基于粗糙集TOPSIS方法的保險企業供應商選擇

鄒子方 北京建筑大學機電學院

引言

所有采購均從供應商選擇入手，供應商選擇為集中采購業務的開始。如果選擇適當的供應商將提高企業競爭力并推動企業發展，但選擇不當的供應商將很容易給企業造成極大的不利影響。

評選供應商有多種決策方法，本文以保險企業集中采購過程中供應商選擇為研究對象，將利用粗糙集理論與區間值TOPSIS相結合，探索出了客觀和主觀權重綜合考慮，定性指標采用區間值賦值進行供應商選擇的決策方法，為企業的供應鏈管理及供應商選擇提供有益參考。

一、供應商選擇的理論和方法

（一）粗糙集理論

粗糙集理論是處理模糊性和不確定性數據的一種新的數學工具。粗糙集理論的重點是根據給定問題的現有信息，在不影響測量數據本身分類能力的情況下劃分問題的論域，通過數據化簡，求得約簡和核，評估數據間的關系，導出問題的決策或分類規則。該理論的主要特點是不需要提供需要處理問題的數據集以外的信息，就可以客觀地解釋或處理問題的不確定性。

粗糙集理論的數據分析能力很強，能處理和表達不完備信息；可以識別和評估數據之間的相關性，以揭示簡單的概念模式。在保留重要信息的同時，簡化數據和獲取知識的最小表達。從經驗數據中可以獲得容易確認的規則知識，特別適于智能控制。

（二）基于區間數的TOPSIS方法

TOPSIS 法是多指標決策分析中最常用的綜合評價方法之一，又稱優劣解距離法。TOPSIS 法的基本原理是在歸一化數據矩陣的基礎上計算不同數據的正理想解和負理想解，同時計算最優目標和最劣目標，檢測各評估對象與正理想解和負理想解的相對距離，根據與正理想解的接近度和負理想解的遠離度來評價好壞。

TOPSIS法的優點是對多個指標的不同決策方案進行排序比較，克服評價現有決策方案的多元統計方法的原理和復雜計算、樣本需求等缺點，概念簡單，計算步驟明確，實用性強。

二、基于粗糙集理論確定候選供應商

（一）確定初選指標

企業依據供應鏈選取評價指標，并以此為評價依據評價供應商，排除不能配合供應商，其余都是有競爭力的候選供應商，都有機會成為合作伙伴。假設某保險企業共有供應商13家，每家供應商都具有自己獨特的優勢，需要選出最優的合作伙伴。在此基礎上，本文運用基于粗糙集的方法，根據已經確定的評價指標，選擇出一家最合適的供應商作為保險企業的合作伙伴。

表3-1 信息系統決策表

經過初步篩選，本文從13家供應商中去掉3家已經發生過嚴重的質量問題和信譽問題的供應商，選擇其余的10家供應商，以1～10的數字表示其序列，記為研究對象（論域），可供保險企業選擇的有競爭力的候選供應商的集合，每家候選供應商用一個數字代表。D為決策屬性集，表示對10個供應商上年度的評估結果，即上年度是否選擇此供應商。C i代表候選供應商的第i個指標屬性，每個Ci都有一個唯一的指標和它對應。

根據保險企業采購中心和相關部門提供的相關報表和相關專家的評估意見，得到保險企業的10家候選供應商的具體資料，用信息系統表示得到決策表如下。為了簡化計算過程，這里只選擇以下10個指標作為供應商評價的初選指標體系。

（二）利用粗糙集進行指標約簡并確定重要性

對條件屬性按照離散規則進行離散化處理，如果得出的值相同，則說明它們所起的作用相同，在評價時只選用其中一個屬性即可（見表3-2）。

依據條件屬性和決策屬性兩個重要條件分別對論域進行不可區分分類，根據計算結果，進一步確定各個條件屬性中，C和D必要的必要性。

（三）確定主客觀綜合權重

計算出各個指標的重要性程度數值，據此確定重要指標的權重。由于數學計算得到的權重取值是客觀的，但是在現實中，選擇合作的供應商還與相關領導人員的主觀判斷有關，所以筆者參照專家評議所獲得的主觀權重值，最后按客觀權重計算為60%，由專家所確定權重計算為40%得出最終權重值（見表3-3）。

表3-3 最終指標權重值

四、基于區間數TOPSIS方法的候選供應商的評價

由企業相關部門領導和專家對確定的10個指標進行區間值賦值，然后運用逼近理想點的方法進行綜合評價。這里u1……u10分別表示產品每噸單價、產品質量、商譽和信用、售后服務、供應商廠址、技術水平、供貨數量、效益水平、交貨穩定性和響應柔性是個指標，分別為u1……u10的各項指標的權重。

假定某保險企業有6家候選供應商可供選擇，對他們需要進行評估，則由相關領導和專家對這6個知識產權質押融資項目的10個指標分別進行評價，專家對每個指標的評價結果以區間值的形式給出，以0-10分的十分制打分，分值越大則表示此供應商在該項指標上的能力越大。

（一）建立初始數據的決策矩陣

在表4-1屬性中，除u1為成本型外，其他均為效益型。

表4-1 決策矩陣

表4-1 決策矩陣

表4-2 加權規范化決策矩陣

（四）確定區間型正、負理想點。

（五）計算每個方案分別到正理想點和負理想點的距離。

（六）計算每個方案對理想點的貼近度：

由公式計算得：

（七）排序。

按ci=1，2，3，4，5，6，7，8，9，10）值的大小進行排序，得：

通過以上過程，最終可以確定X8為最優候選供應商。

結語

根據構建的供應商選擇初選指標，利用歷史數據資料進行分析，基于粗糙集理論來對各個指標的重要性程度進行客觀的評價，從而進行指標的篩選并確定其客觀權重，結合主觀判斷來確定供應商選擇的最終指標及最終綜合權重，由于評價指標大部分屬于定性指標。所以本文運用基于區間數的TOPSIS方法來進行供應商的最終選擇。結合粗糙集理論的主客觀綜合權重確定方法使得指標的確定和權重的確定更加合理，同時，區間數TOPSIS方法的應用使定性指標的賦值更加可靠，提高了評價方法的可操作性。