TOPSIS法在物流中心选址中的应用

杜 颖 刘书吟(江西应用科技学院 江西 南昌 330000)

1 引言

随着现代物流的不断发展，物流中心选址问题是规划建设中投资较大且不可逆的重点课题，目前针对选址问题国内外学者进行了较为深入的研究，Chen－tung chen［1］通过数据的模糊性，应用模糊综合评价法解决物流选址问题。Witkowski K等［2］应用一种多目标决策法，通过考虑当地市场、经济和该地区在社会中的潜力等因素，解决物流中心选址决策问题。赵爱文［3］通过AHP法分析物流选址的影响因素，建立徐州市选址指标体系，将定性的不确定性转化为定量分析，提高结果的可靠性。综上所述，物流中心选址课题依然有一定的热度，国内外研究主要集中在决策方法和影响因素。

TOPSIS法用来解决多目标决策问题，是一种使用频率较高的综合评价法，现常用在医疗、经济和管理等各领域中。在物流中心选址问题中，不仅要求考虑企业盈利利润，同时还需考虑一定的经济性等因素，因此经济性、适应性、协调性和战略性构成物流中心选址问题中相互制约的评价目标［4］，对目标的综合评价就构成了多目标决策问题，所以应用TOPSIS法解决物流中心选址问题是有效的。

2 基本原理及主要步骤

2．1基本原理。TOPSIS法称为逼近于理想解的排序方法，主要思想为:对归一化后的数据进行比较，确定出理想中的最优方案(理想方案)和最劣方案(负理想方案)，然后分别计算出其他方案与最佳方案和最劣方案之间的距离，得出该方案与最佳方案和最劣方案的接近程度，并以此作为评价各个方案优劣顺序的依据，最终选择出较优方案。

2．2主要步骤。第一步:统一各指标的单调性。评价指标有高优指标和低优指标，高指标即为其值越高方案越接近理想方案，低指标与之相反。对优指标进行转化，转换方法一般有倒数法和差值法，本文采用倒数法将低优指标转换为高优指标，转换公式如下:

第二步:数据归一化处理。为了指标计量单位的影响实现数据无量纲化，需要对指标中的各数据进行归一化处理，并得到矩阵A。归一化的公式为:

第三步:根据归一化后的矩阵得到最优向量和最劣向量。

式中:分别表示第i个评价对象与最优向量和最劣向量的距离;aij表示某个评价对象i在第j个评价指标的取值。

第五步:计算各评价对象与最优解的接近程度Ci，公式如下:

3 案例分析

江西省处于中国东南部，是长江经济带的重要组成部分，毗邻广东省、浙江省、福建省等，公路、铁路路网密集，水运便利，为物流业发展奠定了良好的基础［5］。江西省共设南昌、九江、景德镇、萍乡、新余、鹰潭、赣州、宜春、上饶、吉安、抚州等11个设区市，目前根据综合各因素的考量，南昌、九江和赣州三市相对与其余市优势较为明显，因此本文通过搜集南昌、九江和赣州三市相关数据，对物流中心选址问题进行研究。

3．1 指标构建。

(1)物流中心选址影响因素。

物流中心要实现其基本功能，主要有以下五个方面因素影响［6］。

自然环境:物流中心要充分满足客户的存储需求和运输需求，自然环境对运输和存储有一定的影响，主要从以下几个方面考虑，当地地质条件、水利条件、气象条件和地形条件因素。

物流需求:主要指主要包括客户聚集程度和该地区物流生产总值。

基础设施:主要指当地公路运输、铁路运输、水运和空运条件和能够对物流中心运营影响的因素，包括运输能力、当地绿化和处理废弃物品能力。

经营成本:主要指对物流中心运行起直接或间接的影响因素，包括当地土地价格、当地人均工资。

可持续发展:主要包括政策环境和人才等因素。

(2)指标构建。

根据物流中心选址影响因素和数据收集便利性综合考虑，将评价指标归纳为如表1所示:

表1 评价指标

其中，当地人口可间接反映当地物流需求的一方面，因此，为了便于数据收集，用当地人口数量作为二级指标。

3．2数据收集。根据3个方案各指标的实际情况，通过查阅相关资料数据和专家意见，各个指标的数据如表2所示。

其中，因为自然因素和政策环境难以用定量的方法描述，因此根据专家的建议和相关资料，对三个方案进行比较，最终物流自然环境定性比较中南昌较好，九江最好，赣州一般，其分值分别为:5，7，3;政策环境定性比较中南昌最好，其次九江，最后赣州，其分值分别为:7，5，3。

表2 各评价指标数据

3．3 数据处理。

(1)统一指标单调性

其中土地价格(X10)和当地人均工资(X11)为低优指标。对其进行处理，其中土地价格处理后为1/Xi10，当地人均工资处理后的价格为100000/Xi11。最后得出:

X"i10= (1．587;5．000;2．220 ) X"i11=(2．350;2．545;2．660)

(2)归一化处理

(3)计算评价指标所有指标与其最优向量和最劣向量的距离:

D+=(1．045，1．147，1．146)

D－=(1．179，0．881，0．987)

4．计算各评价对象与最优解的接近程度:

Ci=(0．517，0．435，0．463)

可知，方案一与最优解最贴近，因此南昌是三市中最优的物流中心选址位置，其次是赣州，最后是九江。

4 结论

本文应用topsis法解决物流中心选址问题，对收集的数据进行归一化处理，对处理后数据比较各指标中理想方案和负理想方案，并计算各方案与理想方案和负理想方案的距离，同时根据各方案与理想方案的贴近程度对各方案进行排序，确定最优方案，其结果综合各影响因素，具有较高的实用性和可行性。

参考文献:t

［1］Chen Chen － Tung．A fuzzy approach to select the location ofthe disribution center［J］Fuzzy Sets and Systems，2001，(1)．

［2］Witkowski K，Mrówczyńska M，Bazan － Krzywoszańska A，et al．Mt ethods for determining potential sites for the location of logistics centres on he basis of multicriteria analysis［J］LogForum，2018，14(3)．

［3］赵爱文．基于AHP的物流中心选址问题研究——以徐州市为例［J］数学的实践与认识，2017，47(10):35 －41

［4］徐杰，田源，汝宜红．物流中心选址的影响因素分析及案例［J］物流技术，2002(02):28 －31．

［5］李玉民，郭利利，刘旻哲．基于AHP－TOPSIS的物流园区综合竞争力评价模型研究［J］郑州大学学报(工学版)，2014，35(06):125 －128．

［6］徐胜华，甘小文，陈平．基于AHP江西纺织产业物流中心选址探讨［J］科技广场，2016(08):163－167．

［7］郭轶，周丹．基于TOPSIS/DEA/AHP法的物流配送中心选址问题分析［J］重庆工学院学报(自然科学版)，2009，23(11):76－80+89．

［8］陆琳琳，张仁颐．物流中心选址的一种综合方法［J］工业工程与管理，2003(06):59－61．