基于混合指标多目标决策方法下的城市配送中心选址

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[摘要]物流配送中心是利用现代物流设施和管理技术与手段,配送中心的合理选址是物流系统优化的重要组成部分。本文基于一种混合指标的多目标决策方法,将物流配送中心的选址问题中涉及的定性与定量指标通过联系数的方法将他们量化。该方法不仅用联系数描述混合指标的不确定性,而且避免计算权重。

[关键词]物流 配送中心 联系数 多目标

导言:在物流配送中心的选址中,会碰到多目标决策的问题。这类问题人们往往根据自己的主观来给目标赋以权重,就算后面的选址问题中用了很高深的数学方法,其结果不尽如人意。多目标决策可以解决这类问题。

1、联系数基本知识:联系数理论的思想是把确定与不确定性视为一个确定不确定的系统,站在同一度、差异度和对立度三个方面考虑问题,它的表达式为: ■ (1)称(1)式为同异反联系数或三元联系数表达式。其中:a, b,c∈[0,1],a是同一度,b是差异度,c是对立度。I是差异标记符号,取值在[-1,1]之间;j为对立标记符号,规定为-1,并且a,b,c满足a+b+c=1。下面给出一些有关联系数的定义与性质。

定义1:在联系数■中,当c≠0时,同一度a与对立度c的比值a/c称为势或集,当a/c得比值为1时,称为均势;当a/c得比值大于1时,称为同势,;当a/c得比值小于1时,称为反势。

定义2:设r为常数,在联系数■中,有:■(2)

定义3:对于联系数,■,有:■(3)

2、混合指标的处理

(1)定量指标量化:实际决策有三种指标,成本型指标、效益型指标和固定型指标。成本型指标为指标数值越小越优的指标,是逆向指标;效益型指标为指标数值越大越优的指标,是正向指标;固定型指标很少不做研究。

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在此,■分别表示决策方案中每一项指标对应的量值■中的最大值及最小值。

(2)定性指标量化:模糊指标一般采用5级的,分别是很低、低、一般、高、很高等模糊语言,模糊语言指标也分为效益型和成本型。效益型指标:将区间[0,1]平均划分为5个模糊语言标度区间段集合P。这样模糊语言标度P对应的区间实际与区间[0,1]构成了一对有联系有区别的对子,即数集[1]。它把 [0,1]划分了“同一”、“差异”和“对立”。

3、 案例分析:考虑一个物流配送中心选择的问题。现有4种方案可供选择,决策者根据所提供的四种方案的成本费用等指标选择方案,考虑5项评价指标。

已上是一个混合多目标用于配送中心的问题。含有效益型指标也有成本型指标(如表2)。

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以上为这几个方案的R矩阵

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则势值为:

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最大的显然是方案4,于是方案4为最优方案。

当然,在实际问题中,我们考虑的问题将更加细致,本例没有任何实际意义,只是为了表明这种方法在选址问题当中的运用,而避免了在遇到这类问题时人们主观给出权重的偏差。