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基于MCDM/A的物流中心选址
作者： JacekŻak SzymonWęgliński
摘要
本文介绍了基于MCDM / A的两阶段程序的第一阶段，从而选择了最理想的物流中心位置。在第一阶段，对区域进行宏观分析，并对其技术，基础设施，经济，社会和环境潜力进行多项标准评估。决策问题被制定为多标准排名问题。考虑到Electre III / IV的MCDM / A方法的应用，所考虑的变体 - 区域从最好到最差 - 根据它们在其边界内定位物流中心的适合性 - 进行排序。定义了变体和一致的标准族，决策者的偏好被建模并且计算了计算实验的结果。
关键词：物流中心，选址问题，MCDM / A方法，Electre III / IV方法;
1. 介绍
“位置问题”（Owen，Daskin，1998; Farahani，Hekmatfar，2009）在于考虑决策者（DM）的偏好，确定考虑区域内基础设施组成部分（地面，场地，设施）的正确位置。和现有的约束。它具有普遍性，可能涉及不同类别的场地/设施（Farahani，Hekmatfar，2009; Farahani等，2010）。许多数学公式已经报道了解决该问题的方法，包括：数学规划（Klose，Drexl，2005），对所考虑的站点的评估和排序（Ouml;zcan，等人，2011; Korpelaa，Tuominen，1996; Awasthi等人，2011）。位置问题在物流中也起着至关重要的作用，它指的是找到物流设施最理想的位置（见第2节）。
其中一个典型的物流位置问题是指物流中心的正确布局（Van Thai，Grewal，2005; Kayikci，2010）。物流中心（LC）是在安全区域内运营的独立实体，其中所有物流活动（运输和运输，物料搬运，仓储，库存管理，交叉对接，多式联运，货物物流）均在其中运输出于商业目的。在3PL和4PL的现代概念中（Rushton等，2006），LC在物流服务集成商中发挥着重要作用，为客户提供全面，优质的服务，并连接所有可能的运输方式（公路，铁路，水路和航空） 。
本文的作者属于一小组研究人员（例如Daganzo，1996），他们发现LC位置问题可能而且应该被视为一个两级的分层问题。在第一级，上层，应对更广泛的区域进行宏观分析 - 宏观区域，以确定其整体潜力和将LC放置在其领土上的适合性。在第二个微观层面，进行微观分析以确定在先前在1级选择的区域内LC的最合适的特定位置。在本文中，作者考虑了LC位置问题的第1级，仅。他们对选定区域进行宏观分析，并确定最理想的区域/区域来开展物流活动。基于多标准决策/辅助（MCDM / A）的方法学原理（Figueira等，2005; Roy，1990a; Vincke，1992; Zak，2005; Zak，2011）及其在物流中的应用（Drezner，Hamacher， 2002; Awasthi，et al，2011;Ouml;zcan，et al，2011）作者将区域选择问题制定为多标准排序问题，并通过Electre III / IV方法的应用来解决它。
该论文由六个部分组成。第一个包括介绍性说明和LC位置问题的背景。在第二部分，介绍了有关物流设施选址问题的文献综述。第三部分描述了MCDM / A的方法。在下一节中，制定了关注宏观区域评估的决策问题，作为LC位置问题的第一个组成部分。变体 - 区域，评估标准和DM的偏好在本节中定义。第五部分包含计算实验的结果，而最后一部分则给出了结论和进一步的研究方向。
2. 运输和物流中的位置问题
位置问题是运输和物流中广泛讨论的主题（Owen，Daskin，1998; Chen等，2007; Daganzo，1996;Ouml;zcan，et al，2011），并且指的是选择这些设施的具体位置（Van Thai，Grewal，2005; Drezner，Hamacher，2002; Fierek等，2007; Church，Murray，2009; Farahani，Hekmatfar，2009）：仓库，配送中心，交通枢纽，客运和货运码头，物料库存和交叉 - 停靠区，停车场，乘客交换终端等等。在大多数情况下，物流设施的位置问题具有战略特征，所产生的解决方案/决策具有长期影响。
一般而言，面向物流的位置问题可以根据不同的分配标准分为以下几类（Farahani等，2010; Klose，Drexl，2005）：
