基于直覺梯形模糊VIKOR的第三方物流供應商選擇評價

（華僑大學 工商管理學院，福建 泉州 362021）

1 引言

隨著全球經濟以及互聯網技術快速發展，企業市場競爭格局發生巨大變化。許多企業為了競爭力而專注于核心業務，外包非核心業務以適應市場需求，從而物流業務作為企業非核心業務的外包成為當前全球市場發展趨勢[1]。物流外包也稱為第三方物流，能夠為其服務的企業帶來諸多好處，如降低企業物流成本、提高物流服務水平、利于企業集中核心業務等等[2]。但企業想要充分利用第三方物流優勢，必須準確地選擇第三方物流供應商作為合作伙伴。假若選擇不當，物流外包策略將會適得其反，企業對物流的控制力降低，甚至有連帶經營風險，給企業造成不必要的損失。所以,選擇最佳的第三方物流供應商對企業的未來發展有著必不可少的戰略意義。當然只有對第三方物流供應商進行科學系統的評價，才可以選出最佳的第三方物流供應商。

基于此，本文將借助梯形直覺模糊數、熵權法、VIKOR法對第三方物流供應商選擇問題進行研究，其中梯形直覺模糊數用來表示的決策者的模糊語言評價，熵權法用來客觀評價各評價屬性重要程度，VIKOR法用于最終候選供應商排序，從而解決由決策者自身主觀原因和客觀信息不對稱等因素造成評價決策過程中的不確定性和模糊性，為選擇第三方物流供應商提供了一種科學決策方法。

2 第三方物流供應商選擇評價指標體系構建

物流服務供應商選擇是比較復雜的過程，因為選擇的影響因素往往并不唯一，這些影響因素共同構成指標體系。通過查閱相關參考文獻[3-6]和結合實際情況，本文主要從運營能力、服務質量、成本、發展潛力、綠色水平這五個層面構建出第三方供應商選擇的評價指標體系，具體見表1。

（1）運營能力(c1)：運營能力是物流企業最基本的能力，是體現物流企業競爭優勢的基礎。物流企業只能以較高的運營能力、低成本和高水平的服務才能實現。運營能力主要包括實現物流業務的車輛、倉儲物流中心、提供物流服務的企業的質量能力等。具體指標有：運輸和分銷能力、倉儲容量以及增值服務。

（2）服務質量(c2)：服務水平是一系列物流活動的結果，以滿足顧客的物流需求。物流的本質是服務，它本身只為效用商品和時間效益創造空間，而不產生形式質量效應。具體指標有：訂單處理率、顧客滿意度、交貨時間、交貨準確率。

（3）成本(c3)：成本是企業選擇第三方物流供應商重要指標之一，第三方物流服務的成本不僅會影響企業的運營成本，還會從側面反映出選定的第三方物流供應商的物流技術能力。具體指標有：基本服務價格、可變價格。

（4）發展潛力(c4)：第三方物流供應商的發展潛力主要體現在其未來的發展前景上，企業可以根據其決定是否進行長期的業務合作。長期穩定的合作關系可以降低成本，相互理解和信任，提高物流系統的靈活性和可靠性。具體指標有：企業聲譽、員工素質、技術創新能力。

（5）綠色水平(c5)：綠色物流的目的是減少環境污染，減少資源消耗。它強調全局和長遠利益，加強對環境和資源問題的全方位掌控同時獲取經濟利益。具體指標有：環境協調性能、資源利用率。

表1 第三方物流供應商選擇評價指標體系

3 基本理論知識

直覺梯形模糊數是區間直覺模糊數和三角直覺模糊數的一般形式，有效拓展直覺模糊數處理復雜不確定信息的能力。而VIKOR在實際運用時要求評價值和屬性的權重都是確定值，因此針對決策過程的不確定性和模糊性借助直覺梯形模糊數可更好的改進VIKOR。

3.1 直覺模糊集[7]

定義1設X是一個非空集合，A={＜x,μA(x),νA(x)＞|x∈X}是一個直覺模糊集,其中μA(x):X→[0,1],μA(x)為X中元素x屬于A的隸屬度;νA(x):X→[0,1],νA(x)為X中元素x屬于A的非隸屬度,且滿足0≤μA(x)+νA(x)≤1。另外，πA(x)=1-μA(x)-νA(x)表示X中元素x屬于A的猶豫度且滿足0≤πA(x)≤1,x∈X。

3.2 直覺梯形模糊數[8]

