基于粒子群的供應鏈認知圖預警方法研究.pdf

1、隨著全球化進程的腳步，今天的市場競爭已不再是單個企業(yè)與單個企業(yè)之間的競爭，更多的是供應鏈與供應鏈之間的競爭。供應鏈是一個十分復雜的網(wǎng)絡，包括市場、銷售、產(chǎn)品、產(chǎn)品設計、采購、物流、資金和信息技術等各個不同部門相互協(xié)調(diào)的各種操作和活動，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都會對其他環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響，甚至導致整個供應鏈的癱瘓。供應鏈網(wǎng)絡風險源眾多，這些風險之間又存在著顯性或隱性的關聯(lián)關系，而且供應鏈是一個時刻處于變動當中的網(wǎng)絡，這都使得研究供應鏈網(wǎng)絡風險面臨

2、巨大挑戰(zhàn)。 本文就是以供應鏈網(wǎng)絡風險為研究對象，結(jié)合認知圖和粒子群優(yōu)化算法的長處，提出以認知圖模擬供應鏈網(wǎng)絡、以粒子群算法優(yōu)化認知圖的方法來研究預測供應鏈風險。該方法真實有效地模擬了供應鏈網(wǎng)絡的運行狀況，能有效地克服當前預警模型缺乏自我學習能力等優(yōu)點，為供應鏈預警研究提供了一條可行的實現(xiàn)途徑。 首先采用認知圖對供應鏈網(wǎng)絡進行初步模擬。認知圖能夠建模情景中的事件和事件之間的關聯(lián)關系，尤其對于復雜的、不確定的、相互關聯(lián)的事件

3、能夠進行很好的模擬。這里將供應鏈網(wǎng)絡抽象為一系列有著復雜關聯(lián)關系的網(wǎng)絡節(jié)點，并采用專家打分法為供應鏈進行初步評分，確定供應鏈認知圖初步模型。 接下來要對模型進行優(yōu)化，這里采用的是粒子群優(yōu)化算法，因為它是一類隨機全局優(yōu)化技術,通過粒子間的相互作用發(fā)現(xiàn)復雜搜索空間中的最優(yōu)區(qū)域，優(yōu)勢在于容易實現(xiàn)而又功能強大。根據(jù)對認知圖節(jié)點的定義，分別準備5組使網(wǎng)絡穩(wěn)定運行的數(shù)據(jù)和5組使網(wǎng)絡不能穩(wěn)定運行的數(shù)據(jù)，對供應鏈認知圖進行訓練。訓練的結(jié)果就是優(yōu)