基于粗糙集的TOPSIS生鲜电商物流模式决策

李伟春，唐云箫，谈　红，李　伟

(东南大学 成贤学院，江苏 南京 210088)



基于粗糙集的TOPSIS生鲜电商物流模式决策

李伟春，唐云箫，谈红，李伟

(东南大学 成贤学院，江苏 南京 210088)

摘要：生鲜电商物流模式选择是一种多因素决策，为了保证决策的客观性与可靠性，采用粗糙集和TOPSIS相结合的方法来进行决策.首先在已有研究成果的基础上，结合生鲜电商物流特点，构建生鲜电商物流模式决策的指标体系，考虑到指标的复杂性用粗糙集理论进行指标约简，消除冗余指标，然后利用系统自身属性的重要性度量确定指标的权重，避免了确定权重时的主观影响，最后运用TOPSIS模型来进行物流模式决策.

关键词：粗糙集；TOPSIS；生鲜电商，物流模式

近年来，生鲜电商十分火爆，2014年全国生鲜电商交易规模达到260亿，比2013增长了100%.和传统生鲜物流相比，电子商务改变了其供应链各环节的功能，利用先进、便捷的信息技术搭建信息应用平台，加快了生鲜产品的流通速度，为其快速销售开辟了新渠道CHOI.针对生鲜电商物流模式，解新华[1]提出建立农村“第三方物流+邮政物流+客运物流+草根物流”四方一体的运作模式，尚庆生[2]针对甘肃省农产品电商物流提出了中介者为中心的物流模式和政府+经纪人的物流模式，魏国辰[3]在“自营物流”、“自营物流+第三方物流”、“自营物流+消费者自提/自营配送”的基础上提出了“第三方物流+消费者自提/第三方配送”的新模式.

通过对相关文献分析[4-10]，笔者发现对生鲜电商物流模式的研究大多数停留在对其定性研究和宏观论述，但生鲜电商物流模式决策是复杂的多因素决策，仅定性分析，会使得决策结果不够准确，难以保障决策的最优性和可靠性.因此本文拟运用粗糙集和TOPSIS相结合的方法来进行生鲜电商物流模式决策，以保证决策的客观性和科学性.

1传统的粒子群优化算法

生鲜电商物流模式决策指标体系是指电商企业在进行生鲜产品物流模式决策时，需要考虑的因素.建立决策指标体系时应遵循以下原则：①科学性，指标体系应科学准确的说明各生鲜电商物流模式的真实情况，通过指标体系能客观地进行决策；②完整性.指标体系要涵盖生鲜电商物流模式决策的主要因素；③可操作性.指标设计要易于测量，指标体系的大小要适中.目前建立生鲜电商物流模式决策指标体系的研究还很少见，基于生鲜产品物流模式决策指标和B2C电子商务企业物流模式决策指标[11]，并在征求生鲜电商企业管理者和专家意见的基础上，本文构建生鲜电商物流模式决策指标体系，共4个一级指标和 12个二级指标，如表1所示.其中运输成本，仓储成本，运营成本和能源耗费率为成本型指标，指标值越小越优，其他指标为效益型指标[11]，指标值越大越优.

表1　物流模式指标体系

2生鲜电商物流模式决策的方法和步骤

2.1粗糙集及相关理论

粗糙集(rough set)是波兰科学家Pawlak提出的一种研究不完整、不确定知识和数据表达、学习、归纳的理论方法.该方法不需要提供除问题所需处理的数据外的任何先验信息，并且能够在保持分类能力不变的情况下约简冗余信息.利用粗糙集进行决策，可以有效地减少指标、完全根据已有数据求得各个指标的权重，使得确定的权重更加客观、科学，粗糙集的一些基本理论如下[12]：

1)属性约简.设S=(U，R，V，f)为一个知识表达系统，其中U是论域，R是属性集合，V=UVr是属性值的集合，Vr为r∈R的属性值，f:U×R→V是信息函数，如果ind(R-{r})=ind(R)，则认为属性r在R中是多余的，否则认为r在R中是必要的.R中所有必要的属性组成的集合称为属性集R的核，记作core(R).P⊆R，若ind(P)=ind(R)，且P独立，则称P为R的约简，记作red(R).

