郭子雪，張運(yùn)通，田雨，曹秀萌，王子柱

(1.河北大學(xué) 管理學(xué)院，河北 保定 071002；2.河北大學(xué) 圖書館， 河北 保定 071002)

逆向物流是發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)、實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要基礎(chǔ)和條件，企業(yè)加強(qiáng)逆向物流管理，不僅可以減緩環(huán)境污染、節(jié)約資源，還可以降低成本，增強(qiáng)企業(yè)競爭優(yōu)勢，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益.

供應(yīng)商選擇是逆向物流管理的重要組成部分，國內(nèi)外相關(guān)研究主要涉及逆向物流供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建2個(gè)方面.在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建方面，美國學(xué)者Dickson[1]首先通過調(diào)查給出了包含服務(wù)質(zhì)量、交貨期、歷史績效、資金能力、生產(chǎn)設(shè)備和能力、技術(shù)能力等23個(gè)準(zhǔn)則的供應(yīng)商選擇標(biāo)準(zhǔn)；Cleveland[2]建立了包括企業(yè)資源實(shí)力、管理能力、服務(wù)質(zhì)量、信息技術(shù)等4大類指標(biāo)的物流供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)體系；李敏等[3]根據(jù)逆向物流的特點(diǎn)，從服務(wù)水平、聯(lián)盟性、企業(yè)實(shí)力、經(jīng)驗(yàn)和價(jià)格5個(gè)維度建立了第三方逆向物流供應(yīng)商選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；陳春霞等[4]認(rèn)為構(gòu)建逆向物流供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)應(yīng)考慮綜合素質(zhì)指標(biāo)、兼容性指標(biāo)等；曹琳[5]從資源、服務(wù)質(zhì)量、管理水平、信息技術(shù)水平、環(huán)保水平等5個(gè)方面研究了逆向物流供應(yīng)商選擇問題.在評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方面，Meade等[6]建立了基于ANP的逆向物流供應(yīng)商選擇問題評(píng)價(jià)模型；Momeni等[7]通過構(gòu)建多目標(biāo)可加網(wǎng)絡(luò)DEA模型，研究了第三方逆向物流供應(yīng)商效率問題； Li等[8]構(gòu)建了基于混合信息多準(zhǔn)則決策的第三方逆向物流供應(yīng)商選擇模型；賀團(tuán)英等[9]建立了基于可拓評(píng)價(jià)法的報(bào)廢汽車逆向物流供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)模型；李曉麗[10]、陳可嘉[11]、李娟等[12]分別將粗糙集理論、Gl(改進(jìn)的主觀賦權(quán))法與TOPSIS法(逼近理想解的排序方法)相結(jié)合，研究逆向物流供應(yīng)商選擇問題；楊利平等[13]利用基于二元語義的多屬性群決策方法，討論了逆向物流供應(yīng)商評(píng)價(jià)與選擇問題；王巧玉等[14]通過定義滿意度概念，建立了逆向物流供應(yīng)商選擇的多屬性評(píng)價(jià)模型；Govindan等[15]基于ELECTRE I(選擇消去)法提出了可持續(xù)第三方逆向物流供應(yīng)商選擇途徑.本文在相關(guān)研究基礎(chǔ)上，根據(jù)逆向物流供應(yīng)商選擇問題的特點(diǎn)，利用基于信息熵的直覺模糊多屬性決策方法研究逆向物流供應(yīng)商選擇問題，希望通過建立逆向物流供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)模型，幫助企業(yè)合理制定逆向物流供應(yīng)商選擇決策.

1 預(yù)備知識(shí)

1.1 直覺模糊集及其距離測度

(1)

1.2 直覺模糊熵

(2)

是一個(gè)直覺模糊熵.

1.3 直覺模糊加權(quán)集結(jié)算子

(3)

(4)

2 逆向物流供應(yīng)商選擇的直覺模糊多屬性決策算法

2.1 問題描述

表1 關(guān)于準(zhǔn)則Bj的直覺模糊決策矩陣Fj

2.2 逆向物流供應(yīng)商選擇的決策步驟

步驟1 構(gòu)建決策準(zhǔn)則Bj下的直覺模糊決策矩陣Fj.確定逆向物流供應(yīng)商選擇問題的備選方案集Y={Y1,Y2,…,Ym}，用直覺模糊數(shù)表示各備選逆向物流供應(yīng)商關(guān)于二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)信息，構(gòu)建Yi(i=1,2,…,m)關(guān)于準(zhǔn)則Bj(j=1,2,…,n)的直覺模糊決策矩陣Fj.

