本文關鍵詞：港口供應鏈網(wǎng)絡均衡模型及風險評估研究

  更多相關文章： 均衡模型 風險評估 港口供應鏈 變分不等式 支持向量機

【摘要】：隨著供應鏈網(wǎng)絡的發(fā)展,港口供應鏈已成為人們關注和研究的熱點。港口供應鏈網(wǎng)絡錯綜復雜,成員眾多。這些組成成員構建形式各異,層次不齊。因此,為實現(xiàn)資源的合理配置,優(yōu)勢互補,提高整個供應鏈的作業(yè)效率成了港口供應鏈管理的最大目標。另外,在全球經(jīng)濟一體化的形式下,港口供應鏈涉及的行業(yè)越來越多,范圍越來越大。在對商品進行生產(chǎn)、運輸和存貯的過程中,有很多不確定性因素存在,這些不確定性如果不能被及早發(fā)現(xiàn)并制止,將會給整個供應鏈帶來無法預計的后果,所以對港口供應鏈的風險進行評估是必要的,也是保證港口供應鏈協(xié)調發(fā)展的一項重要的任務。為了降低港口供應鏈各環(huán)節(jié)的不確定性與風險性,加強供應鏈中各成員之間的協(xié)作,本文對港口供應鏈網(wǎng)絡均衡模型和風險評估進行了研究。本文的主要研究成果如下：1.基于港口供應鏈網(wǎng)絡中同層成員間相互競爭,不同層成員間相互合作的關系,提出了一個由供應商、港口物流商和客戶組成的三層港口供應鏈網(wǎng)絡均衡模型,并在此基礎上引入了電子商務。從供應商、港口物流商及客戶三個角度給出了各自的最優(yōu)目標及全局的最優(yōu)目標,并基于變分不等式理論給出了最優(yōu)目標的求解方法。最后通過算例驗證了模型的有效性和合理性。2.為了降低求解二次規(guī)劃問題的計算復雜度和計算量,提高算法的速度和精度,提出了基于變分不等式的線性和近似線性支持向量機訓練方法。該方法將線性支持向量機訓練過程中凸二次規(guī)劃的求解問題轉化為變分不等式的求解問題,進而得到最優(yōu)分類超平面。該求解過程占用內存較少,從而可以提高支持向量機分類的訓練速度。實驗結果表明,基于變分不等式的支持向量機泛化能力強,而且比傳統(tǒng)的支持向量機有更快的收斂速度。3.為了減少各種風險對港口供應鏈造成的損失,增強港口供應鏈管理的穩(wěn)定性和運營的高效性,建立了基于支持向量機的港口供應鏈風險評估模型,并與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡評估模型進行對比分析,通過實例計算表明基于支持向量機的港口供應鏈風險評估模型是可行的。同時,考慮采集數(shù)據(jù)的誤差問題,對采集數(shù)據(jù)引入容錯值,構成容錯區(qū)間,利用粗神經(jīng)網(wǎng)絡方法對港口供應鏈風險評估模型的數(shù)據(jù)進行了不確定分析,討論了不同的容錯值對評估誤差的影響。為港口供應鏈風險評估模型的建立和發(fā)展提供了參考。
【關鍵詞】：均衡模型 風險評估 港口供應鏈 變分不等式 支持向量機
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F274;F552
【目錄】：

