基于最优决策的国际铁路多式联运合作伙伴选择模型
刘 澜1，2，黄 豪1
(1.西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 610031；2.西南交通大学 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，四川 成都 610031)
摘 要： 在分析多式联运合作伙伴选择步骤的基础上，构建多式联运联盟潜在合作伙伴评价体系，采用层次分析法(AHP)-模糊综合评价法(FCE)对合作伙伴集进行综合评价；然后利用数据包络分析(DEA)对潜在合作伙伴集进行效率评价，选择效率相对较高的企业；最后基于最优决策，提出综合考虑运营成本及运输时间的0-1整数规划模型，选择1组最优组合组成多式联运联盟。以中老铁路为例，对其与公路运输企业、水路运输企业以及第三方物流企业组成的多式联运联盟合作伙伴选择进行验证。结果表明：模型能有效地对国际铁路多式联运合作伙伴进行评价及优化组合，且能避免单阶段合作伙伴选择的局限性，更合理地解决合作伙伴选择问题。
关键词： 最优决策；国际铁路；合作伙伴；选择模型；多式联运
随着“一带一路”倡议的推进，我国加快了与周边国家物流通道建设的进程。作为陆上运输大通道，国际铁路的建设和发展为国际多式联运的开展打下了坚实的基础。现阶段，我国已广泛开展对中亚、欧洲等地的公铁、铁水集装箱多式联运[1]。在多式联运联盟构建过程中，多式联运合作伙伴的选择是联盟中主体企业最为关注的问题之一[2]。然而，大多数企业在发展多式联运业务时，对合作伙伴的选择缺乏科学依据[3]，合作伙伴之间的不兼容不仅仅会增加各企业的成本，更会严重影响多式联运的效率。因此，为了促进“一带一路”倡议下国际铁路多式联运的发展，研究其合作伙伴选择模型具有重要的现实意义。
国内外学者关于合作伙伴选择问题的研究主要集中于“合作伙伴选择影响因素和指标”及“合作伙伴选择方法”2个方面。Ohmae[4]提出了适用于一般战略联盟合作伙伴选择的4项影响因素：信任度和理解度、联盟高柔性、企业文化协同能力、互益程度。Michael D.Hutt[5]通过实例研究提出了影响合作伙伴行为的3个主要因素：信任、关系承诺以及兼容性。在合作伙伴选择方法方面，S.Lozano[6]运用DEA法对横向合作伙伴的选择进行了研究，谢军[7]对国内外有关供应链合作伙伴选择方法的研究进行了综述，总结了合作伙伴选择的10种方法，但基本上都为单一评价方法。近年来，根据不同方法的优劣势进行组合成为了新的研究趋势，如徐红梅[8]、肖赟[9]、Xiao[10]运用多种方法组合对合作伙伴选择问题进行了研究。学者们在多式联运合作伙伴选择方面研究较少，陈宇[11]以运营成本、运营时间和运营风险的最小化为目标函数建立基于遗传算法的集装箱多式联运合作伙伴选择的模型，刘舰[12]运用决策理论和博弈论设计了多式联运分运人2阶段选择模型。
从国内外研究可知，国际铁路多式联运合作伙伴选择问题还未被深入探讨过，且对于多式联运合作伙伴的选择问题往往只是考虑公铁水企业的合作，而基于国际铁路发展多式联运的实际需要，应发挥其具有第三方物流公司的货源“蓄水池”的作用[1]。本文借鉴以往的研究成果，以构建国际铁路的公铁水及第三方物流多式联运合作伙伴选择模型为目的，通过引入对合作伙伴选择步骤的分析，将模型构建与选择步骤相对应，依次通过AHP-FCE法对潜在合作伙伴进行综合评价，并将综合评价值作为输入值代入DEA法中，对潜在合作伙伴进行效率评价并选择出可行合作伙伴，最后构建综合考虑运营成本及运输时间的0-1整数规划模型对可行合作伙伴进行优化组合。通过对中老铁路设计算例分析，以验证模型在多式联运合作伙伴选择中的可行性及优越性。
首先需要对注浆嘴进行加工，而后方可进行贴嘴施工。具体方式为：选用一根外径6mm且长为6cm的铜管，在此基础上进行焊接施工，所焊接的铁片厚度应达到1.0mm，同时四条边长应为4cm，在铁片对角线交叉点做出一个直径为6mm的孔，以此确保其规格与铜管外径相同，并在贴片周边按照一定规律钻出一系列小孔。对于规则裂缝而言，只要其对应宽度不超过0.3mm，均以20cm为间距展开布嘴施工；反之，则需要以30mm间距进行。若裂缝呈现非规则状，则需要将交叉点作为施工基准，而后使用环氧胶泥对灌浆嘴进行密封，并使用引导针进行定位。
