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北京交通大学海滨学院毕业设计（论文）
4 构建模型进行德邦物流服务质量评价
4.1评价方法的选择与确定
目前，可用于服务质量评价的方法主要有：数据包络分析法、综合指数法、模糊综合评价法、层次分析法、人工神经网络评价法等。在本文中，从客户的角度出发，并结合德邦物流公司的实际情况，选择适合的评价方法是极为关键的。
物流服务质量评价指标体系，是一个多层次、复杂的指标体系，是由若干参数组合而成的。对于有的指标无法获得完全精确的数值，比如员工素质的高低程度和物流设备的先进性等指标，模糊性是这类指标的最大属性。另外，基于可操作性的考虑，在某些情况下，非常精确的指标数值并不是必须的，只需要大概了解物流服务质量在不同系统中的差异。所以物流服务质量评价，实质上是一个多层次、多对象、多因素的综合评价问题。通过层析分析法和模糊数学的结合，能够更好的更合理的评价一个公司的物流服务质量，基于以上原因，本文的主要研究方法选为模糊层次分析法。模糊层次分析法有很大的优势，模糊层次分析法只需要对物流从业人员和对物流行业很熟悉的客户或专家组成的评价小组确定指标权重，并最终通过计算，得出物流服务质量的整体水平。
4.2运用模糊层次分析法进行评价
4.2.1权重的确定
在确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时，遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。为了解决该问题，可作如下假设：把一个重为1千克的石头分成n个小块，称出它们各自的重量，设为w1,?,wn，现在，请人估计这n小块的重量占总重量的比例（不能让他知道各小石块的重量），此人不仅很难给出精确的比值，而且完全可能因顾此失彼而提供彼此矛盾的数据。
设现在要比较n个因子X?{x1,?,xn}对某因素Z的影响大小，怎样比较才能提供可信的数据呢？Saaty等人建议可以采取对因子进行两两比较建立成对
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比较矩阵的办法。即每次取两个因子xi和xj，以aij表示xi和xj对Z的影响大小之比，全部比较结果用矩阵A?(aij)n?n表示，称A为Z?X之间的成对比较判断矩阵（简称判断矩阵）。容易看出，若xi与xj对Z的影响之比为aij，则xj与
xi对Z的影响之比应为aji?1。
aij我们设定一致性指标CI来检验矩阵的一致性， CI=?max?nn?1 （4-1）
一致性指标CI与同阶平均随机一致性RI的比值称为一致性比率，记作CR。 通过对问卷数据的整理，通过特征根法计算出各自要素的权重，并建立权重集。
表4-1 物流服务质量影响因素与权重计算
U U1 U2 U3 U4 U5 U1 1 4 2 3 0.33 U2 0.25 1 0.5 1 0.5 U3 0.5 2 1 3 0.5 U4 0.33 1 0.33 1 0.2 U5 3 2 2 5 1 W 0.1184 0.2296 0.1521 0.3520 0.0808 ?max?n=0.073，RI=1.12，CR=0.0652<0.1,由此可得 5.2919，CI=??maxn?1W=（0.1184,0.2296,0.1521,0.3520,0.0808）。
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表4-2 信息质量影响因素与权重计算
U U11 U12 U13 U14 U15 U11 1 5 3 1 3 U12 0.2 1 0.5 0.33 0.5 U13 0.33 2 1 0.5 1 U14 1 3 2 1 2 U15 0.33 2 1 0.5 1 W1 0.0810 0.3811 0.2128 0.1053 0.2128 表4-3 产品服务质量影响因素与权重计算
U U21 U22 U23 U24 U25 U26 U21 1 0.5 0.33 0.2 0.33 0.25 U22 2 1 3 2 0.5 0.5 U23 3 0.33 1 1 1 0.33 U24 5 0.5 1 1 2 1 U25 3 2 2 3 0.33 0.33 U26 4 2 3 1 3 1 W2 0.3679 0.1220 0.1878 0.1517 0.1007 0.0699 表4-4 售后服务质量影响因素与权重计算
U U31 U32 U33 U31 1 0.25 1 U32 4 1 3 表4-5付费影响因素与权重计算
U U41 U42 U41 1 0.16
U42 6 1 W4 0.8571 1 U33 1 0.33 1 W3 0.4577 0.1263 0.4160 19
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表4-6服务能力影响因素与权重计算
U U51 U52 U53 U54 U51 1 0.33 0.5 0.2 U52 3 1 1 0.5
U53 2 1 1 0.5 U54 5 2 2 1 W5 0.4954 0.1920 0.2125 0.1001 4.2.2设定评语集
评价者对评价对象的评价等级的集合就是评语集，一般有
X?{x1,?,xn},n=1，2，3?n。由此，根据以上内容，我们把服务质量评价等级分成不满意，不太满意，一般满意，满意，很满意这样的5个等级。为了便于计算，设定X={很满意，满意，一般满意，不太满意，不满意}={5,4,3,2,1}。
4.2.3模糊综合评判
根据调查对象对评语等级的分析，可以得到如下的模糊关系矩阵：
?0.246?0.161??R1=?0.226?0.339???0.3230.5320.1940.0320.00?0.4840.3390.0160.00???0.4840.2740.0160.00? 0.5320.1290.0000.00??0.4030.2580.0160.00??0.5650.1130.4840.5810.5320.4840.00?0.0810.000.00???0.2260.0320.00? 0.1770.0480.00??0.2260.0160.00??0.00
?0.355?0.339??R2=?0.194?0.226???0.27420
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