信息不完全確定條件下虛擬物流企業合作伙伴選擇研究

[摘 要] 本文研究了不完全確定信息條件下虛擬物流企業合作伙伴選擇問題，并從聯盟整合商的角度出發，提出了基于區間估計值的虛擬企業合作伙伴選擇的模型（不完全確定信息條件下），有效解決了物流成員企業選擇中的定性和定量問題。

[關鍵詞] 虛擬物流企業 合作伙伴選擇 信息不完全

選擇適當的合作伙伴是成功運作虛擬物流企業的關鍵步驟之一。因此虛擬物流企業合作伙伴問題也就成為理論研究的熱點，并出現不少有關虛擬企業合作選擇的成果， 但這些研究成果一般是建立在核心企業能夠準確地獲得評價合作伙伴所需要的信息基礎上的，而實際上由于信息不完全等原因，核心企業是很難獲取評價合作伙伴所需要的準確的具體信息，但核心企業一般能知道評價合作伙伴的指標信息所在區間，為此，本文將針對目前有關虛擬企業合作伙伴評價方法研究中的不足之處，提出基于區間估計值的虛擬企業合作伙伴選擇的模型。

一、虛擬物流企業

1.虛擬物流企業的概念

虛擬物流企業是指基于市場需求的若干家物流企業為了實現特定的物流任務目標，通過某種組織和運行方式構建的暫時性物流企業的動態聯盟。它以物流業務發生為時間機遇，以各物流企業的專業化功能為基礎，通過超越組織界限的動態合作方式結合互補性的資源和功能，為物流需求者提供綜合物流服務。虛擬物流這種先進的物流管理方式已經在國內外一些大型公司中得到初步應用，如美國太陽微系統公司與USCO物流共同發起組建的虛擬物流網絡(VLN)，伊斯門化學品公司與全球物流技術公司共同組建的運輸化學品虛擬物流公司、芬蘭在其西南部港口城市土爾庫建立的虛擬物流中心、中國廣州寶供的物流虛擬化運作等等。虛擬物流企業在世界上已經引起廣泛關注，其初步應用就展現出巨大的經濟效益和社會效益。

2.虛擬物流企業的特性

虛擬物流企業概念由虛擬企業和物流聯盟兩者共同構成，其中由資源互補性所組成的物流合作伙伴的網絡結構構成物流聯盟的基礎，在此基礎之上由于物流任務的出現，虛擬物流企業的構建者從物流聯盟的網絡組織中根據具體的物流業務的要求組建虛擬物流企業，一旦物流任務完成，該虛擬物流企業就宣布解散，構成虛擬企業的成員

回到網絡組織中去。

二、信息不完全確定條件下虛擬物流企業合作伙伴選擇模型

由于虛擬物流企業的產生是基于時間和機遇的，意味著在規定的時間和預訂的時間框架內必須抓住機遇，因此必須迅速找到合作伙伴。選擇適當的合作伙伴是虛擬物流企業聯盟成功運作的關鍵。目前核心企業要準確獲取合作伙伴的評價數據有時還比較困難，但核心企業可以大致估計所要的數據處在某一區間。針對虛擬物流企業聯盟合作伙伴選擇方面出現的一些實際情況，本文提出了基于區間相離度的信息不完全條件下虛擬企業合作伙伴選擇的模糊優選模型和基于風險因子的虛擬企業合作伙伴選擇的模糊決策模型，最后進行實例分析。

1.問題描述

設虛擬物流企業聯盟的核心企業需要尋找一個合作伙伴來完成子任務， 已知共有n個候選合作伙伴可以承擔此項子任務，核心企業需要從n個候選合作伙伴中選擇幾個合作伙伴來完成此項子任務。記候選合作伙伴，核心企業用于評價候選合作伙伴的指標集為，指標的權重向量記為， 并滿足。由于核心企業與候選合作伙伴之間的不對稱， 核心企業只能大致給出候選合作伙伴在評價指標下的區間值。記候選合作伙伴決策矩陣為，

(1)

在對候選合作伙伴評價之前，要消除不同物理量綱對決策結果的影響，即對區間型決策矩陣A進行規范化處理，記規范化處理后的矩陣為，這里采用“比重變換法”，即計算公式如下：

屬于效益型指標 (2)

屬于成本型指標 (3)

根據區間數的加減法乘除法則，可進一步將上述公式寫為:

屬于效益型指標 (4)

屬于成本型指標(5)

顯然有。規范化后的矩陣記為。

2.基于相離度的模糊優選模型

設理想合作伙伴的決策向量為，負理想合作伙伴的決策向量為。在建立模糊優選模型之前，先給出區間數之間相離的概念。

定義1，設區間數，令范數，，稱為區間數的相離度。顯然而越大，則區間數相離程度就越大。特別地，當時，有，即區間數相等。根據定義1可得出候選合作伙伴與理想合作伙伴及負理想合作伙伴之間的相離度，如定義2與定義3。

定義2第個候選合作伙伴第個指標值與理想合作伙伴的第個指標值的正相離度為:，那么第個候選合作伙伴與理想合作伙伴的正相離度則定義為。

定義3 第i個候選合作伙伴第j個指標值與負理想合作伙伴的第j個指標值的負相離度為:，那么第個候選合作伙伴與理想合作伙伴的負相離度則定義為。

當第i個候選合作伙伴越是接近理想合作伙伴，則其正相離度越小，負相離度越大。因此，可以根據候選合作伙伴離相度的大小來對候選合作伙伴進行排序，以便選擇出合適的合作伙伴。