1 国际铁路多式联运合作伙伴选择步骤
通常来说，可以将国际铁路合作伙伴选择的步骤分为合作伙伴选择准备、合作伙伴优选以及合作伙伴优化组合3个阶段，如图1所示。
图1 合作伙伴选择步骤
合作伙伴选择准备阶段是指国际铁路在社会市场需求的驱动下，制定多式联运的总体目标，确定合作伙伴应该具备的核心能力。合作伙伴的选择阶段可分为初选阶段和优选阶段，经过初选和优选决策选择潜在合作伙伴集以及可行合作伙伴集。合作伙伴优化组合阶段是指通过最佳组合决策，在可行合作伙伴集合的基础上进行优化组合，选出使整体效益能达到最优的组合方案。
2 多式联运合作伙伴选择模型构建
根据合作伙伴选择步骤中的初选、优选以及优化组合3阶段分别构建评价及选择模型，依次选择出潜在合作伙伴集、可行合作伙伴集以及合作伙伴最佳组合。
2. 1AHP-FCE法对合作伙伴进行综合评价
层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP法)是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法[13]。模糊综合评判法(Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE法)是在模糊数学的隶属度理论基础上，将模糊和难以量化的因素定量化后进行综合评价的方法[14]。AHP—FCE是将层次分析法和综合模糊评判法联合起来形成的评价方法[15]，具体步骤如下所示。
1)建立评价指标体系
结合既有研究的经验，基于多式联运的特点，将多式联运联盟潜在合作伙伴评价指标体系U 进行分类，分为m 个因素子集U i ，i =1，2，…，m ，得到相应的准则层U ={U 1，U 2，U 3，U 4}={基于情况，兼容性，适应性，多式联运技术指标}。其中，对应每1个U i 又有个因素，得到对应得指标集U i ={U i1 ，U i2 ，…，U in }，如U 2={U 21，U 22}={企业文化兼容性，战略目标兼容性}，具体如图2所示。
图2 多式联运合作伙伴综合评价指标体系
2)基于AHP法的指标权重确定
以准则层为例，依据标度理论[13]，由专家调查法对多式联运合作伙伴综合评价指标体系中同一层次的不同因素进行两两比较，构造判断矩阵
其中，a ij (i ，j =1，2，…，m )表示因子i 与因子j 重要性的相对比值，显然有a ii =1，a ij =1/a ji 。由A 可得最大特征值对应的特征向量为C ={c 1，c 2，…，c m }，并作归一化处理得到准则层权重向量为A W ={a 1，a 2，…，a m }，其中
1.1一般资料选取2017年7月-2018年3月期间我院收治烧伤整形患者98例,按照抽签的方式分为每组各49例的观察组与对照组。观察组给予皮肤软组织扩张术,该组男性27例,女性22例;年龄15-49岁,平均年龄范围(32.0±0.5)岁;对照组给予常规整形手术治疗,该组男性18例,女性31例;年龄16-48岁,平均年龄范围(32.1±0.7)岁。两组患者在性别、年龄等方面的基本资料对比无显著差异,P>0.05。
最后，对判断矩阵进行一致性检验，计算一致性指标C R 为
其中，λ max为判断矩阵的最大特征根，R I 为平均随机一致性指标，可查表获得。
语文教材中有许许多多堪称细节描写的典范值得师生学习和研究，教师应指导学生活学活用，让笔下的人物或景物血肉丰满、个性鲜明、活灵活现，体现真实性、生动性和艺术感染力。
一般认为，若C R <0.1，可接受一致性检验，否则修正判断矩阵。
以上案例中，关于D企业实行多元化的人员安排提供了“新”引导，这种趋向性开发实践过程，不仅适应了企业当前发展阶段，管理工作的全面性探索，也能够始终保障企业管理环节拥有新鲜的血液，迎合了高速率发展的市场需求。
