Nghiên cứu này hướng đến mục đích cụ thể là phát triển một cách tiếp cận ra quyết định đa phương diện ngẫu nhiên nhằm giải quyết vấn đề vị trí kho hàng trong môi trường ngẫu nhiên với điều kiện không chắc chắn. Đề tài Hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tại Công ty TNHH Mộc Khải Tuyên được nghiên cứu nhằm giúp công ty TNHH Mộc Khải Tuyên làm rõ được thực trạng công tác quản trị nhân sự trong công ty như thế nào từ đó đề ra các giải pháp giúp công ty hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tốt hơn trong thời gian tới.
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 21, NO 9.2, 2023 23 RA QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN ĐỊA ĐIỂM NHÀ KHO THƠNG QUA MƠ HÌNH FUZZY–TOPSIS DECISION-MAKING FOR CHOOSING WAREHOUSE LOCATION BY FUZZY-TOPSIS MODEL Ngô Thị Minh Thư*, Chu Nguyễn Thanh Thuỳ Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng1 *Tác giả liên hệ: ngominhthu@due.edu.vn (Nhận bài: 19/7/2023; Chấp nhận đăng: 06/9/2023) Tóm tắt - Nghiên cứu hướng đến mục đích cụ thể phát triển cách tiếp cận định đa phương diện ngẫu nhiên nhằm giải vấn đề vị trí kho hàng môi trường ngẫu nhiên với điều kiện không chắn Trong cách tiếp cận phát triển, thực phương pháp quy trình phân tích tập mờ theo mơ hình Fuzzy-TOPSIS sử dụng để xác định mức độ quan trọng tương đối tiêu chí Nghiên cứu đề cập giải pháp lựa chọn vị trí tối ưu kho hàng công ty logistics thành phố Đà Nẵng Nhờ chặt chẽ liên quan với thực tế, phương pháp không hỗ trợ định lựa chọn vị trí nhà kho mà cịn đóng góp vào nâng cao bền vững quản lý chuỗi cung ứng dịch vụ hậu cần công ty Abstract - This study aims to devise a distinct methodology for facilitating multi-criteria decision-making processes under uncertain conditions, specifically concerning warehouse location selection issues In this approach, the determination of the weights assigned to these criteria is determined by the utilization of FuzzyTOPSIS methods The research tackles the critical matter of identifying the optimum warehouse location for a logistics company situated in the city of Da Nang The clarity and practical applicability of this methodology aid during the decision-making process for selecting the optimal warehouse location, various factors are taken into consideration and contribute to enhancing the company's supply chain and logistics services Từ khóa - Fuzzy-TOPSIS; nhà kho; tối ưu hố; chi phí; tập mờ Key words - Fuzzy-TOPSIS; warehouse; optimization; cost; fuzzy Giới thiệu Nhà kho nhân tố tăng cường hiệu suất hoạt động chuỗi cung ứng, đồng thời yếu tố quan trọng thành bại doanh nghiệp hoạt động mảng logistics Trong bối cảnh tại, định quan trọng việc tối ưu hóa hệ thống logistics lựa chọn vị trí nhà kho Lý thuyết vị trí hình thành lần Weber vào năm 1989 [1], ông xem xét vấn đề xác định vị trí nhà kho để giảm thiểu tổng khoảng cách vận chuyển nhà kho tập hợp khách hàng Trong nghiên cứu này, vài mơ hình đề xuất để lựa chọn địa điểm, theo đó, nhà kho nên lắp đặt vùng lân cận nguồn nguyên liệu thô; khơng nhà kho phải sát nơi bn bán Lựa chọn vị trí nhà kho lựa chọn thay đủ điều kiện định có tác động đáng kể đến chuỗi cung ứng Trong bối cảnh kinh tế chuyển động tiến mạnh mẽ, công ty buộc phải đưa giải pháp định nhanh chóng để đáp ứng hiệu với biến đổi thị trường Trong ngữ cảnh cụ thể này, tổ chức cần thực quy trình định tối ưu ln ln trì ưu cạnh tranh công ty Để nâng cao hiệu quy trình định, tổ chức sử dụng phương pháp Ra Quyết định Đa Tiêu chí (MCDM) để hỗ trợ việc lựa chọn giải pháp tối ưu từ loạt tiêu chí [2] Việc sử dụng mơ hình MCDM hướng tiếp cận phổ biến việc giải tồn gắn liền đến đánh giá xếp hạng tình liên quan đến nhiều tiêu chí mâu thuẫn [3] Nhà điều hành cần có định hình việc chọn vị trí kho bãi vấn đề có tác động lớn tới hoạt động logistics nói riêng chuỗi cung ứng nói chung, qua ta đưa nhận định vấn đề quan trọng [4] Vì vậy, có nhiều cách tiếp cận khác áp dụng để giải vấn đề [3] Một mơ hình áp dụng phương pháp MCDM Ở viết này, nhóm tác giả xây dựng phương pháp lựa chọn vị trí kho bãi, mơ hình phát triển để góp phần nâng cao tính tối ưu mạng lưới phân phối cắt giảm chi phí Các phương pháp MCDM) giúp cá nhân lựa chọn lựa chọn tốt từ nhiều tiêu chí, áp dụng để làm cho trình định trở nên tốt bị sai lệch Trong khoảng thời gian gần đây, mơ hình FuzzyTOPSIS lên công cụ đắc lực cho nhà quản lý Trong nghiên cứu Yang cộng [4] sử dụng phương pháp Quy trình Phân tích Hierarchy (AHP) Quy trình Mạng Phân tích (ANP) để hiệu giải vấn đề MCDM liên quan đến việc chọn lựa nhà cung ứng Chang Hsieh [5] áp dụng mơ hình đề cập Fuzzy-TOPSIS nhằm xác định vị trí chuỗi cửa hàng tốt cách sử dụng năm tiêu chí: Đám đơng, cụm cửa hàng, đặc điểm địa điểm, diện tích địa điểm cửa hàng tỷ lệ chi phí thuê so với doanh thu hàng năm Gupta [2] áp dụng cơng cụ MCDM để xác định vị trí tối ưu cho việc sạc xe điện Nghiên cứu Erkayman [15], Kahraman [16] cộng sự, cho thấy áp dụng phương pháp Fuzzy-TOPSIS đem đến tính hướng tiếp cận rõ ràng để đánh giá đa tiêu chí lựa chọn địa điểm nhà kho The University of Danang – University of Economics (Ngo Thi Minh Thu, Chu Nguyen Thanh Thuy) 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 b 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da4 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12 c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 c0436 79c9eb0 35f44646 e76db05 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d3 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4e b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 989 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7d 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda43 c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e Ngô Thị Minh Thư, Chu Nguyễn Thanh Thuỳ 24 Việc ứng dụng Fuzzy-TOPSIS hỗ trợ nhiều việc định cho nhà quản lý đề cập nhiều nghiên cứu Nguyễn Thị Lệ Thủy [6], sử dụng phương pháp Fuzzy-TOPSIS việc lựa chọn nhà cung ứng trường hợp cụ thể Cùng với đó, số dự án khác sử dụng mơ hình ứng dụng FuzzyTOPSIS nhằm tạo điều kiện cho trình định cách giải vấn đề liên quan đến nhiều mảng khác đánh giá tiềm địa điểm thu hút FDI Nhật Quảng Ninh [7] Từ cho thấy, chứng nêu nhằm để làm sáng tỏ nghiên cứu tiến hành