基于组合权重的TOPSIS法在冷鲜鸡品质综合评价中的应用

余 伟，谢如鹤，陈冠名，何楚珺，陈海仪，吕 尧，钟楚敏

（广州大学工商管理学院，广东 广州 510006）

基于组合权重的TOPSIS法在冷鲜鸡品质综合评价中的应用

余 伟，谢如鹤，陈冠名，何楚珺，陈海仪，吕 尧，钟楚敏

（广州大学工商管理学院，广东 广州 510006）

在统一培养基浓度的标准上设置0、10、25℃3个温度水平，进行冷鲜鸡品质变化试验，监测菌落总数、挥发性盐基氮、色泽、黏度、气味和弹性6项指标，采用层次分析法（AHP）、变权向量与TOPSIS相结合的方法建立评价体系。结果表明，根据AHP赋权后的单一指标权重为：菌落总数＞挥发性盐基氮＞色泽＞黏度＞气味＞弹性；通过逼近理想解排序构建的冷鲜鸡综合品质安全评价体系，得到冷鲜鸡综合品质安全评价最高的是0℃试验环境。应用组合权重与TOPSIS相结合的方法，可以有效地对冷鲜鸡品质安全进行综合评价，并快速优选0℃温度环境作为冷鲜鸡供应链的恒温条件。

冷鲜鸡；品质安全；层次分析法；TOPSIS；综合评价体系

余伟，谢如鹤，陈冠名，等.基于组合权重的TOPSIS法在冷鲜鸡品质综合评价中的应用［J］.广东农业科学，2016，43（6）：150-155.

冷鲜鸡是指经检疫的活鸡屠宰后迅速冷却，使鸡胴体中心温度在1 h内降至0～4℃，然后进行分割、修整、包装，并在后续的贮存、运输和销售过程中始终保持在0～4℃范围内的冷鲜鸡肉［1］。但由于我国的冷链物流发展缓慢，各环节间缺乏沟通或联合，标准不规范，导致冷鲜鸡供应链仍然存在许多风险，尤其以温度对冷鲜鸡品质安全的影响最大［2-3］。冷鲜鸡的品质安全需要多个指标来确定，但是各个指标之间也有一定的关系，因此，需要建立一套科学、实用的冷鲜鸡品质安全评价体系来筛选出最佳的冷鲜鸡存储温度［4］。目前，针对冷鲜鸡的研究还比较少，更没有发现从综合评价模型的角度对冷鲜鸡进行研究的个例。国外学者偏好通过新鲜度以及化学方式对冷鲜鸡进行研究。Economou等［5］从新鲜度的角度研究了使冷鲜鸡腐化的优势菌种，并通过对照试验探索了冷鲜鸡的最佳存储时间；Xiong等［6］提出弹性是判断冷鲜鸡品质的重要指标；Olaimat等［7］研究添加剂对冷鲜鸡肉中优势致腐菌种的抑制作用，以期寻找最佳的冷鲜鸡加工和包装技术。国内学者偏好于通过管理的思想来构建诸如冷鲜鸡等生鲜易腐食品的安全评价体系。徐义田等［8］使用核主成分分析（KPCA）模型对食品安全指标进行降维处理，解决了传统方法中处理问题的局限以及降维效果不明显的问题；李为相等［9］提出使用粗集理论对生鲜食品安全进行综合评价，并构建了一个评价体系；王诗兰［10］介绍了一个由龙头企业制定的冷鲜鸡的危机分析以及关键点控制（HACCP）计划；高小玲等［11］对诱发食品安全风险的因素进行了归纳分析；吴广枫等［12］基于层次分析法对食品安全综合评价系统进行了研究和探讨；余伟等［1］基于实地调研的数据，构建了冷鲜鸡供应链风险的评价体系。

综上所述，虽然有许多学者通过不同的学科角度和方法对冷鲜鸡进行了分析，然而冷鲜鸡品质综合评价是为了从多个试验条件下寻找最适合冷鲜鸡贮存和运输的环境，从本质来说即为多属性决策问题，逼近理想法排序（TOPSIS）理论恰好可以解决多种备选方案情况下的最优决策问题［13］，因此本研究尝试使用 TOPSIS来处理冷鲜鸡品质安全的最优决策问题。

已有研究［14-15］尝试使用TOPSIS对食品安全进行评价，但是传统的TOPSIS方法在处理决策问题中有明显的局限性。首先，对于指标权重的确定，大多数研究均默认其已知，但实际上并非总是可以对其进行合理的决策前赋权［16］；也有不少研究使用了主观/客观的方法对属性权重赋权，虽然已经大大提高了指标权重的合理性，但是由于权重始终处于不变的状态，如果对数据有某种均衡性要求时，使用上述方法就不能满足需求［17］。本文基于国内外学者对冷鲜鸡以及食品安全指标研究的基础上，提出了一个基于动态赋权机制TOPSIS的冷鲜鸡品质综合评价模型，该方法首先利用层次分析法（AHP）确定评价指标的常权权重，然后使用变权向量对权重进行调整，同时可以根据参数来对变权效果进行调整以满足对数据均衡性的要求；最后集合综合判断矩阵，根据正负理想解来确定试验环境的优劣排序。

