張培勇，劉 明

(南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京 210094)

基于ANP/D－S/TOPSIS的勞動(dòng)密集型企業(yè)內(nèi)遷選址決策方法

張培勇，劉 明

(南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京 210094)

針對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)內(nèi)遷選址問(wèn)題，綜合應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)層次分析法(ANP)、證據(jù)理論(D－S Theory)以及理想點(diǎn)法(TOPSIS)來(lái)進(jìn)行廠址的選擇決策。其中ANP主要刻畫(huà)廠址評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的復(fù)雜關(guān)系及權(quán)重計(jì)算，D－S Theory用于處理不完全信息條件下多個(gè)評(píng)價(jià)者對(duì)不同候選廠址的不同評(píng)價(jià)方案的信息融合，而理想點(diǎn)法(TOPSIS)則結(jié)合D－S Theory用于最終候選廠址的排序。研究結(jié)果表明，基于ANP/D－S/TOPSIS的勞動(dòng)密集型企業(yè)內(nèi)遷選址決策方法不僅在理論上有所集成創(chuàng)新，而且在實(shí)際應(yīng)用中可以有效解決勞動(dòng)密集型企業(yè)內(nèi)遷選址的諸多問(wèn)題。

勞動(dòng)密集型企業(yè);ANP;D－S Theory;TOPSIS;選址

從文獻(xiàn)調(diào)研結(jié)果看，結(jié)合勞動(dòng)密集企業(yè)的特性，以及決策信息的不確定性和不完整性，如何利用ANP/D－S/TOPSIS等方法來(lái)進(jìn)行廠址選擇綜合決策，目前文獻(xiàn)中還少有涉及?；诖耍疚木C合應(yīng)用ANP/D－S/TOPSIS等方法來(lái)進(jìn)行勞動(dòng)密集企業(yè)廠址選擇的決策。

1 研究思路和模型架構(gòu)

1.1 ANP方法及其應(yīng)用

ANP方法是AHP方法的擴(kuò)展，ANP處理問(wèn)題考慮到元素之間的相互依存關(guān)系(內(nèi)部依存性)以及元素集之間的相互依存關(guān)系(外部依存性)，避免了AHP在層次結(jié)構(gòu)劃分中的許多假設(shè)，更加符合實(shí)際情況。對(duì)于候選廠址選擇決策，借鑒相關(guān)研究成果并結(jié)合決策領(lǐng)域?qū)＜业囊庖?jiàn)，本文主要選取評(píng)估廠址的3個(gè)指標(biāo)集C1，C2，C3進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，分別代表候選廠址所在地的基礎(chǔ)設(shè)施、法規(guī)條例、社會(huì)因素，每個(gè)指標(biāo)集又包括若干元素，各指標(biāo)集相互關(guān)系如圖1所示。借助ANP法則，決策專家組通過(guò)構(gòu)建兩兩比較矩陣，可得到無(wú)權(quán)重的超級(jí)矩陣W，進(jìn)一步地，通過(guò)指標(biāo)集的兩兩比較得到加權(quán)矩陣Q，繼而可得到加權(quán)超矩陣。根據(jù)賦予權(quán)值的超矩陣可構(gòu)造極限超矩陣根據(jù)極限超矩陣可合成最終極限排序，繼而獲得各指標(biāo)集的權(quán)重值。

圖1 候選廠址評(píng)價(jià)指標(biāo)及其相互關(guān)系

1.2 D－S理論方法及其應(yīng)用

D－S理論中幾個(gè)重要的概念如下:

a.設(shè)某一判決問(wèn)題，稱其所有可能結(jié)果的集合Φ為識(shí)別框架。

c.設(shè) Φ 為識(shí)別框架，m:2Φ→［0，1］為框架 Φ上的基本可信度分配，則稱由

所定義的函數(shù)Bel:2Φ→［0，1］為Φ上的信任函數(shù)。

d.設(shè) Φ 為識(shí)別框架，m:2Φ→［0，1］為框架 Φ上的基本可信度分配，則稱由

所定義的函數(shù)Pl:2Φ→［0，1］為Φ上的似然函數(shù)。

e.設(shè)Bel1和Bel2是同一識(shí)別框架Φ上的2個(gè)信任函數(shù)，m1和m2分別是其對(duì)應(yīng)的基本可信度分配，焦元分別為 A1，A2，，An和 B1，B2，，Bl，且則2個(gè)信任函數(shù)的正交和規(guī)則定義如下:

