、快速響?yīng)能力、準(zhǔn)時交貨率、訂單履行準(zhǔn)確率等;從二級指標(biāo)的最佳投影方向發(fā)現(xiàn)，各指標(biāo)影響基本與綜合評價一致，如企業(yè)實力評價中，影響程度大的指標(biāo)依次是社會聲譽、發(fā)展?jié)摿Α⒐芾硭降取?/p>

物流供應(yīng)商實力的強弱，反映了企業(yè)與其長期合作是否穩(wěn)定，服務(wù)能力的強弱和服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣，決定了總體的服務(wù)效率和水平。雖然服務(wù)成本是任何一家企業(yè)都必須考慮的問題，但從物流的角度看，它絕不應(yīng)該是首要因素，因為物流更講求的是服務(wù)效率與質(zhì)量。

結(jié) 論

通過以上實例分析可知在進行第三方物流供應(yīng)商的選擇評價時，采用基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法的投影尋蹤模型是可行的，且較其他方法顯現(xiàn)出無可比擬的優(yōu)勢，為企業(yè)選擇第三方物流供應(yīng)商提供了一種新的研究方法。通過研究可得出以下結(jié)論:一是利用投影尋蹤模型對數(shù)據(jù)處理的高維降維技術(shù)，可對具有模糊性、不確定性的高維數(shù)據(jù)進行綜合評判、排序，且效果很好。二是采用基于實數(shù)編碼的加速遺傳算法來優(yōu)化投影方向，克服了投影尋蹤模型最佳投影方向難于尋找或容易陷入局部最優(yōu)的問題。三是最佳投影方向可以科學(xué)的反映各評價指標(biāo)的重要程度，使得評價結(jié)果客觀、準(zhǔn)確。采用基于加速遺傳算法的投影尋蹤模型對二級指標(biāo)(指標(biāo)數(shù)量較少)評價的結(jié)果與綜合評價基本一致，且與實際經(jīng)驗基本相符，但理論上是否確實有效，還有待進一步驗證。

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［責(zé)任編輯 張大勇］

Application of PP Model Based on RAGA in the Selection of Logistics Provider

YANG Shu-guo，WANG Xin-li

(College of Economics ＆ Management，Heilongjiang August 1＇st Land Reclamation University，Daqing 163319，China)

In order to overcome the lack of previous evaluation methods，we suggest Projection Pursuit method based on Real－coded Accelerating Genetic Algorithm for the uncertain and high－dimensional nature of the evaluation indicator data of TPL providers.Projecting the high－dimensional data onto the low－dimensional sub－space by PP model and then analyzing the data structure，optimizing the projection direction by using RAGA to overcome the difficulty of finding the best projection direction or the problem of falling into local optimum，the paper determines the extent of impacting and the direction of the evaluation indicators on comprehensive evaluation target and calculates the sort of the projection index value in descending order.Furthermore，we try to use this method on low －dimensional data to analyze logistics providers deeply and the results show that basically consistent with the comprehensive evaluation.We achieve scientific and accurate evaluation to TPL providers and can provide a basis for the enterprise to select a logistics provider.

projection pursuit;TPL provider;RAGA

C934

A

1009-1971(2010)02－0089－06

2010－02－17

國家自然科學(xué)基金(70672117)

楊樹果(1977－)，女，黑龍江五常人，講師，從事企業(yè)管理研究;王新利(1956－)，男，山東五蓮人，管理學(xué)博士，教授，博士生導(dǎo)師，從事農(nóng)產(chǎn)品流通與農(nóng)村物流研究。