管理论文基于模糊层次分析法的物流配送中心选址研究

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1、基于模糊层次分析法的物流配送中心选址研究 基于模糊层次分析法的物流配送中心选址研究是小柯论文网通过网络搜集,并由本站工作人员整理后发布的,基于模糊层次分析法的物流配送中心选址研究是篇质量较高的学术论文,供本站访问者学习和学术交流参考之用,不可用于其他商业目的,基于模糊层次分析法的物流配送中心选址研究的论文版权归原作者所有,因网络整理,有些文章作者不详,敬请谅解,如需转摘,请注明出处小柯论文网,如果此论文无法满足您的论文要求,您可以申请本站帮您代写论文,以下是正文。 0引言 随着信息技术和现代管理理论

2、的发展.物流管理任企业和社会都得到越来越多的重视,物流中心合理的选址能够减少货物运输费用,从而大大降低运营成本。因而,在物流中心的选址规划中,对物流中心的选址原则、影响因素等进行综合分析是非常必要的,各国学者在此方面的研究已取得了许多成果。 物流中心是利用时间及场所联结生产和消费,进行货物中转并创造效益的流通部门。配送中心是对货物进行倒装、分类、保管、流通加工和信息处理等作业,按照订货要求备齐货物,向终端客户提供物流配送的设施。物流配送中心的选址。是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内,选一个地址设置配送

3、中心的规划过程,在整个物流系统中.物流中心和配送中心居于重要的枢纽地位,起着承上启下的作用,其选址最优方案是使商品通过物流配送中心汇集巾转分发.直至输送到需求网点.有效地节省费用,促进生产和消费的协调与配合,保证物流系统的平衡发展且整体效益最优。因此,在物流配送中心的选址规划中.依据选址原则、数学模型结合重要的定性因素进行科学合理的综合分析是非常必要的。 1配送中心选址方法 配送中心的选址作为一项重要的物流活动,通常要借助于一些模型化、数量化的数学方法提供决策支持。国内外对设施选址的数量化方法已经有较深入的研究.许

4、多模型方法已经被用来解决物流管理中选址的实际问题。典型的物流中心选址方法可分为3类:应用连续性模型选址、应用离散型模型选址、应用德尔菲专家咨询法选址。 1.l模糊层次分析法的提出 本文采用的模糊层次分析法是结合层次分析法(AHP)和模糊综合评价法的一种综合评价方法,通过建立选址决策指标体系,力图找出影响物流效率和物流能力的重要因子,进而深入分析该物流配送中心地理定位的理论依据。 层次分析法(AHP)是通过应用数学方法将决策过程中的定量分析和定性分析有机结合起来的一种系统规划方法.适用于结构比较复杂、决策准则较多且不

5、易量化的决策问题。但是AHP在构造判断矩阵时,由于受资料、信息和分析人员水平的限制.很难准确地用稍微重要、较为重要和极端重要等模糊字眼来表示两元素间的关系,评价结果受人为主观因素影响很大,且判断矩阵的一致性不甚理想。 模糊综合评价法是应用模糊集理论对系统进行综合评价的一种方法,适用于不需要精确评价的决策中。该法一致性较高.即判断因子包容性较好,但是决策结果受主观因素影响较大,从而影响最优结果的选取。 1.2模糊层次分析法在物流配送中心选址中的应用 模糊层次分析法是将层次分析法的定量性和客观性的优点与模糊综合评价法的

6、包容性有机融合,是一种适用性更强的决策方法。当评价对象很多、评价精度要求不高时,可以直接用模糊综合评价法给各个对象评分,然后计算其相对隶属度值,在确定各因子的权重时,要用层次分析法。模糊层次分析法的主要步骤是:先建立指标体系的层次结构,再用层次分析法计算各因素的权重.然后用模糊综合评价法确定各方案指标的隶属度,最后用隶属度合成的方法计算最终评估值,从而决定最佳方案。 2建立物流配送中心选址的评价模型 模糊层次分析法的主要步骤是:先建立指标体系的层次结构,再用层次分析法计算各因素的权重,然后用模糊综合评价法确定各方案

7、指标的隶属度,最后用隶属度合成的方法计算最终评估值,从而决定最佳方案。 2.1建立评价指标体系 影响配送中心选址的因素很多,按层次分析法对配送中心的影响因素进行归纳.根据物流中心选址原则,结合区域环境政策法规等因素,可确定以下因素为物流中心选址的主要评价指标:交通运输环境、社会经济效益、自然环境、政策法规。在这些影响因素中,部分因素是可以量化的,部分因素是不能量化的考虑到本文研究有定量指标和定性指标,我们选择采用模糊层次分析法进行评价。该方法先用语言变量进行描述,然后由专家进行排名打分,经统计学处理得出初始满意度评

8、价结果.利用模糊隶属度理论把定性指标合理的定量化.很好地解决了其它方法中定性与定量评价不能很好结合的问题。影响物流配送中心选址的因素层次结构示意图如图1所示. 建立的各层次因素指标集如下:(各字母意义比照上述图1)。 物流配送中心选址方案O={A,B,C,D}(第一层)。 A={A1,A2,A3};B={B1,B2,B3,B4};C={Cl,C2,C3};D

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