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基于IF-ANP的機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇

2015-10-21 01:20:30陳可嘉林月柑
服裝學報 2015年1期
關鍵詞:服務供應商物流園區(qū)決策者

陳可嘉, 林月柑

(福州大學經(jīng)濟與管理學院,福建福州350108)

基于IF-ANP的機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇

陳可嘉, 林月柑

(福州大學經(jīng)濟與管理學院,福建福州350108)

構建了機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇指標體系?;谥庇X模糊理論,將決策者給出的主觀評價信息轉化為直覺模糊數(shù),并結合網(wǎng)絡分析法,提出了一種多屬性群體決策方法,通過實例說明了該方法的有效性。

機場物流園區(qū);供應商選擇;直覺模糊;網(wǎng)絡分析法;多屬性決策

機場物流園區(qū)又稱航空物流園區(qū),它依托于航空飛行器及機場地面配套物流設施,為多家航空貨代、綜合物流企業(yè)等提供貨站、倉庫、地勤、航空快遞中心、增值服務等物流功能服務,以及提供信息平臺、多式聯(lián)運協(xié)調、行政管理、后勤保障等輔助功能服務[1]。機場物流園區(qū)的建設促進了航空物流的發(fā)展,然而由于資金和技術的限制,如何引入適當?shù)奈锪鞣展踢M行有序競爭、提供高效服務,成為決策者們亟需解決的問題。

物流服務供應商選擇是物流與供應鏈管理中的焦點問題。一方面,由于物流服務供應商選擇的復雜性,評價指標之間往往并不獨立,很多學者運用網(wǎng)絡分析法(Analytic Network Process,ANP)處理評價指標間的相依關系并獲得權重。宮俊濤等[2]選擇質量、價格、柔性及供應商的聲譽等作為評價準則,運用ANP方法構建了物流服務供應商選擇的依存、反饋網(wǎng)絡。Jharkharia和Shankar[3]認為,ANP方法可使決策者更好地理解物流服務供應商選擇中的復雜關系,提高選擇的可靠性。王寧和孔德洋[4]在處理汽車行業(yè)物流服務供應商選擇問題時,分析了汽車物流外包各參與方的角色,利用ANP方法建立了各層指標非線性組合關系的多指標綜合評價決策模型。Chen等[5]從服務質量、服務能力、聯(lián)盟性以及成本4個方面考慮逆向物流服務供應商選擇問題,提出基于ANP和熵值法的組合權重確定方法。另一方面,在物流服務供應商選擇過程中涉及很多定性指標,應用模糊語言評價供應商是比較合適的。一些學者結合Zadeh教授的模糊理論提出了模糊網(wǎng)絡分析法(Fuzzy Analytic Network Process,FANP)。李君和黃紹服[6]構建物流服務供應商選擇的ANP網(wǎng)絡,利用三角模糊數(shù)確定供應商的判斷尺度,依據(jù)幾何平均值方法對多位專家的判斷進行綜合,在此基礎上,運用截集方法求解FANP問題。Nia和Farrokh[7]在模糊環(huán)境下將ANP方法與VIKOR方法相結合,提出物流服務供應商選擇模型。傳統(tǒng)模糊方法在一定程度上解決了決策過程的模糊性,但在實際應用過程中,不能同時表示支持(肯定)、反對(否定)和猶豫(不確定)的狀態(tài)。1983年,保加利亞的Atanassov教授[8]提出直覺模糊集(Intuitionistic Fuzzy Set,IFS)概念,利用兩標度(即隸屬度和非隸屬度)刻畫了支持、反對、猶豫3種狀態(tài),這更加符合人們的思考及行為方式。

機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇受到企業(yè)客戶關系、服務價格、企業(yè)軟實力、業(yè)務能力及信息化程度等因素的影響,這些影響因素之間存在著彼此依賴、反饋等關系。不僅如此,機場物流園區(qū)的評審專家在對候選物流服務供應商進行評價時,并非只是做出“支持”和“反對”兩種選擇,還存在“中立”(“猶豫”)的現(xiàn)象。因此,文中將直覺模糊理論(IF)和網(wǎng)絡分析法(ANP)結合起來,發(fā)揮兩個理論的優(yōu)勢,提出直覺模糊網(wǎng)絡分析法(IF-ANP),解決評價指標間帶有反饋、依賴關系的直覺模糊多屬性群體決策問題,并應用于機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇。

1 基于IF-ANP的多屬性群體決策方法

設X是一個非空論域,稱A={[x,μA(x), vA(x)]|x∈X}為直覺模糊集,其中μA(x)和vA(x)分別為X中元素x屬于A的隸屬度和非隸屬度,即

μA(x):X→[0,1],x∈X→μA(x)∈[0,1], vA(x):X→[0,1],x∈X→vA(x)∈[0,1],且滿足0≤μA(x)+vA(x)≤1,x∈X。πA(x)=1-μA(x)-vA(x),x∈X,表示X中元素x屬于A的猶豫度或不確定度。