việc áp dụng phương pháp FuzzyTOPSIS việc lựa chọn vị trí nhà kho Việt Nam hạn chế Do vậy, nghiên cứu nhằm sử dụng phương pháp Fuzzy-TOPSIS để định vị trí nhà kho nghiên cứu áp dụng cụ thể cơng ty Danalog Đà Nẵng Tiêu chí lựa chọn vị trí kho Theo Boran đờng nghiệp [8], phương pháp FuzzyTOPSIS hỗ trợ nhà quản lý tăng giá trị chuỗi cung ứng Tran Thị Tham [6] kết tương đờng Tại Việt Nam, có nhiều nghiên cứu cho thấy Fuzzy-TOPSIS cơng cụ để tối ưu hố định cho nhà quản trị nhiều lĩnh vực [7] Dựa báo liên quan ý kiến chuyên gia, việc lựa chọn vị trí nhà kho bị ảnh hưởng số tiêu chí cách xác định [2] Những tiêu chí bước đầu trọng yếu quy trình chọn lựa vị trí kho [6] Để lựa chọn tiêu chí có tác động mạnh nhất, cần phải hiểu rõ bối cảnh xã hội, kinh tế địa lý [11] Một số yếu tố thảo luận Kuo cộng [10] tác giả xem xét tiêu chí cạnh tranh, đặc điểm cửa hàng, đặc điểm dân số để lựa chọn vị trí cửa hàng Bên cạnh đó, Chang Hsieh [5] điều tra vị trí chuỗi cửa hàng tốt cách sử dụng tiêu chí hay đặc điểm định để chọn lựa tính địa điểm, tỷ lệ chi phí thuê so với số lượng bán hàng hàng năm, cụm cửa hàng, v.v Trong viết này, cụ thể cho việc lựa chọn địa điểm kho, tiêu chí miêu tả cụ thể Bảng nghiên cứu Ở đây, tiêu chí nghiên cứu để đánh giá địa điểm nhà kho phù hợp cho doanh nghiệp Bảng Tiêu chuẩn lựa chọn vị trí nhà kho STT Tiêu chí Mơ tả Đất đai chưa đưa vào khai thác khu vực khác nhau, ngồi tịa nhà văn phịng, khơng Đất đai có gian mở cần thiết để lưu trữ sẵn vật liệu thành phẩm, đồng thời sử dụng làm chỗ đậu xe phương tiện nội Giá đất đai có khác biệt tuỳ Giá đất đai thuộc theo vị trí địa lí yếu tố tài đáng kể Chi phí chi trả q trình Chi phí dành giao vận hàng hóa theo cho vận phương thức khác từ thượng nguồn chuỗi đến kho chuyển đến khách hàng cuối Trích dẫn tham khảo [11] [6] [6] Tiền lương đánh giá dựa chi phí lao động Chi phí nhân [13], [6] cơng yếu tố thay đổi theo chất lượng sống địa điểm Phương thức q trình hàng hóa di chuyển từ nhà cung cấp đến địa điểm đích chúng Phương tiện di chuyển qua hình [15] vận chuyển thức đường hàng không, đường thuỷ, đường sắt, đường bộ, phụ thuộc vào mức độ thuận thiện địa điểm Là hệ thống trang thiết bị kỹ thuật thiết yếu cho phát triển kết nối Hạ tầng [11] đường đến nhà ga, sân bay cảng biển gần Khoảng cách Tiêu chí xác định khoảng từ mạng lưới cách vị trí kho đến khách [14] nhà kho đến hàng khách hàng Khoảng cách từ kho hàng đến Khoảng cửa hàng gần chi phí vận cách từ chuyển nhân lực cần thiết cảng/ khu giảm bớt Tiêu chí [14] cơng nghiệp xếp hạng sở khoảng cách từ thấp đến cao đến kho đến cửa hàng Các điều kiện môi trường Mơi trường hồn cảnh mơi trường xung [13] tự nhiên quanh vị trí lựa chọn Chi phí lao động (“Nguồn: Tổng hợp tác giả”) Tiếp theo, nội dung chi tiết liên quan phân bổ xếp hạng ngơn ngữ cho tiêu chí lựa chọn thay tiềm cho tiêu chí người định chuyên gia Các chuyên gia mời để lấy kết sử dụng nghiên cứu gờm hai thành viên có trình độ đại học trở lên, có năm năm cơng tác vị trí giám đốc điều hành, giám đốc logistics; thành viên giảng viên thuộc chuyên ngành logistics, có nghiên cứu phương pháp Fuzzy chuỗi cung ứng Căn theo số liệu thu thập, thuật ngữ ngơn ngữ sau chuyển thành số tam giác mờ Sau đó, tiêu chí tổng hợp xếp hạng việc áp dụng phương pháp Fuzzy-TOPSIS để tạo điểm tổng thể cho việc lựa chọn vị trí kho hàng Điểm số cao chọn phương án thay tốt cho vị trí nhà kho Phương pháp nghiên cứu Bellman Zadeh [13] nhà nghiên cứu khơi nguồn phương pháp kỹ thuật định môi trường mờ Khái niệm lý thuyết tập hợp mờ áp dụng môi trường định nhiều tiêu chí gọi cách tiếp cận định đa tiêu chí mờ (FMCDM) FMCDM hỗ trợ người định việc đánh giá, xếp hạng chọn lựa giải pháp thay tốt môi trường mờ.Việc phương pháp Fuzzy-TOPSIS áp dụng rộng rãi phương pháp đánh giá xác mức độ liên quan tiêu chí cách xác thực chặt chẽ đờng thời đưa phương án lựa chọn thay [14]; mơ hình cịn sử dụng nhiều cách tiếp cận theo MCDM [14] Cụ thể, mơ hình cần theo bước sau: 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 b 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da4 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12 c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 c0436 79c9eb0 35f44646 e76db05 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d3 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4e b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 989 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7d 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda43 c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 21, NO 9.2, 2023 Bước 1: Tạo ma trận định mờ Quyết định ma trận mờ (⊗D) tạo cách thu thập biến ngôn ngữ từ chuyên gia nhà quản trị nhà điều hành doanh nghiệp Theo Behnam Malmira cộng [12], Dey cộng [9], việc đánh giá ưu tiên lựa chọn theo năm mức: “rất quan trọng”,” “kém quan trọng”,” “trung bình”, “quan trọng” “rất quan trọng” Những biến ngôn ngữ này” chuyển đổi thành tổ hợp dựa lý thuyết tập hợp mờ chi tiết bảng sau Bảng Biến ngôn ngữ, ký hiệu, tập mờ tương ứng Hệ số mờ (xijl, yijl, zijl) Mức độ Đánh giá chiến lược Phương trình số trình bày ma trận định mờ, biểu thức aijl, biến ngôn ngữ lấy mẫu dựa theo ý kiến chuyên gia l (l=1,2…) tiêu chí i (i=1,2, ) việc lựa chọn địa điểm j (j=1,2…) Mỗi biến ngơn ngữ có giá trị khác (aijl= xijl, yijl, zijl) 𝑎111 𝑎21𝑙 … 𝑎𝑛1𝑙 𝑎221 … 𝑎𝑛2𝑙 ) 12𝑙 ⊗ 𝐷𝑙 = ( 𝑎… (1) … … … 𝑎1𝑚𝑙 𝑎2𝑚𝑙 … 𝑎𝑛𝑚𝑙 Sau chuyên gia đưa giá trị theo địa điểm, tổng điểm tính tốn theo phương trình số Ma trận định mờ tổng hợp thể phương trình số sau 𝐿 𝑦𝑖𝑗 = √∏𝐿𝑙=1 𝑎𝑖𝑗𝑙 … 𝑏𝑛1 … 𝑏𝑛2 … … ) … 𝑏𝑛𝑚 Trong đó, (𝑏𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 , 𝑦𝑖𝑗 , 𝑐𝑖𝑗 ) 𝑏11 12 ⊗ 𝐷 = ( 𝑏… 𝑏1𝑚 𝑏21 𝑏22 … 𝑏2𝑚 (2) 𝐿 𝑎𝑖𝑗 𝑏𝑖𝑗 𝑐𝑖𝑗 ∨ 𝑔𝑖𝑗 =( , , 𝑐𝑖+ 𝑐𝑖+ 𝑐𝑖+ )Trong đó, 𝑧𝑖+ = 𝑚𝑎𝑥𝑗 (𝑐𝑖𝑗 ) 𝑎𝑖𝑗 𝑏𝑖𝑗 𝑐𝑖𝑗 , , )Trong 𝑐𝑖− 𝑐𝑖− 𝑐𝑖− ∨ 𝑔𝑖𝑗 =( đó, 𝑧𝑖− = 𝑚𝑎𝑥𝑗 (𝑐𝑖𝑗 ) (6) (7) Bước 4: Xây dựng ma trận định mờ chuẩn hóa có trọng số Sau đó, ma trận trọng số thu cách nhân trọng số nhân tố với ma trận định mờ chuẩn hóa, với i (j) tập giá trị nguyên từ đến n (m) ̃ = [𝐾 ̃𝑖𝑗 ] 𝐾 (8) 𝑘̃𝑖𝑗 = 𝑏𝑖𝑗∨ ⊗ 𝑤 ̃𝑖 (9) Bước 5: Xác định giá trị mang cực dương giá trị mang cực âm Các giải pháp mờ dương âm lý tưởng theo tiêu chí i tương ứng với dự án thay thế, gán giá trị từ cao đến thấp Các nghiệm mờ dương