基于排序学习的多供应商组合选择研究

发布时间：2017-08-14 05:32

  本文关键词：基于排序学习的多供应商组合选择研究

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【摘要】：跨学科研究已经成为学术界重要研究模式。其中,计算机科学与机械、生物、天文学以及管理学等学科的交叉已经获得了显著的研究成果。为了进一步推动跨学科研究的发展,本文着眼于将计算机科学中的排序学习理论与管理学中的供应链管理理论相结合,提出了一种新颖的多供应商选择模型。排序学习(Learning to Rank)是近年来发展起来的新型学习方法,其任务是对象排序。然而,到目前为止,还没有应用排序学习理论解决供应商组合选择问题的工作。基于成熟的排序学习理论启发,本文将其应用到多供应商组合选择问题中,旨在企业决策者提供精准的供应商组合推荐。其主要研究工作如下:首先,为了支撑多供应商组合选择算法的实际应用,本文形式化了大量的供应商选择特征。特征分为三类,分别是供应商自身的特征、订单特征以及订单与供应商之间的关系特征。这些特征自然地融合到本文提出的选择算法中,为合理高效的选择供应商组合提供了保障。其次,提出一个基于订单驱动的多供应商组合选择框架。在此框架下,进一步提出三种基于排序学习模型的多供应商组合选择算法。首先提出了基于基本的排序神经网络的选择算法模型;其次提出了基于排序神经网络的一个升级方法即Lambda Rank;最后结合多重加法回归树的思想,提出了Lambda MART排序算法模型,进一步优化了Lambda Rank排序算法。最后,本文设计了大量的订单-供应商数据,还雇佣了大量的志愿者做数据标注。应用这些仿真数据在实验平台上运行本文提出的多供应商组合选择模型算法,从而进一步验证本文提出的选择模型框架的有效性。
【关键词】：跨学科 排序学习 服务供应链 供应商组合 特征提取
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 问题提出及主要研究问题10-12
• 1.1.1 问题提出10-11
• 1.1.2 主要研究问题11-12
• 1.2 研究目标及研究意义12-14
• 1.2.1 研究目标12-13
• 1.2.2 研究意义13-14
• 1.3 研究内容14-15
• 1.4 论文的结构安排15-17
• 第2章 研究综述及相关理论知识研究17-24
• 2.1 研究综述17-20
• 2.1.1 跨学科研究17
• 2.1.2 排序学习17-19
• 2.1.3 供应商选择19-20
• 2.2 三种排序算法的理论研究20-23
• 2.2.1 RankNet算法20-21
• 2.2.2 LambdaRank算法21-22
• 2.2.3 LambdaMART算法22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第3章 供应商组合选择算法设计24-32
• 3.1 算法研究24
• 3.2 算法形式化24-26
• 3.3 特征选择26-30
• 3.3.1 供应商特征26-28
• 3.3.2 订单特征28-29
• 3.3.3 订单-供应商组合特征向量29-30
• 3.4 供应链决策30
• 3.5 本章小结30-32
• 第4章 供应商组合排序学习模型设计32-43
• 4.1 基于RANKNET的供应商排序模型32-35
• 4.1.1 供应商组合学习排序模型训练32-34
• 4.1.2 RankNet存在的关键问题34-35
• 4.2 基于LAMBDARANK的供应商排序模型35-38
• 4.2.1 供应商组合推荐列表评价指标35-37
• 4.2.2 LambdaRank训练方法37-38
• 4.3 基于LAMBDAMART的供应商排序模型38-41
• 4.3.1 多重加法回归树（MART）算法38-39
• 4.3.2 LambdaMART供应商组合排序算法39-41
• 4.4 本章小结41-43
• 第5章 仿真验证和结果分析43-55
• 5.1 仿真实验43-44
• 5.1.1 实验环境43
• 5.1.2 实验框架43-44
• 5.2 数据准备44-47
• 5.3 特征抽取程序实现47-48
• 5.4 排序模型训练48-52
• 5.5 供应商选择模型与结果分析52-54
• 5.5.1 平均性能评价52-53
• 5.5.2 具体案例说明53-54
• 5.6 本章小结54-55
• 结论55-57
• 参考文献57-60
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果60-61
• 致谢61-62
• 作者简介62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 贺红燕,朱军勇,许丽红,王媛;供应商选择方法综述[J];河北工业科技;2005年05期

2 贾瑞玉;刘开丽;;虚拟企业伙伴选择的遗传粒子群混合算法[J];计算机工程与应用;2014年01期

3 姜康;曹文钢;于振华;;基于遗传算法和模糊决策的大规模联盟伙伴选择方法研究[J];系统工程理论与实践;2007年01期

4 钱慎一;段赵磊;;基于混合智能算法的物流配送路径优化模型[J];物流技术;2014年05期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 傅玉颖;基于模糊理论的供应链网络构建与优化[D];浙江大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 何新;供应链管理下供应商选择的研究[D];武汉理工大学;2004年

2 万玲;基于RankNet的多层次英语口语重读识别方法[D];哈尔滨工业大学;2009年

3 陈浩东;基于数据包络分析的供应商选择问题研究[D];大连海事大学;2012年

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本文编号：671062