基于权重智能优化的供应链鲁棒性建模与仿真

发布时间：2018-11-11 20:08

【摘要】：供应链系统因为本身的复杂性与所处环境的开放性在运行过程中存在各种不确定性,这些不确定性为供应链的正常运转带来了风险,提出一种基于权重智能优化的供应链鲁棒性建模与仿真方法,分析影响供应链鲁棒性的相关因素后,根据客户满意度将因素划分为网络鲁棒性、完成时间比、完成数量比三类,根据供应链的不确定性,使用粒子群优化的方法结合历史数据构造鲁棒性评价模型,对供应链的鲁棒性因素形成动态数字化度量,基于Matlab数学仿真软件分别从点边故障对该模型进行仿真,通过供应链的历史数据对模型进行验证,这种仿真模型的准确率高达92.3%,有效指导了供应链系统的风险评估与优化。
[Abstract]:Because of the complexity of the supply chain system and the openness of the environment, there are various uncertainties in the process of operation. These uncertainties bring risks to the normal operation of the supply chain. This paper presents a modeling and simulation method of supply chain robustness based on intelligent weight optimization. After analyzing the related factors affecting supply chain robustness, the factors are divided into three categories according to customer satisfaction: network robustness, completion time ratio, completion quantity ratio. According to the uncertainty of supply chain, a robust evaluation model is constructed by using particle swarm optimization (PSO) combined with historical data to measure the robustness of supply chain dynamically and digitally. The simulation software based on Matlab is used to simulate the model from point to side fault, and the model is verified by the historical data of supply chain. The accuracy of this simulation model is as high as 92.3%. It effectively guides the risk assessment and optimization of supply chain system.
【作者单位】： 北京交通大学中国产业安全研究中心;
【分类号】：F274

【参考文献】

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【共引文献】

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