第10卷第4期2007年7月
工业工程
I ndustr i a l Eng i n eer i n g Journa l
Vol . 10No . 4
July 2007
物流系统评价的数量化方法及其应用
鲍新中, 刘小军
(北京科技大学经济管理学院, 北京100083)
摘要:通过多指标决策方法的研究, 分析物流系统综合评价的一般步骤与基本方法。在运用数量化技术对指标进行标准化处理并确定指标权重系数的基础上, 提出了利用线性加权和法对物流系统进行评价的基本思路, 结合实例给出了线性加权和法应用的具体操作步骤。关键词:物流系统; 评价指标; 标准化处理
中图分类号:F279. 23; F253. 9 文献标识码:A 文章编号:100727375(2007) 0420122203
Appli ca ti on of Quan tit a ti ve M ethods i n lua ti n L cs Syste m
BAO Xin 2zhong, L I U (School of Econom ics &Manage ment, Beijing Beijing 100083, China )
Abstract:Based on the on, this paper is t o bring f or ward the common step s and basic syste m. Firstly, index standardizati on and weighting with quantita 2tive treat m ent are discussed, then a linear weighting method of syste m evaluati on is raised . Fi 2nally, this method is validated with detailed step s in a case .
Key words:l ogistics syste m; evaluati on guidelines; standardizati on treat m ent
对物流系统进行评价需要有一定的量化指标, 这样才能衡量物流系统实际的运行状况。建立一套完整的物流系统评价指标体系, 有助于对物流系统进行合理的规划和有效的控制, 有助于准确反映物流系统的合理化状况和评价改善的潜力与效果。物
[1]
流系统的评价工作一般应遵循下列基本步骤。
1) 明确评价目的, 确定评价指标体系。在明确了评价目的后, 根据系统的目标与功能确定评价指标体系。
2) 单项评价并进行标准化处理。单项评价是查明各项指标的实现程度。对于有些定性的非量化指标, 需要进行量化处理, 同时, 由于各评价指标的计算量纲也不同, 因此, 对各个指标还要进行标准化处理, 以便于后面进行量化的加权计算。
3) 确定指标权重。指标权重是以定量方式反映各项指标在系统中所占的比重, 权重的确定必须反映系统的目标与功能的要求。
4) 确定评价方法, 进行综合评价。综合评价是
通过一定的算法和分析, 将多个指标对方案的不同评价值结合在一起, 得出综合评价值。
1 明确评价目的确定指标体系
物流系统评价的目的主要有两个方面, 一是在多个方案中选择一个付诸实施的优选方案; 二是物流系统建立后, 进行定期的评价, 把握改善的方[2]
向。
由于物流系统的结构互不相同, 所执行的物流服务功能也有很大的差别性, 物流系统的目的也千差万别, 因此, 物流系统的评价对象、评价标准、考虑的指标因素、使用的方法以及评价过程都会是多种
[2]
多样、互不相同的。例如, 考虑一个货主企业选择仓储服务供应商的问题, 决策者根据自身的需要, 考虑了6项评价指标, 如表1所示。
2 评价指标的标准化处理
在多指标评价中, 由于各个评价指标的单位不
收稿日期:2006203215
作者简介:鲍新中(19682) , 男, 江苏宜兴人, 副教授, 硕士, 主要研究方向为物流成本管理、供应链成本管理.
