基于熵权和物元可拓法的物流配送中心选址模型研究

邹 浩



基于熵权和物元可拓法的物流配送中心选址模型研究

邹 浩*

(湖南财政经济学院 工商管理系, 湖南 长沙, 410205)

针对影响物流配送中心选址的各种因素, 从交通条件、土地条件、政策环境条件以及网络节点条件4个方面建立了配送中心选址方案评价指标体系. 基于物元可拓法, 并结合信息熵理论确定各指标权重, 通过考察待选地址到经典域和节域的综合关联度, 建立了基于熵权和物元可拓法的物流配送中心选址模型. 最后通过模型应用对选址模型的科学性和有效性进行了验证.

配送中心; 选址; 信息熵; 物元; 模型

随着全球经济的快速发展, 物流作为一种新兴产业, 在社会经济中的地位越来越重要. 物流配送中心作为物流活动中连接着供应商和需求商的一个重要节点, 集产品加工、理货、送货于一体, 其运作程度直接决定了商品的周转速度, 其选址位置直接影响到整个系统的运营成本, 因此, 物流配送中心选址对物流系统的快速发展至关重要.

近年来, 已有不少学者利用不同的研究方法, 从不同角度对其进行了深入研究. 文献[1]建立了基于层次分析法的物流配送中心选址模型; 文献[2]从定性与定量两个方面对配送中心选址因素进行了分析, 探讨了基于AHP和目标规划的配送中心集成选址模型; 文献[3]运用灰色关联约束锥的DEA模型,对物流配送中心选址进行了综合研究; 文献[4]基于信息熵与灰色关联法相结合的方法,对物流配送中心选址模型进行了研究; 文献[5—6]通过模糊综合评判法, 建立了配送中心选址模型; 文献[7]通过对网络成本、网络能力和网络环境的分析, 建立了基于模糊物元可拓的物流中心选址方案评价; 文献[8]基于配送中心运营可变成本, 建立了配送中心选址模型, 并对计算结果进行了优化求解; 文献[9]采用最小二乘法建立了配送中心选址模型, 并通过单点与多点配送选址问题的对比, 求解了多点配送下物流服务的分配矩阵.

物流配送中心选址是一个复杂的决策问题, 因素涉及定量与定性指标, 具有一定的不确定性, 考虑到物元分析法便于促进事物的转化, 使定性问题定量化, 本文在物元可拓集分析的基础上, 结合熵权值确定指标权重, 从交通条件、土地条件、政策环境条件、网络节点条件4个方面入手, 建立了基于熵权和物元可拓法的物流配送中心选址模型.

1 物流配送中心选址评价指标体系

物流配送中心作为物流系统中的一个特殊节点, 几乎包括了物流活动的所有功能, 其合理的选址能够实现物流资源的合理配置, 促进物流的社会化, 创造社会整体效益. 参考相关文献, 遵循适应性、经济性、协调性以及战略性的原则, 并结合物流配送中心选址的相关因素, 从交通条件、土地条件、政策环境条件、网络节点条件4个方面对物流配送中心选址进行评价分析, 其中交通条件主要考虑运输时间、运输便利性和运输可能性; 土地条件主要考虑土地价格和地质环境; 政策环境条件主要考虑企业优惠措施、城市规划和地区产业政策; 网络节点条件主要考虑供应商分布、需求商分布以及网络通达性. 具体的物流配送中心选址评价指标体系如图1所示.

图1 物流配送中心选址评价指标体系

2 基于信息熵的指标权重的确定

熵最初的概念来自于热学, 是用来描述物理现象中分子运动无序状态的量度. 考虑到物流配送中心选址因素的不统一性, 采用信息论中的熵值来表示事物的不确定性[10]. 其优点在于将各待评系统的信息进行量化与综合后, 能够较好地利用评价数据本身的信息特征来确定各指标权重. 计算步骤如下:

②对原始评价指标进行规范化处理:

3 基于熵权和物元可拓法的配送中心选址模型

3.1 待评物元矩阵

为了对物流配送中心选址进行物元分析, 可以通过配送中心选址事件本身、选址所考虑事物特征以及特征给定值进行描述, 从而形成配送中心选址物元可拓法的三要素[11]. 其形式可以描述为:

3.2 经典域、节域物元矩阵

为了使物流配送中心选址指标的影响程度具体化, 可以对各指标的取值范围进行Delphi法分析, 同时根据各指标出现的概率进行评分, 就可以获得各指标出现概率较高的取值范围, 从而获得物流配送中心选址的经典域物元矩阵[12]. 其一般形式可以表述为:

