本文關(guān)鍵詞：港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)均衡模型及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

  更多相關(guān)文章： 均衡模型 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 港口供應(yīng)鏈 變分不等式 支持向量機(jī)

【摘要】：隨著供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,港口供應(yīng)鏈已成為人們關(guān)注和研究的熱點(diǎn)。港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)綜復(fù)雜,成員眾多。這些組成成員構(gòu)建形式各異,層次不齊。因此,為實(shí)現(xiàn)資源的合理配置,優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),提高整個(gè)供應(yīng)鏈的作業(yè)效率成了港口供應(yīng)鏈管理的最大目標(biāo)。另外,在全球經(jīng)濟(jì)一體化的形式下,港口供應(yīng)鏈涉及的行業(yè)越來(lái)越多,范圍越來(lái)越大。在對(duì)商品進(jìn)行生產(chǎn)、運(yùn)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(huì)給整個(gè)供應(yīng)鏈帶來(lái)無(wú)法預(yù)計(jì)的后果,所以對(duì)港口供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估是必要的,也是保證港口供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)發(fā)展的一項(xiàng)重要的任務(wù)。為了降低港口供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的不確定性與風(fēng)險(xiǎn)性,加強(qiáng)供應(yīng)鏈中各成員之間的協(xié)作,本文對(duì)港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)均衡模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行了研究。本文的主要研究成果如下：1.基于港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中同層成員間相互競(jìng)爭(zhēng),不同層成員間相互合作的關(guān)系,提出了一個(gè)由供應(yīng)商、港口物流商和客戶組成的三層港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)均衡模型,并在此基礎(chǔ)上引入了電子商務(wù)。從供應(yīng)商、港口物流商及客戶三個(gè)角度給出了各自的最優(yōu)目標(biāo)及全局的最優(yōu)目標(biāo),并基于變分不等式理論給出了最優(yōu)目標(biāo)的求解方法。最后通過算例驗(yàn)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(jì)算復(fù)雜度和計(jì)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(jī)訓(xùn)練方法。該方法將線性支持向量機(jī)訓(xùn)練過程中凸二次規(guī)劃的求解問題轉(zhuǎn)化為變分不等式的求解問題,進(jìn)而得到最優(yōu)分類超平面。該求解過程占用內(nèi)存較少,從而可以提高支持向量機(jī)分類的訓(xùn)練速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于變分不等式的支持向量機(jī)泛化能力強(qiáng),而且比傳統(tǒng)的支持向量機(jī)有更快的收斂速度。3.為了減少各種風(fēng)險(xiǎn)對(duì)港口供應(yīng)鏈造成的損失,增強(qiáng)港口供應(yīng)鏈管理的穩(wěn)定性和運(yùn)營(yíng)的高效性,建立了基于支持向量機(jī)的港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型進(jìn)行對(duì)比分析,通過實(shí)例計(jì)算表明基于支持向量機(jī)的港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型是可行的。同時(shí),考慮采集數(shù)據(jù)的誤差問題,對(duì)采集數(shù)據(jù)引入容錯(cuò)值,構(gòu)成容錯(cuò)區(qū)間,利用粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行了不確定分析,討論了不同的容錯(cuò)值對(duì)評(píng)估誤差的影響。為港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的建立和發(fā)展提供了參考。
【關(guān)鍵詞】：均衡模型 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 港口供應(yīng)鏈 變分不等式 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F274;F552
【目錄】：

• 創(chuàng)新點(diǎn)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-29
• 1.3.1 港口供應(yīng)鏈國(guó)外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.3.2 港口供應(yīng)鏈國(guó)內(nèi)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(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究現(xiàn)狀27-29
• 1.4 研究的目標(biāo)與主要內(nèi)容29-31
• 1.4.1 研究的目標(biāo)29-30
• 1.4.2 研究的主要內(nèi)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(jié)32-34
• 第2章 基礎(chǔ)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(zhì)37-38
• 2.2.3 變分不等式算法38-41
• 2.3 支持向量機(jī)及其學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介41-51
• 2.3.1 線性支持向量機(jī)算法42-44
• 2.3.2 近似線性可分支持向量機(jī)算法44-46
• 2.3.3 非線性可分支持向量機(jī)算法46-49
• 2.3.4 用于擬合的支持向量機(jī)49-51
• 2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介51-58
• 2.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介51-52
• 2.4.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介52-55
• 2.4.3 粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介55-58
• 2.5 本章小結(jié)58-60
• 第3章 港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)均衡模型60-76
• 3.1 港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)均衡模型構(gòu)建61-62
• 3.2 港口供應(yīng)鏈各層決策者的行為及目標(biāo)分析62-65
• 3.2.1 供應(yīng)商的行為及其最優(yōu)目標(biāo)63-64
• 3.2.2 港口物流商的行為及其最優(yōu)目標(biāo)64
• 3.2.3 客戶的行為及其最優(yōu)條件64-65
• 3.3 港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)平衡條件分析65-68
• 3.3.1 供應(yīng)鏈平衡條件66-67
• 3.3.2 平衡條件分析67-68
• 3.4 算法實(shí)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(shí)例分析72-75
• 3.6 本章小結(jié)75-76
• 第4章 基于電子商務(wù)的港口供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)均衡模型76-96
• 4.1 網(wǎng)絡(luò)均衡模型構(gòu)建77-78
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)模型中各層決策者的最優(yōu)狀態(tài)78-84
• 4.2.1 供應(yīng)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(luò)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(jì)算結(jié)果87-88
• 4.4 實(shí)例分析88-94
• 4.5 本章小結(jié)94-96
• 第5章 港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究96-124
• 5.1 基于變分不等式的線性支持向量機(jī)96-102
• 5.1.1 問題轉(zhuǎn)化97-99
• 5.1.2 算法步驟99-100
• 5.1.3 實(shí)例分析100-102
• 5.2 基于變分不等式的近似線性支持向量機(jī)102-106
• 5.2.1 問題轉(zhuǎn)化102-103
• 5.2.2 算法步驟103-105
• 5.2.3 實(shí)例分析105-106
• 5.3 基于支持向量機(jī)的港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估106-118
• 5.3.1 港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系設(shè)定107-111
• 5.3.2 模型建立及結(jié)果分析111-113
• 5.3.3 與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)比分析113-118
• 5.4 基于粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估118-122
• 5.4.1 模型建立118-120
• 5.4.2 結(jié)果分析120-122
• 5.5 本章小結(jié)122-124
• 第6章 結(jié)論124-126
• 參考文獻(xiàn)126-138
• 附錄 港口供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系數(shù)據(jù)表138-140
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文140-142
• 致謝142-143
• 作者簡(jiǎn)介143

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：888213