基于層次分析法的物流配送車輛選型研究

索明亮 （中國國際工程咨詢有限公司，北京 100048）

0 引言

物流配送是現在物流行業實現資源最優配置的重要經濟活動，物流配送車輛選型是依據供應方、配送中心以及需求方進行合理選擇車輛規格的研究，因此需要科學的定量和定性分析。車輛執行配送任務，要求以合理的資源，并在最短的時間，將商品從供應方向需求方實現轉移，避免車輛資源的浪費，從而制定最優的車輛配送方案。

由于影響物流配送車輛選型的因素較多，目前還沒有可靠的定性、定量評價方法。本文采用層次分析法（AHP），將較為復雜、模糊的問題做出決策，通過計算各影響因素的權重值，進而確定車輛規格選型。

1 物流配送車輛選型的目標

制定物流配送車輛選型的目標需要考慮企業、客戶和社會的利益[1]：（1）客戶對配送時間、安全性要求較高；（2）企業為了提高效益，通過選擇適宜配送車輛、最優路徑來實現共同和多點配送，以降低企業成本，增加企業收入；（3）社會利益主要考慮到減少車輛造成的道路擁擠和廢棄排放等。

本文確定物流配送車輛選型目標的最優化，是在商品供應方所提供既有配送車輛的基礎上，綜合考慮影響車輛選型目標的各個因素，通過計算各影響因素的權值，并借助于一致性檢驗，最終選擇最優載重的車輛，以期望達到用戶對物流配送的基本要求、企業對效益最高化的追求以及社會良好利益的體現。

2 物流配送車輛選型的影響因素

物流配送是一個較為復雜的過程，涉及到多方面的利益，因此在確定合理的車輛選型目標之前，需要對各影響因素進行分析。

2.1 商品供應及需求能力。在物流配送車輛選型過程中，商品的供應及需求能力是重要的一個影響因素。商品供應不足，不僅無法滿足客戶對商品的需求期望，而且還會直接影響到配送車輛的選擇。配送車輛選擇不合理，會導致資源浪費，無法達到企業資源的優化配置，減低企業成本；情況嚴重的，甚至有損企業在客戶中樹立的良好業務形象。

2.2 交通擁擠與安全。交通擁擠和安全對配送車輛選型的影響也是顯著的。主要表現為：道路擁擠嚴重影響配送車輛的快捷和準時性，車輛行駛緩慢不僅增加油耗，而且增加企業配送成本[2]；道路交通安全程度關系到配送貨物是否能準時安全的到達，以及配送公司的經濟效益，因此影響著配送車輛的選擇，對車輛的性能、安全性等要求較高，且車輛應盡量避免途經事故高發路段或交叉口。

2.3 交通組織。交通組織主要是指交叉口的轉向限制（禁左、禁右）以及路段對車輛的限制（車輛類型、最大高度、最大長度等）[2]。在物流配送過程中，配送車輛類型多樣，共同配送或不同商品的配送需要用到不同類型的車輛，同時還會受到道路條件和道路組織的約束。因此，交通組織會影響配送車輛的選擇，要求在既有道路條件和道路組織的條件下，合理選擇配送車輛，完成配送任務。

3 層次分析法模型

層次分析法（Analytical Hierchy Process，AHP）是針對系統特征，應用網絡系統理論和多目標綜合評價方法而發展起來的。層次分析法提出了遞階層次結構理論，根據問題的性質和要達到的總目標將問題分解為不同的組成因素，并按照因素間的相互關聯影響以及隸屬度關系將其按不同層次聚集組合，從而形成一個多層次的分析結構模型，然后對這種遞階層次結構進行定量化描述，從而考察系統的結構和功能，最后通過排序理論得出滿足總目標要求的各個方案優劣次序。

層次分析法的具體步驟如下：

3.1 建立評價對象的樹狀層次結構模型。建立層次分析結構是層次分析法中最重要的一步，為此就要對系統進行深入分析，弄清系統的范圍、所包含的因素、因素之間的相互關系和最終需要解決的問題[3]。配送車輛選型的過程中涉及的因素比較多，選擇時首先要考慮各因素的重要性、影響力或者有限程度，其次選擇具有較大差異的因素，忽略方案中條件基本相同的因素，建立準則層和指標層。

3.2 構造各層判斷矩陣。確立判斷定量化的標度，通過對各因素進行兩兩比較，構造判斷矩陣A：

式中：aii為物體的n個部分中的第i部分的地位（分量、作用、重要性）；而ai/aj為第i部分相對于整體而言比第j部分重要的倍數。通過求解方程得到表示整體的向量B。當方程滿足一致性，則矩陣A的最大特征量λmax=n，此時λmax對應的特征向量為B。矩陣A按照表1的標度原則得出，如表1所示。

