0 引言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展以及人們生活水平的提高，生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求量日益增加，對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流服務(wù)水平提出了更高的要求。生鮮農(nóng)產(chǎn)品具有易損易腐的特性，因此需要冷鏈物流服務(wù)的有效保障。目前，對生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平進行有效評價，對提高冷鏈物流企業(yè)的管理水平和降低物流成本具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。為合理科學(xué)地評價生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平，提出一種基于博弈論組合賦權(quán)-云模型的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價模型，并對某城市H生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流企業(yè)服務(wù)水平進行了判定。

1 生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價指標體系

科學(xué)合理的評價指標體系是實現(xiàn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價的前提條件。本文在考慮生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流運輸特殊性的基礎(chǔ)上，從人員素質(zhì)服務(wù)、農(nóng)產(chǎn)品加工服務(wù)、冷鏈物流信息化、冷藏運輸服務(wù)以及低溫倉儲服務(wù)等5個方面[1][2][3]，建立一套生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價指標體系，如圖1所示。其中，指標包括5個一級指標以及20個二級指標。

2 研究方法

2.1 研究思路

生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價的研究思路為：首先，分別運用層次分析法和熵權(quán)法確定評價各個指標的權(quán)重；之后，采用博弈論對層次分析法和熵權(quán)法2種方法進行權(quán)重分配；再次，運用黃金分割法確定生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價等級標準云；最后，引入云模型理論，通過逆向云發(fā)生器產(chǎn)生評價指標的云參數(shù)，再將產(chǎn)生的云參數(shù)通過正向云發(fā)生器生產(chǎn)評價標準云圖和綜合評價云圖。

2.2 基于博弈論的組合賦權(quán)

基于博弈論的組合賦權(quán)就是通過博弈論平衡各個決策主體，使得分配得到的權(quán)重與各個方法得到的權(quán)重之間的偏差最小。基于博弈論的組合賦權(quán)的主要步驟為[4]:

(1）構(gòu)造基本的權(quán)向量集wk。假設(shè)有L種賦權(quán)方法對n個評價指標賦權(quán)，則構(gòu)造基本的權(quán)向量集為：

則L個向量的線性組合為：

式（2）中：βk為線性組合權(quán)重系數(shù)。

(2）優(yōu)化線性組合權(quán)重系數(shù)βk。博弈論組合賦權(quán)向量和各方法賦權(quán)向量的離差最小，目標函數(shù)為：

運用最小二乘法求解公式（3）得出最優(yōu)線性組合權(quán)重系數(shù)歸一化處理得到βk*，最后基于博弈論的組合賦權(quán)為：

3 基于云模型的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價

3.1 云模型

云模型是一種實現(xiàn)定性概念與其定量表示之間轉(zhuǎn)換的模型，其利用數(shù)字特征期望Ex、熵En和超熵He表示事物的模糊性和隨機性，云模型及其數(shù)字特征如圖2所示，圖中x為云滴，為云模型的隸屬度。假設(shè)U為定量論域空間，C為一定性概念，且C∈U。假設(shè)∀x,x∈U,滿足則x對C的隸屬度)可表示為[5][6][7]:

3.2 建立服務(wù)水平評價標準云模型

標準云模型是評價生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平的基準參考。本文將生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平劃分為5個等級，分別為低、較低、一般、較高和高，有效論域為x[min,xmax]，文中xmin=0,xmax=1。根據(jù)黃金分割法[8][9]確定各服務(wù)水平等級云模型的數(shù)值特征。服務(wù)水平低、較低、一般、較高和高分別對應(yīng)C-2(Ex-2,En-2,He-2)、C-1(Ex-1,En-1,He-1)、C0(Ex0,En0,He0)、C+1(Ex+1,En+1,He+1)和C+2(Ex+2,En+2,He+2),He0通常取評價指標最大值的百分之一。

生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價時，上級指標可以由下級各指標的云模型綜合計算得到，針對二級指標計算出一級指標的云模型數(shù)字特征，通過一級指標的綜合計算得到綜合云模型的數(shù)字特征，具體的計算公式參考文獻[10]。

4 實證分析

4.1 數(shù)據(jù)來源

選擇某城市H生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流企業(yè)為研究對象，邀請10位專家，通過專家打分法獲取原始數(shù)據(jù)，專家由高校領(lǐng)域物流專家（3人）、冷鏈物流收貨客戶（2人）、生鮮超市物流部經(jīng)理（2人）、生鮮物流企業(yè)物流部經(jīng)理（2人）和物流標準化技術(shù)委員會委員（1人）組成。根據(jù)1～9標度法，獲得一級指標的判斷矩陣，如表1所示。

4.2 權(quán)重計算

首先運用層次分析法計算出一級指標的權(quán)重，之后根據(jù)專家打分數(shù)據(jù)，運用熵權(quán)法計算出一級指標的權(quán)重，最后在層次分析法和熵權(quán)法的基礎(chǔ)上，運用博弈論組合賦權(quán)法計算出最終組合賦權(quán)的權(quán)值，如表2所示。博弈論組合賦權(quán)計算出來的最優(yōu)線性組合權(quán)重系數(shù)β*=(0.515 0,0.485 0)。

4.3 服務(wù)水平等級標準云

根據(jù)黃金分割法的計算規(guī)則，生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平5個等級的云模型數(shù)值特征如表3所示。

根據(jù)表3服務(wù)水平等級標準云模型數(shù)字特征，設(shè)定云滴數(shù)為3 000，運用MATLAB軟件編程生成生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平標準等級云圖，低、較低、一般、較高和高5個等級的標準云圖分布如圖3所示。

4.4 綜合云計算

根據(jù)二級指標和權(quán)重，計算出一級指標和綜合云數(shù)字特征，綜合云如圖4所示。

4.5 貼近度

為判定綜合云圖具體屬于哪個服務(wù)水平等級，引入貼近度來判定云圖間的貼近程度。通過貼近度可以更加準確地判定待評價對象所屬的服務(wù)水平等級，貼近度的計算公式如下：

式（6）中：T為綜合云的貼近度，Ex為綜合云的期望，Esx為標準云的期望。貼近度越大，則越可靠近所對應(yīng)的標準等級。綜合云與服務(wù)水平標準云的貼近度如表4所示。

由表4綜合云與服務(wù)水平標準云的貼近度可知，綜合云與生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平等級“較高”的貼近度最大，貼近度為15.772 9，因此該評價對象的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平為較高等級。此外，綜合云的數(shù)字特征Ex=0.627 2,En=0.102 9,He=0.031 7,He/En=0.308 1，小于1，從而說明綜合云模型的穩(wěn)定性高，霧化程度低。

5 結(jié)論

本文提出了博弈論組合賦權(quán)-云模型的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價模型。選擇某城市H企業(yè)為研究對象，驗證了本文模型，模型的穩(wěn)定性高、霧化程度低，對生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價具有重要的實際意義。但是，生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流服務(wù)水平評價是一項復(fù)雜的、系統(tǒng)性的工作，本文的評價指標選取可能存在一些不足，后續(xù)將深化評價指標的選擇研究，使得評價結(jié)果更加科學(xué)和可靠。