âm lý tưởng tiêu chí i cho tính tốn theo phương trình (10) (11), với i mang giá trị nguyên từ đến n 𝑚𝑎𝑥 ∨ 𝐴∗𝑖 = ∀𝑗∈𝑚 (𝑘𝑖𝑗 ) (10) 𝑚𝑎𝑥 ∨ 𝐴−𝑖 = ∀𝑗∈𝑚 (𝑘𝑖𝑗 ) (11) Bước 6: Tính tốn khoảng cách Euclidian địa điểm A∗i A−i Khoảng cách Euclidian cho biết khoảng cách nghiệm lý tưởng mờ dương âm lý tưởng địa điểm j Theo đó, để tính tốn khoảng cách này, trước tiên, cần phải xác định khoảng cách hệ số i địa điểm j Sau đó, tổng khoảng cách tồn nhân tố tính sau, với j mang giá trị nguyên từ đến m: 𝑑𝑗∗ = ∑𝑛𝑖=1 √ {(𝑥𝑖𝑗∨ − 𝐴∗𝑖 ) + (𝑦𝑖𝑗∨ − 𝐴∗𝑖 ) + (𝑧𝑖𝑗∨ − 𝐴∗𝑖 )} (12) (3) 𝑑𝑗− = ∑𝑛𝑖=1 √ {(𝑥𝑖𝑗∨ − 𝐴−𝑖 ) + (𝑦𝑖𝑗∨ − 𝐴−𝑖 ) + (𝑧𝑖𝑗∨ − 𝐴−𝑖 )} Bước 2: Xác định vectơ trọng số Vectơ trọng số (W = w1, w2, …, wn) đại diện cho trọng số cho yếu tố gán chuyên gia Để gán trọng số, biến ngôn ngữ giá trị giống mơ tả Bảng sử dụng Phương trình (4) đại diện cho ma trận trọng số thu thập từ chuyên gia (l = 1, 2,…, L) tiêu chí i () 𝑤11 𝑤21 … 𝑤𝑛1 … 𝑤 ⊗ 𝑊 = (𝑤…12 𝑤…22 … …𝑛2 ) (4) 𝑤1𝐿 𝑤2𝐿 … 𝑤𝑛𝐿 Trọng số yếu tố i trung bình tính theo cơng thức (5) 𝑤 ̃𝑖 = (∑𝐿𝑙=1 𝑤𝑖𝑙 ), i=1, 2, …, n dựa phương trình (6) (7) theo yếu tố cực đại hóa hay cực tiểu hóa tương ứng 𝑛𝑥𝑚 “Rất quan trọng” (RKQT) “Rất kém” (RK) “Kém quan trọng” (KQT) “Kém” (K) “Trung bình” (TB) “Trung bình” (TB) “Quan trọng” (QT) “Tốt” (TG) “Rất quan trọng” (RQT) “Rất tốt” (RT) (1,1,3) (1,3,5) (3,5,7) (5,7,9) (7,9,9) 25 (5) Bước 3: Chuẩn hóa ma trận định mờ Chuẩn hóa giá trị để chuyển đổi giá trị nhân tố khoảng (0-1) Đối với liệu mờ ký hiệu số mờ tam giác (xij, yij, zij), việc chuẩn hóa thực (13) Bước 7: Tính tốn hệ số chặt chẽ dự án thay Hệ số chặt chẽ địa điểm thay tính theo phương trình 14 sau: 𝑐𝑐𝑖 = 𝑑𝑗− ∗ 𝑑𝑗 +𝑑𝑗− , j = 1,2,…,m (14) Bước 8: Xếp hạng dự án thay theo hệ số chặt chẽ Cuối cùng, phương án xếp hạng theo hệ số chặt chẽ tính tốn Giá trị cao có vị trí xếp cao ngược lại Theo đó, địa điểm có tập hợp yếu tố phức tạp nhất, địa điểm có hệ số chặt chẽ cao Hệ số đóng chặt chẽ đại diện cho dự án phức tạp số nêu Kết Trên sở mơ hình Fuzzy – TOPSIS, nhóm tác giả đánh giá địa điểm xác định lựa chọn nhà kho nhằm tăng hiệu suất chuỗi cung ứng phát triển yếu tố cạnh tranh lõi công ty Danalog Đà Nẵng Công ty vận chuyển lớn 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 b 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da4 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12 c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 c0436 79c9eb0 35f44646 e76db05 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d3 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4e b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 989 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7d 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda43 c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e Ngô Thị Minh Thư, Chu Nguyễn Thanh Thuỳ 26 Danalog Đà Nẵng muốn định vị trí đặt nhà kho Các vị trí thay xác định ba chuyên gia (A,B,C) công ty: Liên Chiểu (LC), Hải Châu (HC), Sơn Trà (ST), Cẩm Lệ (CL) Các tiêu chuẩn dành cho việc đánh đề cập Bảng Ban đánh giá sử dụng đánh giá ngôn ngữ (Bảng 2) để đánh giá tiêu chí (Bảng 1) phương án (LC, HC, ST, CL) Kết cuối đề cập Bảng Tiêu chuẩn Bảng Mức độ quan trọng tiêu chuẩn Kết Tiêu chuẩn Đất đai sẵn có Giá đất đai Chi phí giao vận Chi phí lao động Phương tiện vận chuyển Hạ tầng Khoảng cách từ mạng lưới nhà kho đến khách hàng Khoảng cách từ cảng/khu công nghiệp đến kho Môi trường tự nhiên A B C RQT QT RQT QT RQT TB RQT QT QT QT QT RQT RQT QT RQT TB QT QT TB QT TB QT QT RQT RQT QT RQT Tiếp theo, nghiên cứu bước giải toán trọng số đánh giá tiêu chí theo mơ hình FuzzyTOPSIS Trong đó, tác giả xem xét tiêu chí theo cơng thức bước Các trọng số phản ánh mức độ quan trọng tiêu chuẩn thu thập theo ý kiến chuyên gia so sánh với giá trị cực trị Kết Bảng 4 Tiêu chuẩn Trọng số đánh giá Chi phí lao động Phương tiện vận chuyển Hạ tầng Khoảng cách từ cảng/khu công nghiệp đến kho HSCHTS CL 0,79; 0,97; 0,70; 0,83 LC 0,50; 0,70; 0,87; 0,57 HC 0,90; 1,00; 1,00; 0,83 ST 0,70; 0,87; 0,97; 0,70 CL 0,70; 0,83; 0,90; 0,77 LC 0,87; 0,57; 0,77; 0,90 HC 1,00; 0,83; 0,97; 1,00 ST 0,97; 0,70; 0,87; 0,97 CL 0,90; 0,77; 0,93; 1,00 LC 0,72; 0,90; 0,75; 0,97 HC 0,90; 1,00; 0,81; 1,00 ST 0,81; 0,97; 0,63; 0,87 CL 0,87; 1,00; 0,81; 1,00 LC 0,75; 0,97; 1,00; 0,13 HC 0,81; 1,00; 1,00; 0,31 ST 0,63; 0,87; 0,97; 0,28 CL 0,81; 1,00; 1,00; 0,22 LC 1,00; 0,13; 0,33; 0,60 HC 1,00; 0,31; 0,57; 0,83 ST 0,97; 0,28; 0,55; 0,83 CL 1,00; 0,22; 0,46; 0,75 LC 0,33; 0,60; 0,63; 0,90 HC 0,57; 0,83; 0,63; 0,90 ST 0,55; 0,83; 0,63; 0,90 CL 0,46; 0,75; 0,63; 0,90 LC 0,90; 0,75; 0,97; 1,00 HC 1,00; 0,81; 1,00; 1,00 ST 0,97; 0,63; 0,87; 0,97 Đất đai sẵn có 0,41; 0,69; 0,93; 0,45 Giá đất đai 0,46; 0,75; 0,97; 0,81 CL 1,00; 0,81; 1,00; 1,00 LC 0,59; 0,79; 0,97; 0,50 HC 0,66; 0,86; 1,00; 0,90 ST 0,66; 0,83; 0,93; 0,70 CL 0,59; 0,79; 0,97; 0,70 Chi phí giao vận 0,46; 0,72; 0,90; 0,63 Chi phí lao động 0,41; 0,69; 0,93; 0,63 Phương tiện vận chuyển 0,70; 0,87; 0,43; 0,72 Hạ tầng 0,51; 0,52; 0,64; 0,90 Khoảng cách từ mạng lưới kho đến khách hàng 0,87; 0,97; 0,54; 0,81 Khoảng cách từ cảng/khu công nghiệp đến kho 0,83; 0,90; 0,59; 0,87 Môi trường tự nhiên 0,90; 0,75; 0,97; 0,58 Trong bước tiếp theo, nghiên cứu tính tốn kết phương án chọn lựa theo mơ hình FuzzyTOPSIS với nội dung “hệ số chuẩn hóa có trọng số - HSCHTS” Các giá trị tính tốn phần cho việc đánh giá hay thang đo tầm quan trọng tiêu chí sau chuẩn hóa Bảng Trọng sớ theo tiêu chuẩn Tiêu chuẩn Chi phí giao nhận Khoảng cách từ mạng lưới kho đến khách hàng Bảng Trọng sớ tính tốn theo tiêu chuẩn STT Giá đất đai Vị trí Đất sẵn có Vị trí HSCHTS LC 0,79; 0,97; 0,50; 0,70 HC 0,86; 1,00; 0,90; 1,00 ST 0,83; 0,93; 0,70; 0,87 Môi trường tự nhiên Tiếp theo, nghiên cứu tính tốn giá trị phương án đưa so với giá trị cực âm cực dương theo cơng thức mơ hình Fuzzy-TOPSIS Từ đó, nghiên cứu xếp thứ tự phương án để xác định điểm đặt kho theo Bảng Bảng Kết cuối cùng Các địa điểm LC HC ST CL d+ d- 1,876 2,133 2,567 2,342 2,543 2,012 1,571 1,839 Hệ số chặt Thứ tự ưu chẽ tiên 0,628 0,583 0,497 0,441 Ta thấy, từ kết phân tích Bảng 6, vị trí xác định LC, HC, ST, CL Như vậy, vị trí lựa chọn ưu tiên hàng đầu vị trí LC – Liên Chiểu Do đó, vị trí đánh giá khu vực mang lại lợi cạnh tranh cho