表1 判斷矩陣標度含義

3.3 層次單排序及其一致性檢驗。層次單排序是指根據判斷矩陣對于上一層某一因素而言，本層次與之有關系的因素的重要性次序的權值，即計算判斷矩陣的最大特征值及對應的特征向量，并將特征向量歸一化后就得到各因素的相對權重[4]。

層次單排序一致性指標為：

其中，CI（n）=（λmax-n）/（n-1 ），n為參與對比的因素個數；RI（n）的值在平均一致性指標表中查取，如表2所示。

表2 平均隨即一致性指標表

當判斷矩陣A的隨即一致性比率CR（n）＜0.1時，認為判斷矩陣A具有滿意的一致性，否則就需要調整判斷矩陣，使之具有滿意的一致性。

3.4 層次總排序，得出決策結果。利用層次單排序的計算結果，進一步計算出層次分析模型中方案層中所有要素相對于目標層的組合權重。根據權重的大小即可得到各方案的優劣，從而為選擇最優方案，使整個系統達到最優化提供依據。

4 實例分析

本文基于層次分析法的物流配送車輛選型的研究，是在企業既定車型的基礎上，以選擇最合理的配送車輛為目標，全面考慮各個影響因素，通過計算各影響因素的權重值，并借助于一致性檢驗，最終選擇最優配送車輛，以期望滿足企業、客戶以及社會利益。

某企業進行物流配送任務，可供選擇的配送車輛類型有：（1）載重0.8T的車輛；（2）載重1.5T的車輛；（3） 載重2.0T的車輛。本文采用層次分析法來確定最優配送車輛類型，建立技術流程圖，如圖1所示。

4.1 建立層次結構。根據技術流程圖，構建物流配送車輛選型樹狀層次結構圖，如圖2所示。

圖1 物流配送車輛選型技術流程圖

圖2 物流配送車輛選型樹狀層次結構圖

第一層為目標層（Z），第二層為準則層（C ），第三層為方案層（P）。

4.2 構造判斷矩陣并進行一致性檢驗。當矩陣C=（cij）n*n滿足如下條件時：

則稱C為互反矩陣。

通過以上對多個影響因素的分析，參照物流配送車輛選型層次結構圖，廣泛征集項目專家組意見，并根據項目專家組評分，建立判斷矩陣，進而進行加權計算。

（1） 建立判斷矩陣Z-C，如表3所示。

表3 Z-C判斷矩陣

（2） 建立判斷矩陣C1-P，C2-P和C3-P。

計算公式如下：

經計算，如表4、表5和表6所示。

表4 C1-P判斷矩陣

表5 C2-P判斷矩陣

表6 C3-P判斷矩陣

（3）求解λmax，并進行CR（n）平均隨即一致性比率檢驗。

①對于C1-P判斷矩陣有，λmax=Σ［ AW（i）/W（i）］/n（n為階數，本文中n=3）。

經計算，λmax=3，所以CI（n）=（λmax-n）/（n-1），即CI（n）=0，此時n=3。

又因CR（n）=CI（n）/RI（n），當n=3時，查表RI（3）=0.58，所以：CR（3）=CI（3）/RI（3）=0/0.58=0＜0.1，則判斷矩陣具有滿意的一致性。

②對于C2-P 和C3-P，兩者與C1-P 具有相同的特征根，CR（3 ）=0＜0.1，判斷矩陣也具有滿意的一致性。

經檢驗，均滿足要求。

4.3 層次總排序，選取最優方案。利用以上計算結果，進一步得出層次分析模型中方案層相對于目標層的組合權重。根據計算所得總排序權重值的大小進行方案比選，從而選擇最優方案，計算結果如表7所示。

表7 層次總排序權值

由表7可知，方案層P的總排序權值為P1=0.264，P2=0.544，P3=0.192。所以方案P2優于P1，P1優于P3，故方案P2為最優方案，即企業進行物流配送應選擇載重1.5T的車輛。

5 結論

本文采用層次分析法進行物流配送過程中車輛選型的研究，充分利用了該方法在處理多準則、復雜問題方面的優點。通過實例分析，表明該方法在一定程度上具有較好的適用性，能夠有效地解決問題。同時，在采用層次分析法確定權重時，需廣泛征集有關人員和專家意見，使計算所得權重更好地符合實際情況，最大限度提高層次分析法模型的適用性。