本文關(guān)鍵詞：基于ANN技術(shù)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北方工業(yè)大學(xué)》 2015年

制造企業(yè)物資采購周期最優(yōu)化算法研究

杜笛  

【摘要】：在制造企業(yè)中,采購管理是企業(yè)成本管理的重中之重。制定合理的采購方案,能夠有效的實(shí)現(xiàn)庫存管理和采購管理,對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。采購周期優(yōu)化是采購優(yōu)化的重點(diǎn),隨著市場競爭由成本競爭轉(zhuǎn)向時間競爭,快速反應(yīng)成為供應(yīng)鏈管理的焦點(diǎn),基于時間的競爭要求不斷地縮短采購周期以獲得競爭優(yōu)勢。采購周期的優(yōu)化是通過壓縮采購各階段時間、降低采購占用資金和庫存成本來實(shí)現(xiàn)。 本文首先分析了影響采購周期的因素,包括采購資金、需求量、原料消耗量、訂單傳輸處理時間、供應(yīng)商制造備貨時間、運(yùn)輸交貨時間和檢驗(yàn)入庫時間；其次研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法這兩種算法的基本原理以及優(yōu)缺點(diǎn)和常用的改進(jìn)方法,并基于制造業(yè)采購過程的特點(diǎn)結(jié)合改進(jìn)后的粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)值；最后根據(jù)改進(jìn)后算法建立模型,實(shí)現(xiàn)采購周期優(yōu)化。本文的主要內(nèi)容如下： 1.采用結(jié)合粒子群中粒子適應(yīng)度值的慣性權(quán)重線性遞減和動態(tài)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)因子的方式來平衡粒子群算法的全局和局部搜索能力,以提高算法精度和收斂速度。 2.將改進(jìn)后的粒子群算法用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定和參數(shù)優(yōu)化。在進(jìn)行第一次優(yōu)化時,確定最佳隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)和學(xué)習(xí)率,第二次優(yōu)化時確定網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)閾值和權(quán)值。 3.通過制造企業(yè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,確定采購周期的影響因素。選取樣本,基于改進(jìn)后的算法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)并在不斷的訓(xùn)練中構(gòu)建采購周期優(yōu)化模型,并通過實(shí)驗(yàn)證明模型的可用性。 4.設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)針對鋁電解企業(yè)的采購周期優(yōu)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了物資分類、原料庫存分析和出入庫分析、安全庫存估算、采購物資追蹤和采購周期預(yù)測。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F425;TP18
【目錄】：

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本文編號：148651