在本文中，D－S理論主要應(yīng)用于融合多個(gè)決策主體對(duì)各候選廠址的不同評(píng)估意見(jiàn)。假設(shè)通過(guò)初步篩選，確定5個(gè)候選廠址。在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，由于決策信息的不完整性以及不同決策者的知識(shí)背景和喜好傾向，所以很難給出確切的指標(biāo)評(píng)價(jià)，因此較為常見(jiàn)的是語(yǔ)言評(píng)價(jià)。為方便計(jì)算，本文僅以3個(gè)評(píng)價(jià)者M(jìn)1，M2，M3意見(jiàn)為例。對(duì)于每個(gè)候選廠址，決策者給出其每個(gè)指標(biāo)集的語(yǔ)義評(píng)價(jià)，則形成決策矩陣 D=［d(Sk，Cj)］5×3，見(jiàn)表1。表1 中語(yǔ)言評(píng)價(jià)和對(duì)應(yīng)的偏好值對(duì)應(yīng)關(guān)系:VH=6，H=5，M=4，L=3，VL=2;*表示決策者無(wú)法評(píng)價(jià)。

表1 語(yǔ)義評(píng)價(jià)矩陣

定義 s={S1，S2，S3，S4，S5}，根據(jù) Hua(2008)［5］，Ju(2012)［13］以及 D － S 基本理論，有以下焦點(diǎn)元素和基本概率定義:

a.對(duì)于任意的 Sk1，Sk2且 Sk1≠ Sk2，如果有d(Sk1，Cj)=d(Sk2，Cj)，則稱 Sk1和 Sk2屬于相同的焦點(diǎn)元素。

b.假設(shè)決策者M(jìn)i給出關(guān)于指標(biāo)Cj第l個(gè)焦點(diǎn)元素集為Ejil(l=1，2，，Ni)，其中Ni為決策者M(jìn)i給出的焦點(diǎn)元素集總數(shù)，則基本概率為

這里p(Ejil)是決策者M(jìn)i給出關(guān)于指標(biāo)Cj第l個(gè)焦點(diǎn)元素集為Ejil(l=1，2，，Ni) 的決策偏好值。

由于每個(gè)決策者對(duì)候選廠址的影響作用不同，給定每個(gè)決策者的影響權(quán)重為 ηj，滿足 ηj＞0，則每個(gè)決策者的信任度定義如下:

進(jìn)一步地，根據(jù)決策者的信任度可對(duì)上述基本概率進(jìn)行修正，定義如下:

1.3 TOPSIS方法

借鑒 Ju和 Wang(2012)的研究思路［13］，本文首先利用ANP方法計(jì)算各候選廠址評(píng)價(jià)指標(biāo)集的權(quán)重λ =(λ1，λ2，λ3)，然后通過(guò) D －S 證據(jù)理論求出各候選廠址在每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)集下的置信區(qū)間，繼而構(gòu)建相應(yīng)的置信區(qū)間矩陣。由于各候選廠址是否被選擇取決于其置信區(qū)間，所以該置信區(qū)間矩陣可以有效轉(zhuǎn)換為決策矩陣。定義ij，ij分別為廠址Si(i=1，2，，5) 在指標(biāo)Cj(j=1，2，3) 下最小信任和最大信任，根據(jù)下式變換可得到標(biāo)準(zhǔn)決策矩陣:

結(jié)合各評(píng)價(jià)指標(biāo)集C1，C2，C3的權(quán)重，可進(jìn)一步構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)加權(quán)決策矩陣，定義如下:

確定最佳候選廠址S+表示對(duì)應(yīng)的最樂(lè)觀情況，以及最差候選廠址S－表示對(duì)應(yīng)的最悲觀情況，定義如下:

計(jì)算每個(gè)候選廠址與最佳候選廠址S+和最差候選廠址S－的歐式距離，定義如下:

計(jì)算每個(gè)候選廠址距離最佳候選廠址的相對(duì)接近度，相對(duì)接近度定義如式(11)。最后根據(jù)di的大小對(duì)候選廠址進(jìn)行排序，di越大，則候選廠址Si越接近最佳候選廠址S+。

