劉 璨 姜安民,2 熊奇?zhèn)?董彥辰,2

（1.湖南城建職業(yè)技術學院,湖南 湘潭 411100；2.中南林業(yè)科技大學土木工程學院,湖南 長沙 410004；3.湖南友誼國際工程咨詢股份有限公司,湖南 長沙 410005）

長期以來，建筑業(yè)存在著勞動生產(chǎn)率低、資源能源消耗大、環(huán)境污染重等弊病。裝配式建筑有著生產(chǎn)效率高、節(jié)約資源能源、綠色施工等諸多優(yōu)點，可以很好地解決傳統(tǒng)建筑行業(yè)中存在的一些弊病，促進了建筑業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。鑒于此，目前國家大力推行裝配式建筑，并給予了相關政策支持。針對裝配式建筑，學者們做了很多相關研究。PC構(gòu)件質(zhì)量的優(yōu)劣、成本高低及交貨是否及時等對項目的進行都有著較大的影響，甚至決定著項目的成敗，因此，針對裝配式建筑PC構(gòu)件供應商的選擇進行研究有著重要的現(xiàn)實意義。

張智博（2020）對工程總承包企業(yè)PC構(gòu)件供應商的選擇進行研究，運用網(wǎng)絡層次分析法和變異系數(shù)法相結(jié)合的方式確定指標權重，并構(gòu)建模型來實現(xiàn)供應商優(yōu)選決策[1]；潘雨紅等（2017）采用將DEMATEL方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的方式對裝配式住宅預制構(gòu)件供應商選擇的影響因素進行識別，對評價指標體系進行關聯(lián)度分析，并計算了各指標的權重值[2]；張青霞等（2020）利用灰色關系分析（GRAP）改進VIKOR法，構(gòu)建了基于GRAPVIKOR的PC構(gòu)件供應商選擇決策模型，并通過實例驗證了該方法的可靠性[3]；陳艷等（2021）基于SEM-FAHP構(gòu)建了裝配式建筑預制構(gòu)件供應商選擇模型，并通過實例驗證了該方法的科學性與合理性[4]。

本文在吸取其他學者研究經(jīng)驗的基礎上，運用層次分析法與熵權法進行組合賦權，并基于該權重與TOPSIS法構(gòu)建模型，對PC構(gòu)件供應商進行選擇。該方法可以快速地判斷出各個供應商的優(yōu)劣，為PC構(gòu)件采購單位提供重要的判斷依據(jù)。

1 裝配式建筑PC構(gòu)件供應商評價指標體系

在對裝配式建筑PC構(gòu)件供應商進行選擇的過程中，受到的影響因素較多，指標選擇的合理與否直接決定著選擇結(jié)果的可靠性。本文在選取指標的過程中運用文獻研究法與專家調(diào)查法相結(jié)合的方式。首先通過文獻研究，初步篩選一級評價指標8項、二級評價指標35項。在此基礎上邀請10位專家（10人均具有副高及以上職稱，從業(yè)年限均在8年以上）對指標進行二次篩選，對專家偏好低于5人的指標進行剔除。同時，遵循體系完善、重點突出，科學客觀、主客結(jié)合，定性與定量相結(jié)合等原則確定最終的指標體系，如表1。

表1 裝配式建筑PC構(gòu)件供應商評價指標體系

2 基于TOPSIS法的裝配式建筑PC構(gòu)件供應商綜合評價模型

基于TOPSIS法[13]構(gòu)建裝配式建筑PC構(gòu)件供應商評價模型，根據(jù)評價結(jié)果對PC構(gòu)件供應商進行選擇，具體操作流程如圖1。

圖1 裝配式建筑PC構(gòu)件供應商評價模型

2.1 裝配式建筑PC構(gòu)件供應商綜合評價等級劃分

根據(jù)各商家的實際情況，將各商家的綜合評價結(jié)果（單指標評價同樣適用）劃分為優(yōu)秀、良好、中等、合格、不合格五個等級，并進行賦值，賦值區(qū)間為0～10，制定各二級評價指標評語，詳見表2。

表2 裝配式建筑PC構(gòu)件供應商綜合評價等級及二級指標評語

2.2 建立初始判斷矩陣

結(jié)合裝配式建筑PC構(gòu)件供應商的實際情況，建立待評價商家評語集合，S= {S1,S2,… ,Sm}，本文待評價商家評語集包括S1～S5（S1～S5表示五個評價等級，待評價指標取值區(qū)間見表2），各待評價商家指標集r={}，由所有指標集構(gòu)成初始判斷矩陣，具體如下：

式中：ij代m表×n第i個供應商的 第j個評價指標初始判斷值，。

2.3 決策矩陣標準化

由于各項指標的量綱不同，不可公度，需要對指標數(shù)據(jù)做無量綱處理。消耗型及收益型是評價指標的兩種類型，消耗型越小越好，收益型越大越好，具體方法如下：

