陳海漢

(福州大學(xué)管理學(xué)院，福建福州 350108)

基于證據(jù)理論的供應(yīng)商評價與選擇

陳海漢

(福州大學(xué)管理學(xué)院，福建福州 350108)

針對供應(yīng)鏈中供應(yīng)商選擇問題，可以建立一個基于BOCR體系的供應(yīng)商評價模型。把定量屬性中的效益型和成本型兩類屬性采用線性變換統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為各效用等級，利用證據(jù)推理算法綜合所有屬性，對供應(yīng)商進(jìn)行完整評價和選擇。冰箱生產(chǎn)廠商供應(yīng)商選擇的仿真實(shí)驗(yàn)說明，該方法有效。

BOCR體系；證據(jù)理論；供應(yīng)商評價；供應(yīng)商選擇

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷發(fā)展，供應(yīng)鏈管理能力已經(jīng)成為企業(yè)一種重要的戰(zhàn)略競爭資源，而合格供應(yīng)商的選擇則是供應(yīng)鏈管理的重要內(nèi)容，所以供應(yīng)商的選擇也就成為了管理學(xué)研究中的一個熱點(diǎn)問題。由于信息的不對稱和評價環(huán)境的復(fù)雜性，獲得的供應(yīng)商信息是不完備的，而證據(jù)理論方法能夠解決不確定性的多屬性決策問題［1］，因此在對供應(yīng)商的評價與選擇中具有重要意義。

二、供應(yīng)商評價模型建立

影響供應(yīng)商表現(xiàn)的指標(biāo)有多種，Dickson提出了質(zhì)量、歷史表現(xiàn)、技術(shù)能力等23個指標(biāo)來評價供應(yīng)商的表現(xiàn)［2］，這些指標(biāo)包含定性指標(biāo)、定量指標(biāo)以及其它一些非統(tǒng)一指標(biāo)，國內(nèi)很多文章在建立評價體系時也是參照這類指標(biāo)，對其進(jìn)行細(xì)化和擴(kuò)展。

本文在文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，以BOCR體系為基礎(chǔ)，建立了如表1所示的供應(yīng)商評價模型。BOCR指利益(benefits)、機(jī)會(opportunities)、成本(costs)和風(fēng)險(risks)。這一體系為供應(yīng)商評價提供了一個框架［3］，在4個維度上分別建立具體的衡量指標(biāo)，再確定相應(yīng)的權(quán)重，即可構(gòu)建一個供應(yīng)商評價指標(biāo)體系。在這個評價體系中包括11個評價指標(biāo)，所有指標(biāo)都為定量指標(biāo)，其中產(chǎn)品的價格和訂貨延遲風(fēng)險為成本型指標(biāo)，其余為效益型指標(biāo)。

表1 基于BOCR的供應(yīng)商選擇指標(biāo)體系

三、證據(jù)理論方法簡介

1．問題描述

設(shè)有M個評價對象al(l=1，2，…，M)，H表示評價屬性的等級集合，Hn(n=1，2，…，N)表示具體等級，評價模型是層次結(jié)構(gòu)，令基本屬性eij表示第i層的第j個證據(jù)，wij表示該證據(jù)相應(yīng)的權(quán)重，βn(eij)表示證據(jù)eij在等級Hn上的信任度，評價總屬性為y。對于每一個基本屬性及其上一級指標(biāo)的屬性，決策者按照H對al在eij及綜合屬性上進(jìn)行定性或定量評價，并選擇最優(yōu)的供應(yīng)商。

2．基于效用理論的基本屬性變換

設(shè)定各評價等級的效用值為u(Hn)，并且有u(HN)＞u(Hn-1)＞…＞u(H1)，令u(H1)=0，u(HN)=1。設(shè)yns表示基本屬性各效用等級的屬性表現(xiàn)值，ymsin表示最低效用等級的屬性值，ymsax表示最高效用等級的屬性值，首先確定 ymsin和，假設(shè)個人有偏好，則可以直接根據(jù)公式(1)確定yns，否則可根據(jù)公式(2)確定。

根據(jù)等價規(guī)則計(jì)算基本屬性eij屬于評價等級Hn的初始信任度βn(eij)。令ys表示基本屬性eij的值，因?yàn)椤躽s≤，(n=1，2，…，N)，即ys一定介于和之間，或者剛好等于其中某一個。假設(shè)ys以βn(eij)的信任度被評價到，以βn+1(eij)被評價到，則 βn(eij)可用式(3)表示。

那么基本屬性eij被評為Hn的概率為βn(eij)，被評為Hn+1的概率為βn+1(eij)。即，(Hn，βn(eij))，(Hn+1，βn+1(eij))。［4］［5］

3．基于證據(jù)推理的綜合評價

(1)計(jì)算初始值

令mn(eij)表示屬性eij在評價等級Hn的概率分配，mH(eij)表示未分配的概率，ˉmH(eij)表示由于權(quán)重引起的未分配信度，?mH(eij)為由不完全評價導(dǎo)致的未分配概率。

根據(jù)證據(jù)推理的計(jì)算法則［6］［7］［8］，有以下公式，如式(4)～式(7)所示。

(2)利用合成法則進(jìn)行證據(jù)合成

定義Eij為第i層前j個證據(jù)的集合，令mn(eij)為Eij中所有證據(jù)對Hn的綜合信度，mH(eij)表示未分配的信度，則證據(jù)理論的公式，如式(8)～式(12)所示。

