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基于多属性评价的粮食供应链网络关键节点识别.pdf
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1、Food Science And Technology And Economy粮食科技与经济2023 年8月第48卷 第4期Aug.2023Vol.48,No.4粮食是国之命脉,粮食安全问题更是关系到国家发展的战略问题1。在国际局势波诡云谲的百年未有之大变局背景下,对粮食供应链的风险防范、化解潜在的安全隐患和保障国民的粮食需求提出了重大挑战2。随着贸易自由化、全球化的深入发展,粮食行业从供应链向供应链网络转化的趋势越来越明显。粮食供应链网络是从粮食生产到消费过程中由农户、粮食收购商、物流中心、粮食批发商、粮食零售商及粮食消费者等诸多环节交织形成的复杂网络结构,比链状结构能更好地反映其宏观特性。
2、但粮食供应链网络上的任何一个节点都存在诸多不确定因素,易导致供应链网络的内外部风险,从而基于多属性评价的粮食供应链网络关键节点识别姜敏勤,石小晶,杨 钰,徐艳丹,张正勇(南京财经大学 管理科学与工程学院,江苏 南京 210023)摘要:准确识别粮食供应链网络的关键节点,对保障国民粮食安全具有重要的现实意义。研究将粮食供应链抽象成一个复杂网络,提出一种基于多属性综合评价的粮食供应链网络关键节点识别方法。该方法综合考虑网络的度中心性、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性等指标,借助熵权法赋予各指标权重,避免主观因素产生的偏差;将灰色关联分析引入多准则妥协解排序法来综合评价粮食供应链网络的节点重要
3、性,并通过风筝网络和 Karate 网络验证方法的可行性和有效性。最后,使用该方法对粮食供应链网络进行关键节点识别,结果表明该方法可有效识别粮食供应链网络的关键节点。关键词:粮食;供应链网络;关键节点;复杂网络;多属性评价中图分类号:F307.11 文献标志码:A DOI:10.16465/431252ts.20230419收稿日期:2022-09-04基金项目:江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22_1723,SJCX22_0643);江苏高校“青蓝工程”资助项目(苏教师函202111 号)。作者简介:姜敏勤,女,硕士研究生,研究方向为粮食供应链网络研究。通信作者:张正勇,男,博士
4、,副教授,研究方向为粮食供应链网络研究。Identification of key nodes in grain supply chain networks based on multi-attribute evaluationJiang Minqin,Shi Xiaojing,Yang Yu,Xu Yandan,Zhang Zhengyong(School of Management Science and Engineering,Nanjing University of Finance and Economics,Nanjing,Jiangsu 210023)Abstract:Accur
5、ate identification of the key nodes in the grian supply chain network is of great practical sig-nificance to guarantee national grian security.In this paper,we abstracted the grain supply chain into a complex network and propose a method for identifying key nodes of grain supply chain networks based
6、 on multi-attribute comprehensive evaluation.The method integrated the importance indicators such as degree centrality,mediator centrality,proximity centrality and feature vector centrality of the networks,and assigns weights to each indica-tor with the help of entropy weighting method to avoid the
7、bias generated by subjective factors;grey correlation analysis was introduced into the multi-criteria compromise solution ranking method to comprehensively evaluate the node importance of the grian supply chain networks,and the importance of the nodes was evaluated by the kite network and Karate net
