基于直覺模糊集的電子商務第三方物流選擇

周珍1，張強2，彭巖1，榮毅虹1，王潔1

(1.首都師范大學管理學院，北京100089;2.北京理工大學管理與經(jīng)濟學院，北京100081)

摘要：論文分析了電子商務第三方物流供應商的特點，提出電子商務第三方物流選擇評估指標系統(tǒng)。由于指標評估的不確定性、語言描述性，以及信息的不完全性，引入直覺模糊集恰當?shù)乜坍嬕延行畔㈥P于相應決策指標的支持、反對，以及不確定狀態(tài)，提出直覺模糊集的均衡數(shù)量集中函數(shù)以及均衡數(shù)量離散函數(shù)，并在此基礎上，定義直覺模糊集合成函數(shù)，建立基于直覺模糊集的綜合評估方法。并通過實例說明該模型的有效性。

關鍵詞：直覺模糊集；第三方物流；電子商務；物流

收稿日期：2014-04-07

基金項目：國家自然科學

作者簡介：周珍(1972年2月生),副教授，博士,安徽郎溪人;研究方向：模糊決策與物流。

中圖分類號:F253.4文章標識碼：A

A 3PL Supplier Selection of E-commerce Model Based on

Intuitionistic Fuzzy Sets

ZHOU Zhen1, ZHANG Qiang1, PENG Yan2, RONG Yi-hong1, WANG Jie1

(1.SchoolofManagement,CapitalNormalUniversity,Beijing100089,China; 2.SchoolofManagementandEconomics,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)

Abstract:We analyse the characteristic of third-party logistics supplier of e-commerce, and propose an indicator system of 3PL supplier of e-commerce. Due to the uncertainty，incomplete information and language descriptive index assessment, we introduce intuitionistic fuzzy sets to describe the membership, nonmembership, and unknown part of the corresponding indicator and provide the equilibrium centralized quantification values and dispersion of intuitionistic fuzzy sets. We also establish a comprehensive evaluation model for 3PL suppliers of e-commerce based on synthesis effect function of intuitionistic fuzzy sets. We also provide a real-world case analysis to illustrate the effect of the proposed model. Moreover, we compare the difference of 3ePLs based on fuzzy sets and intuitionistic fuzzy sets.

Key words:intuitionistic fuzzy sets; 3PL provider; e-commerce; logistics

0引言

Muri-llo[1]研究發(fā)現(xiàn)電子商務企業(yè)的成功與否，需要很多優(yōu)質(zhì)的互補資產(chǎn)[2]。其中非常重要的有：計算機技術，網(wǎng)絡技術，衛(wèi)星技術，物流資產(chǎn)以及優(yōu)質(zhì)的服務。電子商務企業(yè)需要新的物流技術，第三方物流公司需要滿足電子商務特有的要求，比如小訂購量、日增長訂購總量、小包裹運送、即日到達等等，第三方物流(Third-Party Logistics，簡稱3PL)的有效性和高效率是電子商務供應鏈的關鍵因素。3PL選擇問題，實際上是專家對潛在物流供應商各關鍵屬性如服務價格、服務質(zhì)量、運輸時間、靈活性等進行綜合評判的決策問題。

目前為止，學者們使用了很多種不同的方法評估選擇潛在的物流供應商。如數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)、人工智能決策、層次分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡，模糊貝葉斯模型等等。但是，目前尚沒有一個一致認可的方法。由于決策評價指標描述的不確定性、模糊性、隨機性等等，比如：物流服務商的服務質(zhì)量很好、比較好、好、一般、較差等語言變量，很難用精確數(shù)值刻畫。文獻[3,4]嘗試用模糊集表示物流選擇評判的不確定信息，但是目前極少文獻使用表達不確定信息能力更強的直覺模糊集研究電子商務3PL問題。直覺模糊集不僅能刻畫決策者對決策指標的支持度、反對度，還能刻畫中立或不置可否度，更加能夠反應各決策指標的實際狀態(tài)。比如一個電子商務企業(yè)通過網(wǎng)絡問卷調(diào)查得到某類商品派送到達是否及時的滿意度為:50%的調(diào)查者認為滿意，30%的調(diào)查者認為極不滿意，20%的調(diào)查者持中立或態(tài)度模糊，我們可以用直覺模糊集<0.5,0,3,0.2>很好的刻畫這一調(diào)查結果。基于直覺模糊集的模型，還有利于在信息交流反饋后進一步挖掘中立者的態(tài)度和評價，有針對地改進企業(yè)的管理。因此，論文融合直覺模糊集理論，將文獻[3]中基于模糊集的3PL選擇方法推廣，建立基于直覺模糊集的電子商務第三方物流供應商選擇(3ePLs)模型。