由此本文可以求得每個(gè)候選廠址的相對(duì)接近度，根據(jù)相對(duì)接近度的定義對(duì)各候選廠址進(jìn)行優(yōu)劣排序。

2 算例與數(shù)值分析

對(duì)于勞動(dòng)密集型企業(yè)選址的選擇，根據(jù)圖1所示的各指標(biāo)集相互關(guān)系，借助ANP法則，通過(guò)構(gòu)建兩兩比較矩陣并進(jìn)行計(jì)算，可以得到無(wú)權(quán)重的超級(jí)矩陣W。然后再通過(guò)指標(biāo)的兩兩比較得到指標(biāo)的權(quán)重矩陣Q，最后得到加權(quán)超矩陣，見(jiàn)表2。通過(guò)理論證明可知，加權(quán)超矩陣Wˉ的極限矩陣是存在的，見(jiàn)表3。根據(jù)上述極限矩陣可以得到C1，C2，C3的 權(quán) 重 λ1，λ2，λ3分 別 為 0.611 1，0.231 6，0.157 3。

表2 加權(quán)超級(jí)矩陣

表2 加權(quán)超級(jí)矩陣

C1 C2 C3 C11 C12 C13 C14 C21 C22 C23 C31 C32 C33 C1 C11 0.000 0 0.155 7 0.105 9 0.162 1 0.145 7 0.085 7 0.228 6 0.107 4 0.107 4 0.107 4 C12 0.200 3 0.000 0 0.192 5 0.162 1 0.077 6 0.046 1 0.122 5 0.078 6 0.078 6 0.078 6 C13 0.070 9 0.356 5 0.000 0 0.324 2 0.229 3 0.292 7 0.066 0 0.274 4 0.274 4 0.274 4 C14 0.377 1 0.136 0 0.349 8 0.000 0 0.087 0 0.115 1 0.122 5 0.111 0 0.111 0 0.111 0 C2 C21 0.073 4 0.052 7 0.123 9 0.052 7 0.160 3 0.088 2 0.185 6 0.034 1 0.034 1 0.034 1 C22 0.028 0 0.028 0 0.068 2 0.028 0 0.048 5 0.048 5 0.070 8 0.019 5 0.019 5 0.019 5 C23 0.128 2 0.148 8 0.037 5 0.148 8 0.088 2 0.160 3 0.040 5 0.089 3 0.089 3 0.089 3 C3 C31 0.034 9 0.029 6 0.019 9 0.029 6 0.093 4 0.093 4 0.093 4 0.000 0 0.071 4 0.190 4 C32 0.017 4 0.010 7 0.036 2 0.010 7 0.023 3 0.023 3 0.023 3 0.095 3 0.000 0 0.095 2 C33 0.069 7 0.081 7 0.065 8 0.081 7 0.046 7 0.046 7 0.046 7 0.190 4 0.214 3 0.000 0

表3 極限矩陣

表3 極限矩陣

C1 C2 C3 C11 C12 C13 C14 C21 C22 C23 C31 C32 C33 C1 C11 0.123 9 0.123 9 0.123 9 0.123 9 0.123 9 0.123 9 0.123 9 0.123 9 0.123 9 0.123 9 C12 0.123 2 0.123 2 0.123 2 0.123 2 0.123 2 0.123 2 0.123 2 0.123 2 0.123 2 0.123 2 C13 0.191 3 0.191 3 0.191 3 0.191 3 0.191 3 0.191 3 0.191 3 0.191 3 0.191 3 0.191 3 C14 0.172 7 0.172 7 0.172 7 0.172 7 0.172 7 0.172 7 0.172 7 0.172 7 0.172 7 0.172 7 λ1=0.611 1 C2 C21 0.090 4 0.090 4 0.090 4 0.090 4 0.090 4 0.090 4 0.090 4 0.090 4 0.090 4 0.090 4 C22 0.041 3 0.041 3 0.041 3 0.041 3 0.041 3 0.041 3 0.041 3 0.041 3 0.041 3 0.041 3 C23 0.099 8 0.099 8 0.099 8 0.099 8 0.099 8 0.099 8 0.099 8 0.099 8 0.099 8 0.099 8 λ2=0.231 6 C3 C31 0.054 6 0.054 6 0.054 6 0.054 6 0.054 6 0.054 6 0.054 6 0.054 6 0.054 6 0.054 6 C32 0.029 8 0.029 8 0.029 8 0.029 8 0.029 8 0.029 8 0.029 8 0.029 8 0.029 8 0.029 8 C33 0.073 0 0.073 0 0.073 0 0.073 0 0.073 0 0.073 0 0.073 0 0.073 0 0.073 0 0.073 0 λ3=0.157 3