同样的，由相同的方法可得到相应指标层的判断矩阵A i 及权重向量
3)FCE法对企业进行综合评价
首先需确定评语集V ={v 1，v 2，…，v k }，评语集代表了对每个指标所做出的评价程度，如V ={好，较好，良，较差，差}，与评语集对应的有评分向量G ={g 1，g 2，…，g k }，本文取G ={1，0.75，0.5，0.25，0}。
依据构建的评语集，由专家对各指标层进行等级判定，并根据各评价等级的人数比例形成隶属矩阵R i 为
对指标层中的各类进行模糊综合评价，可得到评判矩阵B i 为
母子相见，都流了泪。秀容月明站在槛车中，把投降经过跟母亲说了。秀容母亲没有说他这样做是对还是不对，只是问了一句：“月明，当初我拆散你和乔瞧，你有没有恨我？”
B i 
=(b i1 ,b i2 , …，b ik )
形成隶属矩阵R =(B 1，B 2，…，B m )T，考虑准则层各因素权重，得到综合评价向量D 为
D 
=(d 1，d 2，…，d k )
最后，求得综合评价分数F =DG T。
7月2日，甘肃省政府办公厅发布《甘肃省特色农产品冷链物流体系建设实施方案》，甘肃将推进特色农产品冷链物流发展，实现冷链仓储静态库容3年翻一番，到2020年，全省新增各类冷链仓储静态库容500万吨，总量达到1000万吨。除此之外，甘肃还将培育冷链物流龙头企业50个，新增冷藏车辆1000台；在农产品集散地，建设一批冷库库容2000吨以上的集散和收储中心；在牛羊主产区，建设一批低温加工仓储设施；在农产品田间地头，建设以1000吨左右小型冷库为主的气调库等。
依据上述AHP-FCE法，依次对多式联运联盟潜在合作伙伴进行综合评价。
2. 2DEA法分析潜在合作伙伴的相对效率
数据包络分析(Data Envelopment Analysis)简称DEA法，DEA法是运用数学规划模型对具有多个输入和输出的“单位”(称为决策单元，简记为DMU)进行评价，判断其相对有效性(称为DEA有效)[16]。
CCR模型是DEA法技术模型之一，是由Charnes等人提出的DEA分式规划模型。首先，对于n 个核心能力相同的潜在合作伙伴，定义第j (j =1，2，…，n )个潜在合作伙伴效率指数为
其中，X j =(x 1j ，x 2j ，…，x mj )T表示潜在合作伙伴j 的投入向量，x ij 表示第i 种类型的输入总量，Y j =(y 1j ，y 2j ，…，y sj )T表示潜在合作伙伴j 的产出向量，y rj 表示第种类型的输出总量。u =(u 1，u 2，…，u s )T，v =(v 1，v 2，…，v m )T分别为输入和输出的权向量。
除了银行贷款，企业获得融资的渠道主要有典当、融资租赁、小额贷款、权益融资、债券融资、票据融资、应收账款质押、保理融资等，看似融资方式多种多样，企业融资应该问题不大，可仔细分析，作为掌握资源较少的中小型工业企业，由于各种融资条件的限制，大多数的融资业务都不能做。缺少资产、规模不够、现金流匮乏、效益尚未体现等因素堵住了中小型工业企业融资的渠道。
minE
(2)
考虑可行合作伙伴的个体内在成本、个体内在运输时间以及与其他企业的连接成本、连接时间，以多式联运联盟总运营成本及运输时间与最小值偏差最小为目标函数，建立0-1整数规划模型为
(3)
(4)
(5)
为了使多式联运联盟达到整体最优，用0-1整数规划选择1组最优合作伙伴组合。
(6)
式中：λ j 为输入输出的加权系数。
在上述模型中，若其任意最优解
都满足
则称DMU -j 0为DEA有效。
依据上述CCR模型，依次对经过AHP-FCE法选出的潜在合作伙伴建立相关模型，评价各自的相对效率，筛选出可行合作伙伴集。
2. 30-1整数规划优化组合
E ，λ j ≥0
为了实现绿色施工，需要做好以下方面的工作：（1）将施工场地和非施工场地进行隔离，以减少施工过程中对周围动植物产生的影响；（2）需要对施工产生的废弃物进行回收，并派专职人员进行施工废弃物检查与处理，对可回收利用部分进行再利用，确保最大程度发挥其作用，减少施工垃圾，达到绿色施工的目的[3]。
s.t.
