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基于深度信念网络的闭环供应链网络风险控制

Risk Control of Closed-loop Supply Chain Network Based on Deep Belief Network

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针对闭环供应链网络涉及对象多、范围广、易受不确定因素干扰的特点,建立闭环供应链网络鲁棒优化模型,解决不确定环境下闭环供应链网络低成本、高风险运作问题.考虑供应端、中间过程和需求端的不确定性,构建以闭环供应链网络运营成本最小为目标的混合整数规划模型,同时采用多面体不确定集描述不确定参数;针对市场需求易波动性、非线性和非平稳性的问题,提出了一种基于深度信念网络的市场需求预测模型,同时将其预测精度与BP神经网络和卷积神经网络进行对比,验证该算法的优越性;最后通过算例,分析不确定水平和闭环供应链网络规模对网络成本的影响,并将所提鲁棒优化模型与确定模型对比,表明所提模型能有效应对成本和需求的不确定性扰动.

董海、高秀秀、魏铭琦

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沈阳大学应用技术学院,辽宁沈阳110041

沈阳大学机械学院,辽宁沈阳110041

闭环供应链网络 鲁棒优化 多面体不确定集 深度信念网络

国家自然科学基金国家社科基金

7167211716BZX024

2020

10.19495/j.cnki.1007-5429.2020.06.004

工业工程与管理
上海交通大学

工业工程与管理

CSTPCD北大核心
影响因子：0.763
ISSN：1007-5429
年,卷(期)：2020.25(6)
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