基于概率語言術(shù)語集改進(jìn)TODIM法的應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)研究

郭子雪, 楊雅旭, 賀澤芳

(1.河北大學(xué) 管理學(xué)院,河北 保定 071002; 2.北京物資學(xué)院信息學(xué)院,北京 101149)

0 引言

應(yīng)急物流是指當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生后各個(gè)部門協(xié)同合作進(jìn)行緊急保障的一種物流活動(dòng)，通過分析應(yīng)急物資需求，確認(rèn)應(yīng)急物資需求進(jìn)行采購、分揀，并將應(yīng)急物資運(yùn)輸?shù)綉?yīng)急救援點(diǎn)[1]。近年來各類重大突發(fā)事件頻繁發(fā)生，2003年爆發(fā)SARS、2008年汶川8.0級大地震災(zāi)情、2010年青海玉樹7.1級地震，給受災(zāi)地區(qū)經(jīng)濟(jì)和人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)造成重大的損失，應(yīng)急物流管理體系建立得到了政府的高度重視。當(dāng)前新型冠狀肺炎的爆發(fā)給全球衛(wèi)生治理帶來巨大挑戰(zhàn)，根據(jù)世界衛(wèi)生組織發(fā)布的最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截至2022年4月全球累計(jì)確診新冠肺炎病例4.97億例，累計(jì)死亡病例超過618萬人，造成了重大人員傷亡與巨大經(jīng)濟(jì)損失。在突發(fā)事件發(fā)生后產(chǎn)生了巨大的應(yīng)急救災(zāi)需求，應(yīng)急物流供應(yīng)商需要快速將應(yīng)急物資送達(dá)災(zāi)區(qū)以保障應(yīng)急物資的供應(yīng)，通過對應(yīng)急物流供應(yīng)商進(jìn)行科學(xué)合理的評價(jià)，可以最大程度保護(hù)人民群眾的生命和財(cái)產(chǎn)。

為了選擇最優(yōu)的應(yīng)急物流供應(yīng)商來參與應(yīng)急物資的供給與運(yùn)輸?shù)纫幌盗谢顒?dòng),對應(yīng)急物流供應(yīng)商的評價(jià)成為應(yīng)急物流系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)。通過梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)資料發(fā)現(xiàn)，國外關(guān)于應(yīng)急物流供應(yīng)商的評價(jià)研究起步較早，Ediz在2004年對應(yīng)急物資供應(yīng)商進(jìn)行選擇時(shí)提出根據(jù)交貨因素、物資質(zhì)量和采購成本構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)[2]；Chayangkul通過對供應(yīng)商評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的多重性進(jìn)行分析，提出模糊推理法對應(yīng)急物流供應(yīng)商進(jìn)行評價(jià),并使用MATLAB對模型進(jìn)行求解計(jì)算[3]；M. S. Q. Zulkar Nine等為了對供應(yīng)商進(jìn)行科學(xué)合理的評價(jià)，提出了結(jié)合模糊均值聚類檢測與層次分析法的算法[4]。國內(nèi)學(xué)者對應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)也進(jìn)行了研究，其中，韓瑞珠等基于三角模糊數(shù)構(gòu)建了應(yīng)急物流外包供應(yīng)商績效評價(jià)指標(biāo)體系，考慮決策者心理與行為偏好通過模糊層次分析法提出一種應(yīng)急物流外包供應(yīng)商評價(jià)方法[5]；江孝感,馮勤超等從企業(yè)應(yīng)急的角度出發(fā),構(gòu)建應(yīng)急物流供應(yīng)商綜合能力評價(jià)指標(biāo)體系，并使用線性加權(quán)法對綜合能力評分進(jìn)行計(jì)算[6]；劉乃娟根據(jù)應(yīng)急物資的特征分析應(yīng)急物資需求的主要內(nèi)容，構(gòu)建多目標(biāo)應(yīng)急物資采購供應(yīng)商選擇評價(jià)指標(biāo)體系[7]；王幫俊等提出軍地一體化中應(yīng)急物流供應(yīng)商評估指標(biāo)體系,并引入集對分析方法對評價(jià)樣本指標(biāo)聯(lián)系矩陣的指標(biāo)進(jìn)行合成計(jì)算應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)，對最后的結(jié)果進(jìn)行排序[8]；商麗媛等研究了基于灰熵理論構(gòu)建應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系,提出了綜合應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)模型[9]；閆佳麗基于應(yīng)急物流的特點(diǎn)以四個(gè)維度構(gòu)建應(yīng)急物資供應(yīng)商選擇評價(jià)體系，并使用DEMATEL方法識別評價(jià)指標(biāo)，通過LINMAP方法計(jì)算屬性權(quán)重，提出應(yīng)急物資供應(yīng)商評價(jià)方法[10]；符瑜等構(gòu)建基于食品質(zhì)量與應(yīng)急能力的應(yīng)急物資供應(yīng)商評價(jià)體系，使用AHP法建立應(yīng)急供應(yīng)商信息追溯系統(tǒng)[11]；陜振沛等通過將對熵集結(jié)方法與改進(jìn)熵值法進(jìn)行組合分別計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的主客觀權(quán)重,在灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上使用改進(jìn)TOPSIS方法計(jì)算貼近度,并提出應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)方法[12]。通過對上述文獻(xiàn)的分析發(fā)現(xiàn)，目前國內(nèi)外對應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)的研究總體來講尚在起步階段，在評價(jià)指標(biāo)選取和評價(jià)方法選擇方面尚有分歧和不足。本文在構(gòu)建應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，將概率語言術(shù)語集與TODIM方法相結(jié)合，提出應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)的概率語言改進(jìn)TODIM方法，為合理選擇應(yīng)急物流供應(yīng)商提供理論支持。

