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基于粗糙集的TOPSIS供应链合作伙伴选择

陈红梅
（燕山大学经济管理学院，河北秦皇岛066004）
摘要：供应链合作伙伴的选择是一个多指标，多层次综合评价问题，本文结合煤炭港口物流
供应链的实际，构建了合作伙伴选择综合评价指标体系，接着运用基于粗糙集的逼近理想解的排序
方法（technique for order preference by similarity to idea solution, TOPSIS），根据属性间差异程度计算
各个属性的权值，避免了低层次多因素权重确定的主观性。通过对该模型在煤炭港口供应链合作
伙伴选择中的应用，为港口企业选择理想的供应链合作伙伴。
关键词：粗糙集；逼近理想解排序；供应链合作伙伴；相对接近度
中图分类号：F273.1 文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2011）22-0178-03中图分类号：
0引言

供应链管理中合作伙伴的选择，对供应链的构建与运作
至关重要，它关系到整个供应链的效率和效益。通过战略性
的合作伙伴，不仅能够减少总成本、降低库存水平、实现资源
共享，而且能够达到双赢。港口作为煤炭物流从煤矿到用户
中转的关键环节，在合作伙伴的选择中呈现出“组合爆炸”，
在面临市场机遇时，必须能够敏捷快速地建立自己的合作伙
伴关系，因而，合作伙伴的选择是构建及维护供应链首先需

基金项目：
2010年度秦皇岛市科技局课题(201001A455)

要解决的问题[1]。

合作伙伴选择的定量化方法主要有模糊评价模型
[2]、生
物进化算法等模拟自然界的选择方法，比如遗传算法(GA)

[3][4]

，蚁群自动算法（MACO）
；这些方法或计算比较复杂，或权
重的确定具有很大的主观性，应用不方便
[5,6]。本文结合煤炭
港口物流供应链的实际，建立了供应链合作伙伴选择的指标
体系，利用基于粗糙集的逼近理想解排序方法对煤炭港口供
应链合作伙伴的选择进行了研究。

1供应链合作伙伴选择的指标体系

作者简介：陈红梅(1976-)，女，河北秦皇岛人，博士，副教授，研究方向：物流与供应链管理。

银行表现出规模经济性。中国建设银行与中国银行的规模
经济状况在四大国有商业银行中表现较好，而规模最小的两
家股份制商业银行广发银行与深圳发展银行的规模经济状
况表现最好。（2）由聚类分析发现，我国商业银行按规模经济
效率为划分依据正好可以分为四大国有商业银行与股份制
商业银行两类。四大国有商业银行与股份制商业银行两者
之间的规模经济状况存在明显的差异，但两者的差距在不断
缩小。（3）我国商业银行的规模经济状况在
2004～2008年趋
于恶化，但是在金融危机过后的
2009年各大银行的规模经
济状况普遍改善，我国政府与商业银行在应对金融危机所采
用的一系列调控手段取得了较为显著的效果。

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（责任编辑
/亦民）

企业管理企业管理
不同行业供应链合作伙伴选择指标的侧重点不同，为了
保证指标体系经济上的有效性和全面性，以及分析处理过程
中的易量化性，根据煤炭港口物流的的特点以及运作现状，
归纳以下主要评价指标。

企业规模：面对复杂多变的市场环境，要建立长期合作
关系，煤炭港口企业不仅关心目前的装卸作业收益，更关注
未来合作潜力、抗风险等能力，这都与合作伙伴的财力、物
力、人力以及信息化程度、管理水平等企业实力相关。

作业能力：煤炭港口企业的收益主要来自于煤炭经港口
作业的装卸费用，因此对于供应链合作伙伴中煤炭生产企
业、运销企业和最终用户企业的选择，主要取决于其作业能
力，煤炭作业量和周转的频率，计划履行率等对其影响重大。

协调能力：港口与合作伙伴由一般交易关系提升为战略
合作关系，合作将变的更加紧密，相互的连接变的更加专有，
因而，关系破裂也将对港口造成巨大损失，选择合作伙伴时，
双方战略目标匹配度，合作关系的稳定性，遇到问题和冲突
的沟通协调能力和对突发事件的快速反应能力对合作关系
稳定性有重要影响。

