基于組合賦權法的物流仿真進度影響評價＊

劉雪麗，王佳斌

基于組合賦權法的物流仿真進度影響評價＊

劉雪麗，王佳斌

（華僑大學 工學院，福建 泉州 362021）

以多級供應鏈網絡系統的仿真作為主要研究對象，對其中的物流環節進行仿真。影響物流模擬真實性的因素很多，在綜合考慮影響因素的基礎上確定評價指標，基于主成分分析法和熵權法分別計算各評價指標的主客觀權重，依據組合賦權法取得綜合評價值，然后通過模擬試驗找出數量的最優組合，使仿真更加接近現實。該實驗經驗對預測整個供應鏈需要建立倉庫數以及能否在規劃的工期內完成任務有實際指導意義及應用參考價值。

供應鏈物流；進度影響；主成分分析法；熵權法

1 引言

當所研究的系統需要很長時間才能了解系統內部參數變化所引起的后果時，仿真是一種特別有效的研究手段。物流環節的仿真對工程進度評價以及預測倉庫建設個數發揮著重要的作用。物流是生產廠家和倉庫之間的銜接，其中包括出廠物流、出庫物流、入庫物流，通過優化物流環節的仿真，使其更加貼近現實，達到比較準確預測每個環節是否能在預期的時間能夠啟動或結束某項任務的目標。

由于物流受多個因素的影響，因此物流進度的仿真包括多指標綜合評價的過程。為了使模擬更加真實有效，影響物流進度的指標需要采用科學的評價方法，建立合適的數學模型，從而求解多指標評價問題[1]。

本文研究采用組合賦權的方法確定每個評價指標對物流仿真的影響程度，然后通過確定綜合影響因子參數來模擬現實中每天不斷變化的狀況，為物流等環節的管理方面做出有效的決策提供支持[2]。

2 影響物流進度的指標權重確定

影響物流進度的因素很多，包括自然因素、環境因素、經濟因素。為了找出每個指標更加合理的評價值，本文采用主成分分析法和熵權法的組合賦權法求出每個評價指標的主客觀權重，然后根據綜合評價模型得出評價指標的最后權重值。

2.1 主成分分析法的權重確定

利用主成分賦權法確定指標的權重，該方法以實際指標信息來確定權重，具有客觀性、合理性較高等優點。由于數據間可能會具有相關性，因此需要把給定的一組相關變量通過變換轉換成另一組不相關的變量，然后求其相關權重[3]。

2.2 熵權法的權重確定

熵權法是一種客觀的賦權法，相對主觀賦權具有較高的可信度和精確度，能夠深刻反映出指標的區分能力，進而能夠確定權重。根據信息熵的定義，對于某項指標，可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，其熵值越小，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響就越大，如果某項指標的值全部相等，則該指標在綜合評價中不起作用[4]。

2.3 綜合權重確定

本研究中的綜合賦權法是結合主成分分析法以及熵權法來求出組合權重的。

主成分分析法主要是專家憑借經驗對指標進行打分構成初步矩陣，主觀性比較強；通過信息熵來進行指標權重的確定，雖然在一定程度上能夠反映客觀現實，但是該方法對樣本的依賴性比較大，隨著樣本的不斷變化，權重會發生一定的波動。那么本文通過結合這兩種評價方法來確定最后需要的權重，一定程度上減少了主觀因素對指標確定的影響程度，也充分體現了數據的客觀性。

3 工程實例應用

3.1 初始指標確定

以多級供應鏈系統仿真項目中的物流環節仿真為例，通過分析來模擬不確定性的綜合影響因子參數值是否符合現實，驗證獲取的每個指標的評價值是否合理。通過調查問卷的形式以及課題研究人員討論，最后總結確定了6項評價指標，對物流進度的影響進行評價。選擇的評價指標為天氣狀況1、交通狀況2、運輸故障3、淡旺季影響4、通路因素（進口通關）5、其他因素6。

3.2 主成分分析計算權重

根據專家對各評價指標的重要度打分，構建專家的評分矩陣。

指標評分矩陣如表1所示。

表1 指標評分矩陣

指標 天氣狀況交通狀況運輸故障淡旺季影響通路因素其他因素 專家專家1455333 專家2455443 專家3545322 專家4454322 專家5354422 專家6455342 專家7555132

注：5表示很重要，4表示比較重要，3表示一般重要，2表示較不重要，1為不重要。

根據專家評分矩陣利用SPSS分析軟件得到了成分載荷矩陣，主成分的特征值j以及方差j，提取了3個成分。成分矩陣如表2所示。解釋的總方差如表3所示。

表2 成分矩陣

成分 123 天氣狀況.951-.217.021 交通狀況-.457.529-.706 運輸故障.824.501.186 淡旺季影響-.713.247.620 通路因素（進口通關）.268.875-.166 其他因素-.026.819.338