第4期鲍新中, 张 艳:物流系统评价的数量化方法及其应用
123
表1 仓储服务供应商选择的评价指标设计指标名称量纲
客户满意率
%
纲的各指标值处于0～1之间, 有利于展开加权平均
行业经验高-低
资产规模万元
货物周转率次/年
收费标准
人员素质
综合评价。在本文后面的案例中, 选用的是极差变换标准化处理方法。
2. 2 定性模糊指标的量化处理
占货值%高-低
同, 量纲不同和数量级不同, 因此会影响到评价的结果, 甚至会造成决策的失误。为了统一标准, 必须进行预处理, 即对所有的评价指标进行标准化处理, 把所有指标值转化为量纲1、无数量级差别的标准分, 然后再进行评价和决策。
所有的评价指标从经济上说可以分为两大类, 一类是效益指标, 如利润、产值、货物完好率、配送及时率等, 这类指标值都是越大越好; 另一类是成本指标, 如物流成本、货损货差率、客户抱怨率等, 这些指标值都是越小越好。
一个多指标评价决策问题往往由下面3个要素[3]
构成:
1) 有n 个评价指标f j , (1≤j ) 2) 有m i , m ) 3) A (ij ) m ×n , (1≤j ≤n, 1≤i ≤m ) 。其中元素ij i 个方案A i , 第j 个指
在物流系统的多指标评价和决策中, 许多评价指标是模糊指标, 只能定性地描述。例如服务质量很好、物流设施的性能一般、可靠性高等。对于这些定性模糊指标, 必须赋值使其量化。一般来说, 对于模糊指标的最优值可赋值为10, 而对于模糊指标的最劣值可赋值为0。定性模糊指标也可以分为效益指标和成本指标两类。对于定性的效益和成本指标, 其模糊指标的量化可如表2所示。
表2 10
9
37
55
高
73
很高
91
100
2. 3 评价指标标准化处理案例
这里考虑一个货主企业选择仓储服务供应商的问题。现有4家候选供应商, 决策者根据自身的需要, 考虑了6项评价指标, 如表3所示。
表3 仓储服务供应商评价指标比较
候选供应商
A 1A 2A 3A 4
标f j 上的指标值, 评价决策矩阵是一个具有m 行n
列的矩阵。
由于评价决策矩阵中的各个指标量纲不同, 给指标体系的综合评价带来了一定的难度。评价指标标准化的目标, 就是要将原来的决策矩阵A =(x ij ) m ×n , 经过标准化处理后得到量纲相同的决策矩阵R =(r ij ) m ×n 。
2. 1 定量指标的标准化处理方法
客户满意率/%
(f 1)
资产规
(f 2)
货物周转率收费标准
-1
人员素质
(f 5)
行业经验
/(高-低)
(f 6)
模/万元/(次・年
(f 3)
) /占货值/%/(高-低)
(f 4)
801007288
[**************]0
20182120
5. 56. 54. 55. 0
一般(5) 低(3) 高(7) 一般(5)
很高(9) 一般(5) 高(7) 一般(5)
对不同量纲的指标进行标准化处理的基本方法有3种, 分别是向量归一化、线性比例变换和极差变换
[3]
。
1) 向量归一化, r ij x ij
m
首先, 要将其中第5个指标(人员素质) 和第6
个指标(行业经验) 进行定量化处理。这两个指标都是效益指标, 依据模糊指标量化方法, 这两个指标的量化结果数值见表3。如果采用线性比例方式, 对上述决策评价指标矩阵进行处理后得到的标准化决策指标矩阵如下
f 1 f 2
f 3
f 4 f 5
f 6
。
2ij
x
i =1
2) 线性比例变换, 令:
∧∨
f j =m ax x ij >0, f j =m in x ij >0。
1≤i ≤m
1≤i ≤m
对于效益指标, 定义:r ij =
f j
义:r ij =。
x ij
∨
x ij f j
∧; 对于成本指标, 定
R =
0. 80000. 56000. 95000. 82000. 72001. 000A 11. 000. 720. 88
1. 000. 740. 67
0. 861. 000. 95
0. 69000. 431. 000. 90
1. 000. 71
0. 56A 20. 78A 30. 56A 4
。
3) 极差变换。对于效益指标, 定义:r ij =
x ij -f j
∧
∨∨,
f j -f j
对于成本指标, 定义:r ij =
f j -x ij f j -f j
∧
∨
∧
。
在上述标准化决策评价指标矩阵的基础上, 就可以通过建立相应的数学评价模型, 进行物流系统的整体量化评价了。
经过以上3种标准化处理, 都可以使得不同量
124
