区间层次分析法在物流园区选址中的应用

赵中杭

摘要：根据对物流园区选址受到的不同环境下的影响因素不同，将用来表示两两因素之间比较相对重要程度中的不确定性通过引入区间来表示，并结合实例按步骤将区间层次分析法应用于物流园区的选址中，既发挥了层次分析法在多因素选址中的优势又克服了层次分析法在判断中的不确定性问题，因而更有助于物流园区的选址，是一种实用的物流园区选址决策的解决方案。

关键词：区间；层次分析法；物流园区；选址

中图分类号：F25

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.17.019

1引言

我国物流业是伴随着经济的繁荣发展而获得了强劲的生命力，这是物流业发展迅速的基础，而物流业的发展也同样推动了我国经济的迅猛发展。在这样的经济环境下，物流园区的建立能有效解决成本过高、货物流通难问题。因此，中国政府颁布相关法律法规以及实施一系列的政策来推动物流园区的发展。物流园区的建立要考虑多种因素，不根据当地经济的发展情况而一味的兴建物流园区不仅不会对当地经济起到促进作用，反而会造成当地资源浪费，负担过重等。这就使得各地物流园区的建立及其发展模式趋于统一。因此，建立一个符合当地实际情况的物流园区无疑对经济发展具有促进作用。因此，通过分析当地的实际情况来进行科学合理的物流园区选址，不仅对物流园区的自身发展有利，而且能对当地经济发展促进作用。本文将区间层次分析法应用于物流园区的选址，根据当地的经济发展情况建立物流园区。

2区间层次分析法

层次分析法（AHP）是一种将主观评价量化形成数值进行分析的多因素、多目标决策的系统分析方法。这种方法的基础思想原理就是先将与决策相关的复杂问题分为几个不同的层次和不同的要素，进而形成一个递阶层次结构模型。然后在每一层次上将决策者的判断进行量化形成判断矩阵，从而求得每一层次归一化的权重向量，通过加权得到各个方案相对于最终目标的比重，最终按比重从高到低进行排序决策。正是因为层次分析法这种简单易懂、操作性强的特点，使得层次分析法在许多目标决策问题的范围中得到了普遍的应用。

区间层次分析法（IAHP）是基于对对象判断不太精确的情况下的一种改进的层次分析法。传统的AHP用一个确定的数值表示两两因素之间比较判断的结果，但在实际问题中，由于受主客观因素的影响，使得问题变得更加复杂和不确定，即使是经验丰富的专家也不能精确地对因素之间的相对重要程度作出科学判断。这时通过引入区间来表示不确定的判断值，能够较好的反映决策者的真实情况。因此，用区间做出的决策方法更加客观，具有更广的适用范围。

区间层次分析法（IAHP）是对传统层次分析法（AHP）在判断中导致的失误而进行进一步的改进，所以区间层次分析法（IAHP）可以用表示在某一模糊范围内的区间值来表示多个因素之间的比较判断，从而得到区间判断矩阵。

3区间层次分析法在物流园区选址中的应用

本文通过咨询专家、查阅文献资料，并考虑当地的经济发展情况，根据层次性、实用性、科学性等原则构建指标评价模型。为了科学、合理、准确的确定各个指标的权重，让获得数据真实可靠，先根据查阅资料确定相关影响因素后，再通过咨询相关物流专家确定各个要素之间两两比较的相对重要程度确定区间判断矩阵，从而得到权重向量进行排序决策。

3.1建立层次结构模型

物流园区选址的层次结构体系由三个层次组成：目标层A，即园区选址；准则层B，即支撑选址的子准则，分别为交通条件B1、土地价格B2、发展潜力B3和自然条件B4；方案层C，即准则层B元素的子元素，为实现子目标所选择的三个待选地C1、C2、C3。结构模型如图1所示。

3.2计算区间判断矩阵权重

本文通过采用比较常见的区间特征根法来计算区间判断矩阵权重。

设u=（u1，u2，…，un）为区间向量，其中ui=（u-i，u+i），记u-=（u-1，u-2，…，u-n），u+=（u+1，u+2，…，u+n），并且u=（u-，u+）。

用区间特征根法计算权重，具体计算步骤如下所示：

（1）分别求K-、K+最大特征根所对应的具有正分量的归一化特征向量u-和u+；

（2）计算s、t的值，其公式如下：

得到权重向量：

3.3矩阵的一致性检验

由于人们对很多判断对象的信息掌握不全面和客观环境的复杂多变，在多种因素进行两两比较重要性程度判断时，经常会出现不合理、不精确甚至错误判断的情况。因而要对判断矩阵进行一致性检验。只有矩阵通过一致性检验要求时，所做出的决策才是科学合理的；当矩阵不能通过一致性检验要求时，就需要再次对判断对象进行判断，形成新的判断矩阵，直到一致性检验符合要求为止。

4结论

通过采用基于区间层次分析法的决策方法，对物流园区选址决策中的多种影响因素进行了分析，弥补了因决策因素的自身和专家判断两者的不精确所带来的失误，因此区间数应用于传统的层次分析法更具合理性和灵活性。但是正是因为此方法比较轻易受到决策者主观喜好的影响，所以存在许多改进的地方。

参考文献

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