假設(shè)每個(gè)決策者的評(píng)價(jià)權(quán)重為ηi，給出η1=0.35，η2=0.31，η3=0.34。根據(jù)式(5) 得到信任度 β1=1，β2=0.885 7，β3=0.971 4。根據(jù)式(6)，則可得到修正的基本概率分布如下:

首先用概率分布函數(shù)的正交和，即式(3)，來(lái)整合M1和M2的評(píng)價(jià)信息，得到m1?2的概率分布如下:

再跟M3進(jìn)行整合，得到m1?2?3的概率分布，這樣就得到了在C1指標(biāo)下的基本概率分布(見(jiàn)表4)。

表4 在C1準(zhǔn)則下的基本概率分布

根據(jù)證據(jù)理論中的信任函數(shù):式(1)和似然函數(shù)，即式(2)，可以得到每個(gè)候選廠址的置信區(qū)間，由此可以得到每個(gè)候選廠址在指標(biāo)C1下的置信區(qū)間(見(jiàn)表5)。

表5 每個(gè)候選廠址在指標(biāo)C1下的置信區(qū)間

同樣，本文可以得到每個(gè)候選廠址在指標(biāo)C2，C3的置信區(qū)間，繼而得到置信區(qū)間矩陣(見(jiàn)表6)。

表6 置信區(qū)間矩陣

根據(jù)上述結(jié)果，本文利用TOPSIS方法對(duì)候選廠址進(jìn)行排序，從而找出最優(yōu)候選廠址。該方法的基本思路是:確定一個(gè)實(shí)際不存在的最佳候選廠址S+和最差候選廠址S－，然后計(jì)算實(shí)際中每個(gè)候選廠址距最佳候選廠址和最差候選廠址的距離。置信區(qū)間給出了在指標(biāo)Cj(j=1，2，3)下候選廠址Si(i=1，2，，5)可以選擇的信任區(qū)間，例如:在指標(biāo)C1下，候選廠址S3可以選擇的最小信任)B31和最大信任)P31分別為0.148 8和0.158 4。這就給出了在指標(biāo)下選擇最優(yōu)候選廠址的依據(jù)，所以置信區(qū)間矩陣又可稱為決策矩陣。根據(jù)式(7)對(duì)置信區(qū)間矩陣進(jìn)行修正，得到標(biāo)準(zhǔn)決策矩陣，見(jiàn)表7。

表7 標(biāo)準(zhǔn)決策矩陣

結(jié)合C1，C2，C3的權(quán)重 ，可以根據(jù)式(8)構(gòu)造加權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)決策矩陣，見(jiàn)表8。根據(jù)式(9)確定最佳候選廠址S+和最差候選廠址S－，分別表示對(duì)應(yīng)最樂(lè)觀情況和最悲觀情況，則可以得到:根據(jù)式(10)計(jì)算每個(gè)候選廠址與最佳候選廠址S+和最差候選廠址S－的歐式距離，得到歐式距離如下:

表8 加權(quán)重的決策矩陣

根據(jù)式(11)計(jì)算每個(gè)候選廠址距離最佳候選廠址的相對(duì)接近度如下:

根據(jù)相對(duì)接近度的定義，給出各候選廠址的優(yōu)劣排序如下:S1＞S3＞S5＞S4＞S2，這里 ＞表示前者優(yōu)于后者，即在5個(gè)候選廠址中，廠址S1最為理想。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文集成應(yīng)用ANP/D－S/TOPSIS等方法來(lái)刻畫(huà)勞動(dòng)密集型企業(yè)內(nèi)遷廠址選擇決策，其中ANP用于處理候選廠址非獨(dú)立和相互聯(lián)系的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確立，D－S理論用于處理信息不完全條件下的決策者決策置信區(qū)間計(jì)算，而TOPSIS則在這些工作的基礎(chǔ)上用于最終的候選廠址決策排序。本文實(shí)現(xiàn)了3種方法在理論上的有效集成創(chuàng)新，同時(shí)對(duì)于現(xiàn)實(shí)中的密集型企業(yè)廠址選擇，也給出了一個(gè)全新的決策視角，因此具有很好的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。當(dāng)然本文也存在一些不足之處，如在考察候選廠址指標(biāo)時(shí)，進(jìn)行各指標(biāo)和指標(biāo)集元素兩兩比較，所得到的比較矩陣，是假設(shè)來(lái)自一個(gè)決策者或意見(jiàn)相同的決策組，如果決策組給出的比較矩陣不一致，如何綜合評(píng)價(jià)，還需要進(jìn)一步研究。

［1］Saaty T L.Decision Making with Dependence and Feedback［M］.Pittsburgh:RWS Publications，1996.