8、work to verify the feasibility and validity of the method.Finally,the method was used to identify the key nodes of the grian supply chain networks,and the results showed that the method can effec-tively identify the key nodes of the grian supply chain networks.Key words:grain,supply chain networks,k
9、ey nodes,complex networks,multi-attribute evaluation84Vol.48,No.4 Aug.2023 Food Science And Technology And Economy粮食科技与经济引发粮食安全问题3。因此,为有效预防和控制粮食供应链网络中潜在风险的威胁,减少粮食安全事故的发生,如何准确识别粮食供应链网络中的关键节点已成为当下亟待解决的问题。这对提高粮食供应链网络的抗风险能力,保障国民的粮食安全和应对国际形势变化具有重要的现实意义。近年来,越来越多的学者将复杂网络理论应用于供应链网络研究领域。已有研究4-5表明,供应链网络具有幂律特性
10、、无标度特性和鲁棒性。郭进利6提出了供应链网络双边幂律分布模型,并计算了网络模型的度分布和平均度分布。Balan 等7建立了基于多属性决策的供应链网络动态模型,用于供应链网络风险评估,包括供应商、制造商、分销商、零售商和跨国消费者 5 个层次。汪金州等8将复杂网络与级联失效模型结合,研究了复杂供应链网络的风险传播过程。Wang 等9利用复杂网络的经典传染病模型(susceptible-infected-removed,SIR)研究供应链网络的内在驱动因素对风险传递的影响。在复杂网络的关键节点识别方面,已经提出了多种评价节点重要性的方法,如度中心性10、介数中心性11、接近中心性12、特征向量中
11、心性13、子图中心性14等,但评价结果存在一定不足。度中心性计算较为简单,但未考虑网络的全局结构;介数中心性虽然从网络的全局出发进行评价,但在大型网络的节点识别中容易失效。许多学者也试图从不同的角度寻找评估节点重要性的方法,刘欣等15综合考虑度中心性、介数中心性和接近中心性,提出了一种基于组合赋权法的多准则决策节点重要性排序方法,Kitsak 等16利用 K-核(K-core)分解法来识别网络的关键节点,但其分辨率较低。葛伟等17针对供应链网络中的级联失效问题,通过最大连通子图规模来衡量节点的重要程度。刘娜等18提出一种基于节点和连边重要度,结合改进的节点收缩法来评价供应链网络节点的重要性。纵
12、观已有的研究,有不少文献对复杂网络的节点识别问题进行了深入探讨,但鲜有文献涉及供应链网络的关键节点识别,粮食供应链网络的节点识别问题更是少之又少。因此,本文在已有研究的基础上,提出一种多准则妥协解排序法(VlseKrit-erijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)与灰色关联分析相结合的粮食供应链网络关键节点识别方法,综合考虑度中心性、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性等指标,利用熵权法赋予指标权重,对粮食供应链网络的节点进行评价,避免了单一评价指标的不足和主观赋权的弊端,并通过风筝网络和 Karate 网络验证了本文算法的有效性和
13、合理性。1 粮食供应链网络关键节点评估指标本文将粮食供应链抽象成一个复杂网络,把供应链中涉及的各个环节映射为复杂网络中的节点,各环节之间的相互运动关系映射为节点之间的边。由此构建包含农户、粮食收购商、物流中心、粮食批发商和零售商的粮食供应链网络模型。用 G(V,E,D)来表示,其中 V=v1,v2,vn,表示粮食供应链网络中农户、粮食收购商等节点的集合,E=(vi,vj)|vi,v V 表示节点间的关系合集,D=(li,j)表示各边的距离。根据 E 可以建立节点关系邻接矩阵,如果两个节点之间存在合作关系,li,j=1,否则 li,j=0。定义 1:度中心性(degree centrality,
14、DC)。表示网络中与节点 vi相关联的边数与节点 vi可能存在相连的最大边数的比值,其表达式为:DCi=kin-1 (1)式中:ki为与节点 i 相连的边数;n 为网络中的节点数量。定义 2:介数中心性(betweenness centrality,BC)。表示网络中经过节点 vi的最短路径数与最短路径总数的比值,其表达式为:BCi=jk gjk gjk(i)(2)式中:gjk(i)为节点 vj到节点 vk经过节点 vi的最短路径数;gjk为节点 vj到节点 vk的所有可能最短路径数。定义 3:接近中心性(closeness centrality,CC)。表示节点 vi到其他节点的路径距离之和
15、的倒数,其表达式为:CCi=n-1nj=1 dij (3)式中:dij为节点 vi到节点 vj之间的最短距离(如果节点 vi与节点 vj之间没有可达路径,则 dij=);n为网络中的节点数量。定义 4:特征向量中心性(eigenvector central-ity,EC)。网络中一个节点的影响力不仅取决于邻居节点的数量,还取决于邻居节点的重要性,其表达式为:85Vol.48,No.4 Aug.2023 Food Science And Technology And Economy粮食科技与经济ECi=-1 nj=1aij ej (4)式中:为邻接矩阵 A(A=aij 是网络的邻接矩阵)的最大特