工 业 工 程第10卷
3 评价指标权重系数的确定
多指标的决策需要确定各指标的权重系数, 权重系数的确定方法通常有以下3种。
1) 专家法:所谓专家法就是邀请一些相关领域的专家, 请他们对各指标权重系数的取定发表意见。专家法是目前国际上进行评价决策分析时常采用的一种简单有效的方法。
2) 二项系数加权法:在实际工作中, 可能比较容易确定各指标的重要性优先顺序, 但却难以确定各个指标权重系数的具体值, 此时可以采用二项系数加权法来确定权重。
3) 相对比较法:如果决策者比较容易确定两两指标之间的相对重要性程度, 则可采用相对比较法确定各指标的权重系数。
专家法由于其简单易行, 想。5 物流系统数量化评价方法的应用
下面介绍一个利用线性加权和法来筛选物流服务供应商的例子, 具体的操作步骤如下。
1) 初选物流服务供应商
首先列出可选择的物流服务商, 并根据自身的物流需求, 在这些物流服务商中, 选出一定数量的企业作为备选方案。初选没有绝对不变的原则, 可以由决策者或决策机构确定。比如, 选择物流企业的信誉、物流企业的服务水平等等。以S ={S 1, S 2, …, S m }表示m 个备选物流企业构成的集合。
2) 确定评价指标体系集合
比如, :服务总体价格、={, P n }表示n 个指标属性) ———主观赋权法这里采用的主观赋权法的基本思想是:假设有L 个决策者给出了属性权重的偏好信息, 即已经分别给出了属性权重向量为w k =
n
w k 1, w k 2, …, w kn
000
T
,
4 物流系统的综合评价
对物流系统进行评价的方法一般可采用线性加权和法。这里所说的线性加权和法是指在对各评价指标进行量纲1化处理的基础上, 以各指标权重系数为基础来计算物流系统的加权平均评价结果。
线性加权和法是在标准化决策评价矩阵R =
(r ij ) m ×n 的基础上进行的, 它先对n 个标准化的指标
其中,
∑w
j =1
0k j
=1, w k j ≥0, k =1, 2, …, L 。设L 个决策
T
者的重要程度向量为c =(c 1, c 2, …, c L ) , 其中, L
k =1
∑c
k
=1, c k ≥0。通过优化方法可以得到综合权重
L
为w j =
k =1
∑c w
k
0k j
, j =1, 2, …, n 。显然w j ≥0。
4) 得到决策矩阵
构造如下线性加权和评价函数
n
U (A i ) =
∑w r ,
j ij
j =1
(i =1, 2, ……, m ) 。
n
其中, w j ≥0, j =1, 2, ……, n,
3
∑w
j =1
j
=1分别为n 个指
3
以A =[a ij ]m ×n 表示决策矩阵, 其中a ij 是物流企
业S i 对应于属性P j 的一个数值结果。
5) 决策矩阵的标准化
由于进行评价的指标是各种不同量纲的指标, 难以进行相互比较。因此可以将评价指标标准化。这里采用如下规范化方法将决策矩阵A =[a ij ]m ×n 转化为规范化的矩阵B =[b ij ]m ×n :
b ij b ij a j a j
max m in
标的权重系数。然后按如下原则选择满意方案A :
A
A i m ax [U(A i ) 。
1≤i ≤m
如上面的仓储服务供应商的选择, 对6个指标分别取重要性权重系数为:w 1=012、w 2=011、w 3=011、w 4=011、w 5=012、w 6=013, 这里选择按线性比
a ij -a j a j a j
max max
m in m in
-a j -a j
, 当P j 为效益型属性时; , 当P j 为成本型属性时;
a j -a ij
m in
max
例方式变换得到的标准化矩阵来进行方案的评价, 则可以分别计算4个候选公司的线性加权评分和:
U (A 1) =01835、U (A 2) =01709、U (A 3) =01852、U (A 4) =01738、max [U(A 1) , U (A 2) , U (A 3) , U (A 4) ]=
=max{a ij }, i =1, 2, …, m , j =1, 2, …, n;
i
=min {a ij }。i =1, 2, …, m , j =1, 2, …, n 。
i
6) 计算加权和, 选择最优服务商
max [01835, 01709, 01852, 01738]=01852。
所以, 最优方案就是选择A 3。
按下面的公式计算综合评价值, 并从大到小排
(下转第132页)
132
工 业 工 程第10卷