定義2設a?是實數集R上的一個直覺模糊集，其隸屬度函數和非隸屬度函數分別如下:

其 中a,a′,b,c,d,d′都 是 實 數 且 滿 足a′≤a≤b≤c≤d≤d′，wa?(x)和ua?(x)分別代表最大隸屬度和最小非隸屬度且滿足0 ≤wa?(x)≤1,0≤ua?(x)≤1 和 0 ≤wa?(x)+ua?(x)≤1 ，則a?被稱為直覺梯形模糊數，可表示為,如 圖1所示。 當，此時直覺梯形模糊數就變成三角直覺模糊數。此外，π(x)=1-?(x)-(x)表示直覺梯形模糊數?的猶豫度，πa?(x)越大則?越小。

圖1 梯形模糊數

3.3 直覺梯形模糊數的基本性質

（2）根據直覺梯形模糊數的運算性質，設Mi(i=1,2,…,n)是一組梯形直覺模糊數，那么將直覺梯形模糊數的加權平均算子（TrIFN-WA）計算公式表示為：

（3）mˉ1和mˉ2這兩個直覺梯形模糊數的hamming距離公式可表示為：

4 基于直覺梯形模糊VIKOR決策模型構建

基于以上基礎理論知識，下面將運用直覺梯形模糊數、熵權法和VIKOR法對第三方物流供應商選擇問題進行研究。

假設備選供應商有n個，集合可表示X={X1,X2,…,Xn}，其中Xi(i=1,2,…,n)表示第i個候選商；設決策者有q位，組成的集合表示為M={M1,M2,…,Mq}，令Mk(k=1,2,…,q)表示第k個決策者，設 ={?1,?2,…,?q} 表示決策者的權重向量，令?k代表決策者Mk的決策權重且滿足0≤?k≤1，；第三方物流供應商的評價屬性 集 合 為D={D1,D2,…,Dm},且滿足0≤Dk≤1,，令ω={ω,ω,…,ω}T12n表示為評價屬性Dj相應的指標權重，且滿足。具體步驟如下:

步驟1 定義評價語言變量及對應的直覺梯形模糊數，見表2。

表2 評價語言術語和對應的直覺梯形模糊數

步驟2 解模糊化構造加權可能性均值決策矩陣[9]。

首先將決策者Mk對第三方物流候選商Xi的評價屬性Dj的語言評價轉化成用直覺梯形模糊數表示為的模糊評價矩陣，然后將其解模糊化轉變為加權可能性均值矩陣

其中s∈[0,1]代表決策者風險偏好系數，當s∈[0,0.5)說明決策者偏好為肯定的，即比較冒險和樂觀；當s∈(0.5,1]表明偏好為否定的，即比較保守和悲觀；而當s=0.5表示偏好中性。

步驟3 構造標準化可能性均值決策矩陣。

評價屬性通常被分成效益型指標和成本型指標，根據不同指標類型進行標準化可使得指標具有可比性。令則模糊評價屬性可表示為：

步驟4 由熵權法[10]計算各評價屬性的權重。

根據熵的計算公式可得出第k個決策者所對應第j個評價屬性的熵值為：

其中若yij=0，則yijlnyij=0。將第k個決策者所對應第j個評價屬性的重要程度定義為Hjk=1-tkj。Hk越大則表示該評價屬性重要程度越高，其提供的j信息量越多，因此第k個決策者所對應第j個屬性權重公式可表達為：

那么第j個評價屬性所對應的權重計算公式為：

步驟5 集結初始決策矩陣，構造綜合模糊決策矩陣。

通過加權平均算子（TrIFN-WA）對決策者給出的初始直覺梯形模糊數決策矩陣進行集結，構造出綜合模糊決策矩陣?=(?ij)nm，且滿足：

步驟6 構造標準化決策矩陣。

為了排除外在因素對最終決策的影響，將綜合模糊決策矩陣?=(?ij)nm歸一化轉變成標準化決策矩陣，則：

由步驟3知，根本不同指標類型進行標準化才能使指標具有可比性，因此評價屬性標準化應分類處理。具體如下所示：

其 中 需 滿 足τ1i(dj)≤τ2i(dj)≤τ3i(dj)≤τ4i(dj)，τ′1i(dj)≤τ′2i(dj)≤τ′3i(dj)≤τ′4i(dj),τ2i(dj)=τ′2i(dj)，τ3i(dj)=τ′3i(dj)，wτ?ij=wg?ij，uτ?ij=ug?ij。