minZ =λ 1V 1+λ 2V 2
(7)
第四，加强水利财务工作，是深化水利重点领域改革、创新水利科学发展体制机制的迫切需要。改革创新是水利事业发展的引擎和动力。当前，水利改革已经进入攻坚阶段，深层次矛盾日益显现，推进难度不断加大。必须从水利改革发展全局出发，抓住重点，突破难点，力求在建立水利投入稳定增长机制、推进水价综合改革上取得新进展，同时，积极协调落实好现有政策，着力稳定管理经费渠道和规模，为水资源管理、水利工程管理、基层水利服务体系建设等提供强有力的资金保障。
V 1=C min
(8)
V 2=T min
(9)
(10)
(11)
λ 1，λ 2，V 1，V 2>0
[18] Mark Valencia and Kazumine Akimoto, “Guidelines for Navigation and Overflight in the Exclusive Economic Zone”, Marine Policy, Vo1. 30, No. 6 (November 2006), p. 705.
(12)
式中：
表示第i 种核心能力的第j 个可行合作伙伴的内在成本，
表示第i ，i ′两字核心能力的第j ，j ′个可行合作伙伴间的连接成本；
表示第i 种核心能力的第j 个可行合作伙伴的内在运输时间，
表示第i ，i ′两种核心能力的第j ，j ′个可行合作伙伴间的连接时间；i ，i ′∈[1，I ]，I 表示多式联运涉及运输方式及企业的种数；j ，j ′∈[1，J ],J 表示每种运输方式及企业的可行合作伙伴数目；C min表示多式联运过程中的最小运营成本，T min表示多式联运过程中最少运输时间，可通过计算直接得出；将第种核心能力的第j 个可行合作伙伴表示为
s.t.