doanh nghiệp xác định lựa chọn vị trí đặt kho hàng Công ty Danalog Đà Nẵng 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 b 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da4 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12 c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 c0436 79c9eb0 35f44646 e76db05 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d3 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4e b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 989 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7d 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda43 c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 21, NO 9.2, 2023 Kết luận Lựa chọn vị trí kho hàng khía cạnh chiến lược trình định chuỗi cung ứng Ở trường hợp thực tế, thành công bền vững tồn chuỗi cung ứng phụ thuộc vào việc lựa chọn trước vị trí kho hàng Do đó, việc đánh giá liên tục thích hợp quy trình lựa chọn vị trí kho hàng việc tất yếu để đứng vững xuyên suốt cạnh tranh khốc liệt thị trường Trong quy trình đến việc định, người ta khơng thể rõ cách xác dạng giá trị số/rõ ràng việc đánh giá thường diễn đạt thuật ngữ ngôn ngữ Fuzzy-TOPSIS dùng để tổng hợp đánh giá tạo điểm hiệu suất tổng thể để đo lường phương án Phương án với điểm số cao lựa chọn vị trí kho hàng tốt Đối với tình điển vậy, phương pháp Fuzzy-TOPSIS giải pháp thích hợp để giải loại vấn đề Nghiên cứu sử dụng phương pháp Fuzzy-TOPSIS để đánh giá lựa chọn vị trí nhà kho, trường hợp nghiên cứu công ty Danalog Đà Nẵng Kết luận từ nghiên cứu cho thấy, vị trí lựa chọn cách khoa học dựa đa tiêu thức đặt kho vị trí Liên Chiểu, vị trí đạt hiệu suất tổng thể cao phương án đưa Theo kết nghiên cứu Liên Chiểu nơi mang lại ưu tiêu chí đưa có điều kiện môi trường tự nhiên sở hạ tầng, đất đai Hơn nữa, Liên Chiểu có ưu chi phí vận chuyển, đa dạng lựa chọn phương tiện phù hợp từ vị trí kho đến khách hàng cuối Thực tế cho thấy, Liên Chiểu nơi có đường cao tốc Bắc Nam, có cảng biển, đường sắt Nhìn chung, kết từ nghiên cứu tương thích với kết thực tế gắn với kế hoạch phát triển kinh tế xã hội tổng thể thành phố Đà Nẵng, quận Liên Chiểu tương lai Do vậy, nghiên cứu có đóng góp phát triển tiêu chí đánh giá cho việc chọn lựa kho hàng cho doanh nghiệp hoạt động toàn quốc, đặc biệt tập trung thành phố Đà Nẵng Các kết nghiên cứu có đóng góp quý báu việc hỗ trợ tổ chức đạt mục tiêu chiến lược logistics cách thực hiệu nhiệm vụ quản lý logistics đa dạng, đặc biệt việc chọn vị trí kho hàng Vì vậy, nỗ lực áp dụng mơ hình Fuzzy-TOPSIS tương lai có tiềm thực tế đờng thời bổ sung thêm tiêu chuẩn đề cập nghiên cứu Ra định chọn vị trí kho hàng toán chiến lược việc định chuỗi cung ứng Vì vậy, việc đánh giá liên tục thích hợp quy trình lựa chọn vị trí kho hàng việc tất yếu để đứng vững thị trường Trong thường nhật, người định khơng thể rõ cách xác dạng giá trị số/rõ ràng việc đánh giá thường diễn đạt thuật ngữ ngôn ngữ Fuzzy-TOPSIS sử dụng để tổng hợp đánh giá tạo điểm hiệu suất tổng thể để đo lường phương án Vị trí với điểm số cao lựa chọn vị trí kho hàng tốt Nhờ vào mơ hình FuzzyTOPSIS này, kết nghiên cứu viết giải vị việc lựa chọn vị trí cách khoa học dựa đa 27 tiêu thức đặt kho vị trí Liên Chiểu, kết mang lại hiệu suất tổng theo cao phương án đưa Lời cảm ơn: Chúng cảm ơn biên tập viên ý kiến phản biện nhận xét đề xuất “Nghiên cứu phần đề tài NCKH cấp sở Trường ĐH Kinh tế - ĐHĐN tài trợ với mã số đề tài: T2023 - 04 -35” TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] C J Friedrich, "Alfred Weber’s Theory of the Location of Industries" University of Chicago Press, 1929 [2] Gupta, Siddharth, Gunjar Ahuja, and Girish Kumar "Identification of optimum locations for charging of electric vehicles” 2018 7th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions)(ICRITO) IEEE, 2018 [3] Aktepe, Adnan, and Süleyman Ersöz "AHP-Vikor ve Moora yöntemlerinin depo yeri seỗim probleminde uygulanmasi Endỹstri Mỹhendislii 25.1, 2014, 2-15 [4] Yang, C L., et al "Location selection based on AHP/ANP approach” 2008 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management IEEE, 2008 [5] Chang, H, J and Chih-M, H "A TOPSIS model for chain store location selection” Review of Integrative Business and Economics Research 4.1, 2014, 410-416 [6] Thủy, N T L., Trân, N M., Thắm, T T., Trinh, N Đ., Trân, N T N., & Hân, T T N “Mơ hình tích hợp Fuzzy-AHP-TOPSIS đánh giá lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ Logistics” Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ, 59(CĐ Khoa học Kỹ thuật Công nghệ), 2023, 70-80 [7] Phạm Hồng Biên “Ứng dụng mơ hình Fuzzy-TOPSIS để đánh giá tiềm địa điểm Quảng Ninh việc thu hút FDI Nhật Bản nhằm thúc đẩy tăng trưởng xanh” Tạp chí kinh tế Dự báo 9, 2022, 105-108 [8] Boran, F.E, at al "A multi-criteria intuitionistic fuzzy group decision making for supplier selection with TOPSIS method” Expert systems with applications 36.8, 2009, 11363-11368 [9] Dey, Balaram, et al "Warehouse location selection by fuzzy multicriteria decision-making methodologies based on subjective and objective criteria” International Journal of Management Science and Engineering Management 11.4, 2016, 262-278 [10] Kuo, Ren J., et al "A decision support system for selecting convenience store location through integration of fuzzy AHP and artificial neural network” Computers in industry 47.2, 2002, 199-214 [11] Wiguna, P A P., and M M Sudiartha "Determination of Optimal Warehouse Location at PT Sumber Alfaria TrijayaTbk (Bali Branch)” Am J Humanit Soc Sci Res 5.1, 2021, 664-671 [12] Malmir, Behnam, Rahim Moein, and S Kamal Chaharsooghi "Selecting warehouse location by means of the balancing and ranking method with an interval approach” 2015 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM) IEEE, 2015 [13] Bellman, Richard E., and Lotfi Asker Zadeh "Decision-making in a fuzzy environment” Management science 17.4, 1970, B-141 [14] Palczewski Krzysztof, Wojciech Sałabun “The fuzzy TOPSIS applications in the last decade” Procedia Computer Science 159, 2019, 2294-2303 [15] Erkayman, B., Gundogar, E., Akkaya, G., & Ipek, M A fuzzy TOPSIS approach for logistics center location selection Journal of Business Case Studies (JBCS), 7(3), 2011, 49-54 [16] Kahraman, C., Yasin Ate, N., ầevik, S., Gỹlbay, M., & Ayỗa Erdoan, S Hierarchical fuzzy TOPSIS model for selection among logistics information technologies Journal of Enterprise Information Management, 20(2), 2007, 143-168 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 b 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da4 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12 c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 c0436 79c9eb0 35f44646 e76db05 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d3 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4e b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 989 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7d 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda43 c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e 9a3f31 93f39f8323 b7c7bda 5203 f0b7cfc8a c3 f0f81bf915 5a0f4ac5 d8ccf40c 9ad4424 f89 c65 43b7d34 d53 b38a2a3 9fe6 b66 c26 c305 fca4 9a3c4eb5 1abf55f8 0700b7a c6a4 5f9a c00a 0780 4c0e 4706 f58e f34 f4e 1d01 beb f4d539ab2fe7 2f5 b fb5225288a 8a06 f7fda9338 0380 3efb56b3d3a d4680 f23 e90abcc8a38 c23fcd2 51a0663 7b4 c4a20 104dc58 ee9e c3358 fa7d28b0 be58 c90a 6d7 d8a86 b865 52a6d 6e21c6e5ac96df3e c0e4 ba33 d28bbd1a 77d5 c8a2 275a70 1b94 bfae 8f4 720ff3 f 83ff16454 d0ff6fcfdbe1 f08 e06e5a 6cd3b1 d29 b9dca760 db7 f556 09c19b6825 5eb1ed 75b67ec4b3 b724ea 3df9a79ee fed 76173 5a128 1900e 0583 282baa 080ae f63 cf3 5b45 14a0 c2044 2ad20 8079 6f6 21eb 87ff30d3dbd7 f42b05b2 2642 df6a5 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0d7 fde f4a69a 3f4 f9e8 4338 c49 d5bb12 f0d7 2e 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 f0c61ad6 df3847e 1ccdb5b90 e55d132e2 0091 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 42070 6f9 c33 be4 fc1ae 74a0 c925a c2abfb d9c b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 baa4 f57b256 ce438 96e0 c368 7e01 f543 f03 e2b7 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3a7 c33e4 8616 1c1 b19 c079aa f860 76df75 8aaf 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da48 ec1 0486 d93aa2 b8ee3 f47 e8aa258 5cf946 46 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12e f440 d783a0 6390 b97e c6 cc7 2bf3e9df7 f50 c c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7a47 c4a6a6 b238 d80 d82 c788 c191 9164 f6aa3 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b0aaac28 737ff67 eeb6 d176 38e03 7bfa 2d26 7d6 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b9 c145 69b1 b468 87d5d0 c3ae4 db99 e612 dbf4e 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d37c83dfeef4c1 3a54 c46ab8b8 b76d37b5 ba073 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 f34 e2c6 8c7 22b2f8 1e8e30 3a5a41e e60e6 c3 d 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 f52 c9 c748 2d8b0cde295 0f8 cd2344a b0d0 1a3e c0436 79c9eb0 35f44646 e76db058 e3ab1 69e0 8b8 f6a7 f4f7a709 9cbf7e4 d9d18 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7e5a 4a3208ff 6a14 f2e1 cde7 6ae8ab3eb4e f91 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31b7 93c9fb06e3 bbf5451 b51 754a04 4cc62ae2 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 7271 0729 fae7 c225a c51 b4b0 8a6b1 d8d1a0f 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 c1 d4866 f33 06e49a 758 c5e1 f6d9b6 bcb0ab0 b7 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d385 b70e 5dc1dc9c7598 53e1a5 687a7 b87d7c7 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5e 6d8 f65 d4d0a 892e cad7 550bb49 f5d5b15 853 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 da406 40601 63f4cf649 89d3 f70 06a71 19c1e 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0b053 f5e51 0c5 2d72fb b8f78a8fc6 f6bb5a50 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49d37ef9b07 65fa4 2fc4a398 3b9 2f5 56098 3a26 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b1b2ffcf49e1 b8e68 7ef1 868 cb81 fa6 f59b8dc7 e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4ec2 2d1 c08a6 0e5b9b10 bb1 f83 e3659 d02 06359 d b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 72273 d1d79b7276 bbf45a67 0bc6d24a 4c7 755 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 98995fb 6a2727 f5a c8e5 8f9 1e92b4444 8e711 ec2 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff897afe 5a8c580 c38a7 69f8dd1 e477 0e2d52a4 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d45 2d8 bb4 b5db54f2dce47 c50e d23a3 56d7 c33 f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 80aa85 b19 d0761 7ec0544aa4 2f0 632d8493 f2 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2b920 fc5 dbba 12c04c4ee52 b94b5fe7 353d7a7 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7db65c158dcba b7d2e5e8 8914a d13 f4f82856 55 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d9534 8e65 b6fb150 e08e9 6375 cf24e2ffb d904 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda430 d2c2a5da 83725 0e70 db16 8c7 71cd59a6 9aae c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e1 f29b0942 c58 c5 f6a131 7d6 c681 0a7be 6667 9a3f31 93f39f8323 b7c7bda 5203 f0b7cfc8a c3 f0f81bf915 5a0f4ac5 d8ccf40c 9ad4424 f89 c65 43b7d34 d53 b38a2a3 9fe6 b66 c26 c305 fca4 9a3c4eb5 1abf55f8 0700b7a c6a4 5f9a c00a 0780 4c0e 4706 f58e f34 f4e 1d01 beb f4d539ab2fe7 2f5 b fb5225288a 8a06 f7fda9338 0380 3efb56b3d3a d4680 f23 e90abcc8a38 c23fcd2 51a0663 7b4 c4a20 104dc58 ee9e c3358 fa7d28b0 be58 c90a 6d7 d8a86 b865 52a6d 6e21c6e5ac96df3e c0e4 ba33 d28bbd1a 77d5 c8a2 275a70 1b94 bfae 8f4 720ff3 f 83ff16454 d0ff6fcfdbe1 f08 e06e5a 6cd3b1 d29 b9dca760 db7 f556 09c19b6825 5eb1ed 75b67ec4b3 b724ea 3df9a79ee fed 76173 5a128 1900e 0583 282baa 080ae f63 cf3 5b45 14a0 c2044 2ad20 8079 6f6 21eb 87ff30d3dbd7 f42b05b2 2642 df6a5 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0d7 fde f4a69a 3f4 f9e8 4338 c49 d5bb12 f0d7 2e 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 f0c61ad6 df3847e 1ccdb5b90 e55d132e2 0091 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 42070 6f9 c33 be4 fc1ae 74a0 c925a c2abfb d9c b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 baa4 f57b256 ce438 96e0 c368 7e01 f543 f03 e2b7 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3a7 c33e4 8616 1c1 b19 c079aa f860 76df75 8aaf 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da48 ec1 0486 d93aa2 