摘要：在分析現(xiàn)有選址模型的基礎(chǔ)上，本文將MDHGF算法進(jìn)行改進(jìn)，建立基于MDHGF改進(jìn)算法的物流中心選址決策模型。該模型的最大特點(diǎn)是將定性的研究方法和定量的研究方法有機(jī)結(jié)合，克服各自的缺點(diǎn)。在算法的改進(jìn)過程中，本文主要是將成本因素單獨(dú)提出，建立多目標(biāo)線性規(guī)劃模型，然后用啟發(fā)式算法得出可行性方案。對(duì)可行性方案，在不考慮成本因素的情況下運(yùn)用改進(jìn)的MDHGF算法計(jì)算其它因素的綜合評(píng)價(jià)值，然后再次考慮成本因素，借鑒指標(biāo)滿意度法對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行無量綱化處理，算出每個(gè)方案的綜合得分，對(duì)方案進(jìn)行排序，為決策者提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：選址 決策模型 MDHGF算法

中圖分類號(hào)：F273

1 物流中心選址常用決策方法

近年來，隨著選址理論的發(fā)展，很多種物流中心選址的方法被開發(fā)出來，歸結(jié)起來可以分為五種：解析方法、最優(yōu)化規(guī)劃方法、啟發(fā)式方法、仿真方法以及綜合因素評(píng)價(jià)法。目前關(guān)于以上哪一種方法是最優(yōu)的選址方法尚無定論。鑒于各種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，所以在實(shí)際應(yīng)用中還是應(yīng)該根據(jù)具體問題來選擇合適又比較經(jīng)濟(jì)的決策方法，同時(shí)盡可能的綜合運(yùn)用多種方法來建立選址模型，單獨(dú)應(yīng)用以上的任何一種方法都難以獲得最佳的方案。為了克服各種方法自身的缺陷，綜合多種方法的優(yōu)點(diǎn)，本文運(yùn)用最優(yōu)化線性規(guī)劃方法、啟發(fā)式方法、綜合因素評(píng)價(jià)法、同時(shí)引入MDHGF算法，建立基于MDGHF算法的物流中心選址決策模型。MDHGF集成算法是將改進(jìn)的德爾菲法、層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)、模糊評(píng)判的成功之處集合而成的（徐偉祥，張全壽，2003），將MDHGF集成算法運(yùn)用于物流中心的選址過程，主要有以下兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

1.1 定性分析和定量分析結(jié)合，最后上升到定量分析；自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)想結(jié)合；科學(xué)理論與經(jīng)驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合；宏觀和微觀相結(jié)合；各類人員的結(jié)合。

1.2 由于在物流中心的選址過程中數(shù)據(jù)較少且不滿足統(tǒng)計(jì)要求，在這種情況下，運(yùn)用MDHGF集成算法更具有實(shí)用性。因?yàn)镸DHGF集成算法集成了灰色系統(tǒng)理論，灰色系統(tǒng)理論是從信息的非完備性出發(fā)研究和處理復(fù)雜系統(tǒng)的理論，灰色理論提供了一套解決系統(tǒng)評(píng)價(jià)的方法。它不是從系統(tǒng)內(nèi)部特殊的規(guī)律去研究系統(tǒng)，而是通過對(duì)系統(tǒng)某一層次的觀測(cè)資料加以數(shù)學(xué)處理，達(dá)到更高層次上了解系統(tǒng)內(nèi)部變化趨勢(shì)、相互關(guān)系等機(jī)制。

2 基于MDHGF改進(jìn)算法的選址決策模型的建立

2.1 MDHGF算法思路改進(jìn)

2.1.1 成本因素是影響物流中心選址的一個(gè)重要因素，為了使建立選址模型更加具有科學(xué)性，在運(yùn)用MDHGF算法前，本文首先以成本最小化為目標(biāo)，建立多目標(biāo)線性規(guī)劃模型，然后運(yùn)用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解，得出可行性選址方案。對(duì)于每個(gè)可行性方案，在不考慮成本因素的前提下，本文用MDHGF算法進(jìn)行評(píng)價(jià)，分別得出其它因素的綜合值，然后再綜合成本因素，得出方案的綜合得分，選出最優(yōu)方案。