16、征值;ej为对应于 的第 j 项特征向量值。2 评估模型VIKOR 法是 Opricovic 等19提出的一种用于解决复杂系统多属性、多准则优化问题的折衷排序方法,且该法已被证明在解决多准则决策问题上优于 TOPSIS 法20。但是传统的 VIKOR 法在有限的评价信息下,可能会丢失部分信息,而难以进行准确的评价21。因此,为了充分挖掘评价对象的内在规律,使最终关键节点的评估更加科学和准确,本文用熵权法对指标进行赋权,在VIKOR法的基础上,引入灰色关联分析,实现对粮食供应链网络中的关键节点的识别。2.1 构建决策矩阵将粮食供应链网络中的节点数记为 n,评价指标个数记为 m,构成评价矩阵 X,
17、有:X=X11 X12 X1mX21 X22 X2m Xn1 Xn2 Xnm (5)式中:Xij为节点 i 的第 j 个中心性准则。2.2 标准化决策矩阵为消除中心性准则之间的维度差异,需要对决策矩阵进行标准化处理22,处理后的标准化决策矩阵为 R=(rij)nm,rij计算公式:rij=ni=1 Xij2Xij (6)2.3 确定各中心性准则的权重值 wj为避免主观因素对赋权的影响,本文采用客观赋权法中的熵权法,利用中心性准则之间的关联程度和提供的信息来确定权重,它依赖于数据本身的离散程度,得到的结果较为客观,计算公式如下:wj=mk=1(1-Ek)1-Ej (7)式中:Ej为中心性准则 j
18、 的信息熵。2.4 计算正负理想解根据标准化决策矩阵,确定正理想解 r+和负理想解 r-的计算公式:r+=(maxi rij|j J)or(maxi rij|j O (8)r-=(mixi rij|jJ)or(mixi rij|jO (9)式中:J 为效益型指标;O 为成本型指标。2.5 计算各节点的初始群体效用值 Si和个别遗憾值 RiSi=mj=1 wj(rj+-rij)rj+-rj-(10)Ri=maxwj(rj+-rij)rj+-rj-(11)由于 VIKOR 法在计算群体效用值时采用的是间接距离,在最终群决策中会变相增大群体效用的系数23。而 TOPSIS 法采用的是欧式距离,在某种
19、程度上更为科学,故本文选择用欧式距离来计算群体效益距离。2.6 确定最大、最小群体效用值 Si+、Si-和个别遗憾值Ri+、Ri-Si+=maxi SiSi-=mixi Si (12)Ri+=maxi RiRi-=mixi Ri (13)2.7 计算各节点正理想方案和负理想方案下的灰色关联系数 ij+、ij-ij+=mini minj|r+-rij|+maxi maxj|r+-rij|r+-rij|+maxi maxj|r+-rij|(14)ij-=mini minj|rij-r-|+maxi maxj|rij-r-|rij-r-|+maxi maxj|rij-r-|(15)式中:i=1,2,
20、m;j=1,2,n;为分辨系数,一般取 0.5。2.8 计算各节点正理想方案和负理想方案下的灰色度i+、i-i+=1-n nj=1 ij+(16)i-=1-n nj=1 ij-(17)2.9 结合灰色关联度确定各节点的最终群体效用值Si*和个别遗憾值 Ri*Si*=Si i-i+(18)86Vol.48,No.4 Aug.2023 Food Science And Technology And Economy粮食科技与经济Ri*=Ri maxj ij-ij+(19)2.10 确定最终的最大、最小群体效用值 S+、S-和个别遗憾值 R+、R-S+=Si+maxi Si*S-=Si-mini Si
21、*(20)R+=Ri+maxi Ri*R-=Ri-mini Ri*(21)2.11 计算各节点的综合指标 QiQi=Si*-S-S+-S-+(1-)Ri*-R-R+-R-(22)式中:v 为决策者偏好调节系数。0.5,说明决策者更注重群体效用度;=0.5,说明决策者同时兼顾群体效用和个别遗憾度,选择折衷方案;0.5,说明决策者更注重个别遗憾度。为不失一般性,本文取 =0.5。根据 Qi值来衡量节点的重要性,其 Q 值越小节点越重要。3 实例结果分析选择“风筝网络”进行实例分析(图 1),通过仿真计算出网络各个节点的中心性指标值,见表 1。表 1 中各节点指标值构成决策矩阵 X=(xij)mn,
22、0.440.440.330.670.330.560.560.330.220.110.020.020.000.100.000.230.230.390.220.000.530.530.500.600.500.640.640.600.430.320.350.350.290.480.290.400.400.200.050.01X=(23)对矩阵 X 进行标准化处理得到决策矩阵 R:0.320.320.240.490.240.410.410.240.160.080.040.040.000.180.000.410.410.700.390.000.310.310.290.350.290.380.380.35
23、0.250.180.350.350.290.480.290.400.400.200.050.01R=(24)根据熵权法得到各中心性评价指标的权重依次为:w1=0.093 6,w2=0.694 1,w3=0.019 2,w4=0.193 1。基于标准化决策矩阵 R 和各中心性评价指标的权重,根据式(8)式(22)可以得到节点的重要性排序,结果如表 2 所示。结合图 1 对表 2 的排序结果进行合理的解释:从图 1 可以看出,节点 7 虽然度值只有 3,但是处于网络整体信息控制能力最大的位置,若节点 7 遭到破坏,整个网络将失去连通性,故该节点的重要性表 1 节点的中心性指标节点DCBCCCEC0
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