1 材料与方法

1.1 试验材料

于上午8：00时段前往超市选购冷鲜鸡（来回约60 min车程），购买后立刻对其进行适当的包装隔离以避免在运输过程中受到污染，随后送到实验室进行分解处理。

1.2 试验方法

冷鲜鸡品质变化试验在广州大学物流实验室进行，设置0、10、25℃3个温度环境，冷鲜鸡肉采用培养基进行培养，冷鲜鸡肉移入培养基后即开始测定数据。

1.3 指标测定

1.3.1 新鲜度指标 包括挥发性盐基氮指标以及菌落指标在内的两项指标。菌落总数依据《GB 4789.2-2010》规定，采用平板计数法来统计；挥发性盐基氮的测定根据《GB/T5009.44-2003》，采用微量扩散法，按照《GB2707-2005》的判定条件来决定冷鲜鸡肉的新鲜度。

1.3.2 感官指标 包括色泽、黏度、气味、弹性等指标。组成感官评价小组，评定时由感官评定成员单独进行，在自然光下对不同温度（0、10、20℃）环境下的冷鲜鸡肉从色泽、黏度、气味、弹性等方面进行综合评价。参照《GB l6869-2005》规定，采用Williams的9点评分法进行打分，求出每组得分平均值。

1.4 数据处理和分析

图1 冷鲜鸡品质评价分层结构模型

1.4.1 层次分析法 AHP是一项定量与定性相结合的评价方法，能够有效处理一些难以量化的决策问题。首先使用层次分析法的形式构建评价指标体系（图1），使用文献［18］提出的评价方法，指标之间两两比较构建指标评价矩阵，采用yaahp软件对矩阵进行分析。使用AHP法模拟人的思维，对各个指标的权重进行赋权，得出评价指标初始权重w =［w1，w2，…wj］。

1.4.2 变权向量 变权向量的思想是在层次分析法得出初始属性权重数值的基础上，采用变权向量计算出综合属性权重，并通过参数来控制变权的效果。应用变权向量后，在削弱AHP法主观性过强的缺点的同时，也可以使评价数值更加客观合理。为了使指标权重更加合理化，基于文献［17-18］的思路，对于给定的常权向量w =［w1，w2，…wj］，构建向量w（X ） =〔w1（X ），w2（X ），…wn（X ）〕，则有：

根据式（1）构造的w（X ） 是可以用状态变权向量表示的变权向量。当∂ ＞0时，w（X ） 是一个惩罚型的变权向量；当∂ ＜0时，w（X ）是一个激励型的变权向量。

1.4.3 冷鲜鸡品质综合评价模型的构建 TOPSIS理论是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，从而对现有的对象进行相对优劣的评价排序。如果评价对象离正理想解的距离最近，离负理想解的距离最远，那该评价对象为最优，反之为最劣。

（1）根据评价对象确定评价矩阵。设多属性决策矩阵的方案集为L=（L1，L2，L3），指标集合为U=（u1，u2，……u6），将3个处理方案和6个评价指标共同建立评价矩阵Vij=（vij）3×6，为了消除不同量纲对评价决策带来的影响，基于式（3），对矩阵进行无量纲化的处理，得到处理后的矩阵为Xij=（xij）3×6。

式中，Xij表示第i个方案在第j个指标中的标准化评价值。

将Xij与变权属性权重相乘，可以得出加权决策矩阵Bij，wj（X ）为每个指标的变权权重：

（2）正负理想解以及相对贴近度的计算。第j个指标的正负理想解为：

式中，bij为成本型和收益型是的正负理想解。

确定各个方案的各个指标到正负理想解bj+、bj-之间的距离Di+、Di-，本试验采用的距离计算公式如下：

计算各个评价对象的相对贴近度Si：

基于AHP和变权向量确定冷鲜鸡品质指标权重的矩阵，使用TOPSIS法，构造加权矩阵，使用式（5）、式（6）计算正负理想解bj+、bj-，再使用式（7）、式（8）计算各个评价对象到正负理想解的距离Di+、Di-，最后使用式（9）计算相对贴近度，Si数值越高，代表该冷鲜鸡的品质越好。

2 结果与分析

2.1 不同温度对冷鲜鸡品质的影响

从表1可以看出，随着温度的升高，菌落总数和挥发性盐基氮含量呈上升趋势，而色泽、黏度、气味及弹性4项感官指标均呈下降趋势，但这种不同的趋势和单一指标的表现并不能成为判断冷鲜鸡品质的标准。我们需要通过综合评价法来评估冷鲜鸡的最佳贮存温度和环境。

表1 不同温度下冷鲜鸡品质的变化（培养48 h）

2.2 冷鲜鸡单一品质指标权重确定

2.2.1 使用AHP法确定初始指标权重 运用AHP法分析问题，根据指标之间的重要性关系，构建了层次模型（表1）。再通过对两两指标之间的比较构建，计算出初始指标权重（表2）。

