6 Выбор оптимального варианта системы доставки товара

Принятие любого управленческого решения сводится к выбору оптимальной альтернативы среди множества допустимых. Как правило данная цель заключается в оптимизации системы по заданному критерию, что отражается целевой функцией.

Однако в реальных условиях, при принятии управленческих решений в области транспортной логистики, подобных целей может быть несколько, причем часто противоречивых. Поэтому при выполнении транспортно-логистического проектирования вместо «жестких» однокритериальных моделей целесообразно использовать более «гибкие» многокритериальные модели, основная идея которых заключается в «компромиссе» между различными целями, в нахождении решений, которые в какой-то мере удовлетворяли бы всем требованиям (а, следовательно, полностью не удовлетворяли бы персонально ни одной из них).

Постановка задачи выбора наиболее эффективной логистической цепи из нескольких альтернатив при наличии нескольких критериев, интересующих участников процесса доставки и, прежде всего, грузовладельца, на основании нечетких множеств может быть представлена следующим образом.

Пусть задано множество возможных вариантов логистических цепей Х:

Каждый вариант характеризуется множеством параметров качестваY:

например y₁ – срок доставки, y₂ – стоимость доставки.

Между каждым членом множества Х и каждым членом множест­ва Y имеет место нечеткое отношение _ij, которое отражает уровень соответствия i-го вари­анта доставки требованиям по j-ому параметру: _ij  [0, 1]; i = 1, 2 … n; j = 1, 2 … m . Если, например ₁₁ =0, то это значит, что срок доставки груза по варианту 1 совершенно не соответствует требованиям, предъявляемым к системе доставки; если ₂₁ =1, то срок доставки при реализации логистической цепи варианта 2 идеально соответствует требованиям.

Таким образом данные нечеткие отношения представляют собой матрицу R размером n  m:

Из всех альтернатив (из множества Х) требуется выбрать наилучший вариант Х ^*:

При выборе варианта транспортно-логистической цепи могут быть использованы различные модели принятия решения: модель максиминной свертки, абсолютного решения, основного параметра, компромиссного решения, эталонного сравнения. Выбор модели зависит от конкретных условий и исходных данных, которыми обладает лицо принимающее решение.

Сущность модели эталонного сравнения заключается в следующем. Выбирается эталонный вариант логистической цепи х₀. Параметры соответствия данного варианта требованиям клиента принимают минимальные допустимые для него значения _0j, j = 1, 2 … m. Каждый вариант множества Х сравнивается с эталоном х₀. Если качество у варианта х_i не хуже, чем у эталона х₀, по всем параметрам, то вариант х_i включается во множество решений и для него рассчитывается интегральный параметр качества f_i. Таким образом совокупность интегральных параметров качества образуют множество F:

Однако, параметры качества, как правило, не одинаковы по своей значимости для грузовладельца. Для того, чтобы это учесть в задачу вводится множество W:

где w_j – уровень важности параметра качества y_i. Уровни важности параметров качества w_j рекомендуется задавать в долях, например, если w_j = 0, то параметр y_i не оказывает влияние на выбор варианта логистической цепи, если же w_j = 1, то параметр y_i оказывает максимальное влияние на выбор.

После установления значений множества W для всех параметров множества Y проводится их нормализация:

Тогда множество интегральных параметров качества, с учетом значимости отдельных параметров y_i может быть получено как произведение

F = R ∙ W,

или

Для эталонного варианта интегральный параметр качества принимает нулевое значение f₀ = 0.

Оптимальным вариантом по модели эталонного сравнения является вариант с максимальным значением интегрального параметра.