1 應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系

1.1 現(xiàn)有應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系文獻(xiàn)述評

國內(nèi)學(xué)者對供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系研究起步較晚，20世紀(jì)90年代后開始關(guān)注供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建問題。在此之后，考慮到應(yīng)急物流的特殊性，根據(jù)重大突發(fā)事件的現(xiàn)實(shí)情況，眾多學(xué)者開始從多個(gè)維度針對應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建進(jìn)行深入的研究。目前，針對應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)方法主要是通過文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)歸納總結(jié)與實(shí)地考察調(diào)研分析。通過大量查閱近年來相關(guān)文獻(xiàn)，本文歸納總結(jié)出具有代表性的應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)，并對指標(biāo)體系的構(gòu)建進(jìn)行簡要述評，如表1所示。

表1 代表性的應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系

1.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建

近年來專家學(xué)者從應(yīng)急物流的需求目標(biāo)出發(fā)，首先保障應(yīng)急物流時(shí)間效益的最大化，同時(shí)考慮以突發(fā)事件損失最小化為目標(biāo)，從不同視角構(gòu)建了應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系。本文基于應(yīng)急物流的內(nèi)涵與特點(diǎn)，在總結(jié)歸納現(xiàn)有應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)優(yōu)點(diǎn)基礎(chǔ)上，從5個(gè)方面建立指標(biāo)體系，包括快速響應(yīng)時(shí)間、物資質(zhì)量、成本控制、企業(yè)服務(wù)和企業(yè)內(nèi)外部條件，并根據(jù)應(yīng)急物流體系的實(shí)際運(yùn)作和一級指標(biāo)的特點(diǎn)，分為17個(gè)二級指標(biāo)，如表2所示。