步驟7 計算評價屬性的正理想解fj+和負理想解fj-。

步驟8 計算群體效益值Ui，個體遺憾值Ri和綜合指標值Qi。

根據hamming距離公式分別求出群體效益值Ui,個體遺憾值Ri，具體如下：

其中v稱為折中系數，表示群體效益值最大時的權重。當v〉0.5時，要根據大多數人的意見決策；當v=0.5時，要綜合考慮群體效益值和個體遺憾值；當v〈0.5時,要根據拒絕的情況來決策。

步驟9 在最終排序時假設A(1)是按Qi值從小到大排序后位于第一個位置，如果A(1)是最優妥協方案即最佳供應商需同時滿足以下兩個條件：

條件一：當Q(A(2))-Q(A(1))≥1/(n-1)時，Q(A(1))具有可接受優勢，此時A(2)是按Qi值從小到大排序后位于第二個位置的供應商，n指候選供應商的個數。

條件二：A(1)也是按照Ui或Ri從小到大排序后位于第一個的供應商。

5 算例分析

假設某制造企業為完善競爭策略，計劃將其非核心競爭力的物流業務外包出去。經前期市場考察和實地走訪，符合挑選要求的第三方物流供應商候選公司有4家，即X={X1,X2,X3,X4}，現邀請3位從事物流與供應鏈管理方向的專家人員進行評價決策，即M={M1,M2,M3}，假設相應的專家權重?={0 .27,0.32,0.41}。各個專家通過對表1中第三方物流供應商選擇評價體系的5個評價屬性進行語言評估，見表3，要求從中選出最佳的合作伙伴。具體計算過程如下:

表3 決策者DM1、DM2、DM3對候選供應商A1、A2、A3、A4評價屬性的語言評價

Step1 將表3語言評價轉化為梯形直覺模糊數，然后令s=1，利用公式（3）將其解模糊化轉變為加權可能性均值矩陣。根據評價屬性的不同類型，通過公式（4）和（5）構造出標準化可能性均值決策矩陣。

Step2 通過公式（6）和（7）計算出第k個決策者所對應第j個評價屬性的熵值以及權重，見表4。利用公式（8）可計算出各個評價屬性權重向量為：W={ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6,ω7}={0 .236,0.121,0.167,0.225,0.251}。

表4 評價屬性的熵值和權重

Step3 通過公式（9）加權平均算子（TrIFN-WA）對決策者給出的初始梯形直覺模糊數決策矩陣進行集結構造出綜合模糊決策矩陣，然后利用公式（11）和（12）可將綜合模糊決策矩陣歸一化處理得到標準化決策矩陣，如表5所示。

表5 標準化決策矩陣

Step4 通過公式（13）和（14）分別計算出各評價屬性的正理想解fj+和負理想解fj-，見表6。

表6 評價屬性的正理想解和負理想解

Step5 通過公式（15）可以計算出各個候選地址的計算群體效益值Ui和個體遺憾值Ri。通過公式（16），取v=0.5計算綜合指標值Qi，見表7。

表7 Ui、Ri、Qi各值

通過表7可以看出，候選供應商A2的綜合指標值Qi小，其次是A1。一共有4個候選供應商，此時滿足Q1-Q2≥1/(4-1)；另外按照Ui和Ri排序，A2也是最佳的，同時滿足條件一和條件二。因此，當所有決策專家達成共識對每個方案持折中態度即v=0.5時，最佳供應商為A2。通過計算可知，無論折中系數v變化多少，最佳合作伙伴都是A2。決策機制系數v的系數實際上是對多數群體效益的最大值和個人遺憾的最小值之間的妥協。因此，v值的變化為決策專家提供了使用主觀偏好做出決策的靈活性。

6 結論

本文從運營能力、服務質量、成本、發展潛力、綠色水平這五個層面構建了第三方物流供應商選擇評價體系，提出了基于直覺梯形模糊VIKOR法解決物流服務供應商選擇方法。其中直覺梯形模糊數有效拓展了直覺模糊數處理復雜不確定信息的能力，可改進VIKOR要求評價值和屬性的權重都是確定值的情況，有助于對候選供應商進行最終排序；針對評價屬性權重未知時，運用熵權法能更加客觀計算出評價屬性權重。通過以上方法結合使用可在模糊環境下使評價指標規范化，降低權重主觀性干擾，使結果更加接近理想解，有利于提高評價研究的科學性。不過在實際應用中，需要根據實際情況對評價指標加以修正，建立更加完善科學的評價指標體系，提高該方法的適用性。

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