1直覺模糊理論基礎

1.1直覺模糊數(shù)及其運算

Atanassov[5]提出的直覺模糊集，是Zadeh模糊集的一種推廣形式。模糊集是只考慮肯定與否定證據(jù)，直覺模糊集概念的特點是同時考慮隸屬，非隸屬，以及不確定三方面的信息，這使得直覺模糊集在處理具有不確定性信息的決策時比傳統(tǒng)的模糊集有更強的表示能力，且更具靈活性。

定義1.1(Atanassov (1986)). 在論域X中的直覺模糊集A={|x∈A} ，滿足其中uA(x)+νA(x)≤1，uA(x)：x→[0,1], 表示肯定隸屬度。νA(x)：x→[0,1]表示否定隸屬度.πA(x)=1-uA(x)-νA(x)表示未知度。

定義1.2 給定(α,β)∈{[0,1]×[0,1]|α+β≤1}，可以定義直覺模糊集A的(α,β)水平截集：A(α,β)={x∈X|uA(x)≥α,νA(x)≤β}，令Aα={x∈X|uA(x)≥α}，Aβ={-x∈X|νA(x)≤β}，則A(α,β)=Aα∩Aβ[6].

定義1.3定義在實數(shù)集論域中的直覺模糊集A，如果它是連通的，正規(guī)的，并且uA(x)和νA(x)是逐段連續(xù)的，則稱A是直覺模糊數(shù)(IFN)[6]。

2基于直覺模糊集3ePLs模型

2.1新的直覺模糊數(shù)排序方法

直覺模糊數(shù)排序是解決模糊決策和優(yōu)化問題中最核心的問題。本文將文獻[3]中模糊數(shù)排序方法推廣得到新的直覺模糊數(shù)綜合排序方法。

定義2.1隸屬函數(shù)的數(shù)量集中函數(shù)以及數(shù)量離散函數(shù)

(1)

隸屬函數(shù)的數(shù)量離散函數(shù)：

(2)

當L*(α)=0時，令PL(A)=(maxAα+minAα)/2,QL(A)=maxAα-minAα。

定義2.2非隸屬函數(shù)的數(shù)量集中函數(shù)以及數(shù)量離散函數(shù)

非隸屬函數(shù)的數(shù)量集中函數(shù):

(3)

非隸屬函數(shù)的數(shù)量離散函數(shù):

(4)

定義2.3直覺模糊集的均衡數(shù)量集中函數(shù)以及均衡數(shù)量離散函數(shù)分別定義如下：

均衡數(shù)量集中函數(shù):

(5)

均衡數(shù)量離散函數(shù):

(6)

當maxAβ=minAβ時，IL(A)、UL(A)退化成文獻[3]中模糊數(shù)的數(shù)量函數(shù)以及離散函數(shù)。根據(jù)定義2.1～2.2易知定理2.1，2.2成立。

定理2.1?A,B∈IFN,A,a,k∈R,可得到如下性質(zhì)：

(1)IL(A±B)=IL(A)±IL(B),UL(A±B)=UL(A)+UL(B)

(2)IL(kA)=kIL(A),UL(kA)=|k|UL(A)

(3)IL(a+A)=a+IL(A),UL(a+A)=UL(A)

證明以上結果利用積分證明即可。

顯然，IL(A)描述了關于水平影響函數(shù)的均衡數(shù)量集中態(tài)勢，可用它作為第一指標刻畫直覺模糊集A的優(yōu)先位置。UL(A)描述了關于水平影響函數(shù)的均衡數(shù)量離散態(tài)勢，可用它作為第二指標刻畫直覺模糊集A的優(yōu)先位置可靠性。因此，有序數(shù)對(IL(A),UL(A))刻畫了直覺模糊集A在決策備選方案集中的均衡優(yōu)先位置。在決策問題中，決策者希望IL(A)越大越好，相應的UL(A)越小越好。但是，實際情況中很難同時滿足IL(A)盡量大，相應的UL(A)盡量小。因此，將文獻[3]中模糊集合成效用函數(shù)推廣可得到直覺模糊集A的合成效用函數(shù)。

定義2.3如果連續(xù)函數(shù)S(x,y):[0,+∞)×(0,+∞)→[0,+∞)滿足：

(1)?y∈(0,+∞),S(x,y)是x的單調(diào)非減函數(shù)；

(2)?x∈[0,+∞),S(x,y)是y的單調(diào)非增函數(shù)。

則稱是極大合成效用函數(shù)。

特別地，?M≥0,s.t.IL(A)+M=x≥0,UL(A)+M=y>0,則得到直覺模糊集A的合成效用函數(shù)為：SL(A)=S((IL(A)+M),(UL(A)+M))。

