張 卉

（江西財經(jīng)大學(xué) 信息管理學(xué)院，南昌 330013）

許多專家學(xué)者對此進(jìn)行了一系列的研究。董銀紅針對城市道路堵塞嚴(yán)重的特點(diǎn)，分析了城市應(yīng)急物流選址的問題，給出一種城市物流配送中心選址評價方法[1]。趙愛文通過AHP法進(jìn)行物流選址影響因素分析，構(gòu)建了徐州市物流選址評價指標(biāo)體系[2]。部分學(xué)者則是將多屬性評價方法用于物流配送中心的選擇。如朱輝結(jié)合TOPSIS和灰關(guān)聯(lián)分析法的優(yōu)點(diǎn)，提出加權(quán)灰理想關(guān)聯(lián)熵法的物流配送中心選址方法[3]。范榮華針對物流選址評價過程中存在的不確定性和信息獲取不完備性，構(gòu)建了基于直覺模糊數(shù)的物流選址評價方法[4]。李雙辰、王艷春則基于TOPSIS法綜合多種因素確定逆向物流的選址[5]。

本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，通過建立配送中心的選址評價指標(biāo)體系，擬用區(qū)間信息熵確定權(quán)重，在此前提下采用TOPSIS法來排序確定物流配送中心地址，最后通過算例驗證此方法用于物流配送中心選址的合理有效性。

一、物流配送中心選址評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

在設(shè)計物流配送中心選址的評價指標(biāo)體系時，遵循了目的性、協(xié)調(diào)性、經(jīng)濟(jì)性、適應(yīng)性和戰(zhàn)略性五個原則。本文通過回顧相關(guān)文獻(xiàn)，總結(jié)專家學(xué)者的研究成果，并與物流配送中心選址的實際情況相結(jié)合，進(jìn)而從以下幾個方面建立配送中心選址的評價指標(biāo)體系。

（一）經(jīng)濟(jì)因素

經(jīng)濟(jì)因素是保證物流配送中心長久穩(wěn)定運(yùn)行的首要考慮因素，主要分為土地價格、工程成本及勞動力因素這三種評價指標(biāo)。通常，企業(yè)在選址時會根據(jù)自身發(fā)展?fàn)顩r和經(jīng)濟(jì)實力選擇土地價格和工程成本。為了使物流中心有效運(yùn)行，需要充足的人力資源，因此在勞動力方面的投資必不可少。

（二）交通因素

交通情況的評價指標(biāo)主要包括交通便利性和交通設(shè)施狀況。若交通情況良好，則能夠使運(yùn)輸配送的時間減少，提高運(yùn)輸環(huán)節(jié)的效率，從而給用戶更好的時效體驗。

（三）自然環(huán)境

自然環(huán)境對物流配送中心選址有著較大的影響，主要包括自然氣候條件、地質(zhì)地形條件、水文條件等。在配送中心選址時，應(yīng)考慮氣候影響、地面對大量貨品集聚的承受力等，盡量不選擇不利地形地勢，如依山傍水、低洼等。

（四）社會環(huán)境

從社會環(huán)境角度考慮選址，其影響因素主要包含備選地址的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀、政策條件。發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)狀況能夠促進(jìn)配送中心的發(fā)展，良好的政策條件也有利于配送中心的發(fā)展。

三是潛力數(shù)據(jù)統(tǒng)計冗余繁雜。從宏觀上看，我國綜合國力和國防動員潛力極大增強(qiáng)，現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)體量穩(wěn)居世界第二，是全球制造業(yè)第一大國，2017年GDP超過12萬億元，高鐵運(yùn)營里程占世界2／3。面對“天量”的潛力資源，延續(xù)以往“大而全”的覆蓋式統(tǒng)計方式，必然生成“海量”潛力數(shù)據(jù)，大大增加了潛力統(tǒng)計的工作量。從微觀上看，動員需求提報、潛力對接機(jī)制仍未有效建立，需求清單指向不明確、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，對接不順暢的問題比較突出，客觀上加大了潛力統(tǒng)計的難度。實際工作中，以各行業(yè)系統(tǒng)專業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行普遍性填報、規(guī)模性疊加、周期性更新，導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余度高、針對性差、可用率低，不利于戰(zhàn)時動員行動的組織實施。

（五）經(jīng)營環(huán)境

良好的經(jīng)營環(huán)境有利于配送中心健康運(yùn)營。選址時需要考慮商品特性、服務(wù)水平及基礎(chǔ)設(shè)施完善度。商品特性不同，所需配送中心的要求也不相同，必須視具體情況而定。物流業(yè)屬于服務(wù)業(yè)，其服務(wù)水平也是考察因素之一?；A(chǔ)設(shè)施完善度越高，越能夠保證配送中心順利運(yùn)轉(zhuǎn)且不會制約其發(fā)展。

綜合以上因素，得到的物流配送中心選址評價指標(biāo)體系如表1所示。

表1 物流配送中心選址評價指標(biāo)體系

二、基于TOPSIS法的物流配送中心選址決策模型

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）方法全稱為“逼近理想值的排序方法”，簡稱為“理想解法”，由Hwang和Yoon在1981年時首次提出。TOPSIS方法是根據(jù)有限個評價對象與理想化目標(biāo)的接近程度對現(xiàn)有對象進(jìn)行排序的方法，最接近正理想解同時又遠(yuǎn)離負(fù)理想解即滿足其滿意解的條件。正理想解的各屬性值均為各備選方案中的最優(yōu)值，負(fù)理想解則反之。本文在結(jié)合區(qū)間數(shù)和熵權(quán)法求出物流配送中心選址評價指標(biāo)區(qū)間型權(quán)重的基礎(chǔ)上，根據(jù)TOPSIS法的基本原理對所有方案進(jìn)行排序，具體方法如下。