0188x 11+0190x 21≥5280;
0193x 32+0195x 42+0194x 52≥3720; 0195x 23+0192x 33≥2300;
0192x 24+0190x 44+0195x 54≥4550;
x ij ≥0, 且均为整数。
目标不同的权重, 可以对本文建立模型的目标赋予
不同的权重, 然后求解。参考文献:
[1]刘晓, 李海越, 王成恩, 等. 供应商选择模型与方法综述
[J ]. 中国管理科学, 2004, 12(1) :1392148.
[2]Willis H T, Hust on R C, Pohlka mp F . Evaluati on measures
of just in ti m e supp lier perfor mance [J ].Pr oducti on and I n 2vent oryManagement Journal, 1993, 34(2) :125.
[3]Weber C A, Current J R, Bent on W C . Vendor selecti on
criteria and methods [J ].Eur opean Journal of Operati onal Research, 1991(50) :22181.
[4]Weber C A, Current J R. A multi 2objective app r oach t o ven 2
dor selecti on[J ].Eur opean of Operati onal Research, 1993(68) :1732184.
[5]S on support syste m for
on integrated analytical hierarchy p p r ogra mm ing[J ].I nternati onal Journal of oducti on Econom ics, 1998(56257) :1992212.
[6]Ghodsypour S H, O ’B rien C . The t otal cost of l ogistics in
supp lier selecti on, under conditi ons of multi p le s ourcing, multi p le criteria and capacity constraint [J ].I nternati onal Journal of Pr oducti on Econom ics, 2001(73) :15227. [7]任郑杰. 供应商优选的多目标混合整数规划[J ].管理学
最后, 求解上述单目标模型, 使用L I N G O 软件
求解, 可以得到λmax =01662, 产品的采购量为
x 11=1772, x 21=4135, x 32=2067, x 42=1359, x 52=539;
x 23=421, x 33=2066, x 24=1264, x 44=2584, x 54=1118。
在这种情况下, 其成本为5403815元, 质量不合格产品总数为598, 迟到交货总数为1476。3. 3 分析分析上述求得的结果和向各供应商采购的数量, 应能力, 如x 21、x 32等, 模糊性和不确定性, 性和不确定性, , 这也是模糊多目标规划的优点。
4 结束语
本文研究了供应商供应能力有限情况下, 制造商同时采购多种产品的多产品供应商选择问题, 以成本、质量和交货期为目标, 供应商供应能力、评价等级和生产数量柔性作为约束建立了模糊多目标混合整数规划的供应商选择模型, 并用一个实际的算例证明了该模型的可行性和有效性。本文建立的模型通过模糊多目标规划的特点降低实际采购过程中供应商和制造商之间因信息不共享而存在的模糊和不确定性问题。当然, 在实际采购过程中, 制造商对各个目标的重视程度可能存在不同, 从而应赋予各(上接第124页)
报, 2005, 2(6) :6712675.
[8]ManoKu mar, Pre m V rat, Ravi Shankar . A fuzzy p r ogram 2m ing app r oach for vendor selecti on p r oble m in a supp ly chain [J ].I nt . J. Pr oducti on Econom ics, 2006(101) :2732285. [9]Zadeh L A, Fuzzy sets[J ].
