基于云模型和云相似度的众包物流服务质量评价研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

随着电商行业的蓬勃发展与 “即时零售” 模式的兴起，众包物流凭借 “灵活运力、低成本、高响应速度” 的优势，成为城市末端配送的重要力量。然而，众包物流以 “兼职配送员 + 平台调度” 为核心模式，服务质量受配送员个人素养、平台管理能力、外部环境等多因素影响，呈现出显著的不确定性—— 例如，同一配送员在不同时段的服务态度可能存在差异，恶劣天气会导致配送时效波动，不同用户对 “服务满意” 的界定标准也存在主观模糊性。

传统众包物流服务质量评价方法（如加权评分法、层次分析法）存在两大局限：一是采用 “静态数值评分”，无法刻画评价指标的随机性（如配送时效的波动范围）与模糊性（如 “服务态度好” 的边界界定）；二是依赖专家或用户的单一评分，难以融合多主体评价的差异性，导致评价结果片面。

云模型作为一种处理不确定性问题的有效工具，能通过 “期望、熵、超熵” 三个数字特征，同时表达评价指标的模糊性与随机性；云相似度则可量化待评价对象与标准服务等级的贴近程度，实现客观、精准的等级判定。本文将构建 “评价指标体系构建→指标云化→云相似度计算→服务质量等级判定” 的完整框架，结合众包物流实际场景，验证基于云模型和云相似度的评价方法的可行性与有效性，为众包物流平台优化服务质量提供科学依据。

二、核心理论基础

2.1 云模型理论

云模型是由李德毅院士提出的一种 “定性概念与定量数据” 相互转换的数学模型，其核心优势在于能同时处理不确定性中的 “模糊性”（概念边界不清晰）与 “随机性”（数据波动），通过三个数字特征描述定性概念：

• 期望（Ex）：代表定性概念的中心值，是最能体现概念本质的定量值（如 “配送时效快” 的期望为 30 分钟）；

• 熵（En）：代表定性概念的模糊程度，熵越大，概念的边界越模糊（如 “配送时效快” 的熵为 5 分钟，说明 30±5 分钟均可能被判定为 “快”）；

• 超熵（He）：代表熵的随机性，反映定性概念在不同场景下的波动程度（如雨雪天气时，“配送时效快” 的超熵增大，说明时效波动更显著）。

通过正向云发生器，可将定性评价（如 “服务态度较好”）转化为定量云滴；通过逆向云发生器，能从多主体的定量评分中提取云特征，实现 “定性 - 定量” 的双向转换，为众包物流服务质量评价提供理论支撑。

2.2 云相似度计算方法

云相似度用于衡量 “待评价众包物流服务的云模型” 与 “标准服务等级云模型” 之间的贴近程度，是服务质量等级判定的核心依据。本文采用 “改进欧氏距离法” 计算二维云相似度（以 “指标云模型” 与 “标准等级云模型” 为两个维度），具体步骤如下：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]冯玉含.众包物流配送的参与意愿和行为的实证研究[D].吉林大学[2025-10-07].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.158771.

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