基于三參數區間數模型的第三方物流服務商評價研究

徐狄狄

摘 要：采用三參數區間數模型對第三方物流服務商進行評價，選取特定企業進行案例分析。根據專家的個人偏好給出三參數區間數的偏好序數，確定概率理想值，利用三參數區間數的偏好序數概率向量和評價的權重求出決策專家集合偏好序數概率向量，找出概率向量中的二元有序列組，并對序列組進行相同的置換，得出評價結果。

關鍵詞：第三方物流;三參數區間數;評價

一、引言

在激烈的市場競爭中，越來越多的企業集中優勢資源將企業做大做強。對于大部分工業企業而言，很多企業內部缺乏完善的物流基礎設備，因此將物流業務外包是很多工業企業的一大選擇。如何選擇正確的第三方物流服務商是值得諸多社會各界人士關注的熱點話題，基于此，本文主要研究第三方物流服務商評價問題，為工業企業選擇合適的第三方物流服務商提供一定的指導意義。

二、三參數區間數模型

三參數區間是數指用三個參數來表示一個區間中的數，設A為三參數區間數，可表示為：A=[al，a*，au]，其中al≤a*≤au，al，au分別表示三參數區間的下限與上限，a*表示區間取值可能性最大的數，又稱為區域數的理想值。三參數區間數的分布函數（f（x））衡量區間數在區間內取值機會的大小，具體如圖1所示。

圖1 三參數區間數

由圖1可知，■=1，fmax=f（a*），三參數區間數中理想值a*的取值可能性最大，越靠近兩邊的取值可能性越小。

對于某類物流服務問題，共有n（n>3）個服務商方案，設A =[al，a*，au]，且滿足al，a*，au∈{1，2，…，n}，稱P=（p1，p2，…，pn）為三參數區間A的概率向量，那么pk（k=1，2，…，n）滿足：

（1）

其中θ表示理想值a*的取值概率。

設ei和ek對物流服務方案xj的態度偏好序數依次為：Aj（i） =[ajl（i），aj*（i），aju（i）]，Aj（k）=[ajl（k），aj*（k），aju（k）]，那么Aj（i）與Aj（k）的偏差函數S（Aj（i），Aj（k））可表示如下：

（2）

其中m=1，2，…，n;pjm（i）表示ei對物流服務方案xj的評價概率，pjm（k）表示ek對物流服務方案xj的評價概率。

設共有q個物流決策專家，每個專家都有自己的偏好序列Ri（i=1，2，…，q），那么專家群體的偏好序列D為R1，R2，…，Rq的偏好集合函數：

D=F（R1，R2，…，Rq） ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

決策專家的評價應集合專家集體的智慧才能，由于專家個人偏好的差異性導致結果存在差異性，而最終評價的結合要達到平衡、一致的狀態。因此，在決策過程中當出現不滿足決策集合規則時，要專家之間相互妥協并重新決策，直到滿足決策集合規則為止。

對于有q個專家n個物流方案的決策問題，設決策專家集合為E=（e1，e2，…，eq），物流方案集合為X=（x1，x2，…，xn），每個決策專家根據個人偏好，給出對物流服務方案xj的評價，確定三參數區間數的偏好序數Aj（i）=[ajl（i），aj*（i），aju（i）]，然后由Aj（i）導出偏好序數的概率向量pj（i）=（pj1（i），pj2（i），…，pjn（i））。

為了確保各個專家權重的合理性和科學性，本文采用偏差函數S來確定各個決策專家的權重。令決策專家ei的權重為wi （i=1，2，…，q），則0≤wi≤1，且滿足 ??。由式（1）至式（3），可得：

（4）

G=

（5）

其中G表示決策專家集合評好序數概率向量。

由于第三方物流服務商評價過程中存在多重屬性問題，引入三參數區間數可獲得更多的信息量，根據上述分析得出三參數區間數決策算法主要步驟如下：

步驟一：根據決策者ei的個人偏好及其態度，給出三參數區間第三方物流服務方案xj的區間偏好序數Aj（i）=[ajl（i），aj*（i），aju（i）]，并判斷三參數區間數偏好序數是否一致性。

