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      基于證據(jù)理論的供應(yīng)商評(píng)價(jià)與選擇

      2013-09-09 07:37:44陳海漢
      關(guān)鍵詞:信任度效用供應(yīng)商

      陳海漢

      (福州大學(xué)管理學(xué)院,福建福州 350108)

      基于證據(jù)理論的供應(yīng)商評(píng)價(jià)與選擇

      陳海漢

      (福州大學(xué)管理學(xué)院,福建福州 350108)

      針對(duì)供應(yīng)鏈中供應(yīng)商選擇問題,可以建立一個(gè)基于BOCR體系的供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型。把定量屬性中的效益型和成本型兩類屬性采用線性變換統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為各效用等級(jí),利用證據(jù)推理算法綜合所有屬性,對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行完整評(píng)價(jià)和選擇。冰箱生產(chǎn)廠商供應(yīng)商選擇的仿真實(shí)驗(yàn)說明,該方法有效。

      BOCR體系;證據(jù)理論;供應(yīng)商評(píng)價(jià);供應(yīng)商選擇

      一、引言

      隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷發(fā)展,供應(yīng)鏈管理能力已經(jīng)成為企業(yè)一種重要的戰(zhàn)略競爭資源,而合格供應(yīng)商的選擇則是供應(yīng)鏈管理的重要內(nèi)容,所以供應(yīng)商的選擇也就成為了管理學(xué)研究中的一個(gè)熱點(diǎn)問題。由于信息的不對(duì)稱和評(píng)價(jià)環(huán)境的復(fù)雜性,獲得的供應(yīng)商信息是不完備的,而證據(jù)理論方法能夠解決不確定性的多屬性決策問題[1],因此在對(duì)供應(yīng)商的評(píng)價(jià)與選擇中具有重要意義。

      二、供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型建立

      影響供應(yīng)商表現(xiàn)的指標(biāo)有多種,Dickson提出了質(zhì)量、歷史表現(xiàn)、技術(shù)能力等23個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)供應(yīng)商的表現(xiàn)[2],這些指標(biāo)包含定性指標(biāo)、定量指標(biāo)以及其它一些非統(tǒng)一指標(biāo),國內(nèi)很多文章在建立評(píng)價(jià)體系時(shí)也是參照這類指標(biāo),對(duì)其進(jìn)行細(xì)化和擴(kuò)展。

      本文在文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,以BOCR體系為基礎(chǔ),建立了如表1所示的供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型。BOCR指利益(benefits)、機(jī)會(huì)(opportunities)、成本(costs)和風(fēng)險(xiǎn)(risks)。這一體系為供應(yīng)商評(píng)價(jià)提供了一個(gè)框架[3],在4個(gè)維度上分別建立具體的衡量指標(biāo),再確定相應(yīng)的權(quán)重,即可構(gòu)建一個(gè)供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在這個(gè)評(píng)價(jià)體系中包括11個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),所有指標(biāo)都為定量指標(biāo),其中產(chǎn)品的價(jià)格和訂貨延遲風(fēng)險(xiǎn)為成本型指標(biāo),其余為效益型指標(biāo)。

      表1 基于BOCR的供應(yīng)商選擇指標(biāo)體系

      三、證據(jù)理論方法簡介

      1.問題描述

      設(shè)有M個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象al(l=1,2,…,M),H表示評(píng)價(jià)屬性的等級(jí)集合,Hn(n=1,2,…,N)表示具體等級(jí),評(píng)價(jià)模型是層次結(jié)構(gòu),令基本屬性eij表示第i層的第j個(gè)證據(jù),wij表示該證據(jù)相應(yīng)的權(quán)重,βn(eij)表示證據(jù)eij在等級(jí)Hn上的信任度,評(píng)價(jià)總屬性為y。對(duì)于每一個(gè)基本屬性及其上一級(jí)指標(biāo)的屬性,決策者按照H對(duì)al在eij及綜合屬性上進(jìn)行定性或定量評(píng)價(jià),并選擇最優(yōu)的供應(yīng)商。

