基于改进TOPSIS方法的供应商选择

摘要:通过设计供应商评价指标体系,建立了基于熵权与改进后的TOPSIS方法相结合构成的供应商评价模型,并将其应用于供应链管理中,经过算例验证该方法是可行的,具有一定的实际意义。

Abstract: This paper focuses on supplier’s selection. Firstly, the paper designs a supplier’s evaluation indicator framework. Accordingly, the paper proposes an approach to build the model for supplier’s selection by making use of the entropy power and the modified TOPSIS method. Finally, an example is present to illustrate this method.

关键词: 供应链;供应链管理;TOPSIS

Key words: supply chain;supply chain management;TOPSIS

中图分类号:F251 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)10-0017-03

0引言

随着全球经济一体化的快速推进和信息技术的迅猛发展,市场竞争日益激烈。由于竞争不仅存在于企业间、行业间,而且扩展到供应链与供应链之间。供应链管理成为企业提高竞争力的重要手段。面向供应链的供应商评价与选择就显得尤为重要,科学合理地评价和选择供应商是企业增强竞争力的有效措施之一。

1供应商评价指标体系设计

对于供应商评价指标体系的设计,国内外学者对此已有较多研究,如Muralidharan和Anantharaman[1]等人研究了供应链条件下供应商的选择与评价问题,给出了质量、准时交货和技术设施三项评价指标。Patton[2]提出了对供应商的选择与评价决策最为重要的属性因素,即产品质量、价格、交货、销售支持、设施和技术、订货程序、财务状况等。Menon和McGinnis[3]等三位研究人员提出了用于第三方物流服务商选择的评价指标,即价格、交货的准时性、财务状况、管理水平、企业信誉、履约能力、对不可预见事件的反应。马士华等人[4]给出了企业业绩、业务结构与生产能力、质量系统以及企业环境等四项一级指标的供应链合作伙伴评价体系。王旭坪等人[5]构建了适用于电子商务环境的供应商评价体系,其指标为有信息化程度、服务水平、业务能力、技术水平。邓铁军[6]依据供应商选择决策需要,给出了产品质量、准时交货、合作态度、综合素质以及价格因素5方面指标。通过以上分析,本文认为供应商评价指标为如表1所示两级指标。

2供应商的选择方法

由于本文供应商评价指标为两级指标,一级评价指标采用AHP法得出权重,二级指标采用基于熵权的改进TOPSIS法进行评价,然后利用一级指标权重向量乘以二级指标评价结果向量得到的值对一级指标进行评价。

2.1 一级指标权重的确定应用AHP法确定一级指标权重步骤如下:

2.1.1 建立层次分析结构图,如表1所示。

2.1.2 构造判断矩阵建立层次分析图后就要对同一层次下的指标构造判断矩阵,判断矩阵表示针对上一层次某一指标,确定本层次有关指标之间的相对重要性。即以上一层次某指标为准则,通过对下一层次同一准则下的指标两两相互比较,以确定彼此间的重要性,并赋予一定的分值。本文采用1-9标度对指标的重要性程度赋值,如表2所示。

对于某个准则T,n个被比较指标构成一个两两比较判断矩阵R:R=rr…rrr…r┆┆ ┆rr…r

2.1.3 计算各层次中指标的权重。通常确定权重的方法有和法、几何平均法、特征根法,其征根法最为人们推崇。

2.1.4 一致性检验由于人的判断力的误差,在构造判断矩阵R时,对两两因素进行比较,可能会出现一些判断上的矛盾。在层次分析法中,为了得到科学合理的结果,需要进行一致性检验,计算检验数C. R.。这里,C.I.=,C.I.是一致性指标,C.I.=;λmax是判断矩阵R的最大特征值,λmax=,i=1,2,3,…,n,式中(RW)i为向量RW的第i个元素;R.I.是平均随机一致性指标值,它与判断矩阵R的阶数有关,一般取值见表3。

当C.R.=0时,判断矩阵R具有完全一致性,当C.R.

2.2 基于改进的TOPSIS方法的供应商评价与选择TOPSIS是逼近理想解的排序方法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)的英文缩写。它借助多属性问题的理想解和负理想解给方案集X中各方案排序。TOPSIS方法是一种统计分析方法,其基本思想是:确定一个实际不存在的最佳方案和最差方案;然后计算现实中的每个方案距离最佳方案和最差方案的距离;最后利用理想解的相对接近度作为综合评估的标准。

为了避免不合理的排序结果[7],本文采用改进后的TOPSIS法对供应商做综合评价,将TOPSIS法与熵权法相结合,建立基于熵权的改进TOPSIS模型,从而有效地解决了供应商选择问题。基于熵权的改进TOPSIS法的评价步骤如下:

2.2.1 构建初始化决策矩阵。对n个供应商选择p个评价指标进行综合评价(如果p个指标中有逆向指标或适度指标,则将其正向化),则得到TOPSIS方法初始化决策矩阵:

X=xx…xxx…x┆┆ ┆xx…x(1)

2.2.2 构建标准化决策矩阵

Z=zz…zzz…z┆┆ ┆zz…z(2)

其中:zij=xx(i=1,2,…,n;j=1,2,p)