(8) :3382353.
[10]Bellm an R E, Zadeh L A. Decisi on making in a fuzzy envi 2
r on ment [J ].Manage ment Sciences, 1970(17) :B1412B164.
[11]Zi m mer mann H J. Fuzzy p r ogra mm ing and linear p r ogram 2
m ing with several objective functi ons [J ].Fuzzy Sets and System s, 1978(1) :45256.
I nf or mati on and Contr ol, 1965
序, 最后选出最优的物流服务供应商。
n
参考文献:
[1]温金林. 物流公司如何选择承运商[J ].物流技术与应用,
2002, 7(5) , 71273.
[2]汪贻生, 王丰, 姜大立, 等. 虚拟物流组织伙伴选择与优化
f (S i ) =
∑
j =1
w j b ij , i =1, 2, …, m 。
至此, 评价和筛选完毕。决策者的目的就是从
3
集合S 中选出一个子集S
3
3
方法研究[J ].工业工程, 2004, 7(6) :20225.
[3]林齐宁. 决策分析[M]. 北京:北京邮电大学出版社,
2003.
第10卷第4期2007年7月
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Vol . 10No . 4
July 2007
物流系统评价的数量化方法及其应用
鲍新中, 刘小军
(北京科技大学经济管理学院, 北京100083)
摘要:通过多指标决策方法的研究, 分析物流系统综合评价的一般步骤与基本方法。在运用数量化技术对指标进行标准化处理并确定指标权重系数的基础上, 提出了利用线性加权和法对物流系统进行评价的基本思路, 结合实例给出了线性加权和法应用的具体操作步骤。关键词:物流系统; 评价指标; 标准化处理
中图分类号:F279. 23; F253. 9 文献标识码:A 文章编号:100727375(2007) 0420122203
Appli ca ti on of Quan tit a ti ve M ethods i n lua ti n L cs Syste m
BAO Xin 2zhong, L I U (School of Econom ics &Manage ment, Beijing Beijing 100083, China )
Abstract:Based on the on, this paper is t o bring f or ward the common step s and basic syste m. Firstly, index standardizati on and weighting with quantita 2tive treat m ent are discussed, then a linear weighting method of syste m evaluati on is raised . Fi 2nally, this method is validated with detailed step s in a case .
Key words:l ogistics syste m; evaluati on guidelines; standardizati on treat m ent
对物流系统进行评价需要有一定的量化指标, 这样才能衡量物流系统实际的运行状况。建立一套完整的物流系统评价指标体系, 有助于对物流系统进行合理的规划和有效的控制, 有助于准确反映物流系统的合理化状况和评价改善的潜力与效果。物
[1]
流系统的评价工作一般应遵循下列基本步骤。
1) 明确评价目的, 确定评价指标体系。在明确了评价目的后, 根据系统的目标与功能确定评价指标体系。
2) 单项评价并进行标准化处理。单项评价是查明各项指标的实现程度。对于有些定性的非量化指标, 需要进行量化处理, 同时, 由于各评价指标的计算量纲也不同, 因此, 对各个指标还要进行标准化处理, 以便于后面进行量化的加权计算。
3) 确定指标权重。指标权重是以定量方式反映各项指标在系统中所占的比重, 权重的确定必须反映系统的目标与功能的要求。
4) 确定评价方法, 进行综合评价。综合评价是
通过一定的算法和分析, 将多个指标对方案的不同评价值结合在一起, 得出综合评价值。
1 明确评价目的确定指标体系
物流系统评价的目的主要有两个方面, 一是在多个方案中选择一个付诸实施的优选方案; 二是物流系统建立后, 进行定期的评价, 把握改善的方[2]
向。
由于物流系统的结构互不相同, 所执行的物流服务功能也有很大的差别性, 物流系统的目的也千差万别, 因此, 物流系统的评价对象、评价标准、考虑的指标因素、使用的方法以及评价过程都会是多种
[2]
多样、互不相同的。例如, 考虑一个货主企业选择仓储服务供应商的问题, 决策者根据自身的需要, 考虑了6项评价指标, 如表1所示。
2 评价指标的标准化处理
在多指标评价中, 由于各个评价指标的单位不
收稿日期:2006203215
作者简介:鲍新中(19682) , 男, 江苏宜兴人, 副教授, 硕士, 主要研究方向为物流成本管理、供应链成本管理.
