Алгоритм выбора логистических посредников.

Общий алгоритм выбора логистического посредника включает следующие этапы:

1) Отбор N критериев для последующего отбора по ним контрагентов.

2) Определение значений каждого критерия для каждого из рассматриваемых контрагентов (а_ij).

3) Разделение показателей (критериев) на три группы: количественные, качественные, релейные («да»\ «нет»). К релейным показателям отнесены такие, которые имеют только два показателя: «да» или «нет». Выделение релейных показателей повышает объективность процесса выбора.

4) Ранжирование критериев для учета в последующих расчетах их сравнительной важности. Одним из способов ранжирования является метод парных сравнений. Метод парных сравнений предполагает построение матрицы в строках и столбцах которой проставляются номера сравниваемых критериев, а в соответствующих ячейках – цифровое обозначение приоритета. Сравнивается элемент в строке с элементов в столбце. При равной значимости критериев в соответствующей ячейке ставится 1; если критерий в строке более важен, то ставится 2; если критерий в столбце более важен – ставится 0. После заполнения матрицы происходит суммирование чисел в строках. Критерий, для которого сумма наибольшая получает ранг = 1 (i = 1). У критериев, набравших равное количество баллов может быть одинаковый ранг (i).

Пример матрицы парных сравнений для 5 критериев приведен на рис. 1.

	Номер критерия с которым сравнивают:	Сумма баллов в строке:	Присваиваемое значение ранга (i)
Номер сравниваемого критерия:
	= / 1	> / 2	> / 2	> / 2	> / 2
	< / 0	= / 1	> / 2	> / 2	> / 2
	< / 0	< / 0	= / 1	> / 2	> / 2
	< / 0	< / 0	< / 0	= / 1	> / 2
	< / 0	< / 0	< / 0	< / 0	= / 1

Рис. 1. Заполненная матрица парных сравнений для 5-ти критериев

5) По результатам ранжирования рассчитываются весовые коэффициенты для каждого критерия (ω). весовых коэффициентов Наиболее простым вариантом для расчета показателя ω является использование формулы 1.

ω _i = (1)

где N – количество учитываемых критериев.

I – ранг, присвоенный критерию по результатам парного сравнения. 1,2,…,N,

6) Осуществляется приведение значений каждого i-ого критерия для j-ого поставщика (а_ij) к единой системе измерения. Этот процесс называется еще нормированием.

Нормирование релейных показателей осуществляется следующим образом: вместо значений типа «есть», «да» ставится 1, а вместо значений «нет», «отсутствует» присваивается 0.

Нормирование качественных показателей осуществляют с использованием значений функции желательности Харрингтона (данные приведены в табл. 4).

Функциия желательности Харрингтона (рис. 2) задается уравнением:

z_i = exp (- exp (- y_i)), (2)

где z_i – значение функции желательности;

y_i – значение i -го параметра на кодированной шкале.

Значение y_i на кодированной шкале располагается симметрично относительно 0.

Использование функций желательности позволяет свести качественные оценки показателей к количественным, при этом те и другие находятся в интервале 0 – 1. В целях унификации качественные оценки могут быть нормированы относительно максимальных значений по строкам (также как рассматриваемые далее количественные показатели).

Рис. 2 Функция желательности Харрингтона

Обработка количественных показателей осуществляется в соответствии с методами квалиметрии. Для каждого критерия определяется эталонное значение – максимальное или минимальное, в зависимости от влияния показателя на общую оценку. Если в качестве эталонного значения выбрано наибольшее А_imax, то все значения данной строки делятся на него, в клетки таблицы заносится а_ij^{`</sup> = a<sub>ij</sub> / A<sub>imax</sub>. Если в качестве эталонного значения выбрано наименьшее A<sub>imin</sub>, то эталон делится на другие значения данной строки и в клетки таблицы заносятся a<sub>ij</sub><sup>`} = A_{imi n}/ a_ij..

7) Рассчитывается значение интегральной оценки для каждого из рассматриваемых j контрагентов (С_j). В итоге выбирается для заключения контракта контрагент (посредник), набравший максимальное значение С_j. Расчет выполняется по формуле 3.

(3)

С_j – интегральная оценка (рейтинг) контрагента; выбираем максимальное значение

Дата добавления: 2015-07-19