步驟二：決策專家根據個人偏好，確定概率理想值θi（i=1， 2，…，q），根據式（1）求出三參數區間數Aj（i）的偏好序數概率向量Pj（i）。

步驟三：根據式（4），求出決策專家評價的權重wi（i=1，2，…，q）。

步驟四：根據式（5），求出決策專家集合評好序數概率向量G。

步驟五：找出概率向量G中最大元素所在的行和列，將最大元素所在的行和列記為二元有序數列組（i1，j1），并劃去最大元素所在的行和列;然后，在余下的方陣中重復上述操作，直到所有的元素都被劃去，最終得到有序數列組序列（i1，j1），（i2，j2），…，（in，jn）。

步驟六：對有序數列（i1，i2，…，in）和（j1，j2，…，jn）做相同的置換σ，使得（σ（i1），σ（i2），…，σ（in））=（1，2，…，n），那么，第三方物流服務商三參數區間數最終方案排序為：

xσ（j1）>xσ（j2）>…>xσ（jn）

三、第三方物流服務商評價指標體系

第三方物流系統是一個復雜的多屬性系統，物流活動涉及諸多因素。在供應鏈環境下，很多工業企業將銷售物流外包給第三方物流服務公司，如何確定第三方物流服務商的優劣，這就涉及對第三方物流服務商的評價。本文采用三參數區間數模型對第三方物流服務商進行評價，下面來分析物第三方物流服務商的主要因素及合作關系。對于第三方物流服務商的一級評價指標主要包括四個方面，分別是企業服務質量、企業服務成本、企業綜合實力以及合作的持續性。具體的第三方物流服務商評價指標體系見圖2。endprint

圖2 第三方物流服務商評價指標體系

由第三方物流服務商的評價體系圖可以看出，企業服務質量包括第三方物流服務的準時性、可靠性、個性化服務能力以及信息提供能力等方面;企業服務成本包括第三方物流企業的財務成本、信息成本、運輸成本以及其他費用成本;企業綜合實力包括企業硬件設施水平、信息化水平、管理水平及規模水平;企業合作持續性包括戰略目標一致性、文化相容性、合作經驗以及市場發展前景，本文決策專家采用以上指標體系對第三方物流服務商進行評價。

四、案例分析

某裝備制造企業由于其本身物流水平的欠缺，對其在長三角地區的物流業務進行外包，共有5家物流企業愿意參與合作，該裝備制造業愿意與其中一家或多家物流企業進行合作。假設這5家企業分別為企業A、企業B、企業C、企業D和企業E，下面，對這5個物流服務商進行評價。

該裝備制造企業從企業服務質量、企業服務成本、企業綜合實力以及合作的持續性等因素對這物價企業進行調研，并邀請三位專家來分析相關數據提供團隊決策。

步驟一：決策專家通過對第三方物流服務商的綜合評價給出了三參數區域偏好序數，如表1所示。

表1 專家對第三方物流服務商評價的三參數區間數

由表1數據可以看出三位專家的三參數區間數偏好序數一致性在可接受范圍內。

步驟二：根據決策專家根據個人偏好，確定概率理想值θi （i=1，2，3）=（1/3，2/3，1/2），并利用式（1）求出三參數區間數Aj（i）的偏好序數概率向量Pj（i），具體數據如表2所示。

表2 三參數區間數偏好序數的概率向量

步驟三：根據式（4）求出決策專家評價的權重wi（i=1，2，…3）=（0.36，0.39，0.25）。

步驟四：根據式（5）求出決策專家集合評好序數概率向量G，具體概率向量矩陣如下：

G=? ? （6）

步驟五：找出概率向量G中最大元素所在的行和列，將最大元素所在的行和列記為二元有序數列組（i1，j1），并劃去最大元素所在的行和列。由式（6）可知，第一個二元有序數組為（2，1），并劃去最大元素所在的行和列;然后，在余下的方陣中重復上述操作可得，余下的有序數組分別為（3，3），（4，4），（1，2）和（5，5）。

步驟六：對有序數列（2，3，4，1，5）和（1，3，4，2，5）做相同的置換σ，使得（2，3，4，1，5）→（1，2，3，4，5），那么，第三方物流服務商三參數區間數最終方案排序為：（1，3，4，2，5）→（2，1，3，4，5），也就是說對上述5個物流企業評價的優先次序依次為：企業B、企業A、企業C、企業D、企業E。該裝備制造企業應選擇企業B作為首選合作伙伴，企業A作為備選合作伙伴。

五、結語

三參數區間數評價方法有效地避免了二參數區間數只重視兩端的缺陷，利用理想概率值來描述三區間數的最大可能性，提供了更多的數據信息，促使評價更為科學和均衡。采用三參數區間數模型對第三方物流服務商進行評價具有較好的可行性和科學性，能夠解決復雜的物流服務商評價問題。雖然三參數區間數模型有很多優勢，但也存在一些缺陷，當專家團體的個人偏好差異性過大時，需要專家讓步并多次評價直到達成均衡一致的結果為止。因此，三參數區間數評價方法還需要進一步完善。一般而言，企業專家團隊的偏好性基本一致，因此三參數區間數模型評價方法仍具有較廣的適用范圍。

參考文獻：

[1]牛軍鋒.基于不確定性相對熵的第三方物流供應商選擇方法研究[J].物流技術，2013，33（2）：198-200，235.