表
1煤炭港口供应链合作伙伴评价指标体系

一级指标二级指标
名称名称
财务状况
企业规模设施设备先进性
管理水平
发运、接收能力
作业能力计划履行率
装卸作业周期
战略目标匹配度
协调能力
长期合作关系
沟通协作能力
快速反应能力

2基于粗糙集的
TOPSIS方法

2.1基于粗糙集属性权重的确定
本文采用粗糙集的权重确定方法，当方案的偏好信息已
知时，可以基于某个给定属性对所有方案排出优劣次序，并且
将这种次序用优劣级别表示出来，那么可以认为所有属性取
值构成全序集
[6]。在决策表
(U,E,F)中，
U
={x1,x2,.xn},
E
=
{e1,e2,.em}
，U是评估对象集，
E是评估属性集，
F
=
{
f1(x):U,l

m},fl(xi)(i

n)表示评估对象
xi关于属性
el
的取值。那么当
fl(xi)-fl(xj)=
r时，表示评估对象
xi优于
xj的程度为
r，若
fl(xj)是属性
el的最小测定值，可令
fl(xj)=1，则
fl(xi)=
r
+1。

（1）用于计算属性
el的优劣程度，建立二元关系矩阵
λ(i,j,l)=
fl(xi)-fl(xj)(i,j

n,l

m)（1）
λ(i,j,l)+
λ(
j,i,l)=0，计算出的属性
el正差异表示
xi优
于
xj的程度，属性
el负差异表示
xi劣于
xj的程度。

（2）计算某个给定属性
el的最大差异程度。将评估对
象由劣到优排序，得到
xi1
xi2.
xin，则
n
=1
el
=Σλ(is,is
=
1,l)=
fl(xin)-fl(xil)=
max
{
fl(xi)}
-min

i

ni

n

s
=1

fl(xi)(l

m)（2）

{}

（3）确定权重
ωl
=
me(l)
（3）
Σe(l)

i
=1

2.2逼近理想求解的排序法（TOPSIS）
TOPSIS法是一种多属性决策方法，它借助多属性问题
的理想解
x
*和负理想解
x0给方案集
X中各方案排序。理
想解是设想的最佳方案，它的每个属性值都是决策矩阵中该
属性的最好值；而负理想解则是设想的最差方案，它的每个
属性值都是决策矩阵中该属性的最差值。方案排序的规则
是把实际可行解与理想解和负理想解作比较，计算其到理想
解和负理想解的距离[7]。

（1）输入原始数据，数据规范化：
Xij
ΣXij2
（i
=
1,.,m;
j
=
1,.,n）
(4)

Tij
=

m

i
=1

式中
Xij为第
i个样本的第
j个属性值，
Tij为第
i个样
本的第
j个属性规范化值。

（2）根据公式（3）计算权重
W。
（3）将权重代入
Yij
=
Wj
.
Tij
i
=
1,2,.,n,j
=
1,2,
.,m）。
（4）从而，可以确定出正理想解与负理想解：
ìmax
yij
j为效益型属性
正理想解
Yj
+=
í.
i
（j
=
1,.,n）

.min
yij
j为成本型属性

.
i

ìmax
yij
j为成本型属性
负理想解
Yj
-=
í.
i
（j
=
1,.,n）

.min
yij
j为效益型属性

.
i

（5）计算加权欧氏距离。
D*i=

Σn
(Yij
-Y+
j)2（i
=
1,.,m）
(5)

j=1D

m

-

Σ(Yij
-Yj
)2（i
=
1,.,m）
(6)

j
=1

i
=

（6）计算相对接近度：
Gi
=
Di
-
D++
D-（i
=
1,.,m）
(7)

ii

3应用实例

本文以
2009年
9月至
2010年
8月间与某煤炭港口发生
业务的
15个合作企业作为研究对象为例，来论证合作伙伴
选择模型的可用性，并以
S1-S15命名，由战略发展部、财务
部、煤炭业务科及各分公司组成评价小组，对合作伙伴选择

