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2、了基于区间估计值的虚拟企业合作伙伴选择的模型（不完全确定信息条件下），有效解决了物流成员企业选择中的定性和定量问题。关键词 虚拟物流企业 合作伙伴选择 信息不完全选择适当的合作伙伴是成功运作虚拟物流企业的关键步骤之一。因此虚拟物流企业合作伙伴问题也就成为理论研究的热点,并出现不少有关虚拟企业合作选择的成果, 但这些研究成果一般是建立在核心企业能够准确地获得评价合作伙伴所需要的信息基础上的,而实际上由于信息不完全等原因,核心企业是很难获取评价合作伙伴所需要的准确的具体信息，但核心企业一般能知道评价合作伙伴的指标信息所在区间,为此,本文将针对目前有关虚拟企业合作伙伴评价方法研究中的不足之处,提出基
3、于区间估计值的虚拟企业合作伙伴选择的模型。一、虚拟物流企业1.虚拟物流企业的概念虚拟物流企业是指基于市场需求的若干家物流企业为了实现特定的物流任务目标，通过某种组织和运行方式构建的暂时性物流企业的动态联盟。它以物流业务发生为时间机遇，以各物流企业的专业化功能为基础，通过超越组织界限的动态合作方式结合互补性的资源和功能，为物流需求者提供综合物流服务。虚拟物流这种先进的物流管理方式已经在国内外一些大型公司中得到初步应用，如美国太阳微系统公司与USCO物流共同发起组建的虚拟物流网络(VLN),伊斯门化学品公司与全球物流技术公司共同组建的运输化学品虚拟物流公司、芬兰在其西南部港口城市土尔库建立的虚拟物
4、流中心、中国广州宝供的物流虚拟化运作等等。虚拟物流企业在世界上已经引起广泛关注，其初步应用就展现出巨大的经济效益和社会效益。 2.虚拟物流企业的特性虚拟物流企业概念由虚拟企业和物流联盟两者共同构成，其中由资源互补性所组成的物流合作伙伴的网络结构构成物流联盟的基础，在此基础之上由于物流任务的出现，虚拟物流企业的构建者从物流联盟的网络组织中根据具体的物流业务的要求组建虚拟物流企业，一旦物流任务完成，该虚拟物流企业就宣布解散，构成虚拟企业的成员回到网络组织中去。二、信息不完全确定条件下虚拟物流企业合作伙伴选择模型由于虚拟物流企业的产生是基于时间和机遇的，意味着在规定的时间和预订的时间框架内必须抓住机
5、遇，因此必须迅速找到合作伙伴。选择适当的合作伙伴是虚拟物流企业联盟成功运作的关键。目前核心企业要准确获取合作伙伴的评价数据有时还比较困难,但核心企业可以大致估计所要的数据处在某一区间。针对虚拟物流企业联盟合作伙伴选择方面出现的一些实际情况,本文提出了基于区间相离度的信息不完全条件下虚拟企业合作伙伴选择的模糊优选模型和基于风险因子的虚拟企业合作伙伴选择的模糊决策模型，最后进行实例分析。1.问题描述设虚拟物流企业联盟的核心企业需要寻找一个合作伙伴来完成子任务, 已知共有n个候选合作伙伴可以承担此项子任务,核心企业需要从n个候选合作伙伴中选择几个合作伙伴来完成此项子任务。记候选合作伙伴,核心企业用于
6、评价候选合作伙伴的指标集为,指标的权重向量记为, 并满足。由于核心企业与候选合作伙伴之间的不对称, 核心企业只能大致给出候选合作伙伴在评价指标下的区间值。记候选合作伙伴决策矩阵为, (1)在对候选合作伙伴评价之前,要消除不同物理量纲对决策结果的影响,即对区间型决策矩阵A进行规范化处理,记规范化处理后的矩阵为，这里采用“比重变换法”，即计算公式如下：属于效益型指标 (2)属于成本型指标 (3)根据区间数的加减法乘除法则,可进一步将上述公式写为:属于效益型指标 (4)属于成本型指标(5)显然有。规范化后的矩阵记为。2.基于相离度的模糊优选模型设理想合作伙伴的决策向量为，负理想合作伙伴的决策向量为。
