隨著物質(zhì)生活水平的提高,人們對(duì)生鮮產(chǎn)品的需求不斷增加,諸如鮮奶、魚(yú)類、水果蔬菜等。然而生鮮商品具有易損壞變質(zhì)的特性,對(duì)溫度、濕度較為敏感,因此冷鏈物流應(yīng)運(yùn)而生。其中配送是冷鏈物流的最后一個(gè)環(huán)節(jié),亦稱“最后一公里”配送,其已經(jīng)成為冷鏈物流配送的最關(guān)鍵的環(huán)節(jié),在此過(guò)程中若商品質(zhì)量出現(xiàn)問(wèn)題,將直接影響客戶滿意度。因此,通過(guò)科學(xué)有效的方法識(shí)別配送過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)因素,并對(duì)整個(gè)配送系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,可以控制和預(yù)防風(fēng)險(xiǎn),提升食品的新鮮度,對(duì)冷流物流運(yùn)作具有重要的意義。本文以冷鏈物流配送為切入點(diǎn),通過(guò)理論建模、問(wèn)卷調(diào)查等方法對(duì)冷鏈物流配送系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及控制展開(kāi)研究,主要工作如下:(1)冷鏈物流配送過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析針對(duì)冷鏈物流配送環(huán)節(jié),運(yùn)用“人-機(jī)-環(huán)境-管理”系統(tǒng)分析思想,將風(fēng)險(xiǎn)影響因素劃分為“人-機(jī)-環(huán)境-管理”四大方面,全面地分析各個(gè)方面的影響因素,提煉了冷鏈物流配送人員作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)等30個(gè)影響冷鏈物流配送的典型因素。(2)基于熵權(quán)TOPSIS法的冷鏈物流配送風(fēng)險(xiǎn)因素篩選在風(fēng)險(xiǎn)因素分析的基礎(chǔ)上,針對(duì)配送環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)因素難以辨識(shí)等問(wèn)題,運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS法結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查對(duì)眾多風(fēng)險(xiǎn)因素通過(guò)重要度比較篩選出風(fēng)險(xiǎn)程度較高的15個(gè)影響因素,進(jìn)而構(gòu)建冷鏈物流配送系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。(3)基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的冷鏈物流配送系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)建模根據(jù)因果關(guān)系將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并給出變量值域,同時(shí)引進(jìn)模糊數(shù)理論確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)的概率值,并結(jié)合實(shí)際情況研究改進(jìn)了非根節(jié)點(diǎn)條件概率的算法,進(jìn)而構(gòu)建冷鏈物流配送系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。(4)以雙匯冷鏈物流公司為例進(jìn)行冷鏈物流配送風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)控制以雙匯冷鏈物流公司為例進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),得出該公司冷鏈物流配送風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與風(fēng)險(xiǎn)影響程度,據(jù)此改進(jìn)配送環(huán)節(jié)作業(yè),以最大限度地避免商品損耗。該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況較為吻合,驗(yàn)證了該模型的合理性與實(shí)用性。本文研究?jī)?nèi)容不僅使冷鏈物流企業(yè)減少配送風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失,提升配送效率,同時(shí)也為在末環(huán)節(jié)配送的風(fēng)險(xiǎn)控制上提供決策依據(jù),提高配送系統(tǒng)的安全管理決策能力,證明了本文的研究成果具有實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
【學(xué)位單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：O159;F259.23
【部分圖文】：

第2章相關(guān)理論與方法綜述9第2章相關(guān)理論與方法綜述2.1冷鏈物流配送的概念與特點(diǎn)（1）冷鏈物流配送的相關(guān)概念冷鏈物流是指采用制冷工藝學(xué)，使需要使用低溫貯藏、運(yùn)輸?shù)纳唐�，如生鮮農(nóng)產(chǎn)品、奶制品、海鮮等，從生產(chǎn)地到消費(fèi)者手中的每一個(gè)環(huán)節(jié)始終處于低溫環(huán)境下的一項(xiàng)系統(tǒng)控制工程[35]。而冷鏈物流配送是將商品送到消費(fèi)者手里的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，亦稱“最后一公里”配送，在此過(guò)程中仍要確保商品始終處于低溫環(huán)境下，防止污染變質(zhì)。同時(shí)，該環(huán)節(jié)需要直面消費(fèi)者，是消費(fèi)者與企業(yè)直接溝通的渠道，間接決定著消費(fèi)者對(duì)商品的滿意度，因此對(duì)冷鏈物流配送系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與管控具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。如圖2-1所示，是冷鏈物流配送環(huán)節(jié)的運(yùn)作模式。圖2-1冷鏈物流配送環(huán)節(jié)運(yùn)作模式冷鏈物流配送具有以下特點(diǎn)：①時(shí)效性是指在一定期限內(nèi)能夠產(chǎn)生的效用，既強(qiáng)調(diào)時(shí)間，又注重效用。對(duì)于冷鏈物流配送來(lái)說(shuō)，就是在一定的期限內(nèi)將貨物從派送點(diǎn)送到顧客手中，同時(shí)保證商品的質(zhì)量、新鮮度，將損耗限制在合理區(qū)間。因此在配送時(shí)，既要合理規(guī)劃配送路線，縮短配送時(shí)間，又要實(shí)時(shí)監(jiān)控車內(nèi)制冷溫度，保障商品新鮮度。②可靠性在配送過(guò)程中，存在貨物裝卸會(huì)發(fā)生碰撞、車內(nèi)設(shè)備清洗不到位或包裝不到位會(huì)產(chǎn)生污染、天氣惡劣會(huì)出現(xiàn)事故等多種可能性，從而導(dǎo)致商品受損，因此能否將商品完好無(wú)損地交到顧客手中成為配送的關(guān)鍵。