2.4 加權標準化決策矩陣

2.4.1 權重的計算

為避免單一賦權缺陷，本文采用層次分析法（AHP）計算評價指標主觀權重，采用熵權法確定評價指標客觀權重，根據(jù)最小熵原理[14]將主客觀權重進行組合，確定最終權重。

具體操作流程如圖2。

圖2 權重計算流程

2.4.2 加權標準化決策矩陣

加權標準化決策矩陣具體如下：

2.5 貼近度分析

將各PC構(gòu)件供應商中評價指標的最大值提取，組成收益型指標集 J1；同樣，將各PC構(gòu)件供應商中評價指標的最小值提取，組成消耗型指標集 J2，具體如下：

3 工程實例

A市某住宅樓建設項目，采用剪力墻結(jié)構(gòu)形式，共5棟，均為18層，總建筑面積為59 887 m2。由于采購量較大，目前已在A市范圍內(nèi)確定了5家綜合實力較強且合作意愿較為強烈的PC構(gòu)件供應商。邀請10位專家對表1中各二級評價指標進行初始評價，評價值范圍取0～10（對10個評分結(jié)果進行加權平均，小數(shù)點后四舍五入取整）。初始評價結(jié)果見表3。

表3 裝配式建筑PC構(gòu)件供應商初始評價值

3.1 決策矩陣標準化

由于初始判斷值為評分，無量綱，故無須進行決策矩陣的標準化處理。

3.2 加權標準化決策矩陣

3.2.1 計算評價指標權重

運用層次分析法和熵權法計算評價指標主、客觀權重，基于式（5）計算組合權重，結(jié)果見表4。

表4 二級指標權重及層次總排序權重

3.2.2 加權標準化決策矩陣

根據(jù)式（6）計算標準化決策矩陣中各行數(shù)據(jù)，第一行數(shù)據(jù)為0.644、0.696、0.371、0.240、0.530、0.180、0.288、0.301、0.322、0.108、0.156、0.135、0.126、0.056、0.210、0.203、0.448、0.301、0.160、0.176、0.152、0.116、0.098、0.090、0.091、0.035、0.119；第二行數(shù)據(jù)為0.828、0.609、0.371、0.432、0.530、0.216、0.240、0.301、0.322、0.126、0.156、0.162、0.108、0.064、0.210、0.174、0.448、0.301、0.192、0.154、0.133、0.087、0.112、0.090、0.104、0.035、0.136；第三行數(shù)據(jù)為0.552、0.609、0.424、0.240、0.636、0.180、0.240、0.344、0.368、0.108、0.130、0.162、0.126、0.056、0.280、0.203、0.448、0.301、0.160、0.176、0.152、0.203、0.098、0.080、0.091、0.040、0.136；第四行數(shù)據(jù)為0.460、0.696、0.371、0.240、0.742、0.216、0.240、0.301、0.368、0.126、0.156、0.189、0.126、0.072、0.245、0.232、0.512、0.301、0.224、0.198、0.152、0.116、0.098、0.090、0.091、0.035、0.119；第五行數(shù)據(jù)為0.644、0.783、0.477、0.240、0.530、0.216、0.288、0.301、0.322、0.126、0.156、0.216、0.126、0.064、0.28、0.203、0.448、0.301、0.192、0.198、0.133、0.203、0.112、0.09、0.104、0.035、0.136。標準化決策矩陣F如下：

3.3 貼近度分析

依據(jù)標準化決策矩陣，得到正、負理想解集合F+與F-，具體如下：

表5 貼近度分析結(jié)果

依據(jù)前面的評判標準可知，按大小進行排序，各供應商的優(yōu)劣排序為供應商2＞供應商5＞供應商4＞供應商1＞供應商3，即供應商2為首選，供應商5次之，以此類推。

4 結(jié)論

裝配式建筑的快速推廣促進了建筑業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，采用科學的方法選出“最優(yōu)”PC構(gòu)件供應商，對提升建筑整體質(zhì)量、節(jié)約成本及縮短工期等有著重要的促進作用，可以為項目的順利完成提供重要的保障。

運用層次分析法與熵權法進行組合賦權，可以使得權重計算結(jié)果更加準確，避免了單一賦權的缺陷；基于該權重與TOPSIS法構(gòu)建模型，運用該模型對PC構(gòu)件供應商進行優(yōu)劣排序，可以快速地選出“最優(yōu)”供應商，為PC構(gòu)件采購單位提供決策參考。

本文運用基于組合賦權TOPSIS模型對A市某住宅樓建設項目進行實例研究，并得出供應商2最優(yōu)，為首選的結(jié)論?；诮M合賦權TOPSIS模型的裝配式建筑PC構(gòu)件供應商選擇方法操作簡單，評價結(jié)果可靠，具有一定的應用與推廣價值。