表2 應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系

1.3 指標(biāo)體系的釋義

(1)快速響應(yīng)時(shí)間

快速響應(yīng)時(shí)間主要包括物資供給能力、快速生產(chǎn)能力與物資儲(chǔ)備能力。物資供給能力是指應(yīng)急物流供應(yīng)商在最短的時(shí)間內(nèi)可以提供充足的應(yīng)急物資的能力，反映出應(yīng)急物流供應(yīng)商是否具有足夠能力可滿足突發(fā)情況所需要的服務(wù)，為應(yīng)急事件決策者提供重要參考；快速生產(chǎn)能力是指當(dāng)應(yīng)急事件發(fā)生后應(yīng)急物流供應(yīng)商進(jìn)行應(yīng)急物資生產(chǎn)的能力，同時(shí)應(yīng)急物流供應(yīng)商有能力臨時(shí)增加生產(chǎn)，可緊急生產(chǎn)急需的應(yīng)急物資；物資儲(chǔ)備能力是指應(yīng)急物流供應(yīng)商對所生產(chǎn)應(yīng)急物資提供儲(chǔ)備的能力，體現(xiàn)應(yīng)急物流供應(yīng)商在物資儲(chǔ)備方面是否具有良好的管理能力來滿足對應(yīng)急物資儲(chǔ)備的要求等。

(2)物資質(zhì)量

物資質(zhì)量是指應(yīng)急物流供應(yīng)商根據(jù)特定標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)的應(yīng)急物資滿足應(yīng)急計(jì)劃規(guī)定需要的特性總和。在進(jìn)行應(yīng)急救援工作過程時(shí)，應(yīng)急物資的質(zhì)量是救援工作順利開展的基本保障，應(yīng)急物資質(zhì)量的高低在很大程度上影響應(yīng)急救援工作的成效。因此，在追求時(shí)間效益最大化前提下，物資質(zhì)量也是應(yīng)急物流供應(yīng)商選擇的一個(gè)重要因素。對應(yīng)急物流供應(yīng)商提供的應(yīng)急物資質(zhì)量水平進(jìn)行綜合評價(jià)，有利于確保應(yīng)急救援工作的順利開展，同時(shí)應(yīng)急物流供應(yīng)商需提供后續(xù)服務(wù)，以確保產(chǎn)品具備良好的質(zhì)量保證能力。主要包括產(chǎn)品合格率、產(chǎn)品故障率和產(chǎn)品質(zhì)量保障能力等。

(3)成本控制

成本控制是指政府在向應(yīng)急物流供應(yīng)商購買應(yīng)急物資時(shí)每一單位產(chǎn)品所需付出的費(fèi)用。當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生后，對應(yīng)急物資的采購需求突然激增，成本控制是決策者需要考慮的主要因素之一。通過對比不同應(yīng)急物流供應(yīng)商的報(bào)價(jià)與長期價(jià)格水平，根據(jù)應(yīng)急物資各類產(chǎn)品的價(jià)格優(yōu)勢，對應(yīng)急物流供應(yīng)商的成本控制能力進(jìn)行評價(jià)。主要包括運(yùn)輸成本、產(chǎn)品成本、訂單處理成本與庫存成本。

(4)企業(yè)服務(wù)

企業(yè)服務(wù)是應(yīng)急物流供應(yīng)商可及時(shí)滿足應(yīng)急物資采購訂單的能力，通過交貨準(zhǔn)時(shí)率、訂單完成率、售后服務(wù)等指標(biāo)進(jìn)行描述，是影響供應(yīng)商評價(jià)的重要指標(biāo)。當(dāng)發(fā)生突發(fā)事件時(shí)，應(yīng)急物流供應(yīng)商應(yīng)在第一時(shí)間對外部需求做出快速反應(yīng)，并在最短時(shí)間內(nèi)提供相關(guān)應(yīng)急物資。應(yīng)急物流供應(yīng)商對訂單時(shí)間需求變化具有柔性，包括在時(shí)間、數(shù)量與品種上的反應(yīng)。只有當(dāng)應(yīng)急物流供應(yīng)商準(zhǔn)時(shí)準(zhǔn)量的提供應(yīng)急物資，并對應(yīng)急物資使用狀況進(jìn)行售后保障持續(xù)服務(wù)，才能保障應(yīng)急物流系統(tǒng)物資調(diào)度計(jì)劃有效落實(shí)。

