[摘 要] 本文应用模糊数学理论,把模糊综合评价方法具体应用到港口物流功能综合评价研究中,结合港口物流的实际情况,将港口物流功能评价系统根据需要分成若干个指标,建立因子集、评价集、隶属函数和权重集,实现对港口物流功能的综合评价。采用层次分析法计算评价的权重集,并对取大取小算法和评价结果的最大隶属度原则进行改进,取得较好的效果。实证结果表明,模糊综合评价法可操作性强、效果较好,可在一般的功能评价中广泛应用。
[关键词] 港口物流功能;模糊综合评价;层次分析法;权重
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2010 . 06 . 042
[中图分类号]F275.5 [文献标识码]A [文章编号]1673 - 0194(2010)06 - 0101 - 03
1 研究背景与意义
当前,港口物流得到了广泛关注,港口物流行业也取得了迅速发展,但对港口物流的功能评价研究的较少。模糊综合评价是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,进行综合评价的一种方法[1,2] 。在港口物流功能综合评价中,不仅涉及大量的复杂现象和多种因素的相互作用,而且评价中存在大量的模糊现象和模糊概念。因此,常用模糊综合评价的方法进行定量化处理,评价出港口物流功能的水平等级。
2 模糊综合评价法的实施过程描述
根据被评价事物的复杂程度,可分为一级模糊综合评判和多级模糊综合评判。模糊综合评判法是对一个与各种模糊因素有关的事物加以综合考虑,并做出总的评价的方法。通过综合各方面的因素,做出一个更接近实际的评价,由此避免了仅从某一个因素做出评价而带来片面性。针对多指标综合评价问题,该方法的步骤如下:
(1)确定评价方案的指标论域U={u1,u2,…,un}和评语等级论域V={v1,v2,…,vn}。其中,ui为最低层指标(i=1,2,…,n)。如果n>7,则采用递阶结构,即大指标下有小指标,小指标下还有小指标的结构,并保证总目标及每个指标下所对应的下一层指标的个数不超过6个。m为评语等级集合的个数,每一个等级可对应一个模糊子集。一般情况下,m取3、5、7,这样不仅符合模糊综合评价的质量要求,而且可以使被评方案的等级归属中有一个中间等级。具体等级可以依据评价内容用适当的语言描述[3]。
(2)确定指标的权向量W={w1,w2,…,wn}T。进行模糊综合评价时,权重对最终的评价结果会产生很大的影响,因此必须选择合适的方法确定评价指标的权重,才能做出正确的评价,面对复杂的多指标评价体系,一般选用层次分析法确定各指标的权重。
(3)对每个方案进行评价,建立其模糊关系矩阵R。逐个对被评方案从每个最底层指标ui=(i=1,2,…,n)上进行量化,也就是确定从单指标来看被评方案对各等级模糊子集的隶属度(R|ui),进而得到模糊关系矩阵R:
式中,S是评价结果向量,它反映了该方案总体上对评语论域r中各模糊变量的隶属程度。
3 港口物流功能评价模型构建与求解
3.1 港口物流功能的两级模糊综合评价指标及其抽样数据
由于港口物流功能综合评价的指标很多,也比较复杂,所以采用两级模糊综合评价。以钦州港的港口物流功能评价为例,以港口物流专家和港口物流企业管理人员、作业人员为调查对象,采用自填式问卷法收集数据。将涉及港口物流功能的有关评价指标设计成问卷,采用分层抽样法,将问卷随机发放给被调查人,让其独立完成调查问卷,并对每份问卷进行有效性审查。共发放问卷200份,收回有效问卷182份,有效回收率为91.0%。问卷设计成李克特量表的格式,所制定的港口物流功能评价指标体系由6个一级指标和19个二级指标构成,指标的测量采用李克特量表的方法,利用语义学标度分为4个测量等级:好、良好、一般、差。为了便于计算,将主观评价的语义学标度进行量化,并依次赋值为4、3、2、1。在采用不同的综合评价方法时,可以根据具体的条件和需要,使用不同的指标量化方法和量化标准[4] 。本文所设计的评价定量标准见表1。
借助抽样调查数据,说明基于层次分析法的模糊综合评价在该方面的应用,确定评价对象的因素集,即确定评价指标。港口物流功能评价指标体系包括港口物流规模、港口物流基础设施、港口物流信息化[5] 、集疏运条件[6] 、服务水平、物流支持6个一级指标以及19个二级指标,具体见表2。
3.2 利用层次分析法确定评价指标权重
利用层次分析法,结合T.L.Satty教授提出的1~9比例标度构造判断矩阵,借助Matlab数学软件进行计算,结果显示,港口物流功能评价模型所有7个层次单排序的CR值均小于0.1,符合满意一致性的要求,说明各项指标无逻辑性错误,计算具体结果见表2所示。
4 港口物流功能的两级模糊综合评价
4.1 港口物流功能的加权平均模糊合成综合评价
利用加权平均M(?誗,?茌)模糊合成算子将A与R合成得到模糊综合评价结果向量B。模糊综合评价中常用的取大取小算法,在因素较多时,每一因素所分得的权重常常很小。在模糊合成运算中,信息丢失很多,常导致结果不易分辨和不合理(即模型失效)的情况[6]。所以,针对上述问题,本文采用加权平均型的模糊合成算子。计算公式为:
