基于智能信息处理的供应链绩效评价方法_郑培

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1、第３２卷第１７３期财经理论与实践（双月刊）Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．１７３２０１１年９月ＴＨＥＴＨＥＯＲＹＡＮＤＰＲＡＣＴＩＣＥＯＦＦＩＮＡＮＣＥＡＮＤＥＣＯＮＯＭＩＣＳＳｅｐ．２０１１·经济管理·基于智能信息处理的供应链绩效评价方法郑培，万炜（湖南大学工商管理学院，湖南长沙４１００８２）＊摘要：从软计算的角度出发，比较分析相关供应链绩效评价模型，结果显示不同处理方法的联合将在供应链绩效评价中保持较高的准确度。结合某供应链绩效案例，进行基于智能信息处理的供应链绩效评价方法仿真，结果表明，通过粗糙集约简和模糊综合评估的融合，可显著缩小数据处理规模，降低评估模

2、型的计算复杂度，同时克服模糊评估过度依赖专家知识的缺点。通过粗糙集约简和ＢＰ神经网络的融合，可降低ＢＰ网络的设计复杂度，克服神经网络训练时间长、知识解释性较差的缺点。关键词：供应链绩效评价；模糊综合评估；粗糙集；ＢＰ神经网络中图分类号：Ｃ９３文献标识码：Ａ文章编号：１００３－７２１７（２０１１）０５－０１１９－０６计算的主要工具包括粗糙集、模糊逻辑（ＦｕｚｚｙＬｏｇ－一、引言ｉｃ）、神经网络、概率推理（ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＲｅａｓｏｎｉｎｇ）、在供应链条件下，各节点企业运作行为往往具信任度网络（ＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋ）、遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉ

3、ｃ有随机性和不确定性。动态供应链绩效评价是一个Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）、混沌理论（Ｃｈａｏｓ）等。传统的计算方包含多个指标和输入输出的复杂评估系统，各绩效法，即所谓的硬计算（ＨａｒｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ），使用精确、指标具有模糊性、不确定性，彼此之间存在非线性关固定和不变的算法来表达和解决问题，软计算利用［１－７］联性。软计算理论与方法是处理动态供应链绩所允许的不精确性、不确定性和部分真实性得到易效这样复杂的、具有大量不确定性和模糊性的评估于处理、鲁棒性强和成本较低的解决方案，以便更好系统的重要技术。在相当多的领域（自然科学、社会地与现实系统相协调。因

4、此，软计算作为知识获取科学与工程技术）中，都涉及到对不完备信息和不确和智能信息处理的重要手段，在许多研究领域有着定因素的处理。从实际系统中采集到的数据常常包广泛而深入的应用。含着噪声、不精确甚至不完整，如果我们采用纯数学（一）基于模糊综合评估的供应链绩效评价上的假设来消除或回避这种不确定性，效果往往不模糊集理论是经典理论的推广，它认为元素总理想。但如果对这种信息使用恰当的方式进行处是以一定的程度属于某个集合，也可能以不同的程理，常常有助于实际系统问题的解决。度属于几个集合。经典理论中集合的边界是清晰的，而模糊集理论中集合的边界是不清晰的，对人们二、

5、相关研究评述显示生活中大量使用的一些含义确定但不准确的语多年来，研究人员一直在努力寻找科学地处理言表述，模糊数学可以较好地表达，因而可以自然地不完整性和不确定性的有效途径，实践证明，１９６５用于事物的评价。［８］［９］年Ｚａｄｅｈ创立的模糊集理论与１９８２年Ｐａｗｌａｋ在动态供应链绩效评价体系中，各绩效指标之倡导的粗糙集理论是处理不确定性的两种很好的方间往往存在着复杂的因果关系，这些指标中既有定法。事实上，除了上述两种方法外，基于概率统计方性指标也有定量指标，具有模糊和不确定的特点，模法的证据理论也是处理不确定性的一种有效方法。糊综合评估方法为处理

6、这种不确定性提供了有力的［１０－１５］以上众多的方法都属于软计算（ＳｏｆｔＣｏｍｐｕ－工具，它能够尽可能地减少个人主观臆断所带来的ｔｉｎｇ）的范畴。Ｚａｄｅｈ教授提出了软计算的概念，软危害，为合理评价决策提供科学的依据。作者在文＊收稿日期：２０１１－０７－０６基金项目：湖南大学中央专项基金（１０ＨＤＳＫ０６９）、２００９年度湖南大学工商管理学院预研究基金资助作者简介：郑培（１９８０—），女，湖南长沙人，湖南大学工商管理学院博士、副教授，研究方向：供应链与物流管理；万炜（１９７２—），女，湖南长沙人，湖南大学工商管理学院博士研究生、讲师，研究方向：绩

7、效评价与营销创新。１２０财经理论与实践（双月刊）２０１１年第５期献［１６］中详细讨论了基于模糊综合分析的供应链绩络的结构设计，减小了运算量。效评价方法，并结合Ｍａｒｋｏｖ链预测理论给出了供（四）几种软计算方法的优缺点应链绩效未来的发展趋势。软计算是一个方法的集合体，目前主要包括粗（二）基于粗糙集约简的供应链绩效评价糙集、模糊逻辑、神经网络、概率推理、信任度网络、Ｒｏｕｇｈ集理论是一种刻画含噪声、不完整、不遗传算法以及混沌理论等。软计算方法已广泛应用精确、不相容的数学工具，它能有效分析和处理不精于包括模式识别、数据挖掘、系统评价、故障诊断、专确、不一

8、致、不完整等各种不完备信息，并从中发现家系统等在内的诸多领域的不精确、不确定问题。隐含的知识，揭示潜在的规律，是一种重要的