(5)企業(yè)內(nèi)外部條件

企業(yè)內(nèi)外部條件是一個(gè)企業(yè)綜合實(shí)力的重要體現(xiàn)，具體包括地理位置、信息化程度、應(yīng)急管理能力與企業(yè)信譽(yù)等。當(dāng)發(fā)生突發(fā)事件時(shí)，應(yīng)急物流系統(tǒng)進(jìn)入高效運(yùn)作的狀態(tài)，要求應(yīng)急物流供應(yīng)商保障物資的充足供應(yīng)，緊急情況下應(yīng)急物流供應(yīng)商的地理位置、信息化程度、應(yīng)急管理能力非常重要，且在對應(yīng)急物流供應(yīng)商進(jìn)行評價(jià)時(shí)，同時(shí)也要看重供應(yīng)商企業(yè)是否具備良好聲譽(yù)。

2 應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)模型

2.1 概率語言術(shù)語集相關(guān)基礎(chǔ)

1965年，Zadeh首先提出了使用模糊集來描述相關(guān)決策信息[13]，之后學(xué)者又提出了猶豫模糊語言術(shù)語集的概念，綜合采用多個(gè)語言術(shù)語表達(dá)決策信息，較為貼近決策者的思維認(rèn)知與行為特征，后又拓展為區(qū)間猶豫模糊集[14]、對偶猶豫模糊集[15]、猶豫三角模糊集[16]、猶豫模糊語言集[17]、廣義猶豫模糊集[18]等多種形式的模糊集。為了更全面清晰的表達(dá)決策者的行為與心理偏好，有效地處理決策過程中的不確定信息，將評價(jià)信息用語言值和相應(yīng)的概率來表征。2016年P(guān)ang等人提出了概率語言術(shù)語集的概念(Probabilistic Linguistic Term Sets，PLTS)，它由幾個(gè)可能的語言術(shù)語組成，并與其對應(yīng)的概率相關(guān)聯(lián)[19]。隨后Gou和Xu為概率語言術(shù)語集定義了新的運(yùn)算，使經(jīng)過計(jì)算的概率語言術(shù)語集中概率信息得以完全保留[20]；Wang等定義了概率語言術(shù)語集的廣義距離和Hausdorff距離[21]；Liu和Li在Maclaurin對稱平均(GMSM)算子基礎(chǔ)上，提出了概率語言信息環(huán)境下多屬性群決策方法[22]。

定義 1[23]設(shè)S={Si|i=-τ,…,-1,0,1,…,τ}是語言術(shù)語組成的有限集合，τ為正整數(shù)，其中Si∈S表示其中一個(gè)可能的語言術(shù)語，S滿足以下四個(gè)條件：

①有序性：Si

②負(fù)算子：Neg(Si)=Sj，其中i=-j；

③最大算子：max{Si,Sj}=Si,當(dāng)且僅當(dāng)i≥j；

④最小算子：min{Si,Sj}=Si,當(dāng)且僅當(dāng)i≥j。

定義2[24]設(shè)S={Si|=-τ,…,-1,0,1,…,τ}為一個(gè)語言術(shù)語集,則概率語言術(shù)語集表示為:

L(p)={L(k)(p(k))|L(k)}∈S,r(k)∈t,p(k)≥0,

(1)

其中，L(k)(p(k))表示L(p)的概率為p(k)，#L(p)表示概率語言術(shù)語集L(p)中所含語言術(shù)語集的個(gè)數(shù)，L(k)(p(k))被稱為一個(gè)概率語言項(xiàng)元素(PLTE)。

定義3[24]設(shè)L(p)={L(k)(p(k))|k=1,2,…,#L(p)}是一個(gè)概率語言術(shù)語集,規(guī)范化的概率語言術(shù)語集定義為:

(2)

定義5[24]設(shè)L(p)={L(k)(p(k))|k=1,2,…,#L(p)}為一個(gè)概率語言術(shù)語集，則L(p)的得分函數(shù)表示為:

E(L(p))=sα

(3)

(4)

(5)

其中，a(L1∩L2)代表L1(p)與L2(p)相交的面積。

(6)

