基于交互决策汽配行业虚拟供应链优化设计与研究

论文摘要

21世纪是“合作竞争”即“供应链与供应链竞争”的时代，中国进入WTO使中国汽车产业面临着来自国际市场更加严峻的挑战，实施以网络化供应链管理为主题的信息化建设可以有效提升汽车产业的竞争力，在较短时间内提高中国汽车工业的供应链管理水平成为面对国际企业竞争的关键所在。作者结合自己在基于网络中介的汽车行业供应链管理系统开发中的工作，主要从以下几个方面对该系统做了以下详细研究：1．首先论述研究内容的目的和意义，阐述了供应链和供应链管理的意义，接着介绍了虚拟供应链的国内外研究状况，分析该领域中存在的问题和发展情况。2．介绍了国内外汽车行业供应链系统的发展阶段，基本原理以及发展趋势，研究了有关多目标决策、BP神经网络的发展过程、构成以及相关理论知识，提出了汽配行业虚拟供应链平台构架，并证明了它的可行性。3．分析了汽配行业，特别是中小汽配企业的特点，参考了多种供应链组建评价指标后，提出了适合汽配行业虚拟供应链组建的评价指标体系。4．对汽配行业虚拟供应链系统进行了总体设计，分析了该系统开发中的关键问题、系统设计的总体思想、各部分的功能模块和流程图以及数据库的设计，重点研究了虚拟供应链组建过程，利用交互式决策的算法对其进行了优化设计，并采用了BP神经网络进行了优化设计的改进。5．完成汽配行业虚拟供应链组建系统的设计，并且进行了原型开发测试，得出了有效的结论。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究背景
• 1.2.1 传统供应链
• 1.2.2 供应链管理概述
• 1.2.3 虚拟供应链
• 1.3 虚拟供应链组建国内外现状
• 1.4 工作概要和课题支撑
• 第二章 汽配行业虚拟供应链
• 2.1 汽配行业特点
• 2.2 汽配行业供应链现状
• 2.3 虚拟供应链运作模式
• 2.4 汽配行业虚拟供应链
• 2.5 本章小节
• 第三章 多目标优化理论与BP神经网络基础
• 3.1 多目标优化基础
• 3.1.1 多目标优化模型
• 3.1.2 Pareto解和Pareto曲面
• 3.1.3 目标规划
• 3.1.4 多目标优化问题的求解方法
• 3.2 交互规划法多目标决策
• 3.2.1 逐步约束方法
• 3.2.2 权衡比替代法
• 3.2.3 代理值置换法
• 3.2.4 满意权衡方法
• 3.3 BP神经网络基础
• 3.3.1 人工神经网络
• 3.3.2 BP神经网络
• 3.4 本章小节
• 第四章 基于交互式决策的汽配行业虚拟供应链优化算法设计
• 4.1 供应链评价指标
• 4.1.1 供应链评价指标研究现状
• 4.1.2 虚拟供应链评价指标
• 4.2.1 企业内部绩效度量指标
• 4.2.2 企业外部度量指标
• 4.2.3 企业财务度量指标
• 4.2.4 企业客户度量指标
• 4.3 汽配行业虚拟供应链评价指标
• 4.3.1 汽配行业企业特点
• 4.3.2 汽配行业虚拟供应链评价指标的选择
• 4.4 汽配行业虚拟供应链优化算法的设计
• 4.4.1 交互式多目标决策算法的选择
• 4.4.2 汽配行业交互决策算法
• 4.5 基于BP神经网络的合作伙伴选择
• 4.5.1 BP神经网络结构的选择
• 4.5.2 BP神经网络训练方法的选择与实现
• 4.6 本章小节
• 第五章 基于交互式决策的汽配行业虚拟供应链系统的设计与开发
• 5.1 汽配行业虚拟供应链系统总体框架
• 5.1.1 系统架构
• 5.1.2 系统关键技术
• 5.2 汽配行业虚拟供应链系统功能的总体设计
• 5.3 数据库设计模型
• 5.4 虚拟供应链组建子系统的开发
• 5.5 本章小节
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录一 攻读硕士期间发表的学术论文
• 附录二 攻读硕士期间取得的软件著作权