7、在建立模糊优选模型之前,先给出区间数之间相离的概念。定义1，设区间数，令范数，称为区间数的相离度。显然而越大,则区间数相离程度就越大。特别地,当时,有,即区间数相等。根据定义1可得出候选合作伙伴与理想合作伙伴及负理想合作伙伴之间的相离度,如定义2与定义3。定义2第个候选合作伙伴第个指标值与理想合作伙伴的第个指标值的正相离度为:,那么第个候选合作伙伴与理想合作伙伴的正相离度则定义为。定义3 第i个候选合作伙伴第j个指标值与负理想合作伙伴的第j个指标值的负相离度为:，那么第个候选合作伙伴与理想合作伙伴的负相离度则定义为。当第i个候选合作伙伴越是接近理想合作伙伴,则其正相离度越小,负相离度越大。因此
8、,可以根据候选合作伙伴离相度的大小来对候选合作伙伴进行排序,以便选择出合适的合作伙伴。根据模糊优选模型思想,设第i个候选合作伙伴隶属理想合作伙伴的优属度为,隶属负理想合作伙伴的优属度为（1-）。为了求解第i个候选合作伙伴的优属度的最优值,建立如下非线性规划模型:式(2.7)即为基于相离度的合作伙伴选择模糊优选模型,根据优属度可候选合作伙伴进行排序,以选择出合适的合作伙伴。求解虚拟企业合作伙伴的步骤有:(1)对候选合作伙伴评价矩阵进行规范化处理;(2)确定正理想点和负理想点。(3)计算相离度。根据定义2与定义3求解出个候选合作伙伴与理想合作伙伴及负理想合作伙伴之间的相离度；(4)利用式(7)求解
9、出各候选合作伙伴的优属度；(5)排列合作伙伴的优先次序。根据候选合作伙伴优属度大小对候选合作伙伴进行排序,选择最佳的候选合作伙伴。3.基于风险因子的模糊优选模型通过引入核心企业的风险态度因子将区间估计值决策信息映射为点值决策信息。用隶属度表示第i个候选合作伙伴的第j项指标的区间转换值。通过映射: （8）将区间估计值决策信息转化为点值决策信息。其中为区间的中点值,即为区间的宽度,为核心企业的风险态度因子,且,它表示核心企业承担风险的态度。具体地,根据核心企业对待风险的态度,可将其划分为悲观型、中间型和乐观型,相应的取值范围分别为:。设理想合作伙伴的决策向量为,负理想合作伙伴的决策向量,那么第个候
10、选合作伙伴与理想合作伙伴之间的欧氏加权距离为: (9)那么第个候选合作伙伴与负理想合作伙伴之间的欧氏加权距离为:(10)同理设第i个候选合作伙伴隶属理想合作伙伴的优属度为,隶属负理想合作伙伴的优属度为(1-)。根据模糊优选思想建立非线性规划型:式(12)为引入风险因子后的虚拟企业模糊决策模型。根据候选合作伙伴的优属度的大小对合作伙伴进行排序。式(12)的求解步骤为:(1)根据候选合作伙伴的规范化后的区间估计值映射为点值；(2)利用式(9)与(10)求候选合作伙伴与正负理想合作伙伴之间的欧氏加权距离；(3)根据决策分析的需要,可以得出在给定风险态度因子意义下的方案排序结果的灵敏度分析,即可根据实
11、际情况选取合适的值。(4)利用式(12)求出各候选合作伙伴的优属度,并根据优属度的大小对候选合作伙伴进行排序。其他参考文献Baker, Sheridan. The Practical Stylist. 6th ed. New York: Harper & Row, 1985.Flesch, Rudolf. The Art of Plain Talk. New York: Harper & Brothers, 1946.Gowers, Ernest. The Complete Plain Words. London: Penguin Books, 1987.Snell-Hornby, Mary.
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