供应链智能建模方法研究

《供应链智能建模方法研究(信任契约视角)》以信任的视角全面、系统地介绍了供应链智能建模的基本理论和相关方法。全书共分7章，包括导论、相关研究成果综述、供应链成员聚类分析、“计算型信任”供应链智能建模、“关系型信任”供应链智能建模、供应链建模的鲁棒性分析和本书结论与展望。
《供应链智能建模方法研究(信任契约视角》分析了影响供应链建模的相关因素，并清晰地回答了以下问题：如何根据这些因素利用企业已有的数据对供应链成员的信任度进行测量并进行量化表示；如何利用供应链成员的信任度进行分级；在此基础上，如何在不同阶段的供应链信任维度上对供应链成员进行智能建模，以快速、准确地确定其合作关系；如何利用供应链模型的鲁棒性和稳定性进行有效的供应链管理等。

张学龙，博士，桂林电子科技大学商学院副教授，硕士生导师，河北工业大学博士后。主要从事供应链管理、智能决策分析、现代工业工程等研究。在供应链管理、工业工程研究领域中，取得了一些研究成果，在靠前外学术期刊、学术会议发表论文30余篇，先后承担和主要参与国家自然科学基金、教育部人文社会科学青年基金、广西哲学社会科学规划课题等各类科研项目20余项，获省级很好成果奖两项。

第1章 导论
1.1 供应链建模方法的研究背景
1.2 研究意义
1.2.1 研究的理论意义
1.2.2 研究的实践意义
1.3 研究内容及创新点
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究的创新点
1.4 研究思路和研究方法
本章小结
第2章 相关研究成果综述
2.1 供应链与供应链管理
2.2 供应链信任相关研究述评
2.2.1 信任的概念
2.2.2 信任的维度
2.2.3 供应链信任与信任维度
2.3 供应链建模方法相关研究述评
2.3.1 描述性建模方法
2.3.2 规范性建模方法
2.3.3 当前建模方法比较及对本研究的启示
2.4 智能优化算法相关研究述评
2.4.1 遗传算法
2.4.2 粒子群优化算法
2.4.3 人工神经网络
本章小结
第3章 供应链成员聚类分析
3.1 问题的提出
3.2 供应链信任的度量
3.2.1 主观信任特征及定量描述
3.2.2 供应链信任度量概念模型
3.3 供应链信任评价指标的建立
3.3.1 评价指标建立的原则
3.3.2 建立供应链信任评价指标
3.3.3 评价指标的权重解析
3.4 供应链成员聚类分析
3.4.1 评价指标模糊信息处理
3.4.2 评价指标属性值的Vague值计算
3.4.3 供应链成员聚类――算例数值分析
本章小结
第4章 “计算型信任”供应链智能建模
4.1 问题的提出
4.2 “计算型信任”的形成机制
4.2.1 局部供应链信任演化博弈模型的构成
4.2.2 “计算型信任”学习演化博弈机制
4.2.3 数值实验与结果分析
4.3 “计算型信任”供应链BPNN建模方法
4.3.1 BPNN的基本原理
4.3.2 基于BPNN的“计算型信任”供应链成员的智能选取
4.4 “计算型信任”供应链GA-BPNN建模方法
4.4.1 遗传算法的组成与算法流程
4.4.2 GA-BPNN的算法流程与数值实验
4.5 “计算型信任”供应链PSO-BPNN建模方法
4.5.1 PSO算法的组成与算法流程
4.5.2 PSO-BPNN的算法流程与数值实验
本章小结
第5章 “关系型信任”供应链智能建模
5.1 问题的提出
5.2 供应链信任多智能体协同模型
5.2.1 供应链协同
5.2.2 多智能体技术
5.2.3 MAs协同信任模型
5.3 供应链信任度效应值波动性辨识及其记忆性
5.3.1 记忆性及其检验
5.3.2 信任度效应值记忆性及其波动性辨识
5.4 供应链MAs-BPNN建模方法
5.4.1 供应链MAs-BPNN智能学习模型
5.4.2 供应链MAs-BPNN智能建模方法
5.4.3 供应链MAs-GA-BPNN智能建模方法
5.4.4 供应链MAs-PSO-BPNN智能建模方法
本章小结
第6章 供应链建模的鲁棒性分析
6.1 问题的提出
6.2 供应链的鲁棒性
6.3 基于正交神经网络的时滞供应链模型的鲁棒性分析
6.3.1 具有时滞特征的供应链模型
6.3.2 正交神经网络的定义及其性质
6.3.3 供应链模型的鲁棒性分析
6.3.4 数值实验与结果分析
6.4 基于信任的供应链鲁棒控制策略
本章小结
第7章 本书结论与展望
7.1 结论
7.2 研究展望与设想
附录A 供应链信任评价指标未加权超矩阵
附录B 供应链信任评价指标加权超矩阵
附录C 供应链信任评价指标超极限矩阵
附录D “主-从”局部供应链建模数据
附录E MATLAB BP神经网络程序清单