基于ＦＡＨＰ－ＤＥＡ評價的物流中心選址模型研究

[摘要] 物流中心選址的研究是物流系統優化中的一個重要問題，物流中心是高效益連鎖經營的供貨樞紐，是現代化物流中的一個關鍵環節，選址是否合理直接關系到企業各項經營成本及其獲利程度。對大多數企業而言，物流中心選址堪稱是最重要的物流戰略規劃問題之一，它為運輸服務和庫存水平的恰當選擇和良好管理奠定了基礎。為更好的模擬現實選址過程，使物流中心選址更有實際意義，本文采取模糊層次分析法和數據包絡分析法相結合的方法，在專家評分和可獲得財務業務數據或者可預測財務業務數據基礎上，建立定量與定性相結合的選址模型。

[關鍵詞] 模糊層次分析法 數據包絡分析法 物流中心 選址

目前的物流中心選址方法主要存在兩大問題：首先，影響物流設施選址的因素有許多，而往往只考慮了建站費用、運輸費用等可量化因素，許多無法量化的因素并未納入考慮范疇；其次，當存在多個候選點或多個選址層時，并沒有建立合理的評價體系，對候選點的取舍往往憑借經驗，缺乏科學性。因此，傳統的選址模型和方法因為需要滿足一些特定的適用條件而具有一定局限性。本文采用模糊層次分析法和數據包絡分析法相結合的方法建立模型，使選址更加合理化，更具有實際意義。

一、模糊層次分析法和數據包絡分析法

1.FAHP法

層次分析法（AHP）是美國上世紀70年代出現的一種定性分析和定量分析相結合的系統分析方法，其特點是將人的主觀判斷過程數學化、思維化，以便使決策依據易于被人接受，因此，更能適合復雜的社會科學領域的情況。但層次分析法存在的問題是某一層次評價指標很多時，其思維一致性很難保證。在這種情況下，將模糊法與層次分析法的優勢結合起來形成的模糊層次分析法（FAHP），將能很好地解決這一問題。FAHP法的基本思想和步驟與AHP的步驟基本一致，但仍有以下兩方面的不同點:(1)建立的判斷矩陣不同：在AHP中是通過元素的兩兩比較建立判斷一致矩陣；而在FAHP中通過元素兩兩比較建立模糊一致判斷矩陣；(2)求矩陣中各元素的相對重要性的權重的方法不同。

2.DEA法

數據包絡分析法（DEA）是1978年開始創建，這是首次出現的能夠處理多投入、多產出指標的非參數生產前沿分析方法。它使用數學規劃模型評價具有多個輸入、多個輸出的部門或單位（決策單元）間的相對有效性。DEA方法不需要對輸出量、輸入量的信息結構進行深入了解，能盡量避免分析者主觀意志的影響。它在給定的一個時期，通過度量決策單元過去表現的多輸入和多輸出交叉選擇陣，在帕累托最優的意義上把單元分為兩組：有效的和非有效的。在數理經濟學的研究中，為了研究經濟系統的結構，引入了一些公理，并由這些公理得到4個具有代表性的DEA模型，分別為C2R、BC2、FG和ST模型。在眾多DEA模型中，對于有效性的判斷可分為技術有效性和規模有效性兩類。在物流中心選址決策的過程中，除了必須考慮技術有效性外，規模有效性也是不能忽視的。 模型下為DEA有效的決策單元（DMU）是技術有效，同時也是規模有效的。因此，本文選用 模型來評價候選點的有效性能，兼顧了技術有效和規模有效。

二、基于FAHP-DEA的物流中心選址模型

1.建立物流中心選址評價指標體系

把影響因素分為經濟因素和社會因素兩部分，建立物流中心選址評價指標體系如下：