表2 判断矩阵和AHP法计算的初始权重结果

结果表明，B1、B2对目标层D的总一致性检验系数CR=0＜0.1、CR=0.03＜0.1，具有总体一致性。从表2可以看出，冷鲜鸡单一品质的权重依次为：菌落总数＞挥发性盐基氮＞色泽＞黏度＞气味＞弹性。从权重可以看出，新鲜度指标和感官指标的重要性相一致，而且菌落总数的权重最大，弹性的权重最小。

2.2.2 使用变权量确定最终权重 首先对评价数据进行无量纲化处理，得到标准化的评价矩阵（表3）；然后根据表2的初始指标权重和评价矩阵，使用式（1）、式（2）求得参数∂的范围：

本试验假设∂ 为-3，0，3等3种情况，根据式（1）可以计算出变权后的指标权重（表4）。

表3 无量纲化处理后的标准矩阵

表4 不同变权效果下的指标权重

从表3和表4可以看出，应用变权思想后的指标权重削弱了AHP定义的初始权重的主观性，同时也根据评价矩阵和参数的不同拥有了不同的变权效果。当∂ = -3时，变权向量是激励型的，即该指标的评分越高，其权重将有一定程度的提高，反之则其权重有所降低；当∂ =0时，变权向量不发挥作用；当∂ =3时，变权向量为惩罚型，即该指标的评分越高，其权重有一定程度的降低，反之则其权重有所升高。由表4可知，该变权向量拥有较好的变权效果，对于不同的参数取值，得到了不同的变权效果，这样的决策结果体现了决策者对数据均衡性的某种要求，更符合实际情况，也更合理。

2.3 基于TOPSIS法的冷鲜鸡品质综合评价

表5表明，当参数∂ 为-3、0、3时，0℃处理的贴近度Si分别为1、0.79、0.596，均最接近理想解；当∂ 为-3、0时，10℃处理的Si分别为0.694、 0.655，第二接近理想解；当参赛∂ 为3时，变权向量为惩罚性的变权向量，即评分值越高，则该指标的权重下降，反之则上升，25℃处理的贴近度得益于其各个指标的相对低分值，使其贴近度分值上升成为第二优方案。综合各处理的排序，0℃处理最适合冷鲜鸡存储，在该环境下冷鲜鸡的菌落及挥发性盐基氮增长速度缓慢，同时其色泽、黏度、气味以及弹性的变化也最小。这表明TOPSIS法确定冷鲜鸡品质综合评价的排序与实际基本相符，因此TOPSIS可以用于分析不同温度条件对冷鲜鸡品质的影响。

表5 TOPSIS确定的冷鲜鸡品质综合评价指标及其排序

3 结语

本试验采用基于组合权重的TOPSIS方法对冷鲜鸡的品质安全进行综合评价，为科学有效地优选出冷鲜鸡的最佳贮存温度提供参考。本研究结果表明，冷鲜鸡的品质状况随着温度的升高呈降低趋势，冷鲜鸡在0℃环境下贮存品质最优。该结果与Seol等［19］的研究结果相似。冷鲜鸡品质综合评价指标体系的构建为推动冷鲜鸡危机管理研究提供科学依据，是政府推行“冷鲜鸡”政策的有力支持。但由于受条件所限，所建立的指标体系受限于一些新鲜度指标和感官指标，因此构造一个全面、科学的冷鲜鸡品质安全综合评价体系仍需进一步深入探讨。

［1］余伟，陈海仪，何楚珺，等.冷鲜鸡供应链的风险因素调研分析［J］.物流工程与管理，2015（3）：131-133.

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（责任编辑 崔建勋）

Comprehensive evaluation of chilled chicken quality with TOPSIS model based on combination weight

YU Wei，XIE Ru-he，CHEN Guan-ming，HE Chu-jun，CHEN Hai-yi，LYU Yao，ZHONG Chu-min
（School of Business，Guangzhou University，Guangzhou 510006，China）

At 0℃，10℃ and 25℃，the contents of microorganism，T-vbn，color and lustre，viscosity，odor and elasticity of chilled chicken were determined to establish an evaluation system by means of AHP method，Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution （TOPSIS） method and variable weight vector.Results indicated that based on the importance，the indexes were ranked by microorganism ＞ T-vbn ＞ color and lustre ＞ viscosity ＞ elasticity.Combined the subjective weighting and variable weight vector methods with TOPSIS method，the quality of chilled chicken was comprehensively evaluated，the result showed that 0℃ was the secure environment，which provided a relatively rigorous and scientific approach to evaluate chilled chicken quality.

chilled chicken；quality safety；AHP；TOPSIS；comprehensive evaluation system

F274；S641.2

A

1004-874X（2016）06-0150-06

10.16768/j.issn.1004-874X.2016.06.026

2015-07-24

国家自然科学基金（71172077）；国家科技支撑计划项目（2013BAD19B01）；广州市属高校科研项目（1201421083）

余伟（1994-），男，在读本科生，E-mail：yuweilike@hotmail.com

谢如鹤（1963-），男，博士，教授，E-mail：rhxie@gzhu.edu.cn