基于模糊TOPSIS 方法的軍事物流配送中心選址研究

錢 昂，李 欣，石紅霞，潘宏達，夏 琰

(1.軍事交通學(xué)院 研究生管理大隊，天津300161;2.軍事交通學(xué)院 軍事物流系，天津300161;3.軍事交通學(xué)院 綜合訓(xùn)練基地，天津300180)

軍事物流配送中心是構(gòu)成軍事物流網(wǎng)絡(luò)的主干實體，在軍事物流過程中起到調(diào)節(jié)流向和流量的作用，它不僅是平戰(zhàn)時期物資保障的中心源，也是體現(xiàn)國家軍事實力的重要標志;因此，建設(shè)強大的軍事物流配送中心對滿足信息化戰(zhàn)爭后勤保障需求具有重要意義。軍事物流配送中心選址是軍事物流配送中心建設(shè)的起始步驟，也是其建設(shè)的基礎(chǔ)，選址的好壞直接影響其保障作用的發(fā)揮，對整個軍事物流系統(tǒng)有著巨大影響。

軍事物流配送中心的選址大多使用定性與定量相結(jié)合的綜合集成方法，根據(jù)不同的目標選擇不同的位置。常用的方法有因素評分法、德爾菲法、混合整數(shù)規(guī)劃法、模糊評價法以及計算機輔助決策法。其中模糊TOPSIS 法是有限方案多目標決策的綜合評價方法之一，它對原始數(shù)據(jù)進行同趨勢和歸一化的處理后，消除了不同指標量綱的影響，并能充分利用原始數(shù)據(jù)的信息，反映各方案之間的差距，具有真實、直觀、可靠、受主觀因素影響小的優(yōu)點。與其他方法相比，具有不受參考序列選擇和數(shù)據(jù)樣本多少的影響，應(yīng)用范圍廣，信息失真小，靈活簡單易行等特點。

1 選址的影響因素分析

(1)軍事因素。首先考慮其保障范圍，應(yīng)盡量選擇距離所保障部隊較近的地區(qū)，便于快速及時地提供后勤保障;其次考慮其安全防衛(wèi)性，應(yīng)選擇較為隱蔽、不易被敵方發(fā)現(xiàn)的地區(qū)。

(2)經(jīng)濟因素。包括地價因素、離主交通干道距離、周邊干線、周邊企業(yè)狀況、所保障的部隊分布情況等，盡量減少裝卸載次數(shù)。

(3)地理因素。地形坡度應(yīng)在1% ～4% 之間。建設(shè)在地形高的地段，容易保持物資干燥，減少物資保管費用;臨近河海地區(qū)，必須注意當(dāng)?shù)厮唬坏糜械叵滤弦纾?］。應(yīng)遠離鬧市或居民區(qū)，軍事物流配送中心周邊不應(yīng)有產(chǎn)生腐蝕性氣體、粉塵和輻射熱的工廠，應(yīng)與易發(fā)生火災(zāi)的單位保持一定的安全距離，如油庫、加油站、化工廠等。

(4)基礎(chǔ)設(shè)施因素。軍事物流配送中心占地規(guī)模較大，應(yīng)充分考慮動力能源供應(yīng)狀況、通信狀況、道路設(shè)施、廢物處理能力等相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)情況［1］。

(5)其他因素。除以上因素外，勞動力條件有時也是軍事物流配送中心選址評估的重點之一，有時需要聘請或雇傭地方人員協(xié)助完成物資保障任務(wù)。

2 選址模型的構(gòu)建

根據(jù)配送中心的實際情況和相關(guān)文獻的研究成果，本文構(gòu)建的指標體系分為3 層，如圖1 所示。

本文在多人決策的情況下，充分考慮決策者和決策對象的不確定性，將各備選方案的評價指標權(quán)重和各指標下的評價值分別用語言變量和梯形模糊數(shù)來表示。運用模糊運算法則和模糊排序方法，得到各備選方案的總體評價值，為實際決策提供參考［2］。該方法可以更好地將多個專家的經(jīng)驗知識反映到?jīng)Q策過程中，使決策更加切合實際［3］。

圖1 軍事物流配送中心選址評價指標體系

在本文提出的配送中心選址評價的模糊層次分析模型中，決策者在給出各指標的權(quán)重和評價值意見時，將用到“語言變量”和“梯形模糊數(shù)”這2 個基本概念［4］。在評價過程中，專家采用評價值集W={非常低，低，較低，中等，較高，高，非常高}來對指標權(quán)重賦值，采用評價值集S= {非常差，差，較差，中等，較好，好，非常好}來評價各指標下關(guān)于各備選點的評價值。權(quán)重集W和評價值集S的隸屬度函數(shù)可用適當(dāng)?shù)奶菪文：龜?shù)來表示［5］，如圖2 和圖3 所示。