第4期鲍新中, 张 艳:物流系统评价的数量化方法及其应用
123
表1 仓储服务供应商选择的评价指标设计指标名称量纲
客户满意率
%
纲的各指标值处于0～1之间, 有利于展开加权平均
行业经验高-低
资产规模万元
货物周转率次/年
收费标准
人员素质
综合评价。在本文后面的案例中, 选用的是极差变换标准化处理方法。
2. 2 定性模糊指标的量化处理
占货值%高-低
同, 量纲不同和数量级不同, 因此会影响到评价的结果, 甚至会造成决策的失误。为了统一标准, 必须进行预处理, 即对所有的评价指标进行标准化处理, 把所有指标值转化为量纲1、无数量级差别的标准分, 然后再进行评价和决策。
所有的评价指标从经济上说可以分为两大类, 一类是效益指标, 如利润、产值、货物完好率、配送及时率等, 这类指标值都是越大越好; 另一类是成本指标, 如物流成本、货损货差率、客户抱怨率等, 这些指标值都是越小越好。
一个多指标评价决策问题往往由下面3个要素[3]
构成:
1) 有n 个评价指标f j , (1≤j ) 2) 有m i , m ) 3) A (ij ) m ×n , (1≤j ≤n, 1≤i ≤m ) 。其中元素ij i 个方案A i , 第j 个指
在物流系统的多指标评价和决策中, 许多评价指标是模糊指标, 只能定性地描述。例如服务质量很好、物流设施的性能一般、可靠性高等。对于这些定性模糊指标, 必须赋值使其量化。一般来说, 对于模糊指标的最优值可赋值为10, 而对于模糊指标的最劣值可赋值为0。定性模糊指标也可以分为效益指标和成本指标两类。对于定性的效益和成本指标, 其模糊指标的量化可如表2所示。
表2 10
9
37
55
高
73
很高
91
100
2. 3 评价指标标准化处理案例
这里考虑一个货主企业选择仓储服务供应商的问题。现有4家候选供应商, 决策者根据自身的需要, 考虑了6项评价指标, 如表3所示。
表3 仓储服务供应商评价指标比较
候选供应商
A 1A 2A 3A 4
标f j 上的指标值, 评价决策矩阵是一个具有m 行n
列的矩阵。
由于评价决策矩阵中的各个指标量纲不同, 给指标体系的综合评价带来了一定的难度。评价指标标准化的目标, 就是要将原来的决策矩阵A =(x ij ) m ×n , 经过标准化处理后得到量纲相同的决策矩阵R =(r ij ) m ×n 。
2. 1 定量指标的标准化处理方法
客户满意率/%
(f 1)
资产规
(f 2)
货物周转率收费标准
-1
人员素质
(f 5)
行业经验
/(高-低)
(f 6)
模/万元/(次・年
(f 3)
) /占货值/%/(高-低)
(f 4)
801007288
[**************]0
20182120
5. 56. 54. 55. 0
一般(5) 低(3) 高(7) 一般(5)
很高(9) 一般(5) 高(7) 一般(5)
对不同量纲的指标进行标准化处理的基本方法有3种, 分别是向量归一化、线性比例变换和极差变换
[3]
。
1) 向量归一化, r ij x ij
m
首先, 要将其中第5个指标(人员素质) 和第6
个指标(行业经验) 进行定量化处理。这两个指标都是效益指标, 依据模糊指标量化方法, 这两个指标的量化结果数值见表3。如果采用线性比例方式, 对上述决策评价指标矩阵进行处理后得到的标准化决策指标矩阵如下
f 1 f 2
f 3
f 4 f 5
f 6
。
2ij
x
i =1
2) 线性比例变换, 令:
∧∨
f j =m ax x ij >0, f j =m in x ij >0。
1≤i ≤m
1≤i ≤m
对于效益指标, 定义:r ij =
f j
义:r ij =。
x ij
∨
x ij f j
∧; 对于成本指标, 定
R =
0. 80000. 56000. 95000. 82000. 72001. 000A 11. 000. 720. 88
1. 000. 740. 67
