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      西南煤炭南下運(yùn)輸方案模糊評(píng)價(jià)方法研究

      2010-07-13 03:04:06劉志軍
      關(guān)鍵詞:水路賦值煤炭

      劉志軍

      (廣州航海高等??茖W(xué)校 物流教研室,廣東 廣州 510725)

      0 引 言

      廣東省煤炭供給主要來自北方和西南地區(qū),而西南地區(qū)的地理優(yōu)勢(shì)使其成為華南地區(qū)煤炭的重要供給地,特別是貴州將煤炭作為支柱產(chǎn)業(yè)發(fā)展,并把廣東省作為其主要客戶。煤炭屬于低附加值貨物,由于產(chǎn)銷地距離較遠(yuǎn),使運(yùn)輸成本在商品價(jià)格中所占比重很大,選擇合適的運(yùn)輸方案以降低物流成本是煤炭流通過程中需要重點(diǎn)考慮的問題。原來由于運(yùn)輸通道的限制,公路運(yùn)輸一直被認(rèn)為是西南煤炭南下運(yùn)輸?shù)淖罴逊桨?。近年來,隨著水運(yùn)通道的疏通、鐵路復(fù)線的建設(shè),西南煤炭南下運(yùn)輸方案呈現(xiàn)出多元化的特征,特別是隨著計(jì)重收費(fèi)、油價(jià)上漲等情況的出現(xiàn),傳統(tǒng)的公路運(yùn)輸最佳方案的優(yōu)勢(shì)在逐步消失[1]。

      運(yùn)輸方案的選擇需要考慮很多因素,如貨物的性質(zhì)、運(yùn)輸時(shí)間、成本與批量等,是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)問題,特別是運(yùn)輸方案的優(yōu)劣往往難以定量描述,即存在信息模糊性問題,這給決策帶來一定困難。在進(jìn)一步考慮最優(yōu)運(yùn)輸方案的問題時(shí),擬將西南煤炭南下運(yùn)輸方案的選擇問題簡(jiǎn)化為特定多種方案的綜合評(píng)價(jià)問題,用模糊系統(tǒng)方法對(duì)多種可選運(yùn)輸方案進(jìn)行模糊評(píng)價(jià),從而確定西南煤炭南下運(yùn)輸?shù)淖罴逊桨浮?/p>

      1 西南煤炭的南下運(yùn)輸方案

      煤炭從生產(chǎn)地運(yùn)往消費(fèi)地的可能運(yùn)輸方案可簡(jiǎn)化為以下 7 種,如圖1 所示。

      (1)①—公路—⑥:由公路運(yùn)輸實(shí)現(xiàn)門到門的運(yùn)輸。

      (2)①—公路—②—鐵路—⑥:煤炭用戶有鐵路專用線,一些大型電廠和大型鋼鐵廠具備這種運(yùn)輸條件。

      (3)①—公路—②—鐵路—③—公路—⑥。

      (4)①—公路—②—鐵路—④—水路—⑤—公路—⑥。

      (5)①—公路—④—水路—⑤—公路—⑥。

      (6)①—公路—④—水路—⑥:用煤企業(yè)有自己的碼頭。

      (7)①—公路—②—鐵路—④—水路—⑥:用煤企業(yè)有自己的碼頭。

      在 7 種運(yùn)輸方案中,以運(yùn)輸費(fèi)用最低為約束條件建立線性方程并求解[1],但實(shí)際運(yùn)輸方案的選擇不單純是運(yùn)輸費(fèi)用最低,還要考慮時(shí)間約束、運(yùn)輸方案申請(qǐng)的難度約束、安全性和貨損等問題;分別基于層次分析法和遺傳算法對(duì)運(yùn)輸方案的選擇問題進(jìn)行優(yōu)化求解[2-3],但由于過程較復(fù)雜,導(dǎo)致這類方法一直不被物流企業(yè)所使用[4]。因此,需要探討建立一種直觀、可操作的模型,為這類問題提供解決的方法。

      2 建立模糊評(píng)價(jià)模型

      不同運(yùn)輸方案具有不同的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特征,解決不同運(yùn)輸方案綜合評(píng)價(jià)中的多目標(biāo)、多影響因素問題,是運(yùn)輸方案選擇時(shí)面臨的難題。而模糊綜合評(píng)價(jià)法是將模糊數(shù)學(xué)理論與方法應(yīng)用于多因素和模糊對(duì)象的評(píng)價(jià)。首先,明確評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)等級(jí);然后,通過建立評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重集W (w1,…,wm) 和專家評(píng)價(jià)矩陣D;最后,由D.W 得到綜合評(píng)判矩陣B,根據(jù) B 各元素值的大小進(jìn)行最佳運(yùn)輸方案的選擇。