- 制定决策问题的应用方法（排名和数学规划 -
优化问题）。
- 建议的评估标准数量（单个和多个目标位置问题）。
- 提出的处理风险和不确定性的方法（确定性和非确定性问题）。
- 网络的地形特征以及选择设施位置的最终方法（连续和离散的位置问题）。
- 正在考虑的对象/位置的数量（单个和多个设施位置问题）。
Klose和Drexl（2005）对不同的面向物流的位置问题进行了全面的分析，并将其作为数学规划（优化）问题。Farahani等人（2010年）提出了一个关于位置问题的评论，该问题被制定为多个标准决策问题。
值得强调的是，就作者所知，物流中心（LC）的多阶段，多标准位置分析尚未在文献中报道。因此，拟议的方法似乎是原始的，并且符合该领域目前的调查议程。
3. MCDM / A方法
3.1. MCDM / A简介
MCDM / A是一个研究领域，专注于数学程序的开发和先进的基于计算机的方法，支持DM解决多个标准决策问题（Figueira，et al，2005; Vincke，1992）。多标准决策问题是这样一种情况，其中定义了一组行动/变体/解决方案A和一致的标准系列F，DM倾向于（Vincke，1992; Zak，2005）：
a) 根据F（选择问题）确定A中动作/变体/解决方案的最佳子集，
b) 根据具体的分类规则（排序问题），将A划分为表示特定类别的动作/变体/解决方案的子集，
c) 根据F（排名问题），将A中的行动/变体/解决方案从最好到最差排列。
基于上面引用的定义，可以容易地确定每个多标准决策问题的主要组成部分，即一组动作/变体/解决方案A和一致的标准族F（Roy，1990a; Vincke，1992; Figueira，et al ，2005）。
在基于多个标准的决策过程中，使用不同的基于计算机的MCDM / A方法。与经典的运筹学技术相比，多标准方法不能产生“客观上最好”的解决方案。而不是他们寻求折衷的解决方案，考虑到标准和DM的偏好之间
的权衡。MCDM / A方法可以根据几个标准进行分类，包括三个主要标准：决策过程的总体目标（Zak，2005），DM偏好定义的时刻（Zak，2005）以及偏好聚合（Roy，1990a; Vincke，1992）。基于第一分区标准，可以识别以下多标准决策方法（Zak，2005）：选择（优化）方法;分类（排序）方法;排名方法。关于第二分区标准，确定了三类方法（Zak，2011）：具有a#39;priori定义偏好的方法（例如，Electre I-IV，Promethee I和II）;具有a#39;posteriori定义的偏好的方法（例如，PSA方法）;交互方法（例如，STEM，VIG，LBS）。根据第三种
分类标准，人们可以区分：基于效用函数的美国灵感方法（例如，AHP，UTA）;基于排名关系的欧洲/法国血统的方法（例如，Electre I-IV，Promethee I-II）。
根据Roy（1990a），Vincke（1992）和Zak（2005）的建议，可以区分多标准决策问题的解决过程的以下主要阶段：
对决策问题的识别和口头描述;承认其类别和决策过程主要参与者的定义。
决策问题的数学表述，包括：
- 变体集A的定义，
- 构建一致的标准族F，
DM的偏好建模，
选择最合适的MCDM / A方法来解决所考虑的决策问题。
使用所选MCDM / A方法运行计算实验。聚合DM使用特定合成模型的偏好。
根据MCDM / A方法，以下主要机构参与上述解决方案程序，通常称为决策过程：决策者（DM），分析师和干预者/利益相关者（Figueira，et al，2005; Vincke， 1992年）。
在本文中，应用了上述解决方案程序和最具代表性的多重标准欧洲MCDM / A学校的排名方法，ELECTRE III / IV，用于评估构成将LC放置在其领土上的区域的替代区域。该方法的简短描述如下。
3.2. Electre III / IV方法的基本特征
ELECTRE III / IV方法属于一系列ELECTRE方法，由Roy（1990b）提出，它基于二元排名关系（Roy，1990a; Vincke，1992）。在该方法中，基本数据集由以下元素组成：变量A的有限集合，标准F的一族，以及DM提交的优先信息。优先信息以标准权重-w和无差异-q，偏好-p和veto-v阈值的形式定义（Roy，1990b）。阈值定义了每个标准的变体之间的以下优先级间隔：无差异（高达q），弱偏好（q和p之间），（强）偏好（p和v之间）和不可比性（超过v）。如果变量a和b在特定标准上的评价f（a）和f（b）之间的差异如此之小（小于