假設有m家備選的物流服務供應商,A={A1, A2,…,Am}。用以評價供應商的屬性(即評價指標)有n個,F={F1,F2,…,Fn}。ω={ω1,ω2,…,ωn}是屬性的權重向量。

1.1 確定決策者權重

表1為語言變量對應的直覺模糊數(shù)。

表1 語言變量對應的直覺模糊數(shù)Tab.1 Intuitionistic fuzzy numbers corresponding the linguistic variab les

假定組成決策小組的決策者有p個,決策者的重要性用語言變量表示,根據(jù)表1將語言變量轉化為直覺模糊數(shù)[9]。設DMk=(μk,vk,πk)表示第k個決策者的權重,用下列公式將其轉化為實數(shù):

1.2 構建決策矩陣

根據(jù)各個評價指標,p個決策者分別用語言變量評價備選物流服務供應商。根據(jù)表1,將語言變量轉化為直覺模糊數(shù),構建第k個決策者的決策矩陣R(k)=)m×n。在群體決策中,所有個體決策得出的決策矩陣必須進行集結,得到最終綜合所有決策者意見的決策矩陣。文中利用直覺模糊加權平均算子進行集結,得到矩陣R=(rij)m×n,其中:

1.3 確定決策屬性權重

考慮到屬性之間具有相互依存關系,文中基于直覺模糊理論,應用ANP方法計算各個屬性的權重[10]。

1.3.1 建立網(wǎng)絡結構 ANP典型結構描述由兩大部分組成,即控制層和網(wǎng)絡層。元素組之間具有3種關系,分別為內部依存、外部依存和反饋關系,其網(wǎng)絡結構如圖1所示。

圖1 ANP網(wǎng)絡結構Fig.1 Network structure of ANP

1.3.2 構建判斷矩陣 設ANP網(wǎng)絡結構中的網(wǎng)絡層有n個存在相互影響關系的元素組,記為C1, C2,…,Cn,在元素組Ci中含有元素Ci1,Ci2,…,Cim。在這些元素組中,某些元素如果受到組內元素的影響,就存在內部依存關系;如果受到其他元素組中元素的影響,就存在外部依存關系;如果受到其他元素組中元素的影響,同時又影響這一元素組中的元素,就存在反饋關系。例如,若元素組Cj中元素Cjk受到元素組Ci中元素的影響,則以元素Cjk為準則,將元素組Ci中的元素根據(jù)對Cjk影響程度的大小用語言變量表示。根據(jù)表1將專家意見用相應的直覺模糊數(shù)表示,建立判斷矩陣B=(bxy)m×n,其中bxy= (μxy,vxy,πxy)。

1.3.3 構建未權重化的超矩陣 根據(jù)判斷矩陣,可以得到在元素Cjk下元素組Ci的第h個元素的重要性程度:

1.3.4 構建權重化的超矩陣 未權重化超矩陣W的分塊矩陣Wji是列歸一化矩陣,但就整體而言,W并非是列歸一化的。因此,還需要在每一元素為次準則條件下進行元素組間的比較,得到加權矩陣

其中,矩陣的第k列表示以Ck(k=1,2,…,n)為次準則,按照各組元素對Ck的重要性進行比較。

利用加權矩陣D對未權重化超矩陣W進行加權處理,即可得到權重化超矩陣ˉW,此時權重化超矩陣ˉW即為列歸一化矩陣。

1.3.5 權重化超矩陣的極限處理 權重化超矩陣ˉW表示任意元素組中任一元素對其他元素組中任一元素的直接影響程度的偏好度量?!2是二次影響程度的偏好度量,ˉWk是k次影響程度的偏好度量。當k→∞時,就得到了決策者的綜合偏好度量。在權重化超矩陣的冪運算過程中,如果冪收斂,那么可以把這個收斂的結果作為綜合權重。如果出現(xiàn)周期性,可以取平均作為綜合權重。

經(jīng)過IF-ANP的計算,求得屬性的權重向量為ω={ω1,ω2,…,ωn}。

1.4 集結決策信息

在確定決策者權重及決策屬性權重之后,通過加權平均算子式(2)將決策矩陣進行集結,得到各備選方案最終的決策信息,每個方案對應一個直覺模糊數(shù)。

1.5 方案排序

對于任一直覺模糊數(shù)α=(μα,vα),其得分函數(shù)為s(α)=μα-vα,精確函數(shù)為h(α)=μα+vα。根據(jù)直覺模糊數(shù)的得分函數(shù)和精確函數(shù),可以給出一種直覺模糊數(shù)的排序方法[11]。

設α1=(μα1,vα1)和α2=(μα2,vα2)分別為兩個直覺模糊數(shù):

1)當s(α1)<s(α2),則α1小于α2,記為α1<α2。

2)當s(α1)=s(α2),①若h(α1)=h(α2),則α1等于α2,即μα1=μα2且vα1=vα2,記為α1=α2;②若h(α1)<h(α2),則α1小于α2,記為α1<α2;③若h(α1)>h(α2),則α1大于α2,記為α1>α2。