［2］Kong Feng，Liu Hongyan.Evaluation of logistics service provider using analytic network process［C］//Third International Conference on Natural Computation，Haikou:North China Electric Power University Press，2007.

［3］劉曉峰，陳通，柳錦銘，等.基于ANP的物流中心選址［J］.工業(yè)工程，2007，10(5):136－140.

［4］Dempster A P.Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping［J］.Annuals of Mathematics Statistics，1967，38(4):325－339.

［5］Hua Zhongsheng，Gong Bengang，Xu Xiaoyan.A D ～S－AHP approach for multi－attribute decision making problem with incomplete information［J］.Expert Systems with Applications，2008，35(3):2221－2227.

［6］楊麗徙，賈德峰，任群，等.數(shù)據(jù)融合技術(shù)在變電站選址中的應(yīng)用［J］.電力自動(dòng)化設(shè)備，2003，22(8):57－59.

［7］Hwang C I，Yoon K.Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications［M］.New York:Springer－Verlag，1981.

［8］Chen Chentung.Extensions of the TOPSIS for group decisionmaking under fuzzy environment［J］.Fuzzy Sets and Systems，2000，114(1):1－9.

［9］Anjali Awasthi，Chauhanb S S，Goyal S K.A multi－criteria decision making approach for location planning for urban distribution centers under uncertainty［J］.Mathematical and Computer Modelling，2011，53(1):98 －109.

［10］ 趙遠(yuǎn)飛，陳國(guó)華.基于改進(jìn)逼近理想解排序(TOPSIS)法的應(yīng)急系統(tǒng)優(yōu)化選址模型研究［J］.中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2008，18(9):23－28.

［11］ 鄭海鰲，陳智民，尤建新.基于仿真技術(shù)的連鎖零售企業(yè)配送中心布局決策模型［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2009，29(5):17－26.

［12］ Devendra Choudhary，Ravi Shankar.An STEEP－fuzzy AHPTOPSIS framework for evaluation and selection of thermal power plant location:a case study from India［J］.Energy，2012，42(1):510－521.

［13］ Yanbing Ju，Aihua Wang.Emergency alternative evaluation under group decision makers:a method of incorporating DS/AHP with extended TOPSIS ［J］.Expert Systems with Applications，2012，39(1):1315－1323.

［14］Kuo Mingshin.Optimal location selection for an international distribution center by using a new hybrid method［J］.Expert Systems with Applications，2011，38(6):7208－7221.

Decision Method for Inland Migration Location of Labor－intensive Enterprises Based on ANP/D－S/TOPSIS

ZHANG Peiyong，LIU Ming
(Nanjing University of Science and Technology，Jiangsu Nanjing，210094，China)

According to the problem of inland migration location of labor－ intensive enterprises，it proposes a integrated decision method by using ANP，D－S theory and TOPSIS for the factory location.In this method，ANP mainly depicts the complicated relationship and weight calculation between the evaluation indexes.It applies DS theory to deal with the information fusion of different evaluation scheme from incomplete information of different candidates，combines TOPSIS with D －S theory to deal with the sequence of final candidate alternatives.The result shows this integrated method not only innovates in theory，but also solves many problems in practice effectively.

Labor－intensive Enterprises;ANP，D －S Theory，TOPSIS;Location.