统计与决策２０1
1年第22期（总第346期）179

企业管理企业管理
指标体系中的战略维度指标进行打分，形成初始数据表，对
原始数据规范化。

表
1港口供应链合作伙伴评价指标值

序号
a1
a2
a3
a4
a5
a6
a7
a8
a9
a10
S1
0.79
0.50
0.95
0.44
0.81
0.58
0.27
0.96
0.58
0.28
S2
0.95
0.70
0.48
0.98
0.65
0.72
0.15
0.71
0.71
0.096
S3
0.80
0.72
0.38
0.94
0.71
0.70
0.12
0.69
0.75
0.192
S4
0.72
0.71
0.78
0.98
0.69
0.68
0.20
0.67
0.72
0.064
S5
0.60
0.50
0.94
0.55
0.76
0.56
0.25
0.97
0.60
0.28
S6
0.71
0.68
0.68
0.78
0.72
0.71
0.15
0.59
0.82
0.20
S7
0.77
0.95
0.95
0.77
0.81
0.56
0.42
0.84
0.99
0.48
S8
0.80
0.50
0.92
0.68
0.76
0.49
0.46
0.79
0.93
0.48
S9
0.55
0.51
0.72
0.56
0.75
0.58
0.30
0.93
0.62
0.24
S10
0.76
0.92
0.95
0.78
0.92
0.55
0.45
0.78
0.95
0.568
S11
0.62
0.45
0.62
0.60
0.80
0.97
0.32
0.98
0.56
0.28
S12
0.92
0.72
0.57
0.97
0.68
0.71
0.20
0.65
0.94
0.064
S13
0.72
0.96
0.96
0.77
0.63
0.50
0.40
0.78
0.94
0.48
S14
0.79
0.51
0.98
0.77
0.78
0.48
0.42
0.84
0.96
0.096
S15
0.95
0.71
0.52
0.95
0.67
0.69
0.45
0.62
0.97
0.064

根据公式（2）得出权重分别为：

w(xi1)=
0.174，w(xi2)
=
0.087，w(xi3)=
0.174，w(xi4)
=
0.087，w(xi5)
=
0.13，w(xi6)
=
0.087，w(xi7)
=[0.087]，
w(xi8)
=
0，w(xi9)
=
0.087，w(xi10)=
0.087。

对数据进行标准化，根据加权规范矩阵，确定理想解和
负理想解为：
Yj+=
max
{}=(0.046,0.039,0.041,0.026,0.038,0.032,

Yij
1jm

0.062,0.012,0.029,0.085)
Yj-=
{}=
(0.026,0.018,0.016,0.012,0.027,0.016,

min
Yij
1jm

0.016,0.007,0.016,0.01)
计算加权欧氏距离和相对接近度，结果如表
2所示。
计算排队指示值
Gi(见表
2)确定各承运人的排序为：
S10,S7,S13,S8,S11,S1,S5,S14,S15,S9,S6,S3,S12,S4,S2。
其中，S10,S7,S13,S8四个合作伙伴的排队指标值大于

0.7，而其余
11个则小于
0.5，差距较大，港口方面就可以选择
S10,S7,S13,S8为潜在合作伙伴。
4结束语

选择好合作伙伴之后，就进入了合作伙伴关系的实施与
加强阶段，这一阶段的工作主要在于消除影响合作伙伴关系

表
2各供应商到理想解和负理想解的距离及排队值

序号
D*
i
D-
i
Gi
S1
0.003
0.059
0.445
S2
0.008
0.087
0.249
S3
0.006
0.079
0.277
S4
0.007
0.086
0.253
S5
0.004
0.061
0.419
S6
0.005
0.073
0.296
S7
0.001
0.023
0.783
S8
0.001
0.031
0.725
S9
0.004
0.065
0.378
S10
0.000
0.018
0.840
S11
0.003
0.058
0.448
S12
0.007
0.087
0.268
S13
0.001
0.028
0.740
S14
0.006
0.076
0.403
S15
0.006
0.080
0.399

的障碍以及不断巩固和维护这种合作关系。合作伙伴关系
的特征表明，要使其运行下去，必须对其活动进行有效控制
和科学的管理。合作伙伴关系是建立在各个节点企业彼此
相互独立的基础上的，仅仅是企业之间在利益合作上组成的
一个虚拟的共同体，企业自身有各自的目标及准则，要使各
个节点企业在港口煤炭物流中的效用最大化，就必须构建一
个很好的运营环境，建立针对港口煤炭物流供应链管理的评
估系统，并制定有效的协调机制及约束机制。

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