b8ee3 f47 e8aa258 5cf946 46 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12e f440 d783a0 6390 b97e c6 cc7 2bf3e9df7 f50 c c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7a47 c4a6a6 b238 d80 d82 c788 c191 9164 f6aa3 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b0aaac28 737ff67 eeb6 d176 38e03 7bfa 2d26 7d6 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b9 c145 69b1 b468 87d5d0 c3ae4 db99 e612 dbf4e 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d37c83dfeef4c1 3a54 c46ab8b8 b76d37b5 ba073 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 f34 e2c6 8c7 22b2f8 1e8e30 3a5a41e e60e6 c3 d 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 f52 c9 c748 2d8b0cde295 0f8 cd2344a b0d0 1a3e c0436 79c9eb0 35f44646 e76db058 e3ab1 69e0 8b8 f6a7 f4f7a709 9cbf7e4 d9d18 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7e5a 4a3208ff 6a14 f2e1 cde7 6ae8ab3eb4e f91 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31b7 93c9fb06e3 bbf5451 b51 754a04 4cc62ae2 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 7271 0729 fae7 c225a c51 b4b0 8a6b1 d8d1a0f 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 c1 d4866 f33 06e49a 758 c5e1 f6d9b6 bcb0ab0 b7 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d385 b70e 5dc1dc9c7598 53e1a5 687a7 b87d7c7 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5e 6d8 f65 d4d0a 892e cad7 550bb49 f5d5b15 853 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 da406 40601 63f4cf649 89d3 f70 06a71 19c1e 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0b053 f5e51 0c5 2d72fb b8f78a8fc6 f6bb5a50 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49d37ef9b07 65fa4 2fc4a398 3b9 2f5 56098 3a26 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b1b2ffcf49e1 b8e68 7ef1 868 cb81 fa6 f59b8dc7 e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4ec2 2d1 c08a6 0e5b9b10 bb1 f83 e3659 d02 06359 d b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 72273 d1d79b7276 bbf45a67 0bc6d24a 4c7 755 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 98995fb 6a2727 f5a c8e5 8f9 1e92b4444 8e711 ec2 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff897afe 5a8c580 c38a7 69f8dd1 e477 0e2d52a4 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d45 2d8 bb4 b5db54f2dce47 c50e d23a3 56d7 c33 f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 80aa85 b19 d0761 7ec0544aa4 2f0 632d8493 f2 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2b920 fc5 dbba 12c04c4ee52 b94b5fe7 353d7a7 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7db65c158dcba b7d2e5e8 8914a d13 f4f82856 55 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d9534 8e65 b6fb150 e08e9 6375 cf24e2ffb d904 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda430 d2c2a5da 83725 0e70 db16 8c7 71cd59a6 9aae c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e1 f29b0942 c58 c5 f6a131 7d6 c681 0a7be 6667 9a3f31 93f39f8323 b7c7bda 5203 f0b7cfc8a c3 f0f81bf915 5a0f4ac5 d8ccf40c 9ad4424 f89 c65 43b7d34 d53 b38a2a3 9fe6 b66 c26 c305 fca4 9a3c4eb5 1abf55f8 0700b7a c6a4 5f9a c00a 0780 4c0e 4706 f58e f34 f4e 1d01 beb f4d539ab2fe7 2f5 b fb5225288a 8a06 f7fda9338 0380 3efb56b3d3a d4680 f23 e90abcc8a38 c23fcd2 51a0663 7b4 c4a20 104dc58 ee9e c3358 fa7d28b0 be58 c90a 6d7 d8a86 b865 52a6d 6e21c6e5ac96df3e c0e4 ba33 d28bbd1a 77d5 c8a2 275a70 1b94 bfae 8f4 720ff3 f 83ff16454 d0ff6fcfdbe1 f08 e06e5a 6cd3b1 d29 b9dca760 db7 f556 09c19b6825 5eb1ed 75b67ec4b3 b724ea 3df9a79ee fed 76173 5a128 1900e 0583 282baa 080ae f63 cf3 5b45 14a0 c2044 2ad20 8079 6f6 21eb 87ff30d3dbd7 f42b05b2 2642 df6a5 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0d7 fde f4a69a 3f4 f9e8 4338 c49 d5bb12 f0d7 2e 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 f0c61ad6 df3847e 1ccdb5b90 e55d132e2 0091 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 42070 6f9 c33 be4 fc1ae 74a0 c925a c2abfb d9c b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 baa4 f57b256 ce438 96e0 c368 7e01 f543 f03 e2b7 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3a7 c33e4 8616 1c1 b19 c079aa f860 76df75 8aaf 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da48 ec1 0486 d93aa2 b8ee3 f47 e8aa258 5cf946 46 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12e f440 d783a0 6390 b97e c6 cc7 2bf3e9df7 f50 c c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7a47 c4a6a6 b238 d80 d82 c788 c191 9164 f6aa3 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b0aaac28 737ff67 eeb6 d176 38e03 7bfa 2d26 7d6 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b9 c145 69b1 b468 87d5d0 c3ae4 db99 e612 dbf4e 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d37c83dfeef4c1 3a54 c46ab8b8 b76d37b5 ba073 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 f34 e2c6 8c7 22b2f8 1e8e30 3a5a41e e60e6 c3 d 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 f52 c9 c748 2d8b0cde295 0f8 cd2344a b0d0 1a3e c0436 79c9eb0 35f44646 e76db058 e3ab1 69e0 8b8 f6a7 f4f7a709 9cbf7e4 d9d18 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7e5a 4a3208ff 6a14 f2e1 cde7 6ae8ab3eb4e f91 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31b7 93c9fb06e3 bbf5451 b51 754a04 4cc62ae2 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 7271 0729 fae7 c225a c51 b4b0 8a6b1 d8d1a0f 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 c1 d4866 f33 06e49a 758 c5e1 f6d9b6 bcb0ab0 b7 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d385 b70e 5dc1dc9c7598 53e1a5 687a7 b87d7c7 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5e 6d8 f65 d4d0a 892e cad7 550bb49 f5d5b15 853 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 da406 40601 63f4cf649 89d3 f70 06a71 19c1e 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0b053 f5e51 0c5 2d72fb b8f78a8fc6 f6bb5a50 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49d37ef9b07 65fa4 2fc4a398 3b9 2f5 56098 3a26 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b1b2ffcf49e1 b8e68 7ef1 868 cb81 fa6 f59b8dc7 e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4ec2 2d1 c08a6 0e5b9b10 bb1 f83 e3659 d02 06359 d b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 72273 d1d79b7276 bbf45a67 0bc6d24a 4c7 755 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 98995fb 6a2727 f5a c8e5 8f9 1e92b4444 