(7)

2.2 問題描述

2.3 評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

為了確定多屬性決策屬性的權(quán)重，計(jì)算某個(gè)屬性下備選方案評價(jià)值之間存在的偏差，偏差越大說明該屬性的區(qū)分度越大，則其權(quán)重值越大；而偏差越小，則該屬性對備選方案的區(qū)分度越小，權(quán)重值也就越小[27]。當(dāng)偏差值存在明顯差異時(shí)，說明該屬性是較為重要的。因此，本文將最大偏差法推廣到概率偏好語言術(shù)語集來確定屬性權(quán)重，可以得到指標(biāo)Cj的偏差值為：

(8)

準(zhǔn)則權(quán)重可通過以下優(yōu)化模型計(jì)算，于是構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)為：

通過構(gòu)建拉格朗日函數(shù)，求解以上最大化偏差模型：

其中，上式中的ξ表示拉格朗日乘子。求得偏導(dǎo)數(shù)，可得:

求得最優(yōu)解，由此得到：

將上式標(biāo)準(zhǔn)化后得到評價(jià)指標(biāo)Cj的權(quán)重如式(9)

(9)

2.4 基于概率語言術(shù)語集的改進(jìn)TODIM方法

TODIM方法由Gomes等提出，在考慮決策者的心理行為的前提下有效地解決多屬性決策問題，該方法在前景理論的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)造多屬性值函數(shù)來對每個(gè)備選方案進(jìn)行排序[28]；Hu等提出了一種新的三向決策模型TODIM方法，該方法采用了一種新的可能性度[29]；Ji等人提出了一種基于項(xiàng)目的TODIM方法用于中性信息[30]；Llamazares用一系列函數(shù)推廣了傳統(tǒng)的TODIM方法，并證明了TODIM方法的一些性質(zhì)，關(guān)鍵思想是選擇出優(yōu)于其他選擇的主導(dǎo)價(jià)值[31]。傳統(tǒng)的TODIM方法在對初始決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理之后，通過計(jì)算每個(gè)方案與其它方案之間的優(yōu)勢度，得出每個(gè)方案的總體優(yōu)勢度，然后根據(jù)每個(gè)方案的總體優(yōu)勢度選擇最優(yōu)方案，總體優(yōu)勢度越大，該方案越優(yōu)。本文對傳統(tǒng)的TODIM方法進(jìn)行改進(jìn)，提出基于概率語言術(shù)語集的改進(jìn)TODIM方法。在對應(yīng)急物流供應(yīng)商進(jìn)行評價(jià)的過程中，由于評價(jià)專家個(gè)人知識水平與個(gè)人經(jīng)驗(yàn)存在差異，對備選方案存在不同的認(rèn)識，本文在概率語言環(huán)境下對傳統(tǒng)的TODIM方法進(jìn)行改進(jìn)，通過引入概率語言術(shù)語集距離測度公式，并采用最大偏差法確定屬性權(quán)重，將概率語言術(shù)語集與TODIM方法相結(jié)合，構(gòu)建概率語言環(huán)境下應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)問題的多屬性決策模型。

(10)

其中，wr=max{w1,w2,…,wn}。

假設(shè)Ai、Ak是任意兩個(gè)應(yīng)急物流供應(yīng)商，定義Ai與Ak之間的優(yōu)勢度，通過兩方案與理想解的距離大小判斷兩個(gè)應(yīng)急物流供應(yīng)商之間的優(yōu)勢，根據(jù)準(zhǔn)則計(jì)算應(yīng)急物流供應(yīng)商Ai相對于應(yīng)急物流供應(yīng)商Ak的關(guān)于評價(jià)指標(biāo)Cj優(yōu)勢度Φ(Ai,Ak)，TODIM優(yōu)勢度公式為:

(11)

上式表明θ越小，表明專家對損失規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)程度越高[32]。

則計(jì)算應(yīng)急物流供應(yīng)商Ai優(yōu)于應(yīng)急物流供應(yīng)商Ak的程度為:

