低碳供应链柔性资源配置模型及算法的鲁棒性研究

摘要：

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型.新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战.本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对象,通过对资源配置问题、模型参数及鲁棒性实验分析,合理地解决低碳供应链柔性资源配置平衡问题.考虑资源环境的双重属性,如何优化供应链资源配置,本文从政府层面和企业层面给出了相应的对策:政府要加强低碳供应链的建设与管理;企业要强化碳减排与资源配置方法的创新.在经济全球化影响下,如何实现线上线下供应链资源的优化配置,值得进一步思考与研究.

关键词：低碳供应链、柔性资源配置、混合神经网络算法、鲁棒性能

所属期刊栏目：39

分类号：F252(物资经济)

资助基金：湖南省自然科学基金项目“大数据环境下基于谱机器学习的云物流资源配置研究”;湖南省教育厅基金项目“基于NETDEA模型的低碳供应链网络协同效度测定研究”;贵州大学引进人才资助项目“大数据环境下绿色供应链资源配置要素研究”

在线出版日期：2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：79-86