0. 861. 000. 95
0. 69000. 431. 000. 90
1. 000. 71
0. 56A 20. 78A 30. 56A 4
。
3) 极差变换。对于效益指标, 定义:r ij =
x ij -f j
∧
∨∨,
f j -f j
对于成本指标, 定义:r ij =
f j -x ij f j -f j
∧
∨
∧
。
在上述标准化决策评价指标矩阵的基础上, 就可以通过建立相应的数学评价模型, 进行物流系统的整体量化评价了。
经过以上3种标准化处理, 都可以使得不同量
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工 业 工 程第10卷
3 评价指标权重系数的确定
多指标的决策需要确定各指标的权重系数, 权重系数的确定方法通常有以下3种。
1) 专家法:所谓专家法就是邀请一些相关领域的专家, 请他们对各指标权重系数的取定发表意见。专家法是目前国际上进行评价决策分析时常采用的一种简单有效的方法。
2) 二项系数加权法:在实际工作中, 可能比较容易确定各指标的重要性优先顺序, 但却难以确定各个指标权重系数的具体值, 此时可以采用二项系数加权法来确定权重。
3) 相对比较法:如果决策者比较容易确定两两指标之间的相对重要性程度, 则可采用相对比较法确定各指标的权重系数。
专家法由于其简单易行, 想。5 物流系统数量化评价方法的应用
下面介绍一个利用线性加权和法来筛选物流服务供应商的例子, 具体的操作步骤如下。
1) 初选物流服务供应商
首先列出可选择的物流服务商, 并根据自身的物流需求, 在这些物流服务商中, 选出一定数量的企业作为备选方案。初选没有绝对不变的原则, 可以由决策者或决策机构确定。比如, 选择物流企业的信誉、物流企业的服务水平等等。以S ={S 1, S 2, …, S m }表示m 个备选物流企业构成的集合。
2) 确定评价指标体系集合
比如, :服务总体价格、={, P n }表示n 个指标属性) ———主观赋权法这里采用的主观赋权法的基本思想是:假设有L 个决策者给出了属性权重的偏好信息, 即已经分别给出了属性权重向量为w k =
n
w k 1, w k 2, …, w kn
000
T
,
4 物流系统的综合评价
对物流系统进行评价的方法一般可采用线性加权和法。这里所说的线性加权和法是指在对各评价指标进行量纲1化处理的基础上, 以各指标权重系数为基础来计算物流系统的加权平均评价结果。
线性加权和法是在标准化决策评价矩阵R =
(r ij ) m ×n 的基础上进行的, 它先对n 个标准化的指标
其中,
∑w
j =1
0k j
=1, w k j ≥0, k =1, 2, …, L 。设L 个决策
T
者的重要程度向量为c =(c 1, c 2, …, c L ) , 其中, L
k =1
∑c
k
=1, c k ≥0。通过优化方法可以得到综合权重
L
为w j =
k =1
∑c w
k
0k j
, j =1, 2, …, n 。显然w j ≥0。
4) 得到决策矩阵
构造如下线性加权和评价函数
n
U (A i ) =
∑w r ,
j ij
j =1
(i =1, 2, ……, m ) 。
n
其中, w j ≥0, j =1, 2, ……, n,
3
∑w
j =1
j
=1分别为n 个指
3
以A =[a ij ]m ×n 表示决策矩阵, 其中a ij 是物流企
业S i 对应于属性P j 的一个数值结果。
5) 决策矩阵的标准化
由于进行评价的指标是各种不同量纲的指标, 难以进行相互比较。因此可以将评价指标标准化。这里采用如下规范化方法将决策矩阵A =[a ij ]m ×n 转化为规范化的矩阵B =[b ij ]m ×n :
b ij b ij a j a j
max m in
标的权重系数。然后按如下原则选择满意方案A :
A
A i m ax [U(A i ) 。
1≤i ≤m
