物流决策支持系统的应用

1）物流决策支持系统概述

物流是国民经济发展的重要产业，在其基础设施建设与运营过程中，往往会遇到一系列重大问题需要决策，决策是物流管理人员不可缺少的工作。如2015 年重庆市货运量达到10.4亿吨，集装箱吞吐量突破100 万标箱，航空货邮吞吐量达到32.1 万吨，亿元以上物流企业达到60 家，物流从业人员需求近百万。物流创新步伐加快，物流领域供应链管理、全程物流、互联网＋物流、快递速运、共同配送、冷链物流等新模式不断涌现。现代物流业的核心问题是通过物流信息对物流系统各种资源进行有效的整合，以提高物流系统的整体功能与效益。因此，对物流决策支持系统的研究与开发，是当前加快我国传统物流向现代物流拓展进程的一个重要方向。

2）物流系统决策方法

在物流系统中遇到需要作出决策时通常采用确定型决策法、风险型决策法和非确定型决策法等。

（1）确定型决策法

在确定型决策中，决策者对未来情况已有完整的资料，没有不确定的因素。可采用线性规划法、盈亏平衡分析法。

（2）风险型决策法

风险型决策也称统计型决策、随机型决策，能够确定各种情况可能发生的概率，包括最大可能收益值、期望值准则，可采用决策树和决策表来实现。其中决策树（Decision Tree）法如图7.10 所示。

图7.10　决策树法

为帮助理解和掌握决策树法，以下例进行讲解。

例：某工厂由于生产工艺落后，产品成本偏高。在产品销售价格高时才能盈利，在产品价格中等时持平，企业无利可图。在产品价格低时，企业要亏损。现在工厂的高级管理人员准备将这项工艺加以改造，用新的生产工艺来代替。

新工艺的取得有两条途径，一是自行研制，成功的概率是0.6；另一个是购买专利技术，预计谈判成功的概率是0.8。但是不论研制还是谈判成功，企业的生产规模都有两种方案，一种是产量不变，另一种是增加产量。如果研制或者谈判均告失败，则按照原工艺进行生产，并保持产量不变。按照市场调查和预测的结果，预计今后几年内这种产品价格上涨的概率是0.4，价格中等的概率是0.5，价格下跌的概率是0.1。通过计算得到各种价格下的收益值，如表7.1 所示。要求通过决策分析，确定企业选择何种决策方案最为有利。

表7.1　风险型决策法数据

解：①分析该案例结合表格绘制决策树，如图7.11 所示。

图7.11　决策树

②计算各节点的收益期望值

节点4：0.1×（－100）＋0.5×0＋0.4×100 ＝30

节点8：0.1×（－200）＋0.5×50＋0.4×150 ＝65

节点9：0.1×（－300）＋0.5×50＋0.4×250 ＝95

因为65＜95，所以节点5 的产量不变选择不再考虑，节点9 可以上移到节点5。

同理，节点11 移到节点6。(www.xing528.com)

③确定决策方案。由于节点2 的期望值比节点3 大，因此最优决策应是购买专利。

（3）非确定型决策方法

非确定型决策的方案选择准则，典型的有以下4 种。

①乐观准则。它也称“大中取大”法或“好中求好”法。

持这种准则的决策者是一个乐观者，认为未来总会出现最好的自然状态，因此他对方案的比较和选择就会倾向于选取那个在最好状态下能带来最大效果的方案。

如表7.2 所示，乐观者在决策时是根据每个方案在未来可能取得的最大收益值，也就是方案在最有利的自然状态下的收益值来进行比较，从中选出能带来最大收益的第4 方案作为决策实施方案。

表7.2　非确定型决策法相关数据

②悲观准则。它也称“小中取大”法，或称“坏中求好”法。

与乐观准则正好相反，悲观的决策者认为未来会出现最差的自然状态，因而为避免风险起见，决策时只以各方案的最小收益值进行比较，从中选取相对收益为大的方案。

以表7.2 的例子来说，悲观者在决策时首先会试图找出各方案在各种自然状态下的最小收益值，即与最差自然状态相应的收益值，然后进行比较，选择在最差自然状态下仍能带来“最大收益”（或最小损失）的方案作为拟付诸实施的决策方案。因此，本例中按悲观准则所选取的方案是第3 方案。

③折中准则。持折中观的决策者认为要在乐观与悲观两种极端中求得平衡，即决策时既不能把未来想象得非常光明，也不能将之看得过于黑暗。最好和最差的自然状态均有出现的可能。

可以根据决策者个人的估计，给最好的自然状态定一个乐观系数（α），给最差的自然状态定一个悲观系数（β），并两者之和等于1（即α＋β ＝1）；然后，将各方案在最好自然状态下的收益值和乐观系数相乘所得的积，与各方案在最差自然状态下的收益值和悲观系数的乘积相加，由此求得各方案的期望收益值，经过该值的比较后，从中选出期望收益值最大的方案。

④最大后悔值最小化准则。最大后悔值最小化准则是考虑到决策者在选定某一方案并组织实施后，如果在未来实际遇到的自然状态并不与决策时的判断相吻合，这就意味着当初如果选取其他的方案反而会使企业得到更好的收益，这无形中表明这次决策存在一种机会损失，它构成了决策的“遗憾值”，或称“后悔值”。

“后悔”的意思是：你选择了一种方案，实际上就放弃了其他方案可能增加的收益。因此，决策者将为此而感到后悔，如表7.3 所示。

表7.3　非确定型决策法相关数据