      2.基于效用理論的基本屬性變換

      設(shè)定各評(píng)價(jià)等級(jí)的效用值為u(Hn),并且有u(HN)>u(Hn-1)>…>u(H1),令u(H1)=0,u(HN)=1。設(shè)yns表示基本屬性各效用等級(jí)的屬性表現(xiàn)值,ymsin表示最低效用等級(jí)的屬性值,ymsax表示最高效用等級(jí)的屬性值,首先確定 ymsin和,假設(shè)個(gè)人有偏好,則可以直接根據(jù)公式(1)確定yns,否則可根據(jù)公式(2)確定。

      根據(jù)等價(jià)規(guī)則計(jì)算基本屬性eij屬于評(píng)價(jià)等級(jí)Hn的初始信任度βn(eij)。令ys表示基本屬性eij的值,因?yàn)椤躽s≤,(n=1,2,…,N),即ys一定介于和之間,或者剛好等于其中某一個(gè)。假設(shè)ys以βn(eij)的信任度被評(píng)價(jià)到,以βn+1(eij)被評(píng)價(jià)到,則 βn(eij)可用式(3)表示。

      那么基本屬性eij被評(píng)為Hn的概率為βn(eij),被評(píng)為Hn+1的概率為βn+1(eij)。即,(Hn,βn(eij)),(Hn+1,βn+1(eij))。[4][5]

      3.基于證據(jù)推理的綜合評(píng)價(jià)

      (1)計(jì)算初始值

      令mn(eij)表示屬性eij在評(píng)價(jià)等級(jí)Hn的概率分配,mH(eij)表示未分配的概率,ˉmH(eij)表示由于權(quán)重引起的未分配信度,?mH(eij)為由不完全評(píng)價(jià)導(dǎo)致的未分配概率。

      根據(jù)證據(jù)推理的計(jì)算法則[6][7][8],有以下公式,如式(4)~式(7)所示。

      (2)利用合成法則進(jìn)行證據(jù)合成

      定義Eij為第i層前j個(gè)證據(jù)的集合,令mn(eij)為Eij中所有證據(jù)對(duì)Hn的綜合信度,mH(eij)表示未分配的信度,則證據(jù)理論的公式,如式(8)~式(12)所示。

      則指標(biāo)eij的信任度計(jì)算公式,如式(13)~式(14)所示。

      式(14)中βH(eij)表示指標(biāo)eij的未知評(píng)價(jià)。所以總屬性y的評(píng)價(jià)函數(shù)為:S(y)={(Poor,β1(y)),(Average,β2(y)),(Excellent,β3(y))}。

      (3)使用效用值映射

      定義評(píng)價(jià)對(duì)象al對(duì)于總屬性y的期望效用值為μ(y(al)),評(píng)價(jià)值到效用值的轉(zhuǎn)換公式,如式(15)所示。

      將總屬性的評(píng)價(jià)值轉(zhuǎn)換成效用值后,就可以對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣進(jìn)行排序。

      四、實(shí)例分析

      某冰箱制造廠要從四個(gè)供應(yīng)商中選擇最適合的伙伴,即al(l=1,2,3,4),設(shè)評(píng)價(jià)等級(jí)為故H1=Poor,H2=Average,H3=Good,H4=Very good,H5=Excellent。為了保證指標(biāo)權(quán)重的合理性和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的可靠性,成立了一個(gè)專家小組,通過資料搜集、實(shí)地考察和訪談等手段,獲得了詳細(xì)的資料,有些指標(biāo)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)可以直接得到,對(duì)于不能直接獲得的數(shù)據(jù),由專家小組所掌握的資料和信息評(píng)定,利用AHP法得出指標(biāo)的權(quán)重以及各個(gè)指標(biāo)的子指標(biāo)的主觀權(quán)重值。其供應(yīng)商的原始評(píng)價(jià) 數(shù)據(jù)及其權(quán)重如表2所示:

