潘明张国龙王小宁

（91388部队93分队湛江524022）

基于熵权-TOPSIS-灰色关联的武器装备供应商选择方法

潘明张国龙王小宁

（91388部队93分队湛江524022）

供应商选择在供应链管理中是一个很重要的决策分析问题，也是一个比较复杂的过程。论文建立了武器装备供应商选择的评价指标体系，综合运用熵权法、TOPSIS法和灰色关联方法建立模型，对供应商进行综合评价，并通过实例证明了该方法的可行性，为军队选择武器装备供应商提供了比较科学可靠的方法，具有较好的适用性。

熵权；TOPSIS；灰色关联度；供应商选择

Class NumberF253.2

1 引言

目前战争信息化程度越来越高，战场态势瞬息万变，势必对我军装备保障提出更新更高的要求。随着我国市场经济体制的进一步完善，武器装备供应商之间也形成了一定的竞争态势。军队经过近年来的不断探索与改革，也逐渐走上了一条以现代管理理论为基础的高质量建军之路。装备保障要适应新的战争，需要引入适当的竞争机制，以选择最优的武器装备供应商。

逼近理想解的排序方法（TOPSIS），是一种有效的多指标决策方法。理想解法基于数据样本本身，具有一定的客观性。然而，在多指标决策过程中往往是统计数据非常有限，加上人为的因素，许多数据波动较大，没有典型的分布规律，直接利用样本数据进行分析难以保证决策结果的正确性。灰色关联度作为评价方案优劣的基本思想是，对方案数据序列几何关系和曲线几何形状的相似程度进行比较分析，以曲线间相似程度的大小作为关联程度的衡量尺度。曲线越接近，相应序列之间的关联度越大，反之则越小。

本文将灰色关联度度分析法和TOPSIS优选法的决策方法运用于军队武器装备供应商选择决策过程上，为军队从武器装备供应商中选择最佳者提供了比较可靠和科学的方法，增加了军队选择决策的有效性和权威性。

2 供应商评价指标体系构建

2.1 构建评价指标体系的原则

供应商选择涉及到很多因素，评价指标多种多样，有时甚至相互矛盾，定性与定量的结合，各指标权重不尽相同，不仅需要反映质量、交货期、价格等服务性指标，而且还需要供应商的协同能力、技术开发能力、发展能力等扩展性指标，从而能够综合、全面、客观、科学地评价供应商。因此，为了保证评价的科学性与合理性，一般遵循以下原则建立供应商评价指标体系：1）系统全面的原则。建立的指标体系既要全面反映供应商企业的现状，还要反映供应商企业的发展潜力。2）可比较性的原则。指标体系应该反映所有被评价企业的共性，数据尽可能使用可量化指标，对定性指标可以使用专家法或Delphi法给出定量化数据，并且真实可靠，以保证评价结果的可比性。3）可操作性的原则。指标体系需要一定的灵活性，能够反映企业的自身特点和实际情况。4）可拓展性的原则。指标体系既要适应未来的发展，同时也可以根据企业实际情况有选择性地使用其中的部分指标内容。

2.2 评价指标体系的构建

Dickson（1966）提出了23个选择指标，在这些选择指标中，最重要的是前三个因素：品质、交货期、历史业绩。Lehmann和O'Shauhnessy（1982）发现基本的供应商评价指标为：价格、品质、交货期和服务。Wilson（1994）在Lehmann和O'Shauhnessy的基础上提出：在市场的全球化趋势与竞争关系日益增加的情况下，与供应商的关系逐渐由竞争转变为合作的策略，所以价格因素的影响在下降，比较而言，品质、服务的重要性得到提升，交货期的重要性也在下降。

本文在继承前人研究的基础上，完善了供应商选择的评价指标。基于军事装备采购的特殊性，着重考虑了企业的产品质量和信息安全水平，兼顾了企业的国防安全意识和企业文化与部队文化的兼容性。同时装备供应商研发制造能力和装备价格也是非常重要的。结合其他学者对供应商选择的评价指标体系，本文综合考虑以上所提出的各项因素，建立起如下的武器装备供应商选择的评价指标体系，如表1所示。

3 模型建立

3.1 模型描述

假设有n个供应商，即供应商集合为A={A1，A2，…，An}，评判的指标有m个，记为指标集B={B1，B2，…，Bm}。设第i个供应商的第j个指标的值Xij(i=1，2，…，n;j=1，2，…，m)，则它们组成的矩阵X=(Xij)n×m(i=1，2，…，n;j=1，2，…，m)表示供应商集对指标集的决策矩阵。用熵权法计算出第j个指标的权重为wj(j=1，2，…，m)。在评价指标体系中，包含有“极大型”指标、“极小型”指标、“居中型”指标和“区间型”指标，并且各个指标的量纲不相同，需要进行变换处理，对某些指标，希望越大越好，而对某些指标，则希望越小越好。通常的做法是利用向量归一化对决策矩阵做标准化处理。得到：