      2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)

      根據(jù)完成某批次貨物運(yùn)輸?shù)囊?(包括時(shí)間、地點(diǎn)、運(yùn)輸路線、環(huán)境和安全因素等),確定達(dá)成這些約束可能的 k 種運(yùn)輸方案;明確評(píng)價(jià)各種運(yùn)輸方案優(yōu)劣的指標(biāo),建立評(píng)價(jià)指標(biāo)集U (u1,…,um),其中 m 為評(píng)價(jià)指標(biāo)序號(hào)。

      2.2 評(píng)價(jià)等級(jí)

      針對(duì)需要運(yùn)輸?shù)拿禾?,決策者判斷U (u1,…,um)中各指標(biāo)對(duì)各種運(yùn)輸方案的影響程度,可以分為 4 級(jí):影響非常大、影響大、影響較大、影響一般,也稱為貨物對(duì)影響因素的偏好信息。

      2.3 指標(biāo)權(quán)重

      指標(biāo)權(quán)重的確定采用AHP主觀賦權(quán)法[5]。該方法采用9 標(biāo)度數(shù)值來判斷兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的重要性關(guān)系,利用貨物對(duì)運(yùn)輸方案選擇影響因素的偏好信息給出比較判斷矩陣C,然后進(jìn)行歸一化處理,得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量W。指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算過程如下。

      (1)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)集合U (u1,…,um) 中的指標(biāo)所屬的評(píng)價(jià)等級(jí)進(jìn)行兩兩比較得到比較矩陣C。

      比較矩陣C中cij(i=1,2,...,m;j=1,2,...,m) 取值的意義,如表1所示。

      表1 cij 取值的意義

      (2)計(jì)算各指標(biāo)的重要性權(quán)重指數(shù),先計(jì)算集合A(a1,…,ai,…,am),其中則:

      (3)對(duì)集合A進(jìn)行歸一化處理得到各指標(biāo)的權(quán)重指數(shù),設(shè):W=[w1,…,wi,…,wm],其中故權(quán)重指標(biāo)集W為:

      2.4 專家評(píng)價(jià)矩陣

      假設(shè)可能的運(yùn)輸方案有 k 種,則采用專家計(jì)分法對(duì)可選的 k 種運(yùn)輸方案分別就評(píng)價(jià)指標(biāo)集合U (u1,…,um) 中的指標(biāo)進(jìn)行打分,則可以建立一個(gè)k × m 的專家評(píng)價(jià)矩陣 R:

      式中:r?(i=1,2,...,k; j=1,2,...,m) 的賦值采用專家評(píng)判法,賦值標(biāo)準(zhǔn)如表2 所示。

      表2 評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)各運(yùn)輸方案的影響度和賦值

      由于討論的指標(biāo)有兩種:一種是各種運(yùn)輸方案的優(yōu)點(diǎn)指標(biāo),該指標(biāo)越大越好,稱其為“正指標(biāo)”;另一種為各種運(yùn)輸方案的缺點(diǎn)指標(biāo),該指標(biāo)越小越好,稱其為“負(fù)指標(biāo)”。因此,要對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)測(cè)度的歸一化處理,處理后得到信息矩陣D,其中對(duì)“正指標(biāo)”采用上限效果測(cè)度,即(i=1,2,...,k;j=1,2,...,m);對(duì)“負(fù)指標(biāo)”采用下限效果測(cè)度,即

      (i=1,2,...,k; j=1,2,...,m)。這樣將原信息矩陣 R 按指標(biāo)測(cè)度轉(zhuǎn)換后,可得到轉(zhuǎn)換后的信息矩陣D。

      2.5 綜合評(píng)價(jià)矩陣

      設(shè)B(b1,…,bk)為綜合評(píng)價(jià)矩陣,則B=D.W,故:

      公式(5)的物理意義可描述為:B(b1,…,bk)中的各元素值是各運(yùn)輸方案的綜合評(píng)價(jià)值。對(duì)集合B (b1,…,bk)中的各元素值大小進(jìn)行排序,數(shù)值大者其對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸方案也更優(yōu),從而完成最佳方案的選擇。

