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19基于規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論的物流配送中心選址方法研究

發(fā)布時(shí)間:2016-10-19 20:23

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19基于規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論的物流配送中心選址方法研究

物流資料算法

層次分析法中求得的子準(zhǔn)則層各因素對總目標(biāo)F的權(quán)值作為權(quán)重,利用規(guī)范化矩陣得出各方案的綜合權(quán)重值,以較大者為優(yōu)。

1.物流配送中心選址層次結(jié)構(gòu)

雖然影響物流配送中心選址的因素很多,但可把這些因素概括為經(jīng)濟(jì)效益和社會效益兩個(gè)主要方面。滿足經(jīng)濟(jì)效益是保證物流節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定運(yùn)行并發(fā)揮最大效能的前提條件,而滿足社會效益則是可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。在進(jìn)行物流配送中心選址時(shí),應(yīng)適當(dāng)設(shè)置在遠(yuǎn)離市中心的地方,以使道路交通狀況得到改善,城市機(jī)能得以大城市的流通機(jī)能、

維持和增進(jìn)。根據(jù)層次分析法對影響物流中心選址的因素進(jìn)行歸納,其層次結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2.判斷矩陣的確定和層次排序

在進(jìn)行物流中心選址的過程中,目標(biāo)層受兩個(gè)決策因素的影響,而這兩個(gè)決策因素又分別受各子決策因素的影響。目標(biāo)層(F)只有一個(gè)決策因素,所以準(zhǔn)則層(E、)層次單排序即為S)相對于整個(gè)層次總排序;而對于指標(biāo)層(P準(zhǔn)則層(E、)總排序的計(jì)算,需要用準(zhǔn)則層S(E、)各決策因素本身相對于總目標(biāo)的排S序權(quán)值加權(quán)綜合,才能計(jì)算出指標(biāo)層(P)相對于整個(gè)準(zhǔn)則層(E、),也即相對于合理選S擇物流中心選址總目標(biāo)的相對重要性權(quán)

[4]值。

(4)判斷矩陣Ei-P。其中,……,i=1,2,n。即相對于每一個(gè)子準(zhǔn)則層的指標(biāo)而言,各方案之間的相對重要性比較。

3.一致性檢驗(yàn)

所謂一致性檢驗(yàn),即檢驗(yàn)由判斷矩陣計(jì)算得出的權(quán)重系數(shù)是否合理。當(dāng)A具有完全一致性時(shí),且除λmaxλmax=n,之外,其余特征根均為0。而當(dāng)判斷矩陣具有滿意的一致性時(shí),它的最大特征根要稍大于矩陣階數(shù)n,且其余特征根接基于層次分析法得出的結(jié)論才是基本合近于0。只有這樣,

理的。檢驗(yàn)過程如下:將所求得各判斷矩陣的λmax代入到(λmax-n)()中,得出一致性檢驗(yàn)指標(biāo)CI的數(shù)值;根CI=/n-1(見表2)查出RI的值;最據(jù)平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI數(shù)值表

后利用CR=CI/RI得出相對一致性指標(biāo)CR的數(shù)值。當(dāng)判斷矩陣合理,求出的權(quán)重系數(shù)恰當(dāng),否則就CR≤0.1時(shí),

(1)判斷矩陣F1。對于目標(biāo)層F(物流中心選址)而言,因而判斷矩E和S同等重要,,陣為F1=

1111

,最大特征根λmax=2,所

T

求特征向量W=(0.5,)。0.5

(2)判斷矩陣F2。相對于經(jīng)濟(jì)效益而言,各子準(zhǔn)則層因素之間的相對重要性比較(見表1)。

求得特征向量W=[0.043,0.0962,最大特征根0.2745,0.2745,0.1941,0.1177]T。相對于經(jīng)濟(jì)效益而言,λmax=6.508。因此,6個(gè)影響因素按照權(quán)重排序應(yīng)當(dāng)為M3、M4、M5、M6、M2、M1。

(3)判斷矩陣F3。即相對于社會效益而言,各子準(zhǔn)則層因素之間的相對重要性比較。

1

F3=

1/3

31

矩陣階數(shù)

RI

10.00

20.00

表1判斷矩陣F2

F2E1E2E3E4E5E6

E1

E2

E3

E4

E5

E6

1355

53

1/31333

1

1/51/3111/21/2

1/51/3111/21/2

1/51/32211/2

1/31/32221

表2

30.58

RI數(shù)值表

40.90

50.12

61.24

71.32

81.41

通過計(jì)算,特征向量W=[0.75,0.25]T。最大特征根λmax=2。

15

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