(12)

最后，計(jì)算應(yīng)急物流供應(yīng)商的總體優(yōu)勢度為：

(13)

2.5 決策步驟

通過上述分析，本文提出了概率語言術(shù)語集的改進(jìn)TODIM方法，并用此方法來解決應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)的多屬性決策問題，決策步驟如下：

步驟1確定屬性權(quán)重。收集專家的評價(jià)信息構(gòu)建概率語言決策矩陣，并將專家原始評價(jià)矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理；通過最大偏差法計(jì)算應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)公式(9)計(jì)算的結(jié)果為w=(w1,w2,…,wn)。

步驟2計(jì)算相對權(quán)重。根據(jù)公式(10)計(jì)算應(yīng)急物流供應(yīng)商之間相對權(quán)重wjr=(w1r,w2r,…,wnr)。

步驟3計(jì)算優(yōu)勢度。將應(yīng)急物流供應(yīng)商進(jìn)行兩兩對比，根據(jù)公式(11)與公式(12)，計(jì)算得出在屬性Cj下供應(yīng)商Ai相對于其他供應(yīng)商Ak的優(yōu)勢度Φj(Ai,Ak)。

步驟4計(jì)算總體優(yōu)勢度。根據(jù)式(13)計(jì)算總體優(yōu)勢度Z(Ai)。

步驟5排序。根據(jù)總體優(yōu)勢度Z(Ai)對所有應(yīng)急物流供應(yīng)商進(jìn)行排序，總體優(yōu)勢度越大，對應(yīng)的應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)結(jié)果越好。

3 實(shí)例分析

應(yīng)急物流供應(yīng)商的評價(jià)問題關(guān)乎突發(fā)事件的救援效果，也關(guān)系到供應(yīng)商市場競爭力的提升，是政府與供應(yīng)商雙方能夠進(jìn)行長期合作并順利獲得雙贏的關(guān)鍵，需要集合各個(gè)專家的評估意見得到最優(yōu)的方案。由于應(yīng)急物流系統(tǒng)的復(fù)雜性，專家的思維存在偏好不能準(zhǔn)確描述某些影響因素，可以使用概率語言術(shù)語集來進(jìn)行描述評價(jià)。

針對上述概率語言多屬性決策問題，其計(jì)算步驟如下：

步驟1對決策矩陣進(jìn)行處理，計(jì)算得到規(guī)范化決策矩陣B，根據(jù)公式(9)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重w=(0.18,0.2,0.12,0.21,0.28)。

步驟3設(shè)定參數(shù)，利用公式(11)～(12)改進(jìn)的TODIM方法計(jì)算方案的優(yōu)勢度Φ(Ai,Ak)，如表3所示。

表3 應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)的總體優(yōu)勢度矩陣

步驟4根據(jù)公式(13)計(jì)算總體優(yōu)勢度，分別為Z(A1)=0.6,Z(A2)=0.82,Z(A3)=1,Z(A4)=0.38。

步驟5所有方案排序?yàn)锳3?A2?A1?A4，即應(yīng)急物流供應(yīng)商A3為最優(yōu)選擇。

4 結(jié)語

當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，科學(xué)準(zhǔn)確的選擇最優(yōu)的應(yīng)急物流供應(yīng)商可以保障應(yīng)急物資更加及時(shí)、快速的送達(dá)受災(zāi)地點(diǎn)，進(jìn)而開展有效的應(yīng)急救援工作。本文對應(yīng)急物流供應(yīng)商進(jìn)行評價(jià)，首先構(gòu)建應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)指標(biāo)體系，其次建立了概率語言環(huán)境下基于改進(jìn)TODIM方法的應(yīng)急物流供應(yīng)商評價(jià)模型，最后通過實(shí)例分析驗(yàn)證了方法的可行性與有效性。在本研究基礎(chǔ)上，未來可考慮將所提出方法拓展到概率不確定語言環(huán)境中，探討相關(guān)評價(jià)模型及其應(yīng)用。