灰色层次研究法在逆向物流绿色度评估中应用探究

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1、灰色层次研究法在逆向物流绿色度评估中应用探究　　摘要：伴随着经济的快速发展，逆向物流领域越来越被企业重视。而目前严峻的环境、资源状况等迫使企业以可持续发展为目标，将绿色物流理念融入逆向物流，建立全新的逆向物流绿色化体系，提高逆向物流的绿色度。关键词：灰色层次分析法；逆向物流；绿色度中图分类号：F713.2文献标识码：AAbstract：Withtherapiddevelopmentofeconomy，Theenterprisepaidmoreandmoreattentiontoreverselogistics.Atpresent，enviro

2、nmentalconditions，severeresourcesituationforcedtheenterpriseswiththeaimofsustainabledevelopment，combinedwiththeconceptofgreenlogisticsandreverselogistics，EstablishingthesystemofGreenReverseLogisticstoimprovethedegreeofgreenreverselogistics.Keywords：GAHP；reverselogistics；gre

3、endegree0引言5我国经济结构不断向轻型化、服务化、绿色化转变，消费者对于产品的环保要求的提高，政府出台的一系列法律法规都要求企业减少生产活动对环境的影响，企业要想在各种约束条件下追求利益最大化就必须关注物流的各个环节，特别是逆向物流。本文依据逆向物流以及绿色物流的基础理论，构建逆向物流绿色度评价体系，并结合灰色评价分析法与层次分析法的理论知识，建立灰色层次模型，最后通过实例验证该模型的求解过程。1构建逆向物流绿色度评价指标体系本文根据逆向物流的特点，从定性角度对逆向物流的环境影响进行分析，建立了三层评价指标体系，如图1所示。2构建灰色

4、层次模型2.1制定指标等级准则，确定指标权重。将评价指标V■划分为非常好、很好、好、一般、不太好五类，分别赋予9、7、5、3、1分。并通过专家打分来确定评价指标U■和V■的权重，假设一级评价指标U■的指标权重集A，二级指标V■的指标权重集A■。2.2运用专家评分法构建评价样本矩阵。依据制定的等级评分标准，组织P位专家，对绿色度影响因素进行打分，将第K位专家对评价指标V■的评分记做d■，得到评分矩阵D。2.3确定评价灰类。将灰类分为5个等级，评价灰类序号用N表示，其相应的灰类及白化权函数如下：5N=1，灰类“优”，灰数■■∈[0，9，∞），白化

5、权数f■=■N=2，灰类“良”，灰数■■∈0，7，14，白化权数f■=■N=3，灰类“中”，灰数■■∈0，5，10，白化权数f■=■N=4，灰类“差”，灰数■■∈0，3，6，白化权数f■=■N=5，灰类“很差”，灰数■■∈0，1，2，白化权数f■=■2.4计算灰色评价系数。灰类评价系数x■=■f■d■（公式1），对于指标V■，各个评价灰类的总灰类评价系数x■=■x■（公式2）。2.5计算灰色评价权向量及权矩阵。所有评价专家就评价指标V■，主张第e个评价灰类的灰色评价权r■=■（公式3）。考虑到灰类有五个，便有评价指标V■对于各个灰类的灰色评价

6、权向量r■=r■，r■，r■，r■，r■。从而得到V■所属指标U■的各个评价灰类的灰色评价矩阵R■=r■，r■，r■，…，r■■。2.6计算U的灰色综合评价向量。二级评价指标结果记为B■，其中B■=A■*R■=b■，b■，b■，b■，b■（公式4）。由V■的评价结果得到一级评价指标U■的评价灰类权矩阵R=B■，B■，…，B■■。2.75对W做综合评价。根据一级评价指标的权重向量A及其评价灰类权矩阵R=B■，B■，…，B■■，然后对其做综合评价，其评价结果记为B=A*R=b■，b■，b■，b■，b■（公式5）。设将各评价灰类等级按“灰水平”赋值

7、，则各评价灰类等级值化向量C=9，7，5，3，1，然后按照W=B*C■，计算绿色度值W，根据W的大小，对照灰类等级，判断绿色度的优良。3实例分析应用以上模型，对长沙市某电子产品制造企业逆向物流绿色度进行了评估，应用层次分析法可以得到一、二级评价指标权重向量A=0.35，0.32，0.09，0.13，0.11，A■=0.25，0.25，0.5，A■=0.4588，0.0599，0.3989，0.0824，A■=0.2127，0.3291，0.4582，A■=0.3579，0.4501，0.1229，0.0691，A■=0.1865，0.1265

8、，0.6870，然后依据长沙市物流行业相关专家打分矩阵，结合公式1至公式4可以得到一级评价指标灰色矩阵：R=■由公式5可得该逆向物流系统的综合评价B=A*R=0.1