表3 解釋的總方差

成分初始特征值 合計方差的百分比累積百分比 12.37339.54739.547 22.07434.56474.111 31.05917.65591.766 4.4176.94498.710 5.0771.290100.000 6-2.85E-16-4.761E-15100.000

3.3 信息熵計算權重

3.3.1 數據歸一化

本文根據專家對每個指標的打分，采用負向指標對數據進行歸一化。

3.3.2 計算客觀權重

3.4 綜合權重計算

表4 各評價方法權重對比表

指標主成分分析法熵權法組合權重 天氣狀況0.154 100.080 60.117 交通狀況0.187 80.407 30.290 4 運輸故障0.186 90.262 20.232 4 淡旺季影響0.179 20.098 60.139 6 通路因素0.157 80.080 90.118 6 其他因素0.134 20.070 40.102

3.5 評價結果分析

將通過主成分分析法、熵權法、組合賦權得到的結果應用到綜合影響因子的數學模型中，與只是隨機產生的影響因子模型進行對比，對比結果如圖1所示，橫坐標代表仿真的天數，縱坐標代表不確定性指標對物流進度的影響程度。

圖1 綜合影響因子對比實驗結果

由圖1可知：①random infector曲線代表在給定的范圍內隨機產生一個值來模擬各評價指標對物流進度的影響程度，可以發現曲線波動浮動很大，有較大的隨機性，不同時間進行實驗時數值懸殊大。雖然在某種程度上仿真了每天可能發生的各種突發情況，但不夠貼近現實。②pca infector曲線代表通過主成分分析法確定的權重應用到綜合影響因子參數模型中得到的曲線。③entropy infector曲線代表通過熵權法確定的權重應用到綜合影響因子參數模型中最后得到的結果。從曲線波動幅度來看，相比隨機產生綜合影響因子值曲線，波動幅度小很多，而且兩個曲線的取值差距不大，說明雖然每天會面臨很多不確定性情況，但是這種突發情況一般都會在預定范圍內的，比較貼近現實，較合理。④pca and entropy infector曲線代表綜合賦權確定的權重應用到綜合影響因子模型的結果，它的值介于主成分分析法與熵權法之間，說明組合賦權的方法對主客觀進行了很好的結合，結果更合理可靠。

4 結論

基于主客觀組合賦權方法進行多指標的評價過程，有效地避免了主客觀賦權法的不足。根據主成分分析法確定各評價指標的主觀權重，熵權法確定客觀權重值，然后通過組合賦權對兩種評價方法得出的權重進行結合得到綜合評價值。將該模型應用到多級供應鏈網絡中的物流環節的仿真過程中，通過分析物流環節在運輸過程中可能發生的各種狀況，總結確定評價指標，然后通過主成分分析法、熵權法及兩者結合的方法分別確定指標的權重，并結合到綜合影響因子參數模型中去，最后進行對比實驗。發現這三種評價方法最后確定出的綜合影響因子值相差不大，綜合賦權法獲取的值介于兩者之間，而且每天的綜合影響因子值在較小的范圍內波動，結果更符合實際情況，并且驗證了該評價模型是一種比較合理有效的方法，對物流環節的仿真提供了有力的依據。

［1］ZHANG J，IWAASA AD，HAN GD，et al.Utilizing a multi-index decision analysis method to overall assess forage yield and quality of C3 grasses in the western Canadian prairies［J］.Field Crops Research，2018（222）：12-25.

［2］徐鎮凱，張林，魏博文，等.基于組合賦權的巖質邊坡安全穩定性綜合評價模型［J］.長江科學院院報，2016，33（12）：72-77.

［3］YA-DAN D U，CUI B J，ZHANG Q，et al.Utilizing comprehensive decision analysis methods to determine an optimal planting pattern and nitrogen application for winter oilseed rape［J］.Journal of Integrative Agriculture，2020，19（9）：2229-2238.

［4］施龍青，張榮遨，韓進，等.基于熵權法-層次分析法耦合賦權的多源信息融合突水危險性評價［J］.河南理工大學學報（自然科學版），2020，39（3）：17-25.

［5］孫曉永.基于綜合層次分析法和熵權法的山區高速鐵路選線研究［J］.交通節能與環保，2020，16（3）：145-149，158.

2095－6835（2020）20－0001－03

F252

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.20.001

劉雪麗（1995—），女，山東濰坊人，華僑大學碩士研究生，研究方向為數據分析。王佳斌（1974—），男，副教授，研究生導師，研究方向為嵌入式系統、物聯網、云計算、大數據、軟計算及其應用。

華僑大學研究生科研創新基金資助項目（編號：18014084006）

〔編輯：嚴麗琴〕