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第1章 导论1

1.1供应链建模方法的研究背景1

1.2研究意义2

1.2.1研究的理论意义2

1.2.2研究的实践意义3

1.3研究内容及创新点3

1.3.1研究内容3

1.3.2研究的创新点5

1.4研究思路和研究方法6

本章小结8

第2章 相关研究成果综述9

2.1供应链与供应链管理9

2.2供应链信任相关研究述评13

2.2.1信任的概念13

2.2.2信任的维度15

2.2.3供应链信任与信任维度17

2.3供应链建模方法相关研究述评21

2.3.1描述性建模方法21

2.3.2规范性建模方法22

2.3.3当前建模方法比较及对本研究的启示24

2.4智能优化算法相关研究述评25

2.4.1遗传算法27

2.4.2粒子群优化算法27

2.4.3人工神经网络28

本章小结30

第3章 供应链成员聚类分析32

3.1问题的提出32

3.2供应链信任的度量33

3.2.1主观信任特征及定量描述33

3.2.2供应链信任度量概念模型34

3.3供应链信任评价指标的建立35

3.3.1评价指标建立的原则36

3.3.2建立供应链信任评价指标36

3.3.3评价指标的权重解析40

3.4供应链成员聚类分析46

3.4.1评价指标模糊信息处理47

3.4.2评价指标属性值的Vague值计算48

3.4.3供应链成员聚类——算例数值分析51

本章小结55

第4章 “计算型信任”供应链智能建模57

4.1问题的提出57

4.2“计算型信任”的形成机制58

4.2.1局部供应链信任演化博弈模型的构成59

4.2.2“计算型信任”学习演化博弈机制62

4.2.3数值实验与结果分析66

4.3“计算型信任”供应链BPNN建模方法73

4.3.1 BPNN的基本原理74

4.3.2基于BPNN的“计算型信任”供应链成员的智能选取79

4.4“计算型信任”供应链GA-BPNN建模方法84

4.4.1遗传算法的组成与算法流程84

4.4.2 GA-BPNN的算法流程与数值实验86

4.5“计算型信任”供应链PSO-BPNN建模方法89

4.5.1 PSO算法的组成与算法流程89

4.5.2 PSO-BPNN的算法流程与数值实验91

本章小结96

第5章 “关系型信任”供应链智能建模98

5.1问题的提出98

5.2供应链信任多智能体协同模型99

5.2.1供应链协同99

5.2.2多智能体技术100

5.2.3 MAS协同信任模型105

5.3供应链信任度效应值波动性辨识及其记忆性107

5.3.1记忆性及其检验108

5.3.2信任度效应值记忆性及其波动性辨识110

5.4供应链MAS-BPNN建模方法111

5.4.1供应链MAS-BPNN智能学习模型111

5.4.2供应链MAS-BPNN智能建模方法114

5.4.3供应链MAS-GA-BPNN智能建模方法121

5.4.4供应链MAS-PSO-BPNN智能建模方法126

本章小结131

第6章 供应链建模的鲁棒性分析132

6.1问题的提出132

6.2供应链的鲁棒性133

6.3基于正交神经网络的时滞供应链模型的鲁棒性分析135

6.3.1具有时滞特征的供应链模型135

6.3.2正交神经网络的定义及其性质137

6.3.3供应链模型的鲁棒性分析139

6.3.4数值实验与结果分析146

6.4基于信任的供应链鲁棒控制策略148

本章小结151

第7章 本书结论与展望153

7.1结论153

7.2研究展望与设想155

附录A 供应链信任评价指标未加权超矩阵157

附录B 供应链信任评价指标加权超矩阵158

附录C 供应链信任评价指标超极限矩阵159

附录D “主-从”局部供应链建模数据160

附录E MATLAB BP神经网络程序清单162

附录F GA-BPNN算法的主要程序清单164

附录G PSO-BPNN算法的主要程序清单167

参考文献169