结合物流中心选址影响因素的特点, 考虑各因素的影响程度, 将各因素的选取范围具体化, 不计其概率出现的高低, 从而可以获得物流配送中心选址的节域物元矩阵. 其一般形式可以表述为:

3.3 关联函数计算及规范化

在对多个配送中心选址待评物元进行评价时, 考虑到各评价指标的关联函数之间没有统一的度量标准, 可以采取归一化处理, 其具体方法为:

3.4 综合关联度计算及排序

计算方法可以表述为:

4 模型应用

假设某物流企业拟建设一个物流配送中心, 其可供选址的方案有3个, 分别为A、B、C 三个地区. 结合各个地区地理地质特点, 考察配送中心选址的要求, 采用Delphi法从交通条件、土地条件、政策环境条件、网络节点条件4个方面进行分析, 可以得到3个地区指标规范化以后的待评物元矩阵如下:

4.1 信息熵确定指标权重

根据公式(4), 对3个待评物元矩阵中各指标进行归一化处理, 得到各指标归一化矩阵分别为:

4.2 配送中心选址关联度的计算及排序

结合具体配送中心选址要求, 考虑各指标适当的选取范围, 不同专家从自身领域研究出发, 经过测算和评价, 本配送中心选址方案的经典域物元矩阵和节域矩阵可以分别为:

再由公式(14), 对待选配送中心各指标的关联函数进行归一化处理可以得到:

进而根据公式(15)可以得到3个待选配送中心到经典域和节域的综合关联度分别为:

5 结论

考虑物流配送中心选址的现状, 从交通条件、土地条件、政策环境条件、网络节点条件4个方面对物流配送中心选址进行评价分析. 基于物元可拓法, 并结合信息熵理论确定指标权重, 建立了相应的配送中心选址方案评价模型. 并通过模型应用对模型的科学性和可操作性进行了验证. 研究结论表明, 运输便利性、供应商和需求商的分布以及土地价格对配送中心选址的影响较大, 在配送中心选址过程中, 应该加强对待选地址交通运输条件的考察, 同时充分考虑企业上下游节点分布情况, 在合理地价下进行选址.

[1] 郑家佳. 层次分析法在配送中心选址决策中的应用[J]. 科技信息, 2013, 13(4): 456—457.

[2] 蒋美仙. 基于AHP和目标规划的物流配送中心集成选址模型研究[J]. 浙江工业大学学报, 2012, 40(5): 562—566.

[3] 曹庆奎, 李现美. 基于灰色-DEA的物流配送中心选址研究[J]. 河北工程大学学报, 2013, 30(4): 7—10.

[4] 徐斌, 高健. 基于信息熵-灰色关联法的物流配送中心选址模型研究[J]. 物流技术, 2011, 30(5): 116—118.

[5] 边红梅, 黄速成. 模糊综合评判法在配送中心选址中的应用[J]. 甘肃科技学报, 2013, 25(3): 129—132.

[6] 张国方. 熵权值模糊综合评判法在物流选址中的应用[J]. 武汉理工大学学报, 2005, 27(7): 91—93.

[7] 周爱莲. 基于模糊物元可拓的物流中心选址方案综合评价方法[J]. 中国公路学报, 2009, 22(6): 111—115.

[8] 沈爱风. 基于运输成本的物流配送中心选址问题分析[J]. 技术与方法, 2013, 32(9): 211—213.

[9] 胡佳. 基于最小二乘法的物流配送中心选址问题的研究[J]. 技术与方法, 2013, 32(9): 326—328.

[10] 何满辉. 基于信息熵多属性决策的物流供应商选择评价[J]. 工程设计学报, 2013, 20(1): 6—10.

[11] 王军武. 基于模糊物元的大型建设项目绩效评价[J]. 华中科技大学学报, 2010, 27(1): 22—26.

[12] 阎善郁. 物元可拓法在地铁突发事件应急能力评价中的应用[J]. 大连交通大学学报, 2012, 33(3): 18—20.

Study on the logistics center location model based on entropy weight and matter-element extension method

ZOU Hao

(Department of Business Administration, Hunan University of Finance and Economics, Changsha 410205, China)

For a variety of factors influencing the logistics distribution center location, the evaluation index system of distribution center location scheme is established from the four aspects of traffic conditions, land conditions, environ- mental conditions and network node policy conditions. After investigating the candidate address to the classical domain and joint domain correlation, the model of logistics distribution center is established based on the entropy and element extension method. Finally, the application is used to verify the site selection model which is a scientific and effective.

distribution center; location; information entropy; matter-element; model

10.3969/j.issn.1672-6146.2014.04.003

U 491.5

1672-6146(2014)04-0011-05

email: 290336567@qq.com.

2014-05-13

(责任编校:刘晓霞)