不确定环境下基于ELECTRE的多式联运路径选择评价方法

       一、引言

       交通运输是物流供应链系统中的重要组成部分，不仅对供应链本身产生多方面的重要影响，如产品交货期、物流成本、库存管理[1]，而且对外部环境造成了越来越难以忽视的负面问题，如废气排放、噪声污染、交通安全等[2]。据统计，在货物运输过程中带来的环境污染在全社会污染排放中比例达到14％[3]，运输成本占到企业物流成本的35％-50％[4]。不同的交通运输方式各有其优劣势。多式联运是指从装运地到目的地的运输过程中包含两种以上的运输方式，它能实现多种交通方式的优化配置，对于降低物流成本、推进绿色供应链的实施有着重要的意义，也是企业进行货物配送的现实选择之一。

       鉴于现代物流运输方式从传统的单一运输方式向多式联运方式转变的发展趋势，国内外学者对多式联运的研究日趋增多，涵盖了政策法律、技术标准、管理协调、外部性等方面[2，5-8]。本文的研究集中于多式联运运输方式及其路径选择问题，对其研究大致可分为两大类。其一是把路径选择当作一个决策优化问题，建立各种目标、各种约束条件下的数学模型[9-17]，如目标函数中的总运输成本、运输时间、车辆数最小，约束条件中的时间窗、流量限制等，从而得到了多式联运中的混合整数规划模型、多目标优化模型、双层规划模型等等，并设计了各种各样的求解算法，包括动态规划中的标号算法、模拟退火、遗传算法等；其二是把路径选择当作一个评价决策问题[18-20]，通过分析多式联运运输方式选择的影响因素，构建其评价指标，应用决策理论的方法和技术进行评价选择。

       本文从评价决策角度，在考虑相关数据获得不确定的情况下，基于ELECTRE简化模型，利用随机模拟的方法对多式联运中的物流运输路径选择问题进行决策评价分析。

       二、多式联运中的物流运输路径选择

       (一)问题提出

       在多式联运的环境中，物流运输路径选择问题可以表述如下：对给定的若干货物，根据货主的服务需求，选择合适的路径按时按量把货物从发送点运送到到达点。其中，物流运输路径由多个包含可选交通运输方式的中途转运点形成的路段构成，如图1所示。

      

       图1 多式联运环境中的物流运输路径

       从图1可知，可选的交通运输方式越多，中途转运点越多，则物流运输的路径选择就越多。就理论上而言，多式联运中的物流运输路径选择表现为一个数学优化问题，如运输时间最少、运输成本最小之类的最短路模型。而在实际的物流运作过程中，由于中途转运点数目有限，可选的交通运输方式大多不超过4种(即公路、铁路、水路和航空4种基本交通方式，管道运输在本文中暂不考虑)，因而现实可行的物流运输路径一般是可穷举的。如果把这些有限的物流运输路径当作选择方案，运输路径产生的物流成本、运输时间、环境污染、安全事故作为方案属性，那么多式联运环境中的物流运输路径选择就转化为多准则多属性的多方案评价决策问题。以经济-社会-生态作为参考框架，本文从运输成本、能耗排放、事故安全等方面构建物流运输路径选择的层次结构模型，如图2所示。

      

       图2 多式联运中的物流运输路径选择层次结构模型

       (二)物流运输路径的指标计算[18，20]

      

       (三)指标权重确定

       决策评价中，指标权重确定的方法很多，但基本上可分为两类：一类是主观赋权法；另一类是客观赋权法。本文参考Sawadogo M，Anciaux D[20]中利用的主观赋权层次分析法，结合专家意见，对各指标权重进行微调，确定了三种不同情境(经济型、生态型、均衡型)的指标权重值，见表1。

      

       三、基于随机模拟的ELECTRE评价方法

       从上面评价体系指标计算公式可知，各表达式中的参数虽然有一些确定的估算值，但实际上这些值更多是一种大致估计值，譬如空气污染物的排放系数、运输能耗。即使是同一种交通方式，由于不同的车型，在不同的路段其实际排放量、能耗也会出现较大的波动差异。因此，根据公式计算的指标值得到的是期望意义上的平均值，评价选择的最优方案也只是一般意义上的最佳方案。为了能得到更多辅助决策信息，本文认为可以利用随机模拟的方法，对评价指标中的参数进行随机抽样，在此基础上再结合各种定量的决策评价方法，对方案进行择优，并得到各方案在优选中的概率，以供决策参考。考虑到ELECTRE方法在多属性决策方法中的特点，本文以之为例，结合其一个简化法，对多式联运中的物流路径选择方案进行评价。

       (一)随机模拟

       随机模拟也称为蒙特卡罗(Monte Carlo)法，其基本思想是当问题或对象本身具有某种概率特征时，用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值，最后给出所求解的近似值；随着模拟次数的增多，通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到结果，预估精度逐步提高。当问题模型复杂，难以建立精确的数学模型不便应用时，随机模拟法借助计算机强大的计算能力为问题解决提供了一条现实可行的途径。