N945.25

A

2095－509X(2013)03－0035－06

10.3969/j.issn.2095－509X.2013.03.008

自2008年金融危機(jī)以來(lái)，東部沿海地區(qū)的企業(yè)面臨運(yùn)營(yíng)成本快速上升的困擾，特別是隨著越來(lái)越多的中西部務(wù)工人員選擇在生活所在地就近就業(yè)，使得東部眾多勞動(dòng)密集型企業(yè)(如服裝類、電子產(chǎn)品類等)面臨招工難、用工貴的問(wèn)題;加之內(nèi)地區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，中西部(如蕪湖、洛陽(yáng)、長(zhǎng)沙等二三線城市)投資環(huán)境的改善，促使更多的企業(yè)選擇內(nèi)遷。相對(duì)于一般企業(yè)的遷址選擇，勞動(dòng)密集型企業(yè)選址的評(píng)價(jià)和選擇難度更大，主要體現(xiàn)為對(duì)候選廠址考察的不全面(如候選廠址信息不完整)和不同決策者的偏好性(公司不同股東傾向不同地方)等，從而使得勞動(dòng)密集型企業(yè)遷選址決策具有多屬性決策的非結(jié)構(gòu)化特性。

在多屬性決策領(lǐng)域，ANP、D－S理論以及TOPSIS是較為常用的決策方法。Saaty(1996)［1］在AHP的基礎(chǔ)上提出了ANP方法，用于處理復(fù)雜多屬性決策。Feng(2007)［2］用ANP評(píng)估物流服務(wù)候選廠址，能夠使決策者在制定決策時(shí)更好地理解相關(guān)屬性的復(fù)雜關(guān)系。劉曉峰等(2007)［3］將ANP應(yīng)用于物流中心選址評(píng)價(jià)，建立了非線性的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)決策模型。D－S理論起源于20世紀(jì)60年代Dempster［4］關(guān)于多值映射的研究。由于這個(gè)理論在處理動(dòng)態(tài)、不確定和不完全信息方面問(wèn)題的實(shí)際效果突出，最近被廣泛應(yīng)用于不確定信息的決策制定領(lǐng)域［5］。在選址的評(píng)估和決策工作中，楊麗徙(2003)［6］等利用素級(jí)數(shù)據(jù)融合的D－S Theory和決策級(jí)融合的AHP方法，為選址問(wèn)題提供了新的思路。理想點(diǎn)法(TOPSIS)也是經(jīng)典多屬性決策方法之一，由Hwang和Yoon(1981)［7］為了解決決策制定問(wèn)題而提出的。近年來(lái)，人們已經(jīng)進(jìn)行了大量的嘗試使用TOPSIS方法來(lái)解決不確定問(wèn)題的多標(biāo)準(zhǔn)分析。如:Chen(2000)［8］改進(jìn)TOPSIS方法用于解決在模糊環(huán)境下的群組決策問(wèn)題;Awasthi(2011)［9］利用模糊理論和模糊TOPSIS進(jìn)行城市配送中心布局，確定最優(yōu)配送中心選址，從而節(jié)約分銷成本和減少交通堵塞對(duì)貨物運(yùn)輸?shù)挠绊憽?/p>

在如何將 ANP、D－S、TOPSIS等理論綜合應(yīng)用于決策之中，目前也得到很多學(xué)者的關(guān)注。如:趙遠(yuǎn)飛(2008)基于AHP和改進(jìn)的TOPSIS建立應(yīng)急系統(tǒng)優(yōu)化選址模型，為選址方法體系提供了一種創(chuàng)新思路［10］:Hua(2008)為不完全信息的多屬性決策制定問(wèn)題開(kāi)發(fā)了一個(gè)D－S/AHP方法［5］;鄭海鰲等(2009)［11］通過(guò)構(gòu)建多目標(biāo)多配送中心布局決策分析模型，并采用AHP和TOPSIS相結(jié)合的綜合評(píng)價(jià)方法分析相關(guān)指標(biāo)和數(shù)據(jù)來(lái)確定最優(yōu)配送中心選址;Choudhary(2012)［12］等將模糊 AHP 和TOPSIS綜合應(yīng)用，為決策者提供了用于評(píng)估和選擇熱電廠地址的決策體系;Ju(2011)［13］結(jié)合DS/AHP和改進(jìn)的TOPSIS方法來(lái)選擇緊急方案;Kuo(2011)［14］提出基于模糊 DEMATEL/ANP/TOPSIS的多屬性決策混合決策體系，為國(guó)際配送中心選址問(wèn)題提供了新思路。

2013－01－06

教育部人文社科項(xiàng)目(11YJCZH109);南京理工大學(xué)經(jīng)管學(xué)院青年教師研究基金項(xiàng)目(JGQN1102)

張培勇(1987—)，男，安徽阜陽(yáng)人，南京理工大學(xué)碩士研究生，主要研究方向?yàn)槲锪髋c供應(yīng)鏈管理。