步驟2 確定逆向物流供應(yīng)商選擇問題的直覺模糊決策矩陣F.首先利用直覺模糊熵，分別計(jì)算準(zhǔn)則Bj下的二級(jí)指標(biāo)Cjkj(j=1,2,…,n,kj=1,2,…,nj)的模糊熵Ejkj和權(quán)重wjkj：

(5)

(6)

根據(jù)直覺模糊加權(quán)平均算子(IFWA)，可以計(jì)算備選逆向物流供應(yīng)商在準(zhǔn)則Bj(j=1,2,…,n)下的直覺模糊評(píng)價(jià)值

(7)

步驟3 根據(jù)直覺模糊多屬性決策矩陣F確定逆向物流供應(yīng)商選擇問題的正理想解Y+和負(fù)理想點(diǎn)Y-：

(8)

(9)

步驟4 計(jì)算各備選逆向物流供應(yīng)商Yi(i=1,2,…,m)到正理想解Y+和負(fù)理想解Y-的距離.利用直覺模糊熵計(jì)算準(zhǔn)則Bj(j=j=1,2,…,n)的模糊熵Ej和權(quán)重ωj：

(10)

(11)

(12)

(13)

步驟5 選擇最優(yōu)逆向物流供應(yīng)商.計(jì)算各備選逆向物流供應(yīng)商Yi(i=1,2,…,m)的貼近度

(14)

并利用貼近度ci的大小對(duì)備選的逆向物流供應(yīng)商Yi(i=1,2,…,m)進(jìn)行排序，ci越大表明Yi離正理想解越近,離負(fù)理想解越遠(yuǎn)，相應(yīng)的供應(yīng)商越優(yōu).

3 數(shù)值分析

3.1 問題描述與評(píng)價(jià)信息

設(shè)某制造企業(yè)需要選擇1家逆向物流供應(yīng)商，現(xiàn)有4家供應(yīng)商Y1,Y2,Y3,Y4作為備選方案，供應(yīng)商選擇指標(biāo)體系如表2所示.假設(shè)該制造企業(yè)組織有關(guān)專家對(duì)4家備選的逆向物流供應(yīng)商Yi(i=1,2,3,4)關(guān)于決策準(zhǔn)則Bj(j=1,2,3,4)下的二級(jí)指標(biāo)Cjkj(j=1,2,3,4;kj=1,2,…,nj;n1=n3=n4=4,n2=5)進(jìn)行評(píng)價(jià)，各備選逆向物流供應(yīng)商對(duì)各二級(jí)指標(biāo)的滿足程度可用直覺模糊數(shù)來表示，有關(guān)評(píng)價(jià)結(jié)果如表3至表6所示.

表2 逆向物流供應(yīng)商選擇指標(biāo)體系

表3 關(guān)于準(zhǔn)則B1的直覺模糊決策矩陣F1

表4 關(guān)于準(zhǔn)則B2的直覺模糊決策矩陣F2

表5 關(guān)于準(zhǔn)則B3的直覺模糊決策矩陣F3

表6 關(guān)于準(zhǔn)則B4的直覺模糊決策矩陣F4

3.2 方案評(píng)價(jià)與結(jié)果排序

下面用直覺模糊熵-TOPSIS法對(duì)4家逆向物流供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)和選擇.

步驟1 計(jì)算各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重

根據(jù)表3至表6，利用式(5)和式(6)計(jì)算各二級(jí)指標(biāo)Cjkj(j=1,2,3,4;kj=1,2,…,nj)的權(quán)重wjkj，計(jì)算結(jié)果如表2所示.

表7 逆向物流供應(yīng)商選擇的直覺模糊決策矩陣F

步驟3 確定正理想解Y+和負(fù)理想解Y-.由表7可知，其正理想解Y+和負(fù)理想解Y-分別為

Y+=(〈0.878,0.090〉,〈0.873,0.078〉,〈0.879,0.075〉,〈0.879,0.052〉),

Y-=(〈0.745,0.189〉,〈0.806,0.142〉,〈0.766,0.146〉,〈0.764,0.161〉).

步驟4 計(jì)算決策準(zhǔn)則Bj(j=1,2,3,4)的權(quán)重.將表7的數(shù)據(jù)代入式(10)和式(11)，可計(jì)算決策準(zhǔn)則Bj(j=1,2,3,4)的模糊熵Ej和權(quán)重ωj分別為

E1=0.580 0，E2=0.485 3，E3=0.505 7，E4=0.486 8；

ω1=0.216，ω2=0.265，ω3=0.255，ω4=0.264.

表8 備選逆向物流供應(yīng)商的相對(duì)貼近度

由表8可知，4個(gè)備選逆向物流供應(yīng)商的優(yōu)劣排序?yàn)閅1Y2Y3Y4，即逆向物流供應(yīng)商Y1為最佳.

4 結(jié)論

本文將模糊熵、直覺模糊加權(quán)平均算子、TOPSIS法相結(jié)合，研究了逆向物流供應(yīng)商選擇問題.利用直覺模糊熵確定逆向物流供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；運(yùn)用直覺模糊加權(quán)平均算子對(duì)二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)信息進(jìn)行集結(jié)，得到逆向物流供應(yīng)商選擇問題的直覺模糊決策矩陣；在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于直覺模糊熵-TOPSIS法的逆向物流供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型，為企業(yè)合理選擇逆向物流供應(yīng)商提供了一種可行方法.