2)属性权重.设S=(U，R，V，f)为一个知识表达系统，R={r1,r2,…,rm}，ri∈R在R中的重要性定义为SGF(R-{ri})(ri)=I(R)-I(R-{ri})，则ri∈R的权重为：

(1)

其中I(R)是知识R的信息量，定义为：

2.2基于粗糙集的TOPSIS法

TOPSIS法是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出的，该方法通过构造多属性问题的理想解和负理想解，并以靠近理想解和远离理想解两个基准作为评价各个可行方案的依据.所谓理想解，是设想各指标属性都达到最满意的解;所谓负理想解，也就是设想各指标属性都得到最不满意的解[1].本文将粗糙集理论与TOPSIS法结合，步骤如下：

1)确定初始评价指标体系.通过文献查阅和现场调研确定评价指标体系，假设生鲜电商物流模式有m个备选方案Si(i=1,2,…,m)，n个评价指标Bj(j=1,2,…,n)，每个评价指标Bj的权重为ωj.

2)建立决策矩阵.根据指标体系对生鲜电商各备选物流模式进行调研，对其数据进行分析，得到标值矩阵Ymn，其中 m 为生鲜电商物流模式的个数，n为生鲜电商物流模式的决策指标数量.

3)指标权重的确定.首先对指标体系进行约简，删除备选方案中值接近的指标.具体步骤为：

a)决策矩阵标准化处理.对所得到的指标值矩阵Ymn，做如下标准化处理：

(2)

b)指标数据离散化.将标准化决策矩阵Yij′进行离散化处理.

c)约简指标体系.本文采用知识分类的方法进行约简，首先进行知识分类，然后移去属性r1，若移去后不改变了原有的分类能力，则r1是冗余的；同样对属性r2,…,rn依次进行判断，得到该指标集的约简[4].

d)确定指标权重.根据式 (1) 计算各指标权重ωj.

形成加权标准化决策矩阵Ymnω.

4)确定正理想解和负理想解V+，V-.

(3)

(4)

其中：J+为效益型指标集合，J-为成本型指标集合[1].

5)〗计算距离.每个方案到正负理想解的距离分别为：

(5)

6)计算每个解对理想解的相对贴近度：

(6)

3应用实例及结果分析

某电子商务企业自从上线生鲜产品后，物流成本居高不下、客户的投诉不断增多、产品货损严重、产品配送不及时等问题频繁出现.为此企业管理层决定对生鲜产品的物流模式进行重新决策.通过对从事生鲜产品的电商企业进行分析，根据该企业的实际情况，参考已有研究，企业拟定了5种物流模式：自营物流S1、自营物流+第三方物流S2、自营物流+消费者自提S3、第三方物流+第三方配送S4和第三方物流+消费者自提S5[3].

根据本文第1部分所构建的生鲜电商物流模式决策指标体系，咨询高校学者和同行专家并对本企业进行调研，统计分析得到物流模式的对应指标值，按本文第2部分的步骤进行决策，具体如下：

1)经统计分析，得到各备选物流模式下的指标相对矩阵Ymn为：

2)根据式(2)，对指标相对矩阵Ymn进行标准化处理，得到Ymn′：

3)根据Yij′<0.45时记为1，Yij′≥0.45时记为2，将样本数据信息进行离散化处理.

4)经过约简，得到约简集合为{B1，B2，B3，B4，B5，B10，B11，B12}，即指标集合为P={运输成本，仓储成本，运营成本，配送及时性，产品品质，与客户沟通能力，废弃物回收率，能源消耗率}，P⊆R，U/ind(P)=U/ind(R).根据SGF(P-{ri})(ri)=I(P)-I(P-{ri})，计算各指标的重要度.I(P)=0.72, I(P-{B1}=0.56，SGF(P-{B1})(B1)=I(P)-I(P-{B1})=0.16.

同理可得：SGF(P-{B2})(B2)=SGF(P-{B3})(B3)=SGF(P-{B5})(B5)=SGF(P-{B11})(B11)=SGF(P-{B12})(B12)=0.16

SGF(P-{B4})(B4)=SGF(P-{B10})(B10)=0.08

根据指标权重计算式(1)，可得各指标权重ωj为(B1,B2,B3,B4,B5,B10,B11,B12)=(0.14,0.14,0.14,0.07,0.14,0.07,0.14,0.14).

