張東東
(長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院,陜西 西安 710064)
農(nóng)產(chǎn)品種類繁多,數(shù)量龐大,生產(chǎn)具有地域性和季節(jié)性限制,且其具有鮮活性不易長(zhǎng)時(shí)間保存。農(nóng)產(chǎn)品是居民日常生活的必需品,由于農(nóng)產(chǎn)品的上述特點(diǎn),農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈所面對(duì)的不確定性較大,風(fēng)險(xiǎn)也隨之加劇。因此,農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的管理和提前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通有比較重要的意義。
模糊影響圖是將模糊集理論與影響圖結(jié)合,用模糊集理論描述節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)、頻率及節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。模糊影像圖由三種類型的模糊集組成:狀態(tài)模糊集、頻率模糊集和模糊關(guān)系。當(dāng)關(guān)系層確定后,模糊影響圖在數(shù)值層上采用狀態(tài)模糊集和頻率模糊集描述節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在函數(shù)層上采用模糊關(guān)系描述變量間的關(guān)系[1]。
令X表示無(wú)前序節(jié)點(diǎn)的獨(dú)立節(jié)點(diǎn)。假設(shè)節(jié)點(diǎn)X的可能狀態(tài)向量為:PX={PX1,PX2,...,PXn}T。獨(dú)立節(jié)點(diǎn)X的頻率向量為:fX={fX1,fX2,...,fXn}T
獨(dú)立節(jié)點(diǎn) x的頻率矩陣為:FX=(fX1×PX1)U(fX2×PX2) U...U(fXn×PXn)
若X是由m個(gè)隨機(jī)節(jié)點(diǎn)Y1Y2, Y3,…,Ym為其緊前節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn),F(xiàn)XP表示節(jié)點(diǎn)X的所有緊前節(jié)點(diǎn)頻率矩陣的聯(lián)合,則:FXP=FY1UFY2U... UFYm
若RXY1表示從Y1到X的模糊關(guān)系,則:RXY1=(PY11×PXi)U(PY12×PXi)U…U (PY1m×PXi)
節(jié)點(diǎn) Ym 到節(jié)點(diǎn) X 的模糊關(guān)系為:RXYm=(PYm1×PXi)U(PYm2×PXi)U…U (PYmn×PXi)
用PXP表示X的所有緊前節(jié)點(diǎn)模糊關(guān)系RXY1,…,RXYm的聯(lián)合:RXP=RXY1URXY2U...URXYm
節(jié)點(diǎn)X的頻率矩陣:FX=FXP°RXP
從價(jià)值節(jié)點(diǎn) FX中選出使本行的和與對(duì)應(yīng)概率的乘積是最大一行作為隨機(jī)結(jié)果隸屬度,即,生成風(fēng)險(xiǎn)變化的概率分布,則每一隨機(jī)結(jié)果概率為:
本文將農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈主要的風(fēng)險(xiǎn)因素列舉出來(lái),將其分類為不同風(fēng)險(xiǎn)事件,風(fēng)險(xiǎn)事件導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)后果以及風(fēng)險(xiǎn)損失。(如圖1)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素都是獨(dú)立的結(jié)點(diǎn),風(fēng)險(xiǎn)因素是風(fēng)險(xiǎn)事件的緊前結(jié)點(diǎn)。在計(jì)算過(guò)程中,得出后面結(jié)點(diǎn)的結(jié)果時(shí),其前面的結(jié)點(diǎn)被釋放。
圖1 農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)影像圖
1)定義概率論域U={0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8,0.9,1.0}。在此基礎(chǔ)上,定義三個(gè)頻率模糊集:高(H)、中(M)、低(L)。其隸屬度如下:
H={0.7|0.5,0.8|0.7,0.9|0.9,1.0|1.0}
M={0.3|0.2,0.4|0.8,0.5|1.0,0.6|0.8,0.7|0.2}
L={0|1.0,0.1|0.9,0.2|0.7,0.3|0.5}
2)描述不確定性的狀態(tài)模糊集及隸屬度定義如下:
很多={7%|0.5,9%|0.8,11%|1.0}
較多={3%|0.5,5%|1.0,7%|0.5}
較少={1%|1.0,3%|0.5}
對(duì)獨(dú)立的結(jié)點(diǎn),用模糊集不易描述時(shí),將其模糊化:
大(G)=(大|1.0,中|0,小|0)
中(M)=(大|0,中|1.0,小|0)
小(B)=(大|0,中|0,小|1.0)
3)根據(jù)專家咨詢確定節(jié)點(diǎn)間的模糊關(guān)系。首先描述獨(dú)立節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)事件和頻率估計(jì),列出部分,如表1所示。其次,描述緊前、緊后節(jié)點(diǎn)關(guān)系。列出部分,如表2所示。
通過(guò)查找文獻(xiàn),得出風(fēng)險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)及發(fā)生概率。
表1 獨(dú)立節(jié)點(diǎn)狀態(tài)及頻率評(píng)估表
表2 風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)之間的模糊關(guān)系
Step1:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)點(diǎn)的頻率矩陣。
Step1-Step9公式中同樣得到其它結(jié)點(diǎn)的頻率矩陣。
Step2:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)事件結(jié)點(diǎn)的所有緊前結(jié)點(diǎn)(風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)點(diǎn))頻率矩陣的聯(lián)合。
Step3:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)點(diǎn)到風(fēng)險(xiǎn)事件結(jié)點(diǎn)的關(guān)系矩陣。
RRF1→RE1=(大×增加很多)U(中×增加較多)U(小×增加較少)
Step4:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)事件結(jié)點(diǎn)與所有緊前風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)點(diǎn)模糊關(guān)系矩陣的聯(lián)合。
Step6:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)后果結(jié)點(diǎn)的所有緊前結(jié)點(diǎn)(風(fēng)險(xiǎn)事件結(jié)點(diǎn))頻率矩陣的聯(lián)合。
Step7:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)事件結(jié)點(diǎn)到風(fēng)險(xiǎn)后果結(jié)點(diǎn)的關(guān)系矩陣。
RRE1→RC1=(增加很多×增加很多)U(增加較多×增加較多)U(增加很少×增加很少)
Step8:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)后果結(jié)點(diǎn)與所有緊前風(fēng)險(xiǎn)事件結(jié)點(diǎn)模糊關(guān)系矩陣的聯(lián)合。
Step9:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)后果結(jié)點(diǎn)的頻率矩陣。
Step10:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)損失結(jié)點(diǎn)的所有緊前結(jié)點(diǎn)(風(fēng)險(xiǎn)后果結(jié)點(diǎn))頻率矩陣的聯(lián)合。
Step11:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)損失結(jié)點(diǎn)的頻率矩陣。
Step12:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)損失結(jié)點(diǎn)變動(dòng)的概率。
從矩陣FRL中選取使本行的和與其所對(duì)應(yīng)的頻率的乘積在所有行中最大的一行,即
生成風(fēng)險(xiǎn)變化的概率分布,則每一隨機(jī)結(jié)果的概率函數(shù)為:
Step13:計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)損失的期望。
根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)損失的期望,就可以對(duì)日常農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈小幅風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)作出預(yù)測(cè)。根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)鏈,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素、風(fēng)險(xiǎn)事件、風(fēng)險(xiǎn)后果、風(fēng)險(xiǎn)損失結(jié)點(diǎn)之間模糊關(guān)系的評(píng)估,計(jì)算得到在日常小幅波動(dòng)下供應(yīng)鏈的損失期望值大約為6.08%。
參考文獻(xiàn)
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