基于粗糙集的TOPSIS供应链合作伙伴选择

1、基于粗糙集的TOPSIS供应链合作伙伴选择陈红梅（燕山大学经济管理学院，河北秦皇岛066004）摘要：供应链合作伙伴的选择是一个多指标，多层次综合评价问题，本文结合煤炭港口物流供应链的实际，构建了合作伙伴选择综合评价指标体系，接着运用基于粗糙集的逼近理想解的排序方法（technique for order preference by similarity to idea solution, TOPSIS），根据属性间差异程度计算各个属性的权值，避免了低层次多因素权重确定的主观性。通过对该模型在煤炭港口供应链合作伙伴选择中的应用，为港口企业选择理想的供应链合作伙伴。关键词：粗糙集；逼近理想解排序

2、；供应链合作伙伴；相对接近度中图分类号：F273.1 文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2011）22-0178-03中图分类号： 0引言供应链管理中合作伙伴的选择，对供应链的构建与运作至关重要，它关系到整个供应链的效率和效益。通过战略性的合作伙伴，不仅能够减少总成本、降低库存水平、实现资源共享，而且能够达到双赢。港口作为煤炭物流从煤矿到用户中转的关键环节，在合作伙伴的选择中呈现出“组合爆炸”，在面临市场机遇时，必须能够敏捷快速地建立自己的合作伙伴关系，因而，合作伙伴的选择是构建及维护供应链首先需基金项目： 2010年度秦皇岛市科技局课题(201001A455)要解决的问题1。合作

3、伙伴选择的定量化方法主要有模糊评价模型 2、生物进化算法等模拟自然界的选择方法，比如遗传算法(GA) 34，蚁群自动算法（MACO） ；这些方法或计算比较复杂，或权重的确定具有很大的主观性，应用不方便 5,6。本文结合煤炭港口物流供应链的实际，建立了供应链合作伙伴选择的指标体系，利用基于粗糙集的逼近理想解排序方法对煤炭港口供应链合作伙伴的选择进行了研究。 1供应链合作伙伴选择的指标体系作者简介：陈红梅(1976-)，女，河北秦皇岛人，博士，副教授，研究方向：物流与供应链管理。 银行表现出规模经济性。中国建设银行与中国银行的规模经济状况在四大国有商业银行中表现较好，而规模最小的两家股份制商业银行

4、广发银行与深圳发展银行的规模经济状况表现最好。（2）由聚类分析发现，我国商业银行按规模经济效率为划分依据正好可以分为四大国有商业银行与股份制商业银行两类。四大国有商业银行与股份制商业银行两者之间的规模经济状况存在明显的差异，但两者的差距在不断缩小。（3）我国商业银行的规模经济状况在 20042008年趋于恶化，但是在金融危机过后的 2009年各大银行的规模经济状况普遍改善，我国政府与商业银行在应对金融危机所采用的一系列调控手段取得了较为显著的效果。参考文献： 1Tadesse, Solomon A. Consolidation, Scale Economics and Technologica

5、l Change in Japanese BankingJ.Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 2006，（16）. 2Cavallo, Laura，Rossi, Stefania P. S. Scale and Scope Economies in the European Banking SystemsJ.Journal of Multinational Financial 178 统计与决策1 1年第22期（总第346期）Management, 2001,(11). 3胡俊华 ,周芳 .中

6、国商业银行规模经济实证分析 基于超越对数成本函数法J.黑龙江对外经贸， 2006，(1). 4赵子铱，邹康，彭琦 .对我国银行业规模经济效率的测算 J.财经论坛， 2006,(6). 5刘胜会 .对我国商业银行规模经济的理论与实证研究 J.金融论坛， 2006，(6). 6陈敬学 .我国商业银行规模经济问题的实证研究 基于随机前沿模型的分析J.财贸研究， 2007，(3). 7许小苍，焦勇兵 .我国国有商业银行与股份制商业银行规模的比较分析： 19952005J.理论探索， 2007，(6). 8严太华，金煦皓 .中国商业银行规模经济的实证分析 J.生产力研究， 2007，(11). 9程婵娟