圖2 指標權(quán)重對應(yīng)的語言變量

圖3 備選點指標權(quán)重對應(yīng)的語言變量

(1)各位專家對指標權(quán)重賦值。設(shè)評價專家集合為D=(D1，D2，…，Dk)，評價指標集合為C=(C1，C2，…，Cn)。將專家的上述權(quán)重語言變量賦值轉(zhuǎn)化為梯形模糊數(shù)，即

式中j為指標序號，j=1，2，…，m。集結(jié)專家組成員的梯形模糊數(shù)賦值，得出群體評價值:

(2)各位專家給出各指標下關(guān)于備選點的評價值。將上述針對各備選點的語言變量評價值轉(zhuǎn)化為梯形模糊數(shù)，即

式中i為備選點序號，i=1，2，…，n。集結(jié)各位專家的模糊數(shù)形式的評價值，可以得出各備選點的專家組群體集結(jié)評價值:

(3)根據(jù)上式，可得出指標模糊評價矩陣?D和指標模糊權(quán)重向量?ω 如下:

(4)對指標模糊評價矩陣進行規(guī)范化處理。效益型指標規(guī)范化:

成本型指標規(guī)范化:

(8)計算貼近度系數(shù)，確定備選點如果cci=1，Ai=A*;cci=0，Ai=A-。可見，如果cci越接近1，則Ai越接近理想解A*，cci越接近0，則Ai越接近負理想點［6］。

3 算例分析

假設(shè)某部欲建造軍事物流配送中心，要在5 個基本符合要求的候選地點中進一步選擇各項指標最好的3 個作為軍事物流配送中心建設(shè)地點，因此需要對這5 個候選地的各項因素進行綜合評價。其選址的層析結(jié)構(gòu)模型如圖1 所示。

(1)邀請3 位專家(D1，D2，D3)組成委員會對初步篩選得出的5 個候選地(A1，A2，A3，A4，A5)的各項指標進行評價。其評價值見表1。

表1 專家給出的指標權(quán)重語言變量評價值

(2)3 位專家組成委員會(D1，D2，D3)給予各指標下(C1，C2，C3，C4，C5)針對各備選點的評價賦值(見表2)。

(3)按照圖2 和圖3，轉(zhuǎn)化為梯形模糊數(shù)，然后根據(jù)式(1)、(2)，得出模糊判斷矩陣和備選點的模糊權(quán)重(見表3)。

表2 專家給出的備選點指標權(quán)重語言變量評價值

表3 模糊判斷矩陣和備選點權(quán)重

(4)按照式(3)—式(6)，將表3 構(gòu)造加權(quán)模 糊矩陣并進行規(guī)范化(見表4)。

表4 規(guī)范化矩陣

(5)根據(jù)上述的加權(quán)模糊評價矩陣，可以得出其理想解和負理想解，設(shè)正負理想解值分別為(FPIS，A*)和(FNIS，A-)，則

(6)由式(11)、式(12)計算各備選點指標與正負理想點之間的距離，結(jié)果見表5 和表6。

(7)根據(jù)式(13)計算貼近度系數(shù)，確定備選點(見表7)。慮了專家在給出指標權(quán)重和備選方案評價值時的不確定性，同時將多名專家意見集成到模糊數(shù)中，與傳統(tǒng)的AHP 法相比更加直觀和易于理解;而且，還可以更好地將多名專家的經(jīng)驗知識反映到?jīng)Q策過程中，使決策更加切合實際，具有較好的應(yīng)用前景。

表5 各備選點指標與正理想點之間的距離

表6 各備選點指標與負理想點之間的距離

表7 確定貼近度系數(shù)

如果cci=1，Ai=A*;cci=0，Ai=A-。可見，如果cci越接近1，則Ai越接近正理想解A*;cci越接近0，則Ai越接近負理想點。根據(jù)表7 中cci的大小進行排序:0.64 ＞0.62 ＞0.51 ＞0.5 ＞0.4，據(jù)此確定A2，A3，A4為備選點。

4 結(jié) 語

軍事物流配送中心選址的影響因素較多，本文充分考慮決策者和決策對象的不確定性，將模糊TOPSIS 方法運用于選址決策中，建立了基于模糊TOPSIS 方法的選址決策模型。由于該方法考

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