5)形成加权标准化决策矩阵Ymnω.

6)根据式(3)和式(4)计算正负理想解V+，V-，得到：

V+=[0.046，0.055，0.045，0.036，0.068，0.034，0.083，0.054]

V-=[0.079，0.078，0.089，0.025，0.057，0.030，0.041，0.077]

7)根据式(5)计算每个方案到正理想解和负理想解的距离.得：

4结论

随着我国生鲜电商的快速发展，生鲜电商企业面临的竞争越来越激烈.物流配送是生鲜电商的关键环节，物流模式的选择将决定着生鲜电商企业的竞争力.生鲜电商物流模式的决策是复杂的多属性决策，因此本文在已有研究的基础上，结合生鲜电商的特点，构建了生鲜电商物流模式决策的指标体系；将粗糙集理论和TOPSIS法相结合，用粗糙集理论进行指标约简并为各指标赋权，用加权TOPSIS法对各物流模式的优劣进行评价，最后用实例验证了该方法的有效性，希望这一方法能够为生鲜电商企业选择物流模式提供参考.

参考文献:

[1]解新华.基于长尾理论的我国农村电商物流的发展研究[J].电子商务,2013(7):19-20.

[2]尚庆生.甘肃省农产品电子商务物流模式探讨[J].甘肃科技,2014,30(11):6-8.

[3]魏国辰.电商企业生鲜产品物流模式创新[J].中国流通经济，2015(1):43-50.

[4]袁清.我国生鲜农产品物流模式分析和冷链通标准化建设建议[J].安徽农业科学，2013,41(23):9769-9772.

[5]单忠纪，李征，计春雷.网络营销环境下七庆市现货商场物流模式到新研究[J].黑龙江八一农垦大学学报,2015,27(4):113-116.

[6]张良，班慧，宫谈飞，等.生鲜电商的社区物流共同配送模式研究[J].赤峰学院学报(自然科学版)，2015，3119上:114-114.

[7]赵志田.农产品电子商务物流理论构建及实证分析[J].商业经济与管理，2014(7):14-21.

[8]田冉.基于模糊粗糙集的TOPSIS供应商评估方法[J].计算机应用研究,2013(8):2319-2322.

[9]李晓莉.基于粗糙集的灰色TOPSIS法的第三方逆向物流供应商评价研究[J].科技管理研究,2013(14):67-71.

[10]方志耕.决策理论与方法[M].北京: 科学出版社,2009.

[11]伍星华,卜华白,何青.基于 ANP-TOPSIS 模型的 B2C 电子商务企业物流模式决策[J].中央财经大学学报,2014(8):75-83.

[12]张文修,吴伟志.粗糙集理论与方法[M].北京:科学出版社，2000.

责任编辑：时凌

Research on the Decision of Logistics Modes for Fresh E-commerce Based on the Rough Set-topsis Model

LI Weichun,TANG Yunxiao,TAN Hong,LI Wei

(School of Chengxian,Southeast University,Nanjing 210088,China)

Abstract：The decision of logistics modes for fresh E-commerce is a multifactor decision.In order to ensure the objectivity and reliability,we use a combination of rough set and TOPSIS approach to make a decision.First the index system of fresh E-commerce logistics decision model is built combining with E-commerce logistics characteristics based on the existing literature. Due to the complexity of indicators, the rough set theory is utilized to eliminate redundant indicators. Then the index weight is determined according to the importance of the attributes, so as to avoid the influence of subjective weights. Finally, TOPSIS model is applied to make a decision for logistics mode.

Key words：rough set；TOPSIS；fresh E-commerce；logistics modes

收稿日期：2016-01-18.

基金项目：江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(SCX1512)江苏省高校哲学社会科学研究基金项目(2015SJD022).

作者简介：李伟春(1983- )，女，硕士，讲师，主要从事物流管理的研究.

文章编号：1008-8423(2016)01-0109-04

DOI:10.13501/j.cnki.42-1569/n.2016.03.027

中图分类号：F252

文献标志码：A