如上面的仓储服务供应商的选择, 对6个指标分别取重要性权重系数为:w 1=012、w 2=011、w 3=011、w 4=011、w 5=012、w 6=013, 这里选择按线性比
a ij -a j a j a j
max max
m in m in
-a j -a j
, 当P j 为效益型属性时; , 当P j 为成本型属性时;
a j -a ij
m in
max
例方式变换得到的标准化矩阵来进行方案的评价, 则可以分别计算4个候选公司的线性加权评分和:
U (A 1) =01835、U (A 2) =01709、U (A 3) =01852、U (A 4) =01738、max [U(A 1) , U (A 2) , U (A 3) , U (A 4) ]=
=max{a ij }, i =1, 2, …, m , j =1, 2, …, n;
i
=min {a ij }。i =1, 2, …, m , j =1, 2, …, n 。
i
6) 计算加权和, 选择最优服务商
max [01835, 01709, 01852, 01738]=01852。
所以, 最优方案就是选择A 3。
按下面的公式计算综合评价值, 并从大到小排
(下转第132页)
132
工 业 工 程第10卷
0188x 11+0190x 21≥5280;
0193x 32+0195x 42+0194x 52≥3720; 0195x 23+0192x 33≥2300;
0192x 24+0190x 44+0195x 54≥4550;
x ij ≥0, 且均为整数。
目标不同的权重, 可以对本文建立模型的目标赋予
不同的权重, 然后求解。参考文献:
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最后, 求解上述单目标模型, 使用L I N G O 软件
求解, 可以得到λmax =01662, 产品的采购量为
x 11=1772, x 21=4135, x 32=2067, x 42=1359, x 52=539;
x 23=421, x 33=2066, x 24=1264, x 44=2584, x 54=1118。
在这种情况下, 其成本为5403815元, 质量不合格产品总数为598, 迟到交货总数为1476。3. 3 分析分析上述求得的结果和向各供应商采购的数量, 应能力, 如x 21、x 32等, 模糊性和不确定性, 性和不确定性, , 这也是模糊多目标规划的优点。
4 结束语
本文研究了供应商供应能力有限情况下, 制造商同时采购多种产品的多产品供应商选择问题, 以成本、质量和交货期为目标, 供应商供应能力、评价等级和生产数量柔性作为约束建立了模糊多目标混合整数规划的供应商选择模型, 并用一个实际的算例证明了该模型的可行性和有效性。本文建立的模型通过模糊多目标规划的特点降低实际采购过程中供应商和制造商之间因信息不共享而存在的模糊和不确定性问题。当然, 在实际采购过程中, 制造商对各个目标的重视程度可能存在不同, 从而应赋予各(上接第124页)
报, 2005, 2(6) :6712675.
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序, 最后选出最优的物流服务供应商。
n
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[2]汪贻生, 王丰, 姜大立, 等. 虚拟物流组织伙伴选择与优化
f (S i ) =
∑
j =1
w j b ij , i =1, 2, …, m 。
至此, 评价和筛选完毕。决策者的目的就是从
3
集合S 中选出一个子集S
3
3
方法研究[J ].工业工程, 2004, 7(6) :20225.
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