基于粗糙集和BP神经网络的供应商选择研究

构建了绿色供应链下的供应商选择评价指标体系,并根据粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络的供应商评价选择模型.结合一个供应商选择实例,结果表明,运用这一混合评价模型来选择供应商,既提高了训练数据表达的清晰度,同时还能避免其他方法人为计取权值和相关系数的主观影响和不确定性,选择的结果比较客观、科学.     

基于粗糙集和BP神经网络的供应商选择研究

构建了绿色供应链下的供应商选择评价指标体系,并根据粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络的供应商评价选择模型。结合一个供应商选择实例,结果表明,运用这一混合评价模型来选择供应商,既提高了训练数据表达的清晰度,同时还能避免其他方法人为计取权值和相关系数的主观影响和不确定性,选择的结果比较客观、科学。     

基于主成分分析与神经网络的供应商选择问题研究

首先对供应商评价的数据进行主成分分析,把多指标转化为少数几个综合指标,然后将其作为神经网络的输入数据,对其进行分析评价。最后用实例进行验证。用这两种相结合的方法对供应商进行评价,大大简化了模型结构。     

基于多目标模糊优选模型的供应商选择

供应链管理环境下的供应商选择对于企业有着重要的影响，但传统的供应商评价存在着各种不足之处。本文提出的基于多目标模糊优选理论的供应商选择模型，可以科学地处理定量和定性评价指标，选出最佳的合作伙伴。     

基于作业成本法的供应商选择改进模型研究

随着供应链中各企业紧密联接的趋势越来越明显,传统的基于价格驱动的供应商竞争关系正在逐渐为同时关注整体竞争要素的战略供应商关系管理所取代。基于作业成本法的供应商选择和评价模型因能够较好地满足多因素评价的要求,而在供应商关系管理中突显出优势。在对现有作业成本法(ABC)基础上的供应商评价和选择方法回顾和分析的基础上,提出相应改进方向与模型。改进后的模型考虑到了企业和供应商长期合作过程中的各种因素的动态性,以便模型更能真实准确的反映影响供应商选择的各项成本,使得企业能做出更加准确的决策。     

基于案例的供应商选择决策支持系统

针对供应链管理中的供应商选择问题,提出了一种基于案例的供应商选择系统,用以对供应商选择提供有效的决策支持。     

基于供应链管理的供应商选择问题初探

在现阶段的发展过程中,现代化发展已经成为企业未来发展的基本方向。作为企业实现现代化发展的关键环节,供应链的管理工作在整个企业运行过程中起到了举足轻重的作用。伴随着供应链管理的发展,供应商的选择问题越来越多,选择要点和选择内容不断丰富,并逐渐发展成为企业采购过程中所有采购员共同面对的问题。根据企业的发展现状和运营情况,选择更合适更合理的采购方案和供货商,并遵循行业准则来制定企业采购规则。     

供应链管理中供应商的选择

供应链管理是产品在市场上处于竞争优势的重要部分,尤其是在供应链管理中的供应商选择更是直接关系到产品的市场价格.供应链管理已经成为了产品竞争中的新型竞争形式,所以企业要想提高自身的产品竞争优势必须要重视供应链管理,尤其要重视供应链管理中的供应商选择,研究供应商选择应考虑哪些指标和问题就变得尤为必要.     

供应商选择权重分析方法及Excel模型

随着市场竞争的全球化、激烈化，企业的竞争转变为供应链之问的竞争，选择优秀的供应链合作伙伴对提高企业竞争力、获得成本优势至关重要。本文介绍了供应商选择权重分析方法的基本思想和步骤，并应用Excel设计了相应的计算分析模型．从而能提高效率，降低成本。     

供应链中供应商选择方法的研究

与供应商结成战略伙伴是现代供应链管理的一项重要内容,科学地选择供应商对于增强供应链的竞争力具有重要的现实意义,本文从交货提前期,质量,交货可靠性和价格四个指标着手,应用改进的TOPSIS法对供应商进行选优,避免了指标权重确定的主观因素,最后应用改进TOPSIS进行了实证分析。     

供应链环境下供应商选择方法研究综述

分析了供应链环境下供应商评价选择的重要性，在讨论供应链一般概念基础上，对供应链环境下供应商评价选择方法的研究现状进行了综述。最后指出未来对供应商选择方法的研究重点应该关注的几个方面，以期为该领域的研究者和实践操作者提供参考意见。     

基于人工神经网络的物流中心选址决策模型研究

物流中心选址在整个物流系统规划中占有十分重要的位置,需要决策者综合考虑多个因素。本文根据物流环境、生产能力和经济效益三方面组成的10个评价指标和单因素评价标准,应用BP神经网络方法对某市物流中心选址进行决策研究。根据单因素评价标准生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本,用检验样本实时监控训练过程以避免出现“过训练”现象,建立可靠的BP模型。示例计算结果表明：与多级模糊综合评价方法相比,本文建立的BP神经网络决策模型具有定量分析和比较精细、客观的特点,在物流中心选址决策研究中具有较好的应用价值。     

基于半结构决策方法的建筑供应商选择模型

建筑材料供应商选择是集成化建筑供应链管理的重要环节,也是一个多目标决策问题。为了充分考虑定量和定性目标,减少人为干扰,使决策结果更科学、合理,作者提出了运用半结构化模糊决策方法选择供应商的模型,分别给出了对于定量和定性目标的决策方法。经过实例分析,结果证明该模型有助于解决此决策问题。     

基于供应链下的供应商选择管理

文章在分析传统采购管理不足的基础上，指出在供应链管理模式下采购的观点，并分析了供应商管理的流程．认真分析评价指标体系构建时需要考虑的因素．指出在构建评价指标体系应根据实际情况制定企业评价供应商的指标体系，另外，由于没有一种普遍适用的评价方法。提出了评价方法的综合利用及具体评价流程。     

基于BP神经网络实现的B样条插值在系统动力学模型的应用

在系统动力学建模的过程中,系统变量之间的关系难以确定,传统的建模方法存在着很大的主观性,利用BP神经网络的方法则可以避免这个问题。而在建立BP神经网络过程中需要大量的学习样本,然而通常采集到的数据往往是不足的。用3次B样条函数对历史数据进行插值的方法构建系统中状态变量的学习样本,解决BP神经网络模型中学习样本不足的缺点,能更好的反应变量之间的非线性映射关系。     

基于人工神经网络的敏捷制造业盟员的选择与评价

根据敏捷制造业的特点,提出盟员评价的指标体系,并对指标进行量化。根据所涉及的指标体系的特点,采用人工神经网络方法来评价盟员,并用MATLAB实现。     

基于FAHP的供应商选择与评价指标体系

首先分析了供应商选择考虑的主要因素,然后建立了较为通用的供应商选择和评价体系,最后运用模糊层次分析法确定了该评价体系的权重。     

基于OWA算子的供应商选择模型研究

目前,基于AHP法构建的供应商选择模型中,均未考虑实际决策时通常有多人参与,并且决策者会给出不同形式评价信息的情况。针对这一问题,将供应商选择视为一种不同形式偏好信息并存的群决策问题,结合AHP法,提出基于OWA算子的供应商选择模型。