直覺模糊集A的合成效用函數(shù)SL(A)既綜合考慮了直覺模糊的支持證據(jù)、反對證據(jù)，以及未置可否態(tài)度，又綜合考慮了均衡數(shù)量集中度和均衡數(shù)量離散度。因此，SL(A)用于決策指標的集結算子，可以全面考慮有利因素(或支持)、不利因素(或反對)，以及不確定(或中立)，得到更為合理可靠的決策結論。

2.2電子商務第三方物流供應商選擇指標集

已有文獻從不同角度給出第三方物流選擇指標集。文獻[8]認為電子商務企業(yè)的第三方物流供應商需要滿足2個主要層面的要求：面向客戶的管理，以及面向利潤的管理。其中面向客戶的管理包括：客戶關系管理、客戶服務管理、客戶訂單管理；面向利潤的管理包括：物流網(wǎng)絡結構設計、庫存管理、運輸管理、退貨管理。文獻[9]認為電子商務第三方物流供應商的評價指標是：售前服務、售后服務、運輸速度、運輸可靠性、目標市場反應能力、運輸信息交換能力、網(wǎng)絡訂購處理能力、廣泛分配覆蓋能力、全球化分配覆蓋能力、精選分配覆蓋能力、低成本分配能力。

綜合現(xiàn)有文獻[3,8～10]，一級評估指標除了考查物流供應商作為電子商務供應鏈的一部分，協(xié)助電子商務公司降低成本增加利潤所具有的管理能力和商業(yè)能力，以及物流供應商面向客戶的服務水平提高電子商務的互補資產(chǎn)能力。論文將技術優(yōu)勢作為3PL考查的一級指標，突出電子商務第三方物流特點，強調(diào)物流網(wǎng)絡整合個體客戶小訂購量派送分配能力，強調(diào)物流過程中的信息交換能力，強調(diào)長期合作中面對快速成長的電子商務日訂購總量的系統(tǒng)容量承受能力。

綜上，3ePLs評價指標集分為：管理能力(Management ability)、商業(yè)能力(Business strength)、服務水平(Service level)、以及技術優(yōu)勢(Tech -nical competence)四個一級指標，見表1。

表1　電子商務第三方物流供應商的評估指標

2.3基于直覺模糊合成函數(shù)的3ePLs模型

建立3PL的評估指標系統(tǒng)以后，綜合專家意見、考查各物流供應商的網(wǎng)絡布局，以及已有歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)，得到基于直覺模糊集的各指標值。根據(jù)文獻[3]中第三方物流供應商選擇(3PLs)模型：

maxE(Pi)=F(Ai1,Ai2,…,Aim),

s.t.Pi∈3ePLs

其中3ePLs={P1,P2,…,Pn}表示n個3ePLs提供商，C={C1,C2,…,Cm}表示評估指標系統(tǒng),Aij=f(Pi,Cj)表示供應商Pi關于指標Cj的評估,F(x1,x2,…,xm)表示合成函數(shù)，E(Pi)=F(Ai1,Ai2,…,Aim)是對供應商Pi的綜合評估。

我們根據(jù)新提出電子商務物流選擇評估指標系統(tǒng)，建立基于直覺模糊集的3ePLs模型：

maxE*(Pi)=S(IL(E(Pi)+M),UL(E(Pi)+M)),

其中wj∈[0,1]表示指標Cj的權重，滿足w1+w2+…+wm=1。

根據(jù)不同實際問題，可以選擇符合相應要求的合成函數(shù)S(x,y)的具體形式。

3案列研究

假設一個從事網(wǎng)絡服裝銷售的電子商務企業(yè)現(xiàn)在要從已有的4個第三方物流供應商選擇一個長期合作。該電子商務企業(yè)主要從物流供應商的管理能力、商業(yè)能力、服務水平、技術優(yōu)勢四個方面來考量(見表1)。服裝企業(yè)經(jīng)過商業(yè)調(diào)研，綜合物流供應商已有業(yè)績、網(wǎng)絡技術測評等分別得到各物流供應商在相應屬性指標上的滿意度、不滿意度以及不確定度，數(shù)據(jù)見表2所示。

論文為簡化計算，選定S(x,y)=x/y為例，并分別取L(α)=α0.5,L(β)=β0.5;L(α)=α,L(β)=β;L(α)=α2,L(β)=β2取將本文基于直覺模糊集3ePLs與文獻[3]基于模糊集3ePLs模型進行對比研究。

表2　3ePLs的屬性權重以及其直覺模糊評估指標值

3.1基于直覺模糊集的3ePLs合成集結

根據(jù)公式maxE*(Pi)=S(IL(E(Pi)+M),UL(E(Pi)+M))，計算結果見表3。

表3　基于直覺模糊集不同水平效用函數(shù)3epLs結果(M=10)