2.1.2 為了簡(jiǎn)化MDHGF算法，本文將省去MDHGF算法的第一步和第二步，最后借鑒指標(biāo)滿意度的方法進(jìn)行指標(biāo)的無量綱化處理。

2.2 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 為了使選址方案評(píng)價(jià)更具科學(xué)和易于操作，建立針對(duì)性強(qiáng)、相關(guān)性好且簡(jiǎn)明可行的評(píng)價(jià)指標(biāo)是關(guān)鍵。在綜合考慮影響物流中心選址因素的基礎(chǔ)上，本文建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示。

2.3 計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值 單獨(dú)的考慮成本因素，建立多目標(biāo)線性規(guī)劃模型，然后用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解，可得到s個(gè)可行的子集，其對(duì)應(yīng)得成本為fq（q=1，2…s），再對(duì)這s個(gè)可行子集作為備選方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，利用MDHGF算法的第三步到第十步，在不考慮成本因素的條件下，計(jì)算每個(gè)可行性方案中非成本因素、基本設(shè)施、社會(huì)環(huán)境和經(jīng)營(yíng)環(huán)境分別的綜合評(píng)價(jià)值。

第一步：確定指標(biāo)評(píng)分等級(jí)。根據(jù)一般的分類方法，按一般經(jīng)驗(yàn)，將所有的指標(biāo)分為優(yōu)、良、中、差4個(gè)等級(jí)，對(duì)應(yīng)得分值分別為4、3、2、1，指標(biāo)等級(jí)介于兩相鄰之間時(shí)，相應(yīng)得評(píng)分值為3.5、2.5和1.5 ，指標(biāo)的具體得分由專家評(píng)定。

第二步：利用層次分析法或者專家評(píng)分法，對(duì)每個(gè)指標(biāo)賦予其相應(yīng)的權(quán)數(shù)。具體可表述為：

第2層指標(biāo)的權(quán)重：E={a1，a2}；

第3層指標(biāo)的權(quán)重集：E={ai1，aij}當(dāng)i=1時(shí)，j=2；當(dāng)i=2時(shí)，j=3；

第4層指標(biāo)的權(quán)重集：E={aij1，aij2，…aijk}當(dāng)i=1，j=1時(shí)，k=4；當(dāng)i=1，j=2時(shí)，k=3；當(dāng)i=2時(shí)，j=（1，2，3），k=3。

第三步：組織專家評(píng)分。專家序號(hào)為n，n=1，2，…p，即有p個(gè)評(píng)價(jià)者，組織p個(gè)評(píng)價(jià)者根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)按評(píng)價(jià)等級(jí)打分，并填寫專家評(píng)分表。

第四步：求評(píng)價(jià)樣本矩陣。根據(jù)評(píng)價(jià)者評(píng)價(jià)結(jié)果，即根據(jù)第n個(gè)評(píng)價(jià)者對(duì)指標(biāo)Cijk給出的評(píng)分dijkn，其中n=1，2，…p求得評(píng)價(jià)指標(biāo)的樣本矩陣D，其中i=1時(shí)，j=2；i=2時(shí)，j=1，2，3，k=1，2，3。

第五步：確定評(píng)價(jià)灰類。由于本文將指標(biāo)分為四個(gè)等級(jí)，所以采用4個(gè)評(píng)價(jià)灰類，灰類序號(hào)為e，e=1，2，3，4分別表示優(yōu)、良、中、差。

第六步：構(gòu)造灰色評(píng)價(jià)權(quán)矩陣。對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)評(píng)價(jià)者主張第e個(gè)灰類的灰色評(píng)價(jià)權(quán)，記為Cijke；Cijk屬于各個(gè)評(píng)價(jià)灰類的總灰色評(píng)價(jià)權(quán)，記為Cijk，則有：