8e711 ec2 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff897afe 5a8c580 c38a7 69f8dd1 e477 0e2d52a4 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d45 2d8 bb4 b5db54f2dce47 c50e d23a3 56d7 c33 f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 80aa85 b19 d0761 7ec0544aa4 2f0 632d8493 f2 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2b920 fc5 dbba 12c04c4ee52 b94b5fe7 353d7a7 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7db65c158dcba b7d2e5e8 8914a d13 f4f82856 55 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d9534 8e65 b6fb150 e08e9 6375 cf24e2ffb d904 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda430 d2c2a5da 83725 0e70 db16 8c7 71cd59a6 9aae c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e1 f29b0942 c58 c5 f6a131 7d6 c681 0a7be 6667 9a3f31 93f39f8323 b7c7bda 5203 f0b7cfc8a c3 f0f81bf915 5a0f4ac5 d8ccf40c 9ad4424 f89 c65 43b7d34 d53 b38a2a3 9fe6 b66 c26 c305 fca4 9a3c4eb5 1abf55f8 0700b7a c6a4 5f9a c00a 0780 4c0e 4706 f58e f34 f4e 1d01 beb f4d539ab2fe7 2f5 b fb5225288a 8a06 f7fda9338 0380 3efb56b3d3a d4680 f23 e90abcc8a38 c23fcd2 51a0663 7b4 c4a20 104dc58 ee9e c3358 fa7d28b0 be58 c90a 6d7 d8a86 b865 52a6d 6e21c6e5ac96df3e c0e4 ba33 d28bbd1a 77d5 c8a2 275a70 1b94 bfae 8f4 720ff3 f 83ff16454 d0ff6fcfdbe1 f08 e06e5a 6cd3b1 d29 b9dca760 db7 f556 09c19b6825 5eb1ed 75b67ec4b3 b724ea 3df9a79ee fed 76173 5a128 1900e 0583 282baa 080ae f63 cf3 5b45 14a0 c2044 2ad20 8079 6f6 21eb 87ff30d3dbd7 f42b05b2 2642 df6a5 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0d7 fde f4a69a 3f4 f9e8 4338 c49 d5bb12 f0d7 2e 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 f0c61ad6 df3847e 1ccdb5b90 e55d132e2 0091 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 42070 6f9 c33 be4 fc1ae 74a0 c925a c2abfb d9c b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 baa4 f57b256 ce438 96e0 c368 7e01 f543 f03 e2b7 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3a7 c33e4 8616 1c1 b19 c079aa f860 76df75 8aaf 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da48 ec1 0486 d93aa2 b8ee3 f47 e8aa258 5cf946 46 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12e f440 d783a0 6390 b97e c6 cc7 2bf3e9df7 f50 c c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7a47 c4a6a6 b238 d80 d82 c788 c191 9164 f6aa3 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b0aaac28 737ff67 eeb6 d176 38e03 7bfa 2d26 7d6 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b9 c145 69b1 b468 87d5d0 c3ae4 db99 e612 dbf4e 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d37c83dfeef4c1 3a54 c46ab8b8 b76d37b5 ba073 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 f34 e2c6 8c7 22b2f8 1e8e30 3a5a41e e60e6 c3 d 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 f52 c9 c748 2d8b0cde295 0f8 cd2344a b0d0 1a3e c0436 79c9eb0 35f44646 e76db058 e3ab1 69e0 8b8 f6a7 f4f7a709 9cbf7e4 d9d18 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7e5a 4a3208ff 6a14 f2e1 cde7 6ae8ab3eb4e f91 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31b7 93c9fb06e3 bbf5451 b51 754a04 4cc62ae2 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 7271 0729 fae7 c225a c51 b4b0 8a6b1 d8d1a0f 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 c1 d4866 f33 06e49a 758 c5e1 f6d9b6 bcb0ab0 b7 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d385 b70e 5dc1dc9c7598 53e1a5 687a7 b87d7c7 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5e 6d8 f65 d4d0a 892e cad7 550bb49 f5d5b15 853 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 da406 40601 63f4cf649 89d3 f70 06a71 19c1e 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0b053 f5e51 0c5 2d72fb b8f78a8fc6 f6bb5a50 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49d37ef9b07 65fa4 2fc4a398 3b9 2f5 56098 3a26 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b1b2ffcf49e1 b8e68 7ef1 868 cb81 fa6 f59b8dc7 e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4ec2 2d1 c08a6 0e5b9b10 bb1 f83 e3659 d02 06359 d b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 72273 d1d79b7276 bbf45a67 0bc6d24a 4c7 755 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 98995fb 6a2727 f5a c8e5 8f9 1e92b4444 8e711 ec2 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff897afe 5a8c580 c38a7 69f8dd1 e477 0e2d52a4 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d45 2d8 bb4 b5db54f2dce47 c50e d23a3 56d7 c33 f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 80aa85 b19 d0761 7ec0544aa4 2f0 632d8493 f2 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2b920 fc5 dbba 12c04c4ee52 b94b5fe7 353d7a7 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7db65c158dcba b7d2e5e8 8914a d13 f4f82856 55 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d9534 8e65 b6fb150 e08e9 6375 cf24e2ffb d904 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda430 d2c2a5da 83725 0e70 db16 8c7 71cd59a6 9aae c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e1 f29b0942 c58 c5 f6a131 7d6 c681 0a7be 6667 9a3f31 93f39f8323 b7c7bda 5203 f0b7cfc8a c3 f0f81bf915 5a0f4ac5 d8ccf40c 9ad4424 f89 c65 43b7d34 d53 b38a2a3 9fe6 b66 c26 c305 fca4 9a3c4eb5 1abf55f8 0700b7a c6a4 5f9a c00a 0780 4c0e 4706 f58e f34 f4e 1d01 beb f4d539ab2fe7 2f5 b fb5225288a 8a06 f7fda9338 0380 3efb56b3d3a d4680 f23 e90abcc8a38 c23fcd2 51a0663 7b4 c4a20 104dc58 ee9e c3358 fa7d28b0 be58 c90a 6d7 d8a86 b865 52a6d 6e21c6e5ac96df3e c0e4 ba33 d28bbd1a 77d5 c8a2 275a70 1b94 bfae 8f4 720ff3 f 83ff16454 d0ff6fcfdbe1 f08 e06e5a 6cd3b1 d29 b9dca760 db7 f556 09c19b6825 5eb1ed 75b67ec4b3 b724ea 3df9a79ee fed 76173 5a128 1900e 0583 282baa 080ae f63 cf3 5b45 14a0 c2044 2ad20 8079 6f6 21eb 87ff30d3dbd7 f42b05b2 2642 df6a5 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0d7 fde f4a69a 3f4 f9e8 4338 c49 d5bb12 f0d7 2e 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 f0c61ad6 df3847e 1ccdb5b90 e55d132e2 0091 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 42070 6f9 c33 be4 fc1ae 74a0 c925a c2abfb d9c b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 baa4 f57b256 ce438 96e0 c368 7e01 f543 f03 e2b7 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3a7 c33e4 8616 1c1 b19 c079aa f860 76df75 8aaf 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da48 ec1 0486 d93aa2 b8ee3 f47 e8aa258 