則指標(biāo)eij的信任度計(jì)算公式，如式(13)～式(14)所示。

式(14)中βH(eij)表示指標(biāo)eij的未知評價。所以總屬性y的評價函數(shù)為:S(y)={(Poor，β1(y))，(Average，β2(y))，(Excellent，β3(y))}。

(3)使用效用值映射

定義評價對象al對于總屬性y的期望效用值為μ(y(al))，評價值到效用值的轉(zhuǎn)換公式，如式(15)所示。

將總屬性的評價值轉(zhuǎn)換成效用值后，就可以對評價對象的優(yōu)劣進(jìn)行排序。

四、實(shí)例分析

某冰箱制造廠要從四個供應(yīng)商中選擇最適合的伙伴，即al(l=1，2，3，4)，設(shè)評價等級為故H1=Poor，H2=Average，H3=Good，H4=Very good，H5=Excellent。為了保證指標(biāo)權(quán)重的合理性和評價數(shù)據(jù)的可靠性，成立了一個專家小組，通過資料搜集、實(shí)地考察和訪談等手段，獲得了詳細(xì)的資料，有些指標(biāo)的評價數(shù)據(jù)可以直接得到，對于不能直接獲得的數(shù)據(jù)，由專家小組所掌握的資料和信息評定，利用AHP法得出指標(biāo)的權(quán)重以及各個指標(biāo)的子指標(biāo)的主觀權(quán)重值。其供應(yīng)商的原始評價 數(shù)據(jù)及其權(quán)重如表2所示:

表2 供應(yīng)商的原始評價數(shù)據(jù)

1．確定各等級的效用值

假設(shè)u(H1)=0，u(H2)=0．4，u(H3)=0．6，u(H4)=0．8，u(H5)=1，根據(jù)效用規(guī)則和公式(1) -(2)，計(jì)算各等級的屬性表現(xiàn)值，結(jié)果如表3所示，根據(jù)公式(3)把基本屬性做信任度評價，結(jié)果如表4所示。

表3 評價等級對應(yīng)的具體屬性值

表4 各候選者基本屬性的信任度評價

2．基于證據(jù)推理算法的評價與選擇

運(yùn)用公式(4)-(15)，對每個供應(yīng)商完成綜合評價。IDS(Intelligent Decision System)軟件是根據(jù)證據(jù)推理算法開發(fā)，能大大提高運(yùn)算準(zhǔn)確率和運(yùn)算效率。在IDS軟件［9］中建立如表1所示的評價模型，把數(shù)據(jù)導(dǎo)入進(jìn)行計(jì)算，得到各供應(yīng)商的綜合信任度，結(jié)果如表5所示。其綜合得分為u(a1)=0．4204，u(a2)=0．5516，u(a3)=0．3934，u(a4)=0．3539，結(jié)果如圖1所示。供應(yīng)商排序?yàn)?a2＞a1＞a3＞a4，則應(yīng)該選擇a2為供應(yīng)商。

圖1 供應(yīng)商得分排名

表5 各供應(yīng)商的綜合信任度

五、結(jié)論

本文基于BOCR體系，全面考察供應(yīng)商的核心能力，從利益、機(jī)會、成本、風(fēng)險4個維度一共11個指標(biāo)建立了供應(yīng)商的選擇評價體系。根據(jù)效用轉(zhuǎn)換規(guī)則，使用效用區(qū)間準(zhǔn)確描述信息，使用線性分布進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，通過證據(jù)推理算法計(jì)算綜合排名。以某冰箱制造廠選擇供應(yīng)商為例，使用IDS軟件進(jìn)行試驗(yàn)，闡述了該方法的使用過程，驗(yàn)證了該方法的有效性。

注釋:

［1］Yang J．B．，Pratyush S．，“Multiple attribute design evaluation of complex engineering products using the evidential reasoning approach”，Journal of Engineering Design，vol，8，no．3(1997)，pp．211-230．

［2］Dickson G．W．，“An analysis of vendor selection system and decision”，Journal of Purchasing，no．2(1966)，pp．5-17．

［3］Demirtas E．A．，üstün O．，“An integrated multiobjective decision making process for supplier selection and order allocation”，Omega，vol．36(2008)pp．76-90．

［4］Yang J．B．，“Rule and utility based evidential reasoning approach for multiattribute decision analysis under uncertainties”，European Journal of Operational Research，vol．131，no．1(2001)，pp．31-61．

［5］付艷話、張化光、唐加福：《基于證據(jù)推理的供應(yīng)商績效評價與決策》，《東北大學(xué)學(xué)報》(自然科學(xué)版)2009年第11期。

［6］Sonmez M．，Yang J．B．，Holt G．D．，“Addressing the contractor selection problem using an evidential reasoning approach”，Engineering，Construction and Architectural Management，vol．8，no．3(2001)pp．198-210．

［7］Yang J．B．，“On the evidential reasoning algorithm for multiple attribute decision analysis under uncertainty”，IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics，vol．32，no．3(2002)，pp．1-17．

［8］Xu D．L．，Yang J．B．，Wang Y．M．，“The evidential reasoning approach for multiattribute decision analysis under interval uncertainty”，European Journal of Operational Research，vol．175(2006)，pp．35-66．

［9］Xu D．L．，Yang J．B．，“Intelligent decision system based on the evidential reasoning approach and its application”，Journal of Telecommunications and Information Technology，vol．5，no．3(2005)，pp．73-80．

［責(zé)任編輯:黃艷林］

C934

A

1002-3321(2013)04-0039-04

2013-03-18

國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71271056)

陳海漢，男，福建泉州人，福州大學(xué)管理學(xué)院講師，博士。