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user: 4. 基于情景的食品供应链质量安全风险模糊综合评价 对不同情景识别出的风险组合进行评价有利于管理者把握关键控制点，制定准确的风险应对方案。经典的供应链评估思想考虑风险发生概率和可能造成损失之积来估算风险值，其计算方法有很多，如：AHP、粗糙集 [ 18 ] 、熵值法 [ 19 ] 、改进灰关联分析法 [ 20 ] 、BP神经网络专家系统 [ 21 ] 等，本文采用模糊综合评价法来对不同情景下食品供应链风险进行评估，模糊综合评价法是一种运用模糊数学原理分析和评价具有“模糊性”事物的系统分析方法，评价过程如下： 4.1. 确定评语集 选择5位专家分别对三种情景下风险因子的损失大小进行评价，得到评价集V，设定评语集V = {V 1 ， V 2 ， …， V m }，其中V k 为评价结果，m为评估等级的个数，本文设定V = {1， 2， ...， 7} = {风险造成损失非常小，风险造成的损失很小，风险造成的损失较小，风险造成的损失中等，风险造成的损失较大，风险造成的损失很大，风险造成的损失非常大}。5个专家对风险的评估数据如表3所示。 Table 3 Vulnerability assessmen 专家 风险因子 情景1 情景2 情景3 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 种植(生产)安全风险U 1 U 11 7 5 7 6 4 6 7 7 6 5 U 12 6 4 7 6 5 4 5 6 6 4 U 13 5 5 6 6 3 5 4 6 5 6 流通过程安全风险U 2 U 21 5 5 6 6 4 6 4 6 5 7 U 22 3 4 3 4 3 3 4 5 4 4 3 4 5 4 3 U 23 4 4 5 4 3 加工环节安全风险U 3 U 31 4 5 4 4 6 5 6 5 5 4 4 5 5 4 6 U 32 5 6 6 5 5 6 4 6 5 6 6 7 7 5 5 U 33 4 4 6 5 4 4 5 6 5 4 U 34 6 5 6 6 5 6 5 6 6 5 7 5 6 6 5 U 35 4 3 3 4 3 市场安全风险U 4 U 41 4 3 4 5 6 2 4 3 4 4 U 42 3 4 5 4 3 3 4 5 3 4 3 3 3 2 4 U 43 5 3 5 3 4 4 5 4 3 5 4 5 5 3 5 售后风险U 5 U 51 4 4 3 4 3 4 5 4 5 6 3 4 3 2 4 U 52 6 4 5 4 6 5 4 4 4 3 6 3 5 3 6 U 53 3 5 4 3 3 表3. 薄弱环节评估 4.2. 确定指标权重 G1法是东北大学郭亚军教授提出的一种方法，它通过对AHP进行改进，避开了AHP中的缺点，而且该方法无需一致性检验 [ 22 ]。以情景1为例，运用G1法确定风险指标的权重： 1) 确定序关系：由5位专家对指标评分的均值大小得到情景1的风险因子指标序关系： U 34 ≻ U 32 ≻ U 21 ≻ U 52 ≻ U 31 ≻ U 33 ≻ U 43 ≻ U 42 ≻ U 51 ≻ U 22 ，记为： X 1 ≻ X 2 ≻ X 3 ≻ X 4 ≻ X 5 ≻ X 6 ≻ X 7 ≻ X 8 ≻ X 9 ≻ X 10 。 2) 确定相邻指标之间的相对重要程度：专家对相邻指标 X k − 1 和 X k 之间的重要程度之比可以使用： r k = ω k − 1 / ω k ， k = m ， m − 1 ， m − 2 ， ⋯ ， 3 ， 2 来表示，其中 r k 的取值可由相邻指标的评分均值之比得到。表4为 r k 取值说明。 3) 计算指标的权重：明显有， r k − 1 ≥ r k ， k = m ， m − 1 ， m − 2 ， ⋯ ， 3 ， 2 则第k个指标的权重计算公式为： ω m = [ 1 + ∑ k = 2 m ∏ i = k m r i ] − 1 ， (1) ω k − 1 = r k ω k ， k = m ， m − 1 ， m − 2 ， ⋯ ， 3 ， 2 (2) 根据(1)、(2)两式计算各个情景下风险指标的权重结果为： Table 4 A description of the relative importance between the indicator r k 取值 说明 1.0 指标 X k − 1 与指标 X k 具有同样重要性 1.2 指标 X k − 1 比指标 X k 稍微重要 1.4 指标 X k − 1 比指标 X k 明显重要 1.6 指标 比指标 X k 强烈重要 1.8 指标 X k − 1 比指标 X k 极端重要 1.1， 1.3， 1.5， 1.7 指标 X k − 1 与指标 X k 之比介于相邻取值所示重要程度之间 表4. 指标间的相对重要程度说明 情景1： ω 1 = ( ω 21 ， ω 22 ， ω 31 ， ω 32 ， ω 33 ， ω 34 ， ω 42 ， ω 43 ， ω 51 ， ω 52 ) = ( 0.1150 ， 0.0752 ， 0.1018 ， 0.1195 ， 0.1018 ， 0.1239 ， 0.0841 ， 0.0885 ， 0.0796 ， 0.1106 ) 情景2： ω 2 = ( ω 11 ， ω 12 ， ω 13 ， ω 22 ， ω 31 ， ω 32 ， ω 34 ， ω 41 ， ω 42 ， ω 43 ， ω 51 ， ω 52 ) = ( 0.1007 ， 0.0972 ， 0.0868 ， 0.0694 ， 0.0868 ， 0.0938 ， 0.0972 ， 0.0764 ， 0.0660 ， 0.0729 ， 0.0833 ， 0.0694 ) 情景3： ω 3 = ( ω 11 ， ω 12 ， ω 13 ， ω 21 ， ω 22 ， ω 23 ， ω 31 ， ω 32 ， ω 33 ， ω 34 ， ω 35 ， ω 41 ， ω 42 ， ω 43 ， ω 51 ， ω 52 ， ω 53 ) = ( 0.0808 ， 0.0651 ， 0.0677 ， 0.0729 ， 0.0495 ， 0.0521 ， 0.0625 ， 0.0780 ， 0.0625 ，     0.0755 ， 0.0443 ， 0.0443 ， 0.0391 ， 0.0573 ， 0.0417 ， 0.0599 ， 0.0469 ) 4.3. 确定模糊综合判断矩阵 不同情景下指标 U i j 对评价等级 v t 的隶属度即为频数 n i j t 与的专家总数N的比值： r i j t = n i j t / N ，通过确定隶属度，得到模糊综合判断矩阵： R i = [ r 11 r 12 ⋯ r 15 r 21 r 22 ⋯ r 25 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r m 1 r m 2 ⋯ r m 5 ] 4.4. 综合评判结果 不同情景的综合评判结果 B i = ω i R i = { b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b 5 } ，取数值最大的评语作为综合评判结果，计算结果为： 情景1： B 1 = ω 1 R 1 = { 0 ， 0 ， 0.1460 ， 0.3186 ， 0.2823 ， 0.2531 ， 0 } 情景2： B 2 = ω 2 R 2 = { 0 ， 0 ， 0.0875 ， 0.2507 ， 0.3306 ， 0.2715 ， 0.0597 } 情景3： B 3 = ω 3 R 3 = { 0 ， 0.0250 ， 0.1693 ， 0.2448 ， 0.2583 ， 0.2093 ， 0.0932 }