7、，郭芳玉 .我国商业银行规模经济实证研究 J.东南大学学报（哲学社会科学版），2008,(10). 10邹巍 .中国银行业规模经济的实证研究 基于 20062008年面板数据模型的分析J.经济经纬， 2010，(5).（责任编辑 /亦民）企业管理企业管理不同行业供应链合作伙伴选择指标的侧重点不同，为了保证指标体系经济上的有效性和全面性，以及分析处理过程中的易量化性，根据煤炭港口物流的的特点以及运作现状，归纳以下主要评价指标。企业规模：面对复杂多变的市场环境，要建立长期合作关系，煤炭港口企业不仅关心目前的装卸作业收益，更关注未来合作潜力、抗风险等能力，这都与合作伙伴的财力、物力、人力以及信息化程

8、度、管理水平等企业实力相关。作业能力：煤炭港口企业的收益主要来自于煤炭经港口作业的装卸费用，因此对于供应链合作伙伴中煤炭生产企业、运销企业和最终用户企业的选择，主要取决于其作业能力，煤炭作业量和周转的频率，计划履行率等对其影响重大。协调能力：港口与合作伙伴由一般交易关系提升为战略合作关系，合作将变的更加紧密，相互的连接变的更加专有，因而，关系破裂也将对港口造成巨大损失，选择合作伙伴时，双方战略目标匹配度，合作关系的稳定性，遇到问题和冲突的沟通协调能力和对突发事件的快速反应能力对合作关系稳定性有重要影响。表 1煤炭港口供应链合作伙伴评价指标体系一级指标二级指标名称名称财务状况企业规模设施设备先进

9、性管理水平发运、接收能力作业能力计划履行率装卸作业周期战略目标匹配度协调能力长期合作关系沟通协作能力快速反应能力 2基于粗糙集的 TOPSIS方法 2.1基于粗糙集属性权重的确定本文采用粗糙集的权重确定方法，当方案的偏好信息已知时，可以基于某个给定属性对所有方案排出优劣次序，并且将这种次序用优劣级别表示出来，那么可以认为所有属性取值构成全序集 6。在决策表 (U,E,F)中， U =x1,x2,.xn, E = e1,e2,.em ，U是评估对象集， E是评估属性集， F = f1(x):U,l m,fl(xi)(i n)表示评估对象 xi关于属性 el的取值。那么当 fl(xi)-fl(xj

10、)= r时，表示评估对象 xi优于 xj的程度为 r，若 fl(xj)是属性 el的最小测定值，可令 fl(xj)=1，则 fl(xi)= r +1。（1）用于计算属性 el的优劣程度，建立二元关系矩阵 (i,j,l)= fl(xi)-fl(xj)(i,j n,l m)（1） (i,j,l)+ ( j,i,l)=0，计算出的属性 el正差异表示 xi优于 xj的程度，属性 el负差异表示 xi劣于 xj的程度。（2）计算某个给定属性 el的最大差异程度。将评估对象由劣到优排序，得到 xi1 xi2. xin，则 n =1 el =(is,is = 1,l)= fl(xin)-fl(xil)=

11、max fl(xi) -min i ni n s =1 fl(xi)(l m)（2） （3）确定权重 l = me(l) （3） e(l)i =1 2.2逼近理想求解的排序法（TOPSIS）TOPSIS法是一种多属性决策方法，它借助多属性问题的理想解 x *和负理想解 x0给方案集 X中各方案排序。理想解是设想的最佳方案，它的每个属性值都是决策矩阵中该属性的最好值；而负理想解则是设想的最差方案，它的每个属性值都是决策矩阵中该属性的最差值。方案排序的规则是把实际可行解与理想解和负理想解作比较，计算其到理想解和负理想解的距离7。（1）输入原始数据，数据规范化： Xij Xij2 （i = 1,.,

12、m; j = 1,.,n） (4)Tij = m i =1 式中 Xij为第 i个样本的第 j个属性值， Tij为第 i个样本的第 j个属性规范化值。（2）根据公式（3）计算权重 W。（3）将权重代入 Yij = Wj . Tij i = 1,2,.,n,j = 1,2, .,m）。（4）从而，可以确定出正理想解与负理想解：ìmax yij j为效益型属性 正理想解 Yj += í. i （j = 1,.,n）.min yij j为成本型属性. i ìmax yij j为成本型属性 负理想解 Yj -= í. i （j = 1,.,n）.min yij