      3 模型實(shí)例分析

      3.1 確立評(píng)價(jià)方案

      設(shè)煤炭生產(chǎn)地為貴州A煤礦,煤炭生產(chǎn)企業(yè)的煤炭堆場(chǎng)離火車站和港口都有一定的距離,需要用汽車送達(dá),用煤企業(yè)為深圳媽灣電廠,該企業(yè)有自己的碼頭,沒有專用鐵道。根據(jù)圖1 的 7 種可能運(yùn)輸方案可以簡(jiǎn)化為 6 種,如圖2 所示。k1=①—公路—⑥;k2=①—公路—②—鐵路—③—公路—⑥;k3=①—公路—④—水路—⑤—公路—⑥;k4=①—公路—④—水路—⑥;k5=①—公路—②—鐵路—④—水路—⑤—公路—⑥;k6=①—公路—②—鐵路—④—水路—⑥。

      3.2 確立評(píng)價(jià)指標(biāo)及權(quán)重系數(shù)

      通過對(duì)貨主、交通運(yùn)輸企業(yè)和交通運(yùn)輸主管部門的調(diào)查,選用運(yùn)輸成本、運(yùn)輸工具獲取的便利程度、貨損程度、運(yùn)輸時(shí)間和運(yùn)輸安全性等 5 項(xiàng)指標(biāo)組成評(píng)價(jià)指標(biāo)要素集U=(u1,u2,u3,u4,u5),給集合U各元素賦值:u1=運(yùn)輸成本;u2=運(yùn)輸工具申請(qǐng)的便利程度;u3=貨損程度;u4=時(shí)間;u5=安全性。其中,u2和u5為正指標(biāo);u1,u3,u4為負(fù)指標(biāo)。

      確定評(píng)價(jià)指標(biāo)后,由專家確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),指標(biāo)權(quán)重的確定采用HAP主觀賦權(quán)法[4]?!捌郊?jí)”的指標(biāo)權(quán)重設(shè)為“1”,該方法采用 9 標(biāo)度(1/9,1/7,1/5,1/3,1,3,5,7,9) 來判斷兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的重要性關(guān)系。對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)集合U=(u1,u2,u3,u4,u5) 中的指標(biāo)所屬的評(píng)價(jià)等級(jí)進(jìn)行兩兩比較得到比較矩陣C:

      3.3 確立專家評(píng)價(jià)矩陣

      根據(jù)專家對(duì) 6 種運(yùn)輸方案的 5 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度分別進(jìn)行賦值,賦值結(jié)果如表3 所示。

      表3 專家賦值結(jié)果

      對(duì)表3 中的賦值結(jié)果進(jìn)行指標(biāo)測(cè)度的處理,得到轉(zhuǎn)換后的信息矩陣 D 為專家評(píng)價(jià)矩陣,則:

      3.4 綜合評(píng)價(jià)矩陣

      在得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重指數(shù)集 W 和專家評(píng)價(jià)矩陣D后,由公式⑸得到綜合評(píng)價(jià)矩陣B:

      因此,B=[0.549,0.371,0.336,0.347,0.236,0.757],把綜合評(píng)價(jià)矩陣B中各元素對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸方案,按數(shù)值大小進(jìn)行排序,數(shù)值越大者對(duì)應(yīng)的運(yùn)輸方案越優(yōu),即運(yùn)輸方案 k6為最佳運(yùn)輸方案,k1次之,k5最差。

      [1] 趙 霞. 公路運(yùn)輸——西煤南運(yùn)的最佳運(yùn)輸方式[J]. 中國(guó)物流與采購(gòu),2005(18):62-63.

      [2] 文娟娟,魏海濤,馬昌喜. 貨運(yùn)方式選擇的灰色系統(tǒng)方法研究[J]. 蘭州交通大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版),2006,25(6):120-123.

      [3] 陳相東. 多種運(yùn)輸方式的組合優(yōu)化模型及其求解[J]. 天津理工大學(xué)學(xué)報(bào),2008,24(4):50-53·

      [4] 朱曉寧,邊彥東,馬桂貞. 關(guān)于多式聯(lián)運(yùn)通道效益綜合評(píng)價(jià)問題的研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,1999(4):74-78·

      [5] Crantham K,Pang H. Adaptive route selection for dynamic route guidance system based on fuzzy-neura1 approaches[J].IEE Transactions on Vehicular Technology,1999,48(6):2028-2041·

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