3.2基于模糊集的3ePLs合成集結

如果不考慮供應商各評價指標的未知度，則ci退化為模糊數(shù)，i=1,2,3,4, 見表4所示。根據(jù)公式maxE*(Pi)=S(IL(E(Pi)),UL(E(Pi)))=IL(E(Pi))/UL(E(Pi))，結果見表5。

表4　3ePLs的屬性權重以及其模糊評估指標值

表5　基于模糊集不同水平效用函數(shù)3epLs結果

3.3分析討論

基于直覺模糊集的3ePLs模型，綜合考慮物流供應商各屬性指標集的支持證據(jù)和反對證據(jù)，在γ=0.5,1,2時，選擇結果均為P4。而僅僅考慮支持證據(jù)的基于模糊集的3ePLs模型，在γ=0.5,1,2時，選擇結果均為P3。文獻[3]有實例證據(jù)表明水平效用函數(shù)的取值不同，可能造成選擇結果的不同。本案例選擇結果沒有隨γ值變化而不同，可能主要與所取得案例具體數(shù)據(jù)有關。

由表5數(shù)據(jù)可以看到相應的E(Pi)值，i=1,2,3,4,隨著γ的增大而顯著增大。表4中相應的E(Pi)值隨著γ的增大變化趨勢不一?，F(xiàn)在分別求三角模糊集和直覺三角模糊集數(shù)量集中函數(shù)、數(shù)量離散函數(shù)對水平效用函數(shù)指數(shù)的導數(shù)得到：

(1)三角模糊集：

(2)直覺三角模糊集：

比較以上導數(shù)可知，當水平效用函數(shù)的指數(shù)大于0時，在合成函數(shù)中處于分母地位的三角模糊離散函數(shù)是指數(shù)γ的單調(diào)減函數(shù)，因此表5數(shù)據(jù)中相應的E(Pi)值隨著γ的增大而顯著增大。

綜合上述分析，文獻[3]中基于模糊集的3ePLs模型和本文建立的直覺模糊集的3ePLs模型，都能很好的處理不確定性、不完全信息的決策。相對而言，使用文獻[3]中基于模糊集的3ePLs模型的決策者樂觀、激進，更多注重正面信息。而使用基于直覺模糊集的3ePLs模型的決策者保守、注重防范風險，該模型不僅采納正反兩方面的評價指標信息，也同時考慮完全未知的信息。

4結論

論文分析了電子商務第三方物流供應商的特點，提出電子商務第三方物流選擇評估指標系統(tǒng)。由于指標評估的不確定性、語言描述性，以及信息的不完全性，我們引入直覺模糊集恰當?shù)乜坍嬕延行畔㈥P于相應決策指標的支持、反對，以及不確定狀態(tài)，提出直覺模糊集的均衡數(shù)量集中函數(shù)以及均衡數(shù)量離散函數(shù)，并在此基礎上，綜合考慮積極因素和消極因素，定義直覺模糊集合成函數(shù)，建立了基于直覺模糊集的綜合評估方法。并通過實例說明該模型的有效性，通過實例比較發(fā)現(xiàn)相比較基于模糊集的3ePLs模型，基于直覺模糊集的3ePLs模型的決策者相對保守，更加注重防范風險。

參考文獻：

[1]Murillo L. Supply chain management and the international dissemination of e-commerce[J].Industrial Management & Data Systems, 2001, 101(7): 370-377.

[2]Teece D. Profit from technological innovation[J]. Research Policy, 1986, 15 (6): 286-305.

[3]Li F, Li L, Jin C, Wang R, et al. A 3PL supplier selection model based on fuzzy sets[J]. Computers & Operations Research, 2012, 39 (8): 1879-1884.

[4]Lu Shan. Research on green logistics service providers selection based on intuitionistic language fuzzy entropy[J]. Journal of computer, 2012, 7(2): 540-554

[5]Atanassov. Intuitionistic fuzzy sets[M]. Central Tech Library, Bulgarian Academy Science, Sofia, Bulgaria, Rep. No. 1697/84, 1983.

[6]Claudilene G, Benjamin B, Adriao D. Atanassov’s intuitionistic fuzzy probability and markov chains[J]. Knowledge-Based Systems, 2013, 43(1): 52-62.

[7]Mahapatra G S, Roy T K. Reliability evaluation using triangular intui-tionistic fuzzy numbers arithmetic operations[J]. World Academy of Science, Engineering and Technology, 2009, 26: 574-581.

[8]Wang Y, Sang D. Multi-agent framework for third party logistics in e-commerce[J]. Expert Systems with Applications, 2005, 29: 431-436.

[9]Cho J, Ozment J, Sink H. Logistics capability, logistics outsourcing and firm performance in an e-commerce market[J]. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 2008, 38(5): 336-359

[10]Aicha Aguezzoul. The third party logistics selection: a review[C]. International Logistics and Supply Chain Congress’2007. Istanbul,Turkiye. 2007. 1-7.