      表2 供應(yīng)商的原始評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

      1.確定各等級(jí)的效用值

      假設(shè)u(H1)=0,u(H2)=0.4,u(H3)=0.6,u(H4)=0.8,u(H5)=1,根據(jù)效用規(guī)則和公式(1) -(2),計(jì)算各等級(jí)的屬性表現(xiàn)值,結(jié)果如表3所示,根據(jù)公式(3)把基本屬性做信任度評(píng)價(jià),結(jié)果如表4所示。

      表3 評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)的具體屬性值

      表4 各候選者基本屬性的信任度評(píng)價(jià)

      2.基于證據(jù)推理算法的評(píng)價(jià)與選擇

      運(yùn)用公式(4)-(15),對(duì)每個(gè)供應(yīng)商完成綜合評(píng)價(jià)。IDS(Intelligent Decision System)軟件是根據(jù)證據(jù)推理算法開發(fā),能大大提高運(yùn)算準(zhǔn)確率和運(yùn)算效率。在IDS軟件[9]中建立如表1所示的評(píng)價(jià)模型,把數(shù)據(jù)導(dǎo)入進(jìn)行計(jì)算,得到各供應(yīng)商的綜合信任度,結(jié)果如表5所示。其綜合得分為u(a1)=0.4204,u(a2)=0.5516,u(a3)=0.3934,u(a4)=0.3539,結(jié)果如圖1所示。供應(yīng)商排序?yàn)?a2>a1>a3>a4,則應(yīng)該選擇a2為供應(yīng)商。

      圖1 供應(yīng)商得分排名

      表5 各供應(yīng)商的綜合信任度

      五、結(jié)論

      本文基于BOCR體系,全面考察供應(yīng)商的核心能力,從利益、機(jī)會(huì)、成本、風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)維度一共11個(gè)指標(biāo)建立了供應(yīng)商的選擇評(píng)價(jià)體系。根據(jù)效用轉(zhuǎn)換規(guī)則,使用效用區(qū)間準(zhǔn)確描述信息,使用線性分布進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,通過證據(jù)推理算法計(jì)算綜合排名。以某冰箱制造廠選擇供應(yīng)商為例,使用IDS軟件進(jìn)行試驗(yàn),闡述了該方法的使用過程,驗(yàn)證了該方法的有效性。

      注釋:

      [1]Yang J.B.,Pratyush S.,“Multiple attribute design evaluation of complex engineering products using the evidential reasoning approach”,Journal of Engineering Design,vol,8,no.3(1997),pp.211-230.

      [2]Dickson G.W.,“An analysis of vendor selection system and decision”,Journal of Purchasing,no.2(1966),pp.5-17.

      [3]Demirtas E.A.,üstün O.,“An integrated multiobjective decision making process for supplier selection and order allocation”,Omega,vol.36(2008)pp.76-90.

      [4]Yang J.B.,“Rule and utility based evidential reasoning approach for multiattribute decision analysis under uncertainties”,European Journal of Operational Research,vol.131,no.1(2001),pp.31-61.

      [5]付艷話、張化光、唐加福:《基于證據(jù)推理的供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)與決策》,《東北大學(xué)學(xué)報(bào)》(自然科學(xué)版)2009年第11期。

      [6]Sonmez M.,Yang J.B.,Holt G.D.,“Addressing the contractor selection problem using an evidential reasoning approach”,Engineering,Construction and Architectural Management,vol.8,no.3(2001)pp.198-210.

      [7]Yang J.B.,“On the evidential reasoning algorithm for multiple attribute decision analysis under uncertainty”,IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,vol.32,no.3(2002),pp.1-17.

      [8]Xu D.L.,Yang J.B.,Wang Y.M.,“The evidential reasoning approach for multiattribute decision analysis under interval uncertainty”,European Journal of Operational Research,vol.175(2006),pp.35-66.

      [9]Xu D.L.,Yang J.B.,“Intelligent decision system based on the evidential reasoning approach and its application”,Journal of Telecommunications and Information Technology,vol.5,no.3(2005),pp.73-80.

      [責(zé)任編輯:黃艷林]

      C934

      A

      1002-3321(2013)04-0039-04

      2013-03-18

      國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71271056)

      陳海漢,男,福建泉州人,福州大學(xué)管理學(xué)院講師,博士。

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