(3)集体土地上允许建造租赁房。2017年，国土资源部、住建部联合发文[注] 2017年国土部、住建部关于利用集体建设用地建设租赁住房试点方案。，探索在北京、上海、南京等13个城市，试点集体建设用地建租赁住房，为住房租赁市场增加新供给。预计在2020年底试点结束前，探索出一批可复制可推广的集体建设用地建租赁住房改革成果。
V 1和V 2为偏移系数，λ 1和λ 2为其权重。
式(7)、式(8)分别表示多式联运总运营成本最少及运输时间最短，式(9)表示多式联运每1个环节只能选择1个企业作为合作伙伴，式(10)表示
为(0-1)变量。
依据上述模型，即可在可行合作伙伴集的基础上筛选出最优合作伙伴集合。
3 算例分析
中老铁路是连接我国与东南亚国家的重要运输通道，其在中国段的起点为昆明市，依附昆明国际陆港，充分发挥国际陆港对多种运输方式的集合作用以及对物流服务的提升作用，开展公铁水多式联运。借鉴欧美国家铁路发展多式联运的先进经验[1]，考虑第三方物流企业的加入。根据市场需求和对相关企业的了解，选取了2家公路运输企业，2家水路运输企业和6家第三方物流企业。由于公路运输企业和水路运输企业数目小，选择较为容易，第三方物流企业数目众多，需从中选出效率相对较高的第三方物流企业，然后将选出的第三方物流企业与公路运输和水路运输企业优化组合，选出最优合作伙伴集合。
3. 1AHP-FCE法对潜在合作伙伴进行综合评价
依据多式联运合作伙伴综合评价指标体系，构造相应判断矩阵并确定权重如表1—表5所示。
假设对第j 0个潜在合作伙伴进行效率评价，根据CCR模型建立相关线性规划模型来评定该潜在合作伙伴的效率。
由表1—表5得，准则层权重为A W ={0.063，0.293，0.465，0.179}，各指标层权重向量分别为
表1 准则层相对权重确定
表2 U 1 指标层相对权重确定
表3 U 2 指标层相对权重确定
表4 U 3 指标层相对权重确定
表5 U 4 指标层相对权重确定
以企业编号为1的第三方物流企业为例，假设由专家对该企业各指标层进行等级判定，得到隶属矩阵为
则相应的评判矩阵B i为
则隶属矩阵R 为
综合评价向量D =A W R =(0.379，0.258，0.201，0.141，0.032)
则1号第三方物流企业的综合评价分数F=DG T=0.708。
综上所述，采用中医辨证联合NP方案化疗对肺癌患者予以治疗，能够有效改善患者的细胞免疫功能，降低血清肿瘤标志物水平，且毒副作用小，能够提升患者的生存质量，值得参考借鉴。
同理，依次求得其余第三方物流企业的综合评价分数如表6所示。
表6 潜在第三方物流企业的综合评价分数值
从表6可知，第三方物流企业4的综合评价分数明显高于其它企业，若只采用AHP-FCE法选择合作伙伴，无疑将选择第三方物流企业4作为多式联运联盟的主体企业之一。但此处不对第三方物流企业进行筛选处理，而是将其评价结果代入DEA法中进行效率分析。
3. 2DEA法分析潜在合作伙伴的相对效率
DEA线性规划模型中选择的输入输出量指标及其数据如表7所示。
表7 潜在第三方物流企业的指标值
根据DEA线性规划模型，通过Lingo软件计算出各个第三方物流企业的相对效率，如表8所示。
表8 潜在第三方物流企业的相对效率值
从表8可知，第三方物流企业1，2，3，4为DEA有效单元，因此选择企业1，2，3，4作为可行合作伙伴进入下一步规划求解过程。
其实在初中地理的学科教学中，实践教学活动很大一部分也可以在课堂上来实现，学生和教师之间可以是一种积极互动的关系，也是一种合作的关系，很多的地理知识教师可以通过引导学生自主实践来发现，也可以在地理学科的课堂教学中通过一些实验等活动内容，给学生更多的启发和引导。
3. 30-1整数规划优化组合
给出连接成本及连接时间矩阵：R 表示中老铁路，G 1和G 2表示2家公路运输企业，S 1和S 2表示2家水路运输企业，L 1，L 2，L 3和L 4分别表示第1，2，3，4个第三方物流运输企业。由于每种核心能力的企业只选择1家，因此同种核心能力的企业间的连接成本、连接时间为M ,M 为足够大的正数。可行合作伙伴间连接成本及连接时间矩阵如表9和表10所示。
根据上文0-1整数规划模型，因为H 中老铁路=1，可以不考虑中老铁路内在成本及运输时间在此模型中的影响，因此有各可行合作伙伴内在成本及运输时间如表11所示。
根据以往研究的经验[8]，将成本和时间权重定为0.7和0.3。通过上述表格计算得C min=117.400，T min=22.700，将上述数据代入0-1整数规划模型，通过Lingo软件求全局最优解为
且Z =0.150，即选择G 1，S 2，L 3作为中老铁路多式联运最优合作伙伴组合，该组合可使多式联运联盟总运营成本及运输时间与最小值偏差达到最小，总的运营成本达到最小，但总的运输时间比最小运输时间多0.500天。
表9 可行合作伙伴间连接成本矩阵
表10 可行合作伙伴间连接时间矩阵
表11 各可行合作伙伴的内在成本及内在运输时间
经过0-1整数规划对合作伙伴进行优化组合后选择了L 3，即第3个第三方物流企业，其在AHP-FCE评价中的综合评价分数为0.872，低于L 4的综合评价分数。若仅仅通过AHP-FCE评价选择L 4作为合作伙伴，此时的多式联运联盟较最优组合总运营成本将增加0.700万元，总运输时间将增加0.800天，即V 1=0.700，V 2=1.300，Z =0.880。
4 结 语