[2]胡啟洲，張衛華，于莉.三參數區間數研究及其在決策分析中的應用[J].中國工程科學，2007，9（3）：47-51.

[3]林健，姜永.基于三參數區間屬性偏好序的群決策方法[J].山東大學學報（理學版），2011，46（7）：65-69.endprint

圖2 第三方物流服務商評價指標體系

由第三方物流服務商的評價體系圖可以看出，企業服務質量包括第三方物流服務的準時性、可靠性、個性化服務能力以及信息提供能力等方面;企業服務成本包括第三方物流企業的財務成本、信息成本、運輸成本以及其他費用成本;企業綜合實力包括企業硬件設施水平、信息化水平、管理水平及規模水平;企業合作持續性包括戰略目標一致性、文化相容性、合作經驗以及市場發展前景，本文決策專家采用以上指標體系對第三方物流服務商進行評價。

四、案例分析

某裝備制造企業由于其本身物流水平的欠缺，對其在長三角地區的物流業務進行外包，共有5家物流企業愿意參與合作，該裝備制造業愿意與其中一家或多家物流企業進行合作。假設這5家企業分別為企業A、企業B、企業C、企業D和企業E，下面，對這5個物流服務商進行評價。

該裝備制造企業從企業服務質量、企業服務成本、企業綜合實力以及合作的持續性等因素對這物價企業進行調研，并邀請三位專家來分析相關數據提供團隊決策。

步驟一：決策專家通過對第三方物流服務商的綜合評價給出了三參數區域偏好序數，如表1所示。

表1 專家對第三方物流服務商評價的三參數區間數

由表1數據可以看出三位專家的三參數區間數偏好序數一致性在可接受范圍內。

步驟二：根據決策專家根據個人偏好，確定概率理想值θi （i=1，2，3）=（1/3，2/3，1/2），并利用式（1）求出三參數區間數Aj（i）的偏好序數概率向量Pj（i），具體數據如表2所示。

表2 三參數區間數偏好序數的概率向量

步驟三：根據式（4）求出決策專家評價的權重wi（i=1，2，…3）=（0.36，0.39，0.25）。

步驟四：根據式（5）求出決策專家集合評好序數概率向量G，具體概率向量矩陣如下：

G=? ? （6）

步驟五：找出概率向量G中最大元素所在的行和列，將最大元素所在的行和列記為二元有序數列組（i1，j1），并劃去最大元素所在的行和列。由式（6）可知，第一個二元有序數組為（2，1），并劃去最大元素所在的行和列;然后，在余下的方陣中重復上述操作可得，余下的有序數組分別為（3，3），（4，4），（1，2）和（5，5）。

步驟六：對有序數列（2，3，4，1，5）和（1，3，4，2，5）做相同的置換σ，使得（2，3，4，1，5）→（1，2，3，4，5），那么，第三方物流服務商三參數區間數最終方案排序為：（1，3，4，2，5）→（2，1，3，4，5），也就是說對上述5個物流企業評價的優先次序依次為：企業B、企業A、企業C、企業D、企業E。該裝備制造企業應選擇企業B作為首選合作伙伴，企業A作為備選合作伙伴。

五、結語

三參數區間數評價方法有效地避免了二參數區間數只重視兩端的缺陷，利用理想概率值來描述三區間數的最大可能性，提供了更多的數據信息，促使評價更為科學和均衡。采用三參數區間數模型對第三方物流服務商進行評價具有較好的可行性和科學性，能夠解決復雜的物流服務商評價問題。雖然三參數區間數模型有很多優勢，但也存在一些缺陷，當專家團體的個人偏好差異性過大時，需要專家讓步并多次評價直到達成均衡一致的結果為止。因此，三參數區間數評價方法還需要進一步完善。一般而言，企業專家團隊的偏好性基本一致，因此三參數區間數模型評價方法仍具有較廣的適用范圍。

參考文獻：

[1]牛軍鋒.基于不確定性相對熵的第三方物流供應商選擇方法研究[J].物流技術，2013，33（2）：198-200，235.