q），则DM不能对变体进行任何区分，则认为变体a和b无关紧要。变量a对于变体b是弱优先的，如果他们对特定标准的评价f（a）和f（b）之间的差异对于DM（q和p之间）是显而易见的，但是他/她对于偏好它们中的一个是犹豫不决的。变量a对于变体b是强烈优选的，如果它们对特定标准的评价f（a）和f（b）之间的差异对于DM（p和v之间）是实质性的并且他/她确信a优于b 。如果变量a和b在特定标准上的评估f（a）和f（b）之间的差异如此之大（大于v），则DM不能将它们视为可比较对象，则变量a和b是无法比较的。
ELECTRE III / IV方法中的排名关系建立在所谓的一致性和不一致性测试的基础上。在一致性测试中，构建由全局一致性指标C（a，b）组成的一致性矩阵。在不一致性测试中，计算每个标准j的不一致指数dj（a，b）。排名关系表明总体上“超出b”的程度。该关系由可信度d（a，b）表示，其等效于由不一致指数dj（a，b）弱化的全局一致性指标C（a，b）。d（a，b）的值来自区间[0,1]。可信度d（a，b）= 1当且仅当断言a S b（“a a outranks b”）有充分根据时，d（a，b）= 0如果没有支持S b的论证（不a S b - “a不高于b”）。d（a，b）的定义导致可信矩阵的构建，基于该可信矩阵，该方法使用分类算法（蒸馏程序）建立两个初步排序（完全预订）。在此过程中，可以获得降序和升序预订。在降序中，排名过程从选择最佳变体开始，该变体位于排名的顶部。在升序蒸馏中，变体以相反的顺序排列。最终排名是作为上述完整预订的交集而生成的。它可以以排序矩阵的形式或以排名图的形式呈现。在那里可以区分以下情况：无差异（I），偏好（P），缺乏偏好（P~）和不可比性（R）。
4. 制定地区的选择问题
4.1. 问题描述和应用的解决方案程序
所考虑的决策问题在于选择最理想的区域/区域以将LC放置在其领土上。它被制定为多标准排名问题，涉及对所考虑区域的多维评估，包括不同的：技术，经济，社会，市场导向和环境方面。如前所述，决策问题构成了LC位置问题的第一个组成部分。
正在考虑的决策对许多感兴趣的团体（利益相关者）很重要，包括：当地社区（居民），当地商业环境 -公司和业务部门，包括物流服务运营商。关于选择LC位置以及与其选择区域/区域相关的决定由投资者或一组投资者做出。在决策过程中，DM必须考虑上述利益相关者的矛盾利益。他/她必须平衡某些权衡并寻找最满意
的折衷解决方案。对于地方当局而言，投资者的决定也非常重要，他们的总体兴趣在于将资金投入该地区，为该地区的发展做出贡献并创造新的就业机会和岗位。
由于上述区域排名问题的特征，它具有多目标特征。从而，解决多标准决策问题的一般程序（Roy，1990a; Zak，2005）已经应用并定制解决（见3.1节）。决策问题具有通用性，并已通过普遍的术语制定和解决。本案例研究涉及波兰的当地情况。
4.2. 变体的定义 - 潜在的宏观区域
所考虑的变体（如下所述）被定义为10个宏观区域，分布在波兰各地（见图1），并代表将LC-s放置在其领土上的潜在区域。每个变种的面积为12-44千公里2 ，人口为2,5,550万。变体以对应于它们的序列号和地理位置的缩写来命名，例如变体1-V_1-NW（西北）。
变体1（V_1 - NW）位于波兰的西北部。该地区的总面积接近37 000公里2 ，人口达2,700万人。该地区的特点是接近平均水平的经济发展，以人均国内生产总值10 755美元为代表。它被认为是投资 - 具有最低的单位投资成本（392美元/米2）和平均值经济特区（SEZ）的水平。该地区的其他优势包括：环境友好和高交通安全。变式1的弱点是：交通基础设施条件相对较差，社会问题严重，包括16.5％的非常高的失业率。从物流的角度来看，该地区并不具吸引力。所有运输货物的数量非常低，低于100亿公里。
变体2（V_2 - N）位于波兰北部。该地区的总面积略高于36 000公里2 ，其人口达到43万人。该地区的特点是人均国内生产总值略低于平均水平（10 953美元），具有一定的物流吸引力
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