4.2 两级模糊综合评价结果向量
确定评价对象集P=钦州港口物流功能;构造评价因子集为U={港口物流规模,港口物流基础设施,港口物流信息化,集疏运条件,服务水平,物流支持};确定评语等级论域,建立评价集V={好,良好,一般,差}。然后进行钦州港口物流功能两级模糊综合评价。
A=aoR=(0.183,0.128,0.210,0.174,0.199,0.106)o
0.1540.4040.4100.0320.0060.2720.5000.2230.0530.7560.1910.0000.1070.3680.3540.1700.3730.4080.1890.0300.1640.4360.3130.087
计算结果为A=(0.150 309,0.458 948,0.311 525,0.079 172),归一化得A" =(0.150,0.459,0.312,0.079)。
类似求得B=(0.082 535,0.225 865,0.498 879, 0.197 111),归一化得B" =(0.084,0.226,0.499,0.197)。
C=(0.035,0.370,0.511,0.084)。
D=(0.032 137,0.278 859,0.501 06,0.188 481),归一化得D" =(0.032,0.279,0.501,0.188)。
E=(0.002 6734,0.029 9618,0.496 156,0.177 492),归一化得E" =(0.027,0.300,0.496,0.177)。
F=(0.020 012,0.231 374,0.456 622,0.292 563),归一化得F" =(0.020,0.231,0.457,0.292)。
4.3 综合评价向量
U=(0.202,0.156,0.165,0.109,0.166)o
0.1500.4590.3120.0790.0480.2260.4990.1970.0350.3700.5110.0840.0320.2790.5010.1880.0270.3000.4960.1770.0200.2310.4570.292
=(0.056 29,0.316 428,0.456 311,0.166 291),归一化得U "=(0.057,0.318,0.458,0.167)
4.4 对综合评分值进行等级评定及结果分析
VA=4×0.150+3×0.459+2×0.312+1×0.079=2.68;
VB=4×0.084+3×0.226+2×0.499+1×0.197=2.09;
VC=4×0.035+3×0.370+2×0.511+1×0.084=2.356;
VD=4×0.032+3×0.279+2×0.501+1×0.188=2.155;
VE=4×0.027+3×0.300+2×0.496+1×0.177=2.177;
VF=4×0.020+3×0.231+2×0.457+1×0.292=1.979。
由上述计算结果,对照表1的评价分级标准可得钦州港口物流功能的“港口物流规模”评价指标的评价结果为“良好”,属于E2级,其他5个指标的评价结果都均为“一般”,属于E3级。按照各个指标的评分等级的大小可以对其排序,其中“物流支持”指标的评价结果要比其他指标低一点。而对总体的综合评判分值为:
V=4×0.057+3×0.318+2×0.458+1×0.167=2.65
说明钦州港口物流功能的总体水平为“良好”,属于E2级。
实际中最常用的方法是最大隶属度原则,但此方法的使用是有条件的,存在有效性问题,可能会得出不合理的评价结果。根据此问题提出加权平均原则求隶属等级的方法,采用加权平均原则对上述各级评价指标的评价结果进行分析,得出的结果虽然与采用最大隶属度原则方法得到的结果有点出入,但较符合实际情况。
5结束语
在应用模糊数学对港口物流功能进行综合评价时,由于评价指标较多,常用的取大取小算法,常常出现结果不易分辨的情况。采用加权平均型进行评价,取得了较好的效果。在对模糊综合评价结果进行分析时,对常用的最大隶属度原则方法存在的有效性问题,采用加权平均原则方法对结果进行分析,并可对多指标进行比较排序,结果令人满意。对于权重的确定,目前大多由专家凭经验给出,人为干扰较为严重,导致评判结果与实际情况有所出入,因此在模糊综合评价中采用层次分析法来确定权重,此方法具有较强的逻辑性、实用性和系统性,并能准确地得出各评价指标的权重。
基于层次分析法的模糊综合评价在港口物流功能综合评价与排序研究中得以应用,效果较好。该模型符合实际情况,有利于促进港口对其资源的利用并对已有资源进行优化配置,促进港口物流功能整体水平和规模的发展;模型求解简便,有较好的应用前景和推广价值。
主要参考文献
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