[2]胡啟洲，張衛華，于莉.三參數區間數研究及其在決策分析中的應用[J].中國工程科學，2007，9（3）：47-51.

[3]林健，姜永.基于三參數區間屬性偏好序的群決策方法[J].山東大學學報（理學版），2011，46（7）：65-69.endprint

圖2 第三方物流服務商評價指標體系

由第三方物流服務商的評價體系圖可以看出，企業服務質量包括第三方物流服務的準時性、可靠性、個性化服務能力以及信息提供能力等方面;企業服務成本包括第三方物流企業的財務成本、信息成本、運輸成本以及其他費用成本;企業綜合實力包括企業硬件設施水平、信息化水平、管理水平及規模水平;企業合作持續性包括戰略目標一致性、文化相容性、合作經驗以及市場發展前景，本文決策專家采用以上指標體系對第三方物流服務商進行評價。

四、案例分析

某裝備制造企業由于其本身物流水平的欠缺，對其在長三角地區的物流業務進行外包，共有5家物流企業愿意參與合作，該裝備制造業愿意與其中一家或多家物流企業進行合作。假設這5家企業分別為企業A、企業B、企業C、企業D和企業E，下面，對這5個物流服務商進行評價。

該裝備制造企業從企業服務質量、企業服務成本、企業綜合實力以及合作的持續性等因素對這物價企業進行調研，并邀請三位專家來分析相關數據提供團隊決策。

步驟一：決策專家通過對第三方物流服務商的綜合評價給出了三參數區域偏好序數，如表1所示。

表1 專家對第三方物流服務商評價的三參數區間數

由表1數據可以看出三位專家的三參數區間數偏好序數一致性在可接受范圍內。

步驟二：根據決策專家根據個人偏好，確定概率理想值θi （i=1，2，3）=（1/3，2/3，1/2），并利用式（1）求出三參數區間數Aj（i）的偏好序數概率向量Pj（i），具體數據如表2所示。

表2 三參數區間數偏好序數的概率向量

步驟三：根據式（4）求出決策專家評價的權重wi（i=1，2，…3）=（0.36，0.39，0.25）。

步驟四：根據式（5）求出決策專家集合評好序數概率向量G，具體概率向量矩陣如下：

G=? ? （6）

步驟五：找出概率向量G中最大元素所在的行和列，將最大元素所在的行和列記為二元有序數列組（i1，j1），并劃去最大元素所在的行和列。由式（6）可知，第一個二元有序數組為（2，1），并劃去最大元素所在的行和列;然后，在余下的方陣中重復上述操作可得，余下的有序數組分別為（3，3），（4，4），（1，2）和（5，5）。

步驟六：對有序數列（2，3，4，1，5）和（1，3，4，2，5）做相同的置換σ，使得（2，3，4，1，5）→（1，2，3，4，5），那么，第三方物流服務商三參數區間數最終方案排序為：（1，3，4，2，5）→（2，1，3，4，5），也就是說對上述5個物流企業評價的優先次序依次為：企業B、企業A、企業C、企業D、企業E。該裝備制造企業應選擇企業B作為首選合作伙伴，企業A作為備選合作伙伴。

五、結語

三參數區間數評價方法有效地避免了二參數區間數只重視兩端的缺陷，利用理想概率值來描述三區間數的最大可能性，提供了更多的數據信息，促使評價更為科學和均衡。采用三參數區間數模型對第三方物流服務商進行評價具有較好的可行性和科學性，能夠解決復雜的物流服務商評價問題。雖然三參數區間數模型有很多優勢，但也存在一些缺陷，當專家團體的個人偏好差異性過大時，需要專家讓步并多次評價直到達成均衡一致的結果為止。因此，三參數區間數評價方法還需要進一步完善。一般而言，企業專家團隊的偏好性基本一致，因此三參數區間數模型評價方法仍具有較廣的適用范圍。

參考文獻：

[1]牛軍鋒.基于不確定性相對熵的第三方物流供應商選擇方法研究[J].物流技術，2013，33（2）：198-200，235.

[2]胡啟洲，張衛華，于莉.三參數區間數研究及其在決策分析中的應用[J].中國工程科學，2007，9（3）：47-51.

[3]林健，姜永.基于三參數區間屬性偏好序的群決策方法[J].山東大學學報（理學版），2011，46（7）：65-69.endprint