0 引言

随着经济的发展以及人们生活水平的提高，生鲜农产品的需求量日益增加，对生鲜农产品的冷链物流服务水平提出了更高的要求。生鲜农产品具有易损易腐的特性，因此需要冷链物流服务的有效保障。目前，对生鲜农产品冷链物流服务水平进行有效评价，对提高冷链物流企业的管理水平和降低物流成本具有重要的理论价值和现实意义。为合理科学地评价生鲜农产品冷链物流服务水平，提出一种基于博弈论组合赋权-云模型的生鲜农产品冷链物流服务水平评价模型，并对某城市H生鲜农产品冷链物流企业服务水平进行了判定。

1 生鲜农产品冷链物流服务水平评价指标体系

科学合理的评价指标体系是实现生鲜农产品冷链物流服务水平评价的前提条件。本文在考虑生鲜农产品冷链物流运输特殊性的基础上，从人员素质服务、农产品加工服务、冷链物流信息化、冷藏运输服务以及低温仓储服务等5个方面[1][2][3]，建立一套生鲜农产品冷链物流服务水平评价指标体系，如图1所示。其中，指标包括5个一级指标以及20个二级指标。

2 研究方法

2.1 研究思路

生鲜农产品冷链物流服务水平评价的研究思路为：首先，分别运用层次分析法和熵权法确定评价各个指标的权重；之后，采用博弈论对层次分析法和熵权法2种方法进行权重分配；再次，运用黄金分割法确定生鲜农产品冷链物流服务水平评价等级标准云；最后，引入云模型理论，通过逆向云发生器产生评价指标的云参数，再将产生的云参数通过正向云发生器生产评价标准云图和综合评价云图。

2.2 基于博弈论的组合赋权

基于博弈论的组合赋权就是通过博弈论平衡各个决策主体，使得分配得到的权重与各个方法得到的权重之间的偏差最小。基于博弈论的组合赋权的主要步骤为[4]:

(1）构造基本的权向量集wk。假设有L种赋权方法对n个评价指标赋权，则构造基本的权向量集为：

则L个向量的线性组合为：

式（2）中：βk为线性组合权重系数。

(2）优化线性组合权重系数βk。博弈论组合赋权向量和各方法赋权向量的离差最小，目标函数为：

运用最小二乘法求解公式（3）得出最优线性组合权重系数归一化处理得到βk*，最后基于博弈论的组合赋权为：

3 基于云模型的生鲜农产品冷链物流服务水平评价

3.1 云模型

云模型是一种实现定性概念与其定量表示之间转换的模型，其利用数字特征期望Ex、熵En和超熵He表示事物的模糊性和随机性，云模型及其数字特征如图2所示，图中x为云滴，为云模型的隶属度。假设U为定量论域空间，C为一定性概念，且C∈U。假设∀x,x∈U,满足则x对C的隶属度)可表示为[5][6][7]:

3.2 建立服务水平评价标准云模型

标准云模型是评价生鲜农产品冷链物流服务水平的基准参考。本文将生鲜农产品冷链物流服务水平划分为5个等级，分别为低、较低、一般、较高和高，有效论域为x[min,xmax]，文中xmin=0,xmax=1。根据黄金分割法[8][9]确定各服务水平等级云模型的数值特征。服务水平低、较低、一般、较高和高分别对应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通常取评价指标最大值的百分之一。

生鲜农产品冷链物流服务水平评价时，上级指标可以由下级各指标的云模型综合计算得到，针对二级指标计算出一级指标的云模型数字特征，通过一级指标的综合计算得到综合云模型的数字特征，具体的计算公式参考文献[10]。

4 实证分析

4.1 数据来源

选择某城市H生鲜农产品冷链物流企业为研究对象，邀请10位专家，通过专家打分法获取原始数据，专家由高校领域物流专家（3人）、冷链物流收货客户（2人）、生鲜超市物流部经理（2人）、生鲜物流企业物流部经理（2人）和物流标准化技术委员会委员（1人）组成。根据1～9标度法，获得一级指标的判断矩阵，如表1所示。

4.2 权重计算

首先运用层次分析法计算出一级指标的权重，之后根据专家打分数据，运用熵权法计算出一级指标的权重，最后在层次分析法和熵权法的基础上，运用博弈论组合赋权法计算出最终组合赋权的权值，如表2所示。博弈论组合赋权计算出来的最优线性组合权重系数β*=(0.515 0,0.485 0)。

4.3 服务水平等级标准云

根据黄金分割法的计算规则，生鲜农产品冷链物流服务水平5个等级的云模型数值特征如表3所示。

根据表3服务水平等级标准云模型数字特征，设定云滴数为3 000，运用MATLAB软件编程生成生鲜农产品冷链物流服务水平标准等级云图，低、较低、一般、较高和高5个等级的标准云图分布如图3所示。

4.4 综合云计算

根据二级指标和权重，计算出一级指标和综合云数字特征，综合云如图4所示。

4.5 贴近度

为判定综合云图具体属于哪个服务水平等级，引入贴近度来判定云图间的贴近程度。通过贴近度可以更加准确地判定待评价对象所属的服务水平等级，贴近度的计算公式如下：

式（6）中：T为综合云的贴近度，Ex为综合云的期望，Esx为标准云的期望。贴近度越大，则越可靠近所对应的标准等级。综合云与服务水平标准云的贴近度如表4所示。

由表4综合云与服务水平标准云的贴近度可知，综合云与生鲜农产品冷链物流服务水平等级“较高”的贴近度最大，贴近度为15.772 9，因此该评价对象的生鲜农产品冷链物流服务水平为较高等级。此外，综合云的数字特征Ex=0.627 2,En=0.102 9,He=0.031 7,He/En=0.308 1，小于1，从而说明综合云模型的稳定性高，雾化程度低。

5 结论

本文提出了博弈论组合赋权-云模型的生鲜农产品冷链物流服务水平评价模型。选择某城市H企业为研究对象，验证了本文模型，模型的稳定性高、雾化程度低，对生鲜农产品冷链物流服务水平评价具有重要的实际意义。但是，生鲜农产品冷链物流服务水平评价是一项复杂的、系统性的工作，本文的评价指标选取可能存在一些不足，后续将深化评价指标的选择研究，使得评价结果更加科学和可靠。