2.2.3 计算各指标的权重熵是利用概率理论衡量信息不确定性的一种测度,它表明数据越分散,其不确定性越大。各个指标的决策信息可用其熵值ej来表示:

ej=-kzijlnzij(3)

其中k=1/lnn,一旦确定参与评选的供应商数目,k将是一个常量,保证0?燮ej?燮1。

第j个指标的评价值数据的分散程度dj可表示为:dj=1-ej。第j个指标的zij(i =1,2,…,n)值分布越分散,相应的dj值也越大,表明第j个指标的重要程度也越高。相反,如果第j个指标的zij值分布相对集中,表明该指标的重要性越低,如果zij值都相等,即指标评价值绝对集中,表明该指标在选择供应商时不起任何作用。因此,用熵测度来表示的第j个指标的权重因子为:

wj=ddj=(1-ej)d(1-ej)(4)

确定权重因子wj之后,构建加权评价值决策矩阵。

V=zw1zw2…zwpzw1zw2…zwp┆┆ ┆zw1zw2…zwp=vv…vvv…v┆┆ ┆vv…v(5)

2.2.4 确定最优值向量S+、最劣值向量S-及虚拟最劣值向量S*。

s+=sj=1,2,…,p,其中:s={v},j=1,2,…,p

s-=sj=1,2,…,p,其中:s={v},j=1,2,…,p (6)

s*=sj=1,2,…,p,其中:s=2S-S,j=1,2,…,p

供应商的评价值与最优值的评价值集合和虚拟最劣值的评价值集合之间的距离可利用欧几里德公式进行计算:

D= (i=1,2,…,n)

D= (i=1,2,…,n)

(7)

2.2.5 计算各供应商的TOPSIS评价值与最优值的相对接近度C

C=D(D+D)(i=1,2,…,n)(8)

2.2.6 根据相对接近度大小排序,Ci越大表明第i个供应商的TOPSIS评价值越接近最优水平,因此选择Ci值最大的供应商。

3算例

现有某油企业欲从四个供应商(s1、s2、s3、s4)中选择一家供应商为其提供某种原材料,将评价指标分为两级,二级指标采用基于熵权的改进TOPSIS法进行评价;而一级评价指标采用AHP法得出权重,然后结合二级指标评价的结果对一级指标进行评价。按照一级评价指标为企业信誉、企业实力、企业发展潜力的顺序,用AHP法求得评价指标的权重为A=[0.4018, 0.3289,0.2693]。各供应商的指标评价值见表4。

在供应商评价指标体系中,除了产品价格这个指标是逆指标外,其余指标均是正指标,在计算时要先将产品价格这个逆指标转化为正指标后,才能进行计算。

先计算对企业信誉的评价结果,根据公式(2)计算企业信誉的二级指标评价值的归一化矩阵,公式(3)、(4)可计算交货水平、准时交货率、服务质量三个指标的权重。计算得权重向量W=[0.08860.46390.4475]。指标加权评价值决策矩阵为:

V=0.02160.10360.11930.02260.12150.11270.02300.11460.11600.02140.12430.0994

根据公式(6)确定最优值向量S+为[0.02300.12430.1193],最劣值向量S-为[0.02140.10360.0994],虚拟最劣值向量S*为[0.01980.08280.0795]。根据公式(7)、(8)可计算出对企业信誉的评价结果为:[0.68380.87630.82590.6973]。

同理可计算出对企业实力的评价结果为:[0.57900.75610.79890.7733],对企业发展潜力的评价结果为:[0.97360.50120.66950.8267],则各供应商的综合评价值为:

C=[0.40180.32890.2693]×0.68380.87630.82590.69730.57900.75610.79890.77330.97360.50120.66950.8267

=[0.72740.73580.77490.7571]

根据各供应商的综合评价值对供应商进行排序, 即各个供应商的优劣排序为s3>s4>s2>s1,因此企业决策者可以根据综合评价值选择供应商s3作为合作伙伴。

4结论

在已建立的供应商评价指标体系的基础上,本文采用基于熵权的改进TOPSIS法对二级指标进行相应的计算,得到一级指标的数据,结合AHP法,确定一级指标的权重,得到最终的排序结果,并通过实例分析证明了该方法的可行性,为供应商选择和评价提供了有效的决策支持方式。

参考文献:

[1]Muralidharan C, Anantharaman N, er al. Vendor rating in purchasing scenario: a confidence interval approach[J], International Journal of Operations & Production Management, 2001,21(10):1305-1325.

[2]Patton W E. Use of human judgment models in industrial buyers vendor selection decisions[J], Industrial Marketing Management, 1996, 25:135-149.

[3]Menon M K, McGinnis M A, et al. Selection criteria for providers of third-party logistics services: An exploratory study[J], Journal of business logistics,1998,19(1):121-137.

[4]马士华,林勇.供应链管理(第二版)[M].北京:机械工业出版社,2005, 162-166.

[5]王旭坪,陈傲.基于电子商务的供应商评价与优化[J].管理科学,2004,17(4):49-52.

[6]邓铁军.浅谈供应链管理环境下的供应商选择策略[J].中山大学学报,2002, 22(4):86-90.

[7]胡永宏.对TOPSIS法用于综合评价的改进[J].数学的实践与认识.2002,32(4):572-575.