2 機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇實例分析

某市機場物流園區(qū)通過公開招標的方式,組織3名決策者DM1,DM2,DM3對物流服務供應商進行初步篩選,淘汰了一部分不合格的供應商,剩下5家備選的合格供應商,分別為S1,S2,S3,S4,S5。現(xiàn)根據(jù)以上的多屬性群體決策方法對這5家供應商進行選擇。

2.1 構建指標體系

基于文獻[5,12-13]的研究成果,結合機場物流的行業(yè)情況,將機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇指標體系分為客戶關系、服務價格、企業(yè)軟實力、業(yè)務能力、信息化程度5個方面(見表2)。

2.2 確定決策者權重

根據(jù)調查評估,得到3名決策者重要性的語言變量,通過式(1),轉化為實數(shù)權重,具體結果見表3。

表2 機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇指標體系Tab.2 Logistics service provider selecting index system in the airport logistics park

表3 決策者權重Tab.3 Decision makersweights

2.3 構建決策矩陣

根據(jù)式(2),由初始判斷矩陣得到集結后的決策矩陣(見表4)。

表4 決策矩陣Tab.4 Decision makersmatrices

2.4 確定決策屬性權重

依據(jù)指標之間的作用關系,建立如圖2所示的機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇的網(wǎng)絡結構。

限于篇幅,文中選擇其中一個元素為例進行說明。以“準時交貨率A1”為準則,比較“客戶關系元素組A”中的其他元素對A1的重要性程度。構成的判斷矩陣見表5,求得

圖2 機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇的網(wǎng)絡結構Fig.2 Network structure of logistics service providers in airport logistics park

同理,根據(jù)評價指標之間的相互影響關系大小,依次構建其余判斷矩陣,并求得歸一化權向量,將得到的所有歸一化權重向量按順序進行排序,得到未權重化的超矩陣(見表6)。同時,在每一元素為次準則下元素組進行兩兩比較,得到加權矩陣(見表7)。

表5 準時交貨率下客戶關系相關元素的判斷矩陣Tab.5 Judgmentmatrices of the customer relationship elements under on-time delivery rate

表6 未權重化的超矩陣Tab.6 Unweighted superm atrix

表7 加權矩陣Tab.7 W eighted supermatrix

通過未權重化的超矩陣和加權矩陣相乘,得到權重化的超矩陣。當權重化超矩陣的冪次運算達到14次時即可達到穩(wěn)定狀態(tài),從而得到極限矩陣。在極限矩陣中,任取一列為決策者所給出的各指標的權重值:

2.5 集結決策信息

通過加權平均算子對備選方案的決策信息進行集結,得到5家物流服務供應商的綜合評價信息(見表8)。

表8 物流服務供應商的綜合評價信息Tab.8 Evaluation information of logistics service provides

2.6 方案排序

根據(jù)直覺模糊數(shù)得分函數(shù)和精確函數(shù)的定義,由表8的綜合評價信息計算得到5家供應商的得分和精確度,同樣列于表8中。從而可以對5家物流服務供應商進行排序,即S4?S5?S1?S2?S3。該排序說明了在這5家物流服務供應商中,S4是最優(yōu)的,當需要選擇多個供應商時,可依據(jù)排序進行選取。

3 結 語

機場物流園區(qū)通過引入優(yōu)質的物流服務供應商,既可以保持有利的競爭,避免壟斷和低效率,又可以形成一定的規(guī)模效益,促進園區(qū)的發(fā)展。文中構建了機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇的指標體系,充分考慮指標之間的依賴、反饋關系,給出指標體系的網(wǎng)絡結構圖,并運用直覺模糊數(shù)表達決策者的偏好,較好地處理評價過程中的模糊性和不確定狀態(tài)。實例研究表明,提出的直覺模糊-網(wǎng)絡分析法(IF-ANP)在機場物流園區(qū)物流服務供應商選擇問題中的有效性。

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(責任編輯:邢寶妹)

Selection of Logistics Service Providers in Airport Logistics Park Based on the IF-ANP M ethod

CHEN Kejia, LIN Yuegan
(School of Economics and Management,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China)

The selection of logistics service providers in the airport logistics park is a typicalmulti-attribute decision making problem.The logistics service provider selection index system in the airport logistics park is built.Based on the intuitionistic fuzzy theory,the decision maker′s subjective evaluation information is converted into the intuitionistic fuzzy numbers.Combined with the analytic network process,a multi-attribute group decision making method is proposed.Finally,an empirical study is conducted to show the effectiveness of the proposed method.

airport logistics park,provider selection,intuitionistic fuzzy,analytic network process,multi-attribute decisionmaking

Email:kjchen@fzu.edu.cn

F 252

A

1671-7147(2015)01-0110-07

2014-09-18;

2014-10-18。

國家自然科學基金委員會與中國民用航空局聯(lián)合項目(61179061);教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(NCET-11-0903)。

陳可嘉(1978—),男,福建福州人,教授,工學博士。主要從事管理系統(tǒng)工程等研究。

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