（一）評價矩陣的規(guī)范化

第一步，計算各指標(biāo)上界的總和，再用各個下界除以總和得到新矩陣元素的下界，即：

第二步，將各指標(biāo)下界進(jìn)行相加，用上界除以下界的總和：

第三步，形成新的規(guī)范化區(qū)間數(shù)矩陣：

（二）基于區(qū)間數(shù)熵值法的評價指標(biāo)權(quán)重確定

在信息論中，用熵來度量不確定性。不確定性越小，熵越小，需提供的信息則越多；不確定性越大，熵越大，則信息量越少。在將熵值法應(yīng)用于綜合評價問題時，若某指標(biāo)的熵值越小，那么其指標(biāo)值變異程度越大，評價過程中該指標(biāo)所起作用就越大，那么該指標(biāo)的權(quán)重值也應(yīng)越大。

其具體計算步驟如下。

第一步，將各指標(biāo)值去量綱化：第二步，利用公式計算熵值：

第三步，確定熵權(quán)：

第四步，將熵權(quán)歸一化：

（三）基于熵權(quán)區(qū)間數(shù)的TOPSIS法排序

第四步，計算每個候選地址對理想解的貼近度并排序。計算公式為：

三、算例分析

電子商城H發(fā)現(xiàn)客戶訂單配送效率較低，急需改進(jìn)，因此計劃在C城市建立物流配送中心，在經(jīng)過考察和調(diào)研后，初步選定4個地區(qū)作為物流配送中心的候選地址。為確定最終選址，特聘專家分別從經(jīng)濟(jì)因素、交通因素、自然環(huán)境、社會環(huán)境及經(jīng)營環(huán)境5個方面13項指標(biāo)對這4個候選地址進(jìn)行評價。將專家組對4個候選地址的評價結(jié)果規(guī)范化，最終得到評價矩陣（見表2）。

表2 規(guī)范化區(qū)間數(shù)評價矩陣

依據(jù)熵值法的計算步驟，可求得各評價指標(biāo)下界與上界輸出的信息熵分別為0.976，0.978，0.981，0.945，0.959，0.966，0.964，0.97 6，0.988，0.986，0.962）T；（0.994，0.947，0.977，0.983，0.988，0.966，0.974，0.979，0.972，0.982，0.991，0.099，0.978）T。最終權(quán)重 W=（0.023，0.173，0.072，0.059，0.046，0.131，0.099，0.082，0.097，0.063，0.03 2，0.034，0.089）。在此基礎(chǔ)上，可以得到候選地址的加權(quán)規(guī)范化區(qū)間數(shù)評價矩陣，詳見表3。

表3 加權(quán)規(guī)范化區(qū)間數(shù)評價矩陣

根據(jù)正負(fù)理想的確定方法，可知區(qū)間型正理想解與區(qū)間型負(fù)理想解分別為=（[0.006，0.008]，[0.052，0.063]，[0.022，0.029]，[0.018，0.022]，[0.014，0.017]，[0.046，0.056]，[0.033，0.040]，[0.027，0.032]，[0.028，0.035]，[0.018，0.023]，[0.008，0.010]，[0.009，0.011]，[0.028，0.034]；=[0.004，0.005]，[0.014，0.019]，[0.011，0.014]，[0.009，0.012]，[0.008，0.01]，[0.016，0.026]，[0.013，0.020]，[0.012，0.017]，[0.013，0.018]，[0.01，0.013]，[0.005，0.007]，[0.006，0.007]，[0.012，0.017]）。最后按照貼近度的公式計算每個方案的貼近度，計算結(jié)果見表4。

表4 正、負(fù)理想解距離及貼近度

根據(jù)計算得出的cj評價值進(jìn)行排序，根據(jù)cj值越大越接近優(yōu)理想解原理，可知最終的候選地址排序結(jié)果為 M1＞M4＞M2＞M3。

通過以上結(jié)論可以看出，該電子商城若只選一個物流配送中心，1號候選地是最佳地址。專家評價1號候選地自然環(huán)境略有不足，且因地理位置較好導(dǎo)致建設(shè)成本過高；但此地址不僅便于運(yùn)輸貨物，周圍還具有齊備的基礎(chǔ)設(shè)施，總體來說較為滿意，可將物流配送中心建于此處。

四、結(jié)語

本文結(jié)合前人的研究成果，提出了更為科學(xué)合理的物流配送中心選址方法。首先構(gòu)建了物流配送中心評價指標(biāo)體系，并對指標(biāo)因素進(jìn)行具體量化；采用區(qū)間數(shù)理論改進(jìn)熵值法，在此基礎(chǔ)上與TOPSIS結(jié)合，給出了基于區(qū)間信息熵的TOPSIS評價方法。最后進(jìn)行算例計算及結(jié)果分析，從而驗證區(qū)間信息熵的TOPSIS法的可行性和有效性，為物流配送中心選址提供借鑒。