基于FAHP-DEA评价的物流中心选址模型研究

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  [摘要] 物流中心选址的研究是物流系统优化中的一个重要问题,物流中心是高效益连锁经营的供货枢纽,是现代化物流中的一个关键环节,选址是否合理直接关系到企业各项经营成本及其获利程度。对大多数企业而言,物流中心选址堪称是最重要的物流战略规划问题之一,它为运输服务和库存水平的恰当选择和良好管理奠定了基础。为更好的模拟现实选址过程,使物流中心选址更有实际意义,本文采取模糊层次分析法和数据包络分析法相结合的方法,在专家评分和可获得财务业务数据或者可预测财务业务数据基础上,建立定量与定性相结合的选址模型。
  [关键词] 模糊层次分析法 数据包络分析法 物流中心 选址
  
  目前的物流中心选址方法主要存在两大问题:首先,影响物流设施选址的因素有许多,而往往只考虑了建站费用、运输费用等可量化因素,许多无法量化的因素并未纳入考虑范畴;其次,当存在多个候选点或多个选址层时,并没有建立合理的评价体系,对候选点的取舍往往凭借经验,缺乏科学性。因此,传统的选址模型和方法因为需要满足一些特定的适用条件而具有一定局限性。本文采用模糊层次分析法和数据包络分析法相结合的方法建立模型,使选址更加合理化,更具有实际意义。
  
  一、模糊层次分析法和数据包络分析法
  
  1.FAHP法
  层次分析法(AHP)是美国上世纪70年代出现的一种定性分析和定量分析相结合的系统分析方法,其特点是将人的主观判断过程数学化、思维化,以便使决策依据易于被人接受,因此,更能适合复杂的社会科学领域的情况。但层次分析法存在的问题是某一层次评价指标很多时,其思维一致性很难保证。在这种情况下,将模糊法与层次分析法的优势结合起来形成的模糊层次分析法(FAHP),将能很好地解决这一问题。FAHP法的基本思想和步骤与AHP的步骤基本一致,但仍有以下两方面的不同点:(1)建立的判断矩阵不同:在AHP中是通过元素的两两比较建立判断一致矩阵;而在FAHP中通过元素两两比较建立模糊一致判断矩阵;(2)求矩阵中各元素的相对重要性的权重的方法不同。
  2.DEA法
  数据包络分析法(DEA)是1978年开始创建,这是首次出现的能够处理多投入、多产出指标的非参数生产前沿分析方法。它使用数学规划模型评价具有多个输入、多个输出的部门或单位(决策单元)间的相对有效性。DEA方法不需要对输出量、输入量的信息结构进行深入了解,能尽量避免分析者主观意志的影响。它在给定的一个时期,通过度量决策单元过去表现的多输入和多输出交叉选择阵,在帕累托最优的意义上把单元分为两组:有效的和非有效的。在数理经济学的研究中,为了研究经济系统的结构,引入了一些公理,并由这些公理得到4个具有代表性的DEA模型,分别为C2R、BC2、FG和ST模型。在众多DEA模型中,对于有效性的判断可分为技术有效性和规模有效性两类。在物流中心选址决策的过程中,除了必须考虑技术有效性外,规模有效性也是不能忽视的。 模型下为DEA有效的决策单元(DMU)是技术有效,同时也是规模有效的。因此,本文选用 模型来评价候选点的有效性能,兼顾了技术有效和规模有效。
  
  二、基于FAHP-DEA的物流中心选址模型
  
  1.建立物流中心选址评价指标体系
  把影响因素分为经济因素和社会因素两部分,建立物流中心选址评价指标体系如下:
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