试议模糊综合评价在物流配送中心选址中的应用

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1、试议模糊综合评价在物流配送中心选址中的应用模糊综合评价在物流配送中心选址中的应用论文导读：本论文是一篇关于模糊综合评价在物流配送中心选址中的应用的优秀论文范文,对正在写有关于选址论文的写有一定的参考和指导作用,为：　　B1=(0.2240.4060.2460.124)，　　B2=(0.350.440.110.1)，　　B3=(0.2980.3720.1880.142)，　　B4=(0.2760.450.1740.1)，　　B5=(0.310.3680.1680.154)。　　将上面二级指标评判结果(B1B2B3B4B5)T，作为一

2、级指标的评价等级隶属度矩阵，根据一级指标的权重和模糊综合评判公式B=A·R，可以得到配送中心选址综合评价摘要本文结合苏北某大型连锁超市物流配送中心的选址实际，对配送中心选址的影响因素进行了具体分析，运用层次分析法建立了相关的评价指标体系，并采用模糊理论将各评价指标进行量化，通过模糊综合评价的策略对配送中心的最佳选址进行决策。　　关键词模糊综合评价配送中心选址决策　　：A　　　　一、引言　　　　物流配送中心作为商品周转、分拣、保管、在库管理和流通加工的据点，使得商品能够按照顾客的要求增加附加价值，克服在运动过程中所发生的时间和空间障

3、碍。物流配送中心选址是指在一个具有若干供应X点及若干需求X点的经济区域内选一个适合的地址进行规划的过程。配送中心选址是物流系统优化中一个具有战略作用的理由，较佳的配送中心选址方案是使商品通过物流配送中心的汇集、中转、分发、直至输送到需求X点的全过程的效益最好；如果选址不当，将会产生极大的负面影响并付出代价。本文采用多层次模糊综合评价的策略，综合考虑选址过程中的各相关因素，采用定性分析与定量分析相结合的评价办法，力求使配送中心选址评价更客观、合理。　　　　二、配送中心选址的影响因素分析　　　　影响配送中心选址的因素很多，在现代物流体

4、系规划和决策过程中，主要应考虑以下几方面因素。　　（一）自然环境条件。　　包括气象、地质、水文和地形条件等。气象条件主要考虑温度、风力、降水量、无霜期、年平均蒸发量等指标；地质条件是因为配送中心是大量商品的集结地，某些容积很大的建筑材料堆码起来会对地而造成很大压力，如果物流配送中心地面以下存在着淤泥、流砂、松土层等不良地质条件，会在受压地段造成沉陷、翻浆等严重后果。为此，选址土壤承载力要高；水文条件要求配送中心选址需远离容易泛滥的河川流域与上溢地下水的区域；地形条件要求配送中心选择地势高亢、地形平坦且具有适合经营需要的面积与外形。

5、　　（二）交通运输条件。　　运输是物流活动的核心环节，物流活动必须依靠各种运输方式所组成有效的运输系统，才能及时、准确地将商品送交给顾客。所以配送中心的选址应尽可能接近交通运输枢纽，如高速公路、主要干道、航道港湾、铁路站点、机场等，以提高配送效率，缩短配送运输时间。　　（三）基础设施条件。　　配送中心运作的顺畅与否与当地的基础设施密切相关，主要包括公共设施能否有充足的供水、供电和供气的能力，为配送中心的作业活动提供保障；废物、污水的处理能力，能否及时处理配送中心在运作过程中产生的固体废弃物和污水；X络通迅条件，能否适应电子商务的快

6、速发展需要。　　（四）经济效益因素。　　企业以经济效益最大化为目标，从经济效益角度看，影响选址的重要因素有以下三个方面：一是配送中心与客户所处的相对地理位置，这影响到业务的具体流程和繁复程度；二是在配送区域内客户所需要服务的市场需求量；三是土地价格成本；四是当地劳资薪酬水平。　　（五）政策法规因素。　　配送中心的选址受所在地的政策和法规因素的影响很大，甚至直接影响到配送中心日后的正常运作，主要包括地区用地规划类型；地方政府对物流产业扶持政策，如融资、税收、规费等；投资软环境，如机关的工作作风、办事效率等。　　　　三、配送中心选址评

7、价指标体系的构建　　　　上述分析可知，配送中心选址方案的影响因素较多，相互间的关系较为复杂，对各因素的评价也大多都是模糊的，不适宜绝对地用一个数值来表示。而层次分析法正好可以将众多的影响指标进行分类处理，并且具有系统化和模型化的特点，可以确定各指标在评价体系中的权重。同时，部分影响因素难以量化或者量化成本较高，并且量化值受评价者主观因素的影响较重，如政策和法律等方面的因素，只能借助模糊定性的语言描述。　　但是在分析过程中如果没有一定程度的量化，也难以为决策过程提供有效的参考，而模糊数学策略恰能为其提供一定程度的量化数据，将定性数据

8、在某种程度上转化为定量数据。据此，以模糊数学策略为基础，用层次分析法确定指标体系及权重，是在配送中心选址的几个备选方案中确定最优方案的有效策略。　　根据对选址方案影响因素的分析，可将相关影响因素进行分组。为方便起见，不妨把选址评价指标分为三个指标层