表1 供应商评价指标体系

3.2 熵权法确定权重

熵权法确定权重，是指在客观条件下，由评价指标值来确定指标权重的一种方法，其计算步骤为

1）计算第j项指标下，第i个供应商指标的特表示，其中k=1 lnn，一旦确定参与评选的供应商数目，k将是一个常量，保证0≤eij≤1；

3）确定权数wj。第j个指标的评价数据的分散程度dj可表示为dj=1-ej。第j个指标的λij(j=1，2，…，m)值越分散，相应的dj值也越大，表明第j个指标的重要程度也越高，相反，如果λij值的分布越集中，重要性也越低。因此，用熵权法表示的第j个指标的权重因子为

3.3 TOPISIS法确定理想解

1）构造加权规范化矩阵：

2）确定评价对象的正理想解和负理想解：V+={(miaxνij|j∈J1)，(miax νij|j∈J2)|i=1，2，…，m} V-={(miinνij|j∈J1)，(miaxνij|j∈J2)|i=1，2，…，m}式中：J1为效益型指标；J2为成本型指标。

3）计算第i个方案到正理想解的距离与负理想解的距离：3.4灰色关联分析

方案Vi与正、负理想方案V+和V-关于第j个指标的灰色关联度系数：

其中，ρ∈[0，1]为分辨系数，引入它是为了减少极值对计算得影响，一般取0.5。各方案的正负灰色个方案与正理想方案的灰色关联度为：i个方案与负理想方案的灰色关联

3.5 相对贴进度

4 实例分析

某部队因某试验任务，需要研制一型新式装备，需要与地方工业部门进行合作，一方面要按时保质保量完成研制任务，另一方面为了节约成本。经调查分析有三家满足资质的企业提供投标书，这三家供应商分别为A，B，C。每一家都各具优势，首先对这三家供应商进行综合素质评价，根据以上所提出的供应商选择评价指标体系进行指标数据搜集，对其进行分析处理，分析情况如表1所示。现运用上述模型，通过具体的数值运算，说明应该如何选择最优的装备供应方。

首先，对表1中的定性指标作如下处理：将这些指标划分为四个等级并赋予不同的量值，如表2所示。

表2 定性指标量化分值表

其次，对决策矩阵进行标准化处理，得矩阵：

确定负理想解和正理想解：

计算第i个方案到正理想解的距离与负理想解的距离：

计算方案到正理想解和负理想解之间的灰色关联度：

对确定的距离和关联度无量纲化处理，求得：

计算各方案相对贴进度：

按照贴近度的大小对方案进行排序，由相对贴近度的计算结果可知三家装备供应商的优选排序为：方案A＜方案B＜方案C。通过对实例的分析发现利用TOPSIS法和灰色关联度相结合的方法对武器装备供应商进行评价选择的结果与实际情况基本相符，说明该方法是合理可靠的。

5 结语

通过研究可以发现：熵权-TOPSIS-灰色关联法是一种简单易行的多因素选优的方法。它首先利用熵权法确定评价指标的权重，彻底避免了在确定评价指标权重时的主观因素影响。从本文的计算结果分析可以看出：评价指标数值的差异越大，其代表的权重系数也越大。所以即使是同样的评价指标，如果选取的评价方式和参数不同，因为数值的差异也会使最终的评估结果发生变化，所以军队采购武器装备时必须非常谨慎地选取评价指标和参数。本文对于指标的选择还停留在经验上而没有对指标的选取深入分析，因此未来的调查可以针对这方面做进一步的研究，以更合理地确定供应商评价指标体系，为军队武器装备供应商的科学决策、准确决策提供依据。

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Weapons and Equipment Supplier Selection Based on Entropy Weight-TOPSIS-Grey Correlation Method

PAN MingZHANG GuolongWANG Xiaoning
（Uni 93，No.91388 Troops of PLA，Zhanjiang524022）

Supplier selection is a very important decision analysis problem，and a more complex process in supply chain man⁃agement.This paper establishes the evaluation index system for weapons and equipment supplier selection，integratedly use entropy method，TOPSIS method and gray relational modeling methods to comprehensively evaluate the supplier.An example is used to prove the feasibility of this method，which provides a more scientific and reliable method for the choice of weapons for the military equipment suppliers and has better applicability.

entropy weight，TOPSIS，grey correlation，supplier selection

F253.2

10.3969/j.issn.1672-9730.2017.08.028

2017年2月8日，

2017年3月27日

潘明，男，硕士，助理工程师，研究方向：水下靶标、装备保障。张国龙，男，工程师，研究方向：水下靶标、装备保障。王小宁，男，工程师，研究方向：水声信号处理。