• 創(chuàng)新點摘要5-6
• 摘要6-8
• 英文摘要8-13
• 第1章 緒論13-34
• 1.1 研究背景13-17
• 1.2 研究意義17-18
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀18-29
• 1.3.1 港口供應鏈國外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.3.2 港口供應鏈國內研究現(xiàn)狀21-23
• 1.3.3 均衡理論研究現(xiàn)狀23-27
• 1.3.4 供應鏈風險評估研究現(xiàn)狀27-29
• 1.4 研究的目標與主要內容29-31
• 1.4.1 研究的目標29-30
• 1.4.2 研究的主要內容30-31
• 1.5 研究的基本思路與方法31-32
• 1.5.1 研究的基本思路31
• 1.5.2 研究方法31-32
• 1.6 本章小結32-34
• 第2章 基礎理論概述34-60
• 2.1 最優(yōu)化理論34-37
• 2.1.1 凸理論34-35
• 2.1.2 具有約束條件的最優(yōu)化問題35-37
• 2.2 變分不等式理論37-41
• 2.2.1 變分不等式的定義37
• 2.2.2 變分不等式解的性質37-38
• 2.2.3 變分不等式算法38-41
• 2.3 支持向量機及其學習算法簡介41-51
• 2.3.1 線性支持向量機算法42-44
• 2.3.2 近似線性可分支持向量機算法44-46
• 2.3.3 非線性可分支持向量機算法46-49
• 2.3.4 用于擬合的支持向量機49-51
• 2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡簡介51-58
• 2.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡簡介51-52
• 2.4.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡簡介52-55
• 2.4.3 粗神經(jīng)網(wǎng)絡簡介55-58
• 2.5 本章小結58-60
• 第3章 港口供應鏈網(wǎng)絡均衡模型60-76
• 3.1 港口供應鏈網(wǎng)絡均衡模型構建61-62
• 3.2 港口供應鏈各層決策者的行為及目標分析62-65
• 3.2.1 供應商的行為及其最優(yōu)目標63-64
• 3.2.2 港口物流商的行為及其最優(yōu)目標64
• 3.2.3 客戶的行為及其最優(yōu)條件64-65
• 3.3 港口供應鏈網(wǎng)絡平衡條件分析65-68
• 3.3.1 供應鏈平衡條件66-67
• 3.3.2 平衡條件分析67-68
• 3.4 算法實現(xiàn)68-72
• 3.4.1 投影算法68-69
• 3.4.2 修正投影算法69-70
• 3.4.3 算法步驟70-72
• 3.5 實例分析72-75
• 3.6 本章小結75-76
• 第4章 基于電子商務的港口供應鏈網(wǎng)絡均衡模型76-96
• 4.1 網(wǎng)絡均衡模型構建77-78
• 4.2 網(wǎng)絡模型中各層決策者的最優(yōu)狀態(tài)78-84
• 4.2.1 供應商的最優(yōu)狀態(tài)分析79-80
• 4.2.2 港口物流商的最優(yōu)狀態(tài)分析80-82
• 4.2.3 客戶的最優(yōu)狀態(tài)分析82-84
• 4.3 網(wǎng)絡模型的平衡狀態(tài)及其求解算法84-88
• 4.3.1 平衡狀態(tài)84-85
• 4.3.2 求解步驟85-87
• 4.3.3 計算結果87-88
• 4.4 實例分析88-94
• 4.5 本章小結94-96
• 第5章 港口供應鏈風險評估研究96-124
• 5.1 基于變分不等式的線性支持向量機96-102
• 5.1.1 問題轉化97-99
• 5.1.2 算法步驟99-100
• 5.1.3 實例分析100-102
• 5.2 基于變分不等式的近似線性支持向量機102-106
• 5.2.1 問題轉化102-103
• 5.2.2 算法步驟103-105
• 5.2.3 實例分析105-106
• 5.3 基于支持向量機的港口供應鏈風險評估106-118
• 5.3.1 港口供應鏈風險評估指標體系設定107-111
• 5.3.2 模型建立及結果分析111-113
• 5.3.3 與其他神經(jīng)網(wǎng)絡方法對比分析113-118
• 5.4 基于粗神經(jīng)網(wǎng)絡的港口供應鏈風險評估118-122
• 5.4.1 模型建立118-120
• 5.4.2 結果分析120-122
• 5.5 本章小結122-124
• 第6章 結論124-126
• 參考文獻126-138
• 附錄 港口供應鏈風險評估指標體系數(shù)據(jù)表138-140
• 攻讀學位期間公開發(fā)表論文140-142
• 致謝142-143
• 作者簡介143

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本文編號：888213