13、j为效益型属性. i （5）计算加权欧氏距离。 D*i= n (Yij -Y+j)2（i = 1,.,m） (5) j=1Dm -(Yij -Yj )2（i = 1,.,m） (6)j =1 i = （6）计算相对接近度： Gi = Di -D+ D-（i = 1,.,m） (7) ii3应用实例本文以 2009年 9月至 2010年 8月间与某煤炭港口发生业务的 15个合作企业作为研究对象为例，来论证合作伙伴选择模型的可用性，并以 S1-S15命名，由战略发展部、财务部、煤炭业务科及各分公司组成评价小组，对合作伙伴选择统计与决策1 1年第22期（总第346期）179 企业管理企业管理指标体系

14、中的战略维度指标进行打分，形成初始数据表，对原始数据规范化。表 1港口供应链合作伙伴评价指标值序号 a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 a10 S1 0.79 0.50 0.95 0.44 0.81 0.58 0.27 0.96 0.58 0.28 S2 0.95 0.70 0.48 0.98 0.65 0.72 0.15 0.71 0.71 0.096 S3 0.80 0.72 0.38 0.94 0.71 0.70 0.12 0.69 0.75 0.192 S4 0.72 0.71 0.78 0.98 0.69 0.68 0.20 0.67 0.72 0.064 S5 0

15、.60 0.50 0.94 0.55 0.76 0.56 0.25 0.97 0.60 0.28 S6 0.71 0.68 0.68 0.78 0.72 0.71 0.15 0.59 0.82 0.20 S7 0.77 0.95 0.95 0.77 0.81 0.56 0.42 0.84 0.99 0.48 S8 0.80 0.50 0.92 0.68 0.76 0.49 0.46 0.79 0.93 0.48 S9 0.55 0.51 0.72 0.56 0.75 0.58 0.30 0.93 0.62 0.24 S10 0.76 0.92 0.95 0.78 0.92 0.55 0.45

16、0.78 0.95 0.568 S11 0.62 0.45 0.62 0.60 0.80 0.97 0.32 0.98 0.56 0.28 S12 0.92 0.72 0.57 0.97 0.68 0.71 0.20 0.65 0.94 0.064 S13 0.72 0.96 0.96 0.77 0.63 0.50 0.40 0.78 0.94 0.48 S14 0.79 0.51 0.98 0.77 0.78 0.48 0.42 0.84 0.96 0.096 S15 0.95 0.71 0.52 0.95 0.67 0.69 0.45 0.62 0.97 0.064根据公式（2）得出权重分

17、别为： w(xi1)= 0.174，w(xi2) = 0.087，w(xi3)= 0.174，w(xi4) = 0.087，w(xi5) = 0.13，w(xi6) = 0.087，w(xi7) =0.087， w(xi8) = 0，w(xi9) = 0.087，w(xi10)= 0.087。对数据进行标准化，根据加权规范矩阵，确定理想解和负理想解为： Yj+= max =(0.046,0.039,0.041,0.026,0.038,0.032, Yij 1jm0.062,0.012,0.029,0.085) Yj-= = (0.026,0.018,0.016,0.012,0.027,0.01

18、6, min Yij 1jm0.016,0.007,0.016,0.01)计算加权欧氏距离和相对接近度，结果如表 2所示。计算排队指示值 Gi(见表 2)确定各承运人的排序为：S10,S7,S13,S8,S11,S1,S5,S14,S15,S9,S6,S3,S12,S4,S2。其中，S10,S7,S13,S8四个合作伙伴的排队指标值大于0.7，而其余 11个则小于 0.5，差距较大，港口方面就可以选择S10,S7,S13,S8为潜在合作伙伴。 4结束语选择好合作伙伴之后，就进入了合作伙伴关系的实施与加强阶段，这一阶段的工作主要在于消除影响合作伙伴关系表 2各供应商到理想解和负理想解的距离及排队

19、值序号 D* i D-i Gi S1 0.003 0.059 0.445 S2 0.008 0.087 0.249 S3 0.006 0.079 0.277 S4 0.007 0.086 0.253 S5 0.004 0.061 0.419 S6 0.005 0.073 0.296 S7 0.001 0.023 0.783 S8 0.001 0.031 0.725 S9 0.004 0.065 0.378 S10 0.000 0.018 0.840 S11 0.003 0.058 0.448 S12 0.007 0.087 0.268 S13 0.001 0.028 0.740 S14 0.006 0.076 0.403 S15 0.006 0.080 0.399的障碍以及不断巩固和维护这种合作关系。合作伙伴关系的特征表明，要使其运行下去，必须对其活动进行有效控制和科学的管理。合作伙伴关系是建立在各个节点企业彼此相互