根據模糊優選模型思想，設第i個候選合作伙伴隸屬理想合作伙伴的優屬度為，隸屬負理想合作伙伴的優屬度為（1-）。為了求解第i個候選合作伙伴的優屬度的最優值，建立如下非線性規劃模型:

式(2.7)即為基于相離度的合作伙伴選擇模糊優選模型，根據優屬度可候選合作伙伴進行排序，以選擇出合適的合作伙伴。

求解虛擬企業合作伙伴的步驟有:

(1)對候選合作伙伴評價矩陣進行規范化處理;

(2)確定正理想點和負理想點。

(3)計算相離度。根據定義2與定義3求解出個候選合作伙伴與理想合作伙伴及負理想合作伙伴之間的相離度；

(4)利用式(7)求解出各候選合作伙伴的優屬度；

(5)排列合作伙伴的優先次序。根據候選合作伙伴優屬度大小對候選合作伙伴進行排序，選擇最佳的候選合作伙伴。

3.基于風險因子的模糊優選模型

通過引入核心企業的風險態度因子將區間估計值決策信息映射為點值決策信息。用隸屬度表示第i個候選合作伙伴的第j項指標的區間轉換值。通過映射: （8）

將區間估計值決策信息轉化為點值決策信息。其中為區間的中點值，即為區間的寬度，為核心企業的風險態度因子，且，它表示核心企業承擔風險的態度。具體地，根據核心企業對待風險的態度，可將其劃分為悲觀型、中間型和樂觀型，相應的取值范圍分別為:。設理想合作伙伴的決策向量為，負理想合作伙伴的決策向量，那么第個候選合作伙伴與理想合作伙伴之間的歐氏加權距離為:

(9)

那么第個候選合作伙伴與負理想合作伙伴之間的歐氏加權距離為:

(10)

同理設第i個候選合作伙伴隸屬理想合作伙伴的優屬度為，隸屬負理想合作伙伴的優屬度為(1-)。根據模糊優選思想建立非線性規劃型:

式(12)為引入風險因子后的虛擬企業模糊決策模型。根據候選合作伙伴的優屬度的大小對合作伙伴進行排序。

式(12)的求解步驟為:

(1)根據候選合作伙伴的規范化后的區間估計值映射為點值；

(2)利用式(9)與(10)求候選合作伙伴與正負理想合作伙伴之間的歐氏加權距離；

(3)根據決策分析的需要，可以得出在給定風險態度因子意義下的方案排序結果的靈敏度分析，即可根據實際情況選取合適的值。

(4)利用式(12)求出各候選合作伙伴的優屬度，并根據優屬度的大小對候選合作伙伴進行排序。

三、實例分析

某外資工廠，從德國整廠搬遷到昆山，上海亞東物流作為物流供應商，提供全程服務，由于整廠搬遷涉及的運輸量龐大，運輸的單件尺寸不一，針對包裝的眼要求，運輸的條件，以及相關的單證都很復雜，作為全程服務的提供商，上海亞東物流順利完成該項目并得到客人的一致好評。在此真實案例中，上海亞東物流需要尋找一個合作伙伴來完成運輸子任務 T1。共有5個候選合作伙伴可以承擔此項任務。亞東物流作為核心企業用評價候選合作伙伴的指標共有4個 ，即完成工時間（周）、完工成本（萬元）、完工風險及完工后的虛擬企業的整體收益（萬元） ，4個指標的權重分別為1/4，1/4，1/4，1/4。具體數據如表4—7所示。

表4—7候選合作伙伴評價信息

表4—8規范化后候選合作伙伴評價信息

1.基于相離度的合作伙伴選擇的模糊優選模型的應用

根據定義2計算得候選合作伙伴與理想合作伙伴的相離度分別為:

。根據定義3計算得候選合作伙伴與負理想合作伙伴的負相離度分別為:

，利用(7)式計算得各候選合作伙伴優屬度分別為：，。

根據優屬度大小對候選合作伙伴進行排序，排序為:。因此選擇候選合作伙伴或或來承擔運輸子任務 T1較適合。

2.基于風險因子的模糊優選模型的應用

上海亞東物流作為核心企業對待風險的態度為中間型，故取風險因子時，候選合作伙伴的區間估計值轉化為點值的結果如表4—9所示。

表4—9 規范化后候選合作伙伴評價信息

根據式(9)計算得候選合作伙伴與理想合作伴之間的歐加權距離為:，，。

根據定義3計算得候選合作伙伴與負理想合作伙伴的負相離度分別為:，，。

利用(12)式計算得各候選合作伙伴優屬度分別為:，。

根據優屬度大小對候選合作伙伴進行排序，排序結果為:，因此選擇候選合作伙伴或或來承擔子任務 T1較適合，與基于相離度的虛擬企業模糊優選模型得到的結果基本一致，最終上海亞東物流選擇候選合作伙伴承擔運輸子任務 T1。

四、結論

在虛擬物流企業合作伙伴選擇時，合作伙伴的情況很復雜， 核心企業一般很難準確獲取合作伙伴的評價數據，但核心企業可以大致估計所要的數據處在某一區間。為此本文提出信息不完全確定條件下虛擬企業合作伙伴選擇問題，建立基于區間估計值的虛擬企業合作伙伴選擇的模型，并用實例進行了計算，在實際工作中，核心企業可根據實際情況選用相應的模型。

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