基于混合PSO-Adam神经网络的外协供应商评价决策模型

摘要：

当前复杂外协环境中外协加工资源的分散性、多样性、动态性、组合性对制造企业的外协供应商评价提出了更高的要求,这使得传统的方法难以满足当前环境下外协供应商评价的需求.对此,提出一种基于混合PSO-Adam神经网络的外协供应商评价决策模型,以弥补多目标决策方法主观性太强、数学规划方法难以求解复杂问题以及经典神经网络方法的性能不稳定等缺陷.为验证模型的有效性,以某建材装备制造企业外协供应商评价问题实例进行实验分析,并与其他现有算法进行对比.结果表明,该决策模型能够针对当前复杂的外协环境客观高效地进行外协供应商评价决策,进一步减少对个人经验的依赖,降低供应商评价难度,减少供应链管理成本.

关键词：供应商评价、混合PSO-Adam算法、神经网络优化、外协管理

所属期刊栏目：33

分类号：TP18;F274(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目71171154;中央高校基本科研业务费专项资金项目2017II27GX

在线出版日期：2019-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2142-2152