第2章相關(guān)理論與方法綜述15()=~~,0,1AAxXA（2.16）表示論域X中，對(duì)應(yīng)的隸屬度不小于的元素x屬于模糊集，對(duì)應(yīng)的隸屬度小于的元素x不屬于模糊集。（4）模糊集合的基本運(yùn)算假設(shè)模糊集合()()()},,,{~2~1~~nA=xAxxAA和()()()},,,{~2~1~~nB=xBxxBB，模糊集合基本運(yùn)算如下：①交集：()()()()CBACxxBAxxBA~~~~~~~~,max===，Xx②并集：()()()~~~~~~~~CBxCA,minxBAxBA===，Xx③包含:BA(x)(xBA)~~~~，Xx④補(bǔ)集:A(x)(xAA)~~~1=，Xx⑤相等:BA(x)(xBA)~~~~==，Xx（5）梯形模糊數(shù)模糊數(shù)的種類有很多，較為常見(jiàn)的有S型模糊數(shù)、梯形模糊數(shù)、型模糊數(shù)等。本文采用梯形模糊數(shù)作為風(fēng)險(xiǎn)事件的隸屬度函數(shù)，梯形模糊數(shù)實(shí)際上是LR型模糊數(shù)，在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中可以用區(qū)間形式描述最可能值，相較于其他模糊數(shù)，具有刻畫(huà)準(zhǔn)確、方便計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)。梯形模糊數(shù)表示為()cbaA,,~，其隸屬度函數(shù)如下：()=xddxccdxdcxbbxaabaxaxdcbaxf010,,,,（2.17）隸屬度函數(shù)圖形如圖2-2所示。圖2-2梯形模糊數(shù)的隸屬度函數(shù)圖

基于熵權(quán)TOPSIS和模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的冷鏈物流配送系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究162.5貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概述2.5.1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本概念貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)，由圖靈獎(jiǎng)得主JudeaPearl教授于1988年正式提出[38]，是一種基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和概率公式用以描述隨機(jī)變量之間依賴關(guān)系的不確定性知識(shí)表達(dá)和推理模型，其中蘊(yùn)含的不確定規(guī)則和先驗(yàn)知識(shí)是進(jìn)行不確定推理的重要工具。隨著研究的深入，其具有的雙向推理性使其在故障診斷、輔助決策等方面得到廣泛應(yīng)用。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念用數(shù)學(xué)可以這樣定義：設(shè)123{,,,,}nV=vvvv是一個(gè)離散變量的有限集合，P為V中變量的聯(lián)合概率分布，當(dāng)且僅當(dāng)D是一個(gè)最小mapI時(shí),則稱有向無(wú)環(huán)圖()EVD,是一個(gè)關(guān)于P的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)兩部分組成，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是有向無(wú)環(huán)圖和條件概率表。有向無(wú)環(huán)圖的重要組成部分是變量節(jié)點(diǎn)，變量節(jié)點(diǎn)共有三類，分別為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)、證據(jù)節(jié)點(diǎn)。條件概率表表示節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)關(guān)系的條件概率，用來(lái)描述節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用二元組形式()()=PEVBN,,表示，其中()EV,表示有限個(gè)節(jié)點(diǎn)相連的有向無(wú)環(huán)圖，P表示節(jié)點(diǎn)V的條件概率表，若設(shè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)為123{,,,,}nX=xxxx，則貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合概率分布可以表示為：()()()()()()()132111321213121321,,,,,,,,,,,,,====iininnnxxxxxppxxxxxpxxxpxxpxpxxxxpX（2.18）如圖2-3所示，是一個(gè)由1個(gè)證據(jù)節(jié)點(diǎn)、1個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)、2個(gè)中間節(jié)點(diǎn)、4條有向邊、先驗(yàn)概率表和條件概率表組成的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。圖2-3貝葉斯網(wǎng)絡(luò)示例圖
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本文編號(hào)：2861185