5cf946 46 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12e f440 d783a0 6390 b97e c6 cc7 2bf3e9df7 f50 c c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7a47 c4a6a6 b238 d80 d82 c788 c191 9164 f6aa3 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b0aaac28 737ff67 eeb6 d176 38e03 7bfa 2d26 7d6 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b9 c145 69b1 b468 87d5d0 c3ae4 db99 e612 dbf4e 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d37c83dfeef4c1 3a54 c46ab8b8 b76d37b5 ba073 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 f34 e2c6 8c7 22b2f8 1e8e30 3a5a41e e60e6 c3 d 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 f52 c9 c748 2d8b0cde295 0f8 cd2344a b0d0 1a3e c0436 79c9eb0 35f44646 e76db058 e3ab1 69e0 8b8 f6a7 f4f7a709 9cbf7e4 d9d18 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7e5a 4a3208ff 6a14 f2e1 cde7 6ae8ab3eb4e f91 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31b7 93c9fb06e3 bbf5451 b51 754a04 4cc62ae2 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 7271 0729 fae7 c225a c51 b4b0 8a6b1 d8d1a0f 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 c1 d4866 f33 06e49a 758 c5e1 f6d9b6 bcb0ab0 b7 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d385 b70e 5dc1dc9c7598 53e1a5 687a7 b87d7c7 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5e 6d8 f65 d4d0a 892e cad7 550bb49 f5d5b15 853 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 da406 40601 63f4cf649 89d3 f70 06a71 19c1e 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0b053 f5e51 0c5 2d72fb b8f78a8fc6 f6bb5a50 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49d37ef9b07 65fa4 2fc4a398 3b9 2f5 56098 3a26 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b1b2ffcf49e1 b8e68 7ef1 868 cb81 fa6 f59b8dc7 e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4ec2 2d1 c08a6 0e5b9b10 bb1 f83 e3659 d02 06359 d b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 72273 d1d79b7276 bbf45a67 0bc6d24a 4c7 755 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 98995fb 6a2727 f5a c8e5 8f9 1e92b4444 8e711 ec2 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff897afe 5a8c580 c38a7 69f8dd1 e477 0e2d52a4 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d45 2d8 bb4 b5db54f2dce47 c50e d23a3 56d7 c33 f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 80aa85 b19 d0761 7ec0544aa4 2f0 632d8493 f2 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2b920 fc5 dbba 12c04c4ee52 b94b5fe7 353d7a7 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7db65c158dcba b7d2e5e8 8914a d13 f4f82856 55 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d9534 8e65 b6fb150 e08e9 6375 cf24e2ffb d904 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda430 d2c2a5da 83725 0e70 db16 8c7 71cd59a6 9aae c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e1 f29b0942 c58 c5 f6a131 7d6 c681 0a7be 6667 9a3f31 93f39f8323 b7c7bda 5203 f0b7cfc8a c3 f0f81bf915 5a0f4ac5 d8ccf40c 9ad4424 f89 c65 43b7d34 d53 b38a2a3 9fe6 b66 c26 c305 fca4 9a3c4eb5 1abf55f8 0700b7a c6a4 5f9a c00a 0780 4c0e 4706 f58e f34 f4e 1d01 beb f4d539ab2fe7 2f5 b fb5225288a 8a06 f7fda9338 0380 3efb56b3d3a d4680 f23 e90abcc8a38 c23fcd2 51a0663 7b4 c4a20 104dc58 ee9e c3358 fa7d28b0 be58 c90a 6d7 d8a86 b865 52a6d 6e21c6e5ac96df3e c0e4 ba33 d28bbd1a 77d5 c8a2 275a70 1b94 bfae 8f4 720ff3 f 83ff16454 d0ff6fcfdbe1 f08 e06e5a 6cd3b1 d29 b9dca760 db7 f556 09c19b6825 5eb1ed 75b67ec4b3 b724ea 3df9a79ee fed 76173 5a128 1900e 0583 282baa 080ae f63 cf3 5b45 14a0 c2044 2ad20 8079 6f6 21eb 87ff30d3dbd7 f42b05b2 2642 df6a5 1542c8c8 9b7 d27 cd5 c6e4 6a36f0d7 fde f4a69a 3f4 f9e8 4338 c49 d5bb12 f0d7 2e 1dbd4e07a9 1c7 7d20 1f6 7f1 65a7 f0c61ad6 df3847e 1ccdb5b90 e55d132e2 0091 83b3df3 b9c9b0a b9a32e 9c3 1d17 42070 6f9 c33 be4 fc1ae 74a0 c925a c2abfb d9c b7f2 6ed3 145d0590e e1b3 7b30 baa4 f57b256 ce438 96e0 c368 7e01 f543 f03 e2b7 37e1d7 8ef3 d65a 0d2 dfe5 d520 d3a7 c33e4 8616 1c1 b19 c079aa f860 76df75 8aaf 4ae631e b7f0c1 86eaad2 c0e 6da48 ec1 0486 d93aa2 b8ee3 f47 e8aa258 5cf946 46 4eaf5 c63b2742 99306 4530 f7d12e f440 d783a0 6390 b97e c6 cc7 2bf3e9df7 f50 c c9a261 d2d34b1 efbbfb7384 77f7a47 c4a6a6 b238 d80 d82 c788 c191 9164 f6aa3 4f93 cd1 7a6554 3d1 803b33cb1b0aaac28 737ff67 eeb6 d176 38e03 7bfa 2d26 7d6 9bc7 1d71 3c1 5f4 b0e2e 94a1a2 6b9 c145 69b1 b468 87d5d0 c3ae4 db99 e612 dbf4e 60b7d9e7b725dd9 f50 c9d7 492d37c83dfeef4c1 3a54 c46ab8b8 b76d37b5 ba073 9b50b3a4b1 3035a 2090 fe268 5c6 f34 e2c6 8c7 22b2f8 1e8e30 3a5a41e e60e6 c3 d 3c4e9 c15 4862 b190e 839a2 4b65 f52 c9 c748 2d8b0cde295 0f8 cd2344a b0d0 1a3e c0436 79c9eb0 35f44646 e76db058 e3ab1 69e0 8b8 f6a7 f4f7a709 9cbf7e4 d9d18 48d75e 1a7b3 d5e3 d2e3 e3b9a d7e5a 4a3208ff 6a14 f2e1 cde7 6ae8ab3eb4e f91 651275 5a4512 dbfeaa8e0 c007 31b7 93c9fb06e3 bbf5451 b51 754a04 4cc62ae2 ff88a1cbdbcf9 e618 9f8 f6d2ceae 7271 0729 fae7 c225a c51 b4b0 8a6b1 d8d1a0f 5c1b3da8 b4d1 3cb1d8 42b0 31b0 c1 d4866 f33 06e49a 758 c5e1 f6d9b6 bcb0ab0 b7 e96c2 6ff6cf34 bb20 f31 2b5aa7 d385 b70e 5dc1dc9c7598 53e1a5 687a7 b87d7c7 e3e5c3 fe58 b4bb6fb04 0e9e1 7c5e 6d8 f65 d4d0a 892e cad7 550bb49 f5d5b15 853 fcb8 3a671 1d63 8f3 f9ee 7a6ce801 da406 40601 63f4cf649 89d3 f70 06a71 19c1e 60fc9a3568 5c2 f07a d8ae cc5 c6 c0b053 f5e51 0c5 2d72fb b8f78a8fc6 f6bb5a50 dd0 f7f2e735 dbb70b67e24 f8d49d37ef9b07 65fa4 2fc4a398 3b9 2f5 56098 3a26 77b722 c4 fae8b59b5 9d83 9de6 b1b2ffcf49e1 b8e68 7ef1 868 cb81 fa6 f59b8dc7 e0139ad11e2 f920 9375e 71ad4ec2 2d1 c08a6 0e5b9b10 bb1 f83 e3659 d02 06359 d b20c9a7bb9bfe635 b043 55e4 cc6 72273 d1d79b7276 bbf45a67 0bc6d24a 4c7 755 15e7a2 f607a4 f08 57e99 957e 98995fb 6a2727 f5a c8e5 8f9 1e92b4444 8e711 ec2 79b746 615a7 5776a7 2a0e7aa 3ff897afe 5a8c580 c38a7 69f8dd1 e477 0e2d52a4 1b9c74ab4a 2c2 99439 d6db85 3d45 2d8 bb4 b5db54f2dce47 c50e d23a3 56d7 c33 f8580 5c0 59f50a73 09dc4e33 c49 80aa85 b19 d0761 7ec0544aa4 2f0 632d8493 f2 b9a21a9 fc3a 5b6 b2908 cc6e38 f2b920 fc5 dbba 12c04c4ee52 b94b5fe7 353d7a7 d51760 f2 f3 c4b2 5b45 12c999b7db65c158dcba b7d2e5e8 8914a d13 f4f82856 55 70b476 6952 4967 472eb 9b1 1d0 d9534 8e65 b6fb150 e08e9 6375 cf24e2ffb d904 91b408 5421 d8efc3 c2b046fda430 d2c2a5da 83725 0e70 db16 8c7 71cd59a6 9aae c5fe8 3a106 f37 c8 f17fc4e 1e5c0e1 f29b0942 c58 c5 f6a131 7d6 c681 0a7be 6667