其中i=1時(shí)，j=2；i=2時(shí)，j=1，2，3；k=1，2，3。

所有評(píng)價(jià)者就指標(biāo)Cijk，對(duì)評(píng)價(jià)者主張第e個(gè)灰類的灰色評(píng)價(jià)權(quán)，記為rijke，則有：

評(píng)價(jià)灰類有4個(gè)，評(píng)價(jià)指標(biāo)Cijk對(duì)于各灰類的灰色評(píng)價(jià)權(quán)向量rijk為：rijk=（rijk1，rijk2，rijk3，rijk4，）其中i=1時(shí)，j=2；i=2時(shí)，j=1，2，3；k=1，2，3。這樣，綜合每個(gè)第三層因素Bij所屬的四層指標(biāo)Cijk對(duì)于評(píng)估灰類的灰色評(píng)價(jià)權(quán)向量，得到評(píng)價(jià)者對(duì)第三層每個(gè)因素的灰色評(píng)價(jià)權(quán)矩陣Rij。

其中i=1時(shí)，j=2；i=2時(shí)，j=1，2，3。

第七步：計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值。將Rij和第二步得到的對(duì)應(yīng)的權(quán)重分別相乘，得到因素Bij的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果Gij：Gij=（aij1，aij2，aij3）·Rij=（gij1，gij2，gij3，gij4）其中i=1時(shí)，j=2；i=2時(shí)，j=1，2，3。將綜合評(píng)價(jià)結(jié)果轉(zhuǎn)換為綜合評(píng)價(jià)值：kij=Gij·HT其中i=1時(shí)，j=2；i=2時(shí)，j=1，2，3。H為各灰類等級(jí)按灰水平賦值形成的向量。

2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 由上述分析可知，方案q下的成本指標(biāo)fq（q=1，2…s）是定性的。將方案q下的非成本因素，基本設(shè)施、社會(huì)環(huán)境和經(jīng)營(yíng)環(huán)境的綜合評(píng)價(jià)值記為kqij（q=1，2…s；i=1時(shí)，j=2；i=2時(shí)，j=1，2，3），這些值是定性的。如果將它們綜合，存在量綱上的差別，本文借鑒指標(biāo)滿意度的方法，通過求解各因素滿意度來解決這個(gè)問題。

定義單個(gè)因素最優(yōu)值的滿意度是1，最劣值得滿意度是0，中間值用插值法求得，從而得到q方案的指標(biāo)滿意度為Mq=（Mq11，Mq12，Mq21，Mq22，Mq23）。

2.5 計(jì)算方案總得分 由上一節(jié)第二步可知，第二層指標(biāo)的權(quán)重為E=（a1，a2），第三層指標(biāo)的權(quán)重集為：E=（a11，a12）；E2=（a21，a22，a23）。則E1相對(duì)于總目標(biāo)的權(quán)重w1=E1·a1=（w11，w12），E2相對(duì)于總目標(biāo)的權(quán)重w2=E2·a2=（w21，w22，w23），因此B11、B12、B21、B22、B23相對(duì)于總目標(biāo)的權(quán)重相量為：w=（w11，w12，w21，w22，w23）那么方案q的總得分為：

Lq=w·Mqij=（w11，w12，w21，w22，w23）·（Mq11，Mq12，Mq21，Mq22，Mq23）T

這樣s個(gè)方案的綜合評(píng)價(jià)集L=（L1，L2…Ls），然后將其排序，為決策者提供依據(jù)。

3 總結(jié)

物流中心選址綜合評(píng)價(jià)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)評(píng)價(jià)過程，涉及的評(píng)價(jià)指標(biāo)因素眾多，本文應(yīng)用改進(jìn)的MDHGF算法方法對(duì)物流中心選址進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，給出了定量和定性相結(jié)合的評(píng)價(jià)結(jié)果，可供有關(guān)決策部門進(jìn)行決策時(shí)參考。但是綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果也與指標(biāo)的選取有關(guān)，在作決策時(shí)，還應(yīng)結(jié)合具體實(shí)際情況進(jìn)行分析，以便得出更為合理的決策。

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