【摘 要】
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供应链柔性是企业应对供需不确定环境的响应能力,提高供应链柔性网络是提高企业运营效率的重要途径。文中同时考虑了供应端(节点中断)和需求端(需求量波动)的不确定性,运用含
【机 构】
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天津理工大学循环经济与企业可持续发展研究中心;天津大学管理与经济学部;
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供应链柔性是企业应对供需不确定环境的响应能力,提高供应链柔性网络是提高企业运营效率的重要途径。文中同时考虑了供应端(节点中断)和需求端(需求量波动)的不确定性,运用含多隐层的机器学习模型——深度信念网络,构建了以中转点选择和流量分布优化为目标的供应链柔性网络模型,与传统的BP神经网络不同,深度信念网络在处理复杂函数的非线性关系时,克服了BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,结合某制造业实际数据进行验证,对比分析表明,深度信念网络比传统的BP神经网络预测精度更高、训练时间更短、学习能力更强,其最大程度缩短了供应链网络应对不确定风险的响应时间,提高了供应链网络柔性。
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