本文通过引入对合作伙伴选择步骤的分析，将模型构建与选择步骤相对应，提出了基于AHP-FCE，DEA和0-1整数规划的多式联运合作伙伴选择模型。运用AHP-FCE法对多联运合作伙伴进行综合评价，在AHP层次分析结构模型中既考虑了企业的基本情况，又考虑了企业加入联盟后的兼容性、灵活性及多式联运指标的好坏，将AHP法与FCE法结合既能体现出评价过程的模糊性，又能减少个人臆断带来的弊端，提高评价的可靠性。将AHP-FCE法的综合素质评价结果代入DEA法中，选择效率相对较高的可行合作伙伴集。综合考虑多式联运联盟总运营成本及总运输时间，构建0-1整数规划对多式联运合作伙伴进行优化组合，使得多式联运联盟总运营成本及运输时间与最小值偏差达到最小。本文以中老铁路为研究对象，考虑第三方物流企业加入的国际铁路公铁水及第三方物流多式联运合作伙伴选择问题。采用本文模型对中老铁路合作伙伴进行了选择，结果证明了模型的可行性，通过与单阶段合作伙伴选择模型(AHP-FCE评价选择)的对比，突出了本文模型的优越性。
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Partner Selection Model for International Railway Intermodal Transportation Based on Optimal Decision
LIU Lan1, 2, HUANG Hao1
(1.School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu Sichuan 610031, China;2.National United Engineering Laboratory of Integrated and Intelligent Transportation, Southwest Jiaotong University, Chengdu Sichuan 610031, China)
Abstract ：Based on analyzing the selection process of intermodal transportation partners, an evaluation system for the potential partners of intermodal transportation alliance was constructed.The partner set was comprehensively evaluated by combining the Analytic Hierarchy Process (AHP)and Fuzzy Comprehensive Evaluation (FCE)method.Then the efficiency of potential partner set was evaluated by Data Envelopment Analysis (DEA)to select enterprises with relatively high efficiency.Finally, based on optimal decision, a 0-1 integer programming model considering the operation cost and transportation time was proposed, and a group of optimal combination was selected to form an intermodal transportation alliance.Taking the China-Laos Railway for example, a case study was carried out to validate the selection of the intermodal transportation alliance partners composed of highway transport enterprises, waterway transport enterprises and third-party logistics enterprises.Results show that the proposed model can effectively evaluate and optimize the intermodal transportation partners of international railway, avoid the limitations of single-phase partner selection, and solve the problem of partner selection more reasonably.
Key words ：Optimal decision; International railway; Partner; Selection model; Intermodal transportation
中图分类号： F532. 4
文献标识码： A
doi :10.3969/j.issn.1001-4632.2019.05.15
文章编号： 1001-4632(20 19)0 5-0 110-0 8
收稿日期： 2017-12-20；修订日期：2019-05-13
基金项目： 国家重点研发计划项目(2017YFB1200702)；中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2016X007-I)
第一作者： 刘 澜(1965—)，男，四川雅安人，教授，博士研究生导师，博士。E-mail：jianan_l@swjtu.cn
(责任编辑 周新军)
标签：最优决策论文; 国际铁路论文; 合作伙伴论文; 选择模型论文; 多式联运论文; 西南交通大学交通运输与物流学院论文; 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室论文;