[发明专利]基于复合权值算法对制造业供应链的建模与求解方法

说明书

本发明公开了一种基于复合权值算法对制造业供应链的建模与求解方法，步骤为：构建改进供应链的六层网络架构；使用横向与纵向协同绿色供应链，使用公路与铁路协同运输方式；使用K‑NN算法进行训练，得到经常合作的厂商标记为训练集，将候选的厂商经过K‑NN算法进行初次筛选；对于筛选后的厂商利用决策树算法进行二次筛选，筛选后标记厂商们的编号；使用复合权值算法计算各个指标的权重因子；将最终筛选后的厂商们与权重因子进行整合。本发明应用复合权值算法对环境指标权重因子进行准确合理化计算，新加入上下游中转站的站点信息，使客户间产生新的运输路线，增强了纵向各层之间的协作性，拥有更好的优化匹配结果，寻找出绿色供应链的伙伴关系路线。

技术领域

本发明属于供应链管理的技术领域，尤其涉及一种基于复合权值算法对制造业供应链的建模与求解方法。

背景技术

越来越多的企业采用可持续绿色供应链管理模式作为企业的一个重要战略的组成部分。中小型制造业使用绿色供应链运营模式尤为明显，并且对我国GDP贡献巨大，具有较大的潜在市场，生产较为集中，生产频率高，单次运输商品数量低，受到资金链的限制，运输方式和运输路线较为单一等不足。随着社会的不断发展，生态环境面临的威胁越来越严峻。

申请号为201811336950.6的专利公开了一种求解绿色供应链协同设计问题中的方法，该专利中对于大量的供应商，生产商，分销商，客户进行应用cplex处理后，对于70组以上的数据显示计算超时，说明对于大数据的绿色供应链伙伴应该进行改进。

发明内容

基于以上现有技术的不足，本发明所解决的技术问题在于提供一种基于复合权值算法对制造业供应链的建模与求解方法，采用可持续发展的协同运输模式后，将制造业之间订单式生产模式进行合并增加了协作性；同时解决了对于较多数据集，cplex优化工具计算超时的问题。

为了解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案来实现：

本发明提供一种基于复合权值算法对制造业供应链的建模与求解方法，包括以下步骤：

步骤1：构建改进供应链的六层网络架构；

步骤2：使用横向与纵向协同绿色供应链，使用铁路运输与公路运输协同运输方式；

步骤3：对厂商样本数据集进行收集，使用K-NN算法进行训练，得到经常合作的厂商标记为训练集，然后将新的厂商经过K-NN算法进行筛选；

步骤4：对于初步筛选后的厂商再进行决策树算法的二次筛选，筛选后标记厂商们的编号；

步骤5：使用复合权值算法计算出各个指标的权重因子；

步骤6：将最终筛选后的厂商们，与权重因子进行整合，使用cplex编程工具计算出原模型与改进模型跟最优解各个指标数值的比较。

进一步的，所述步骤1中的六层网络架构包括供应商、分销商、生产商、上有中转站、下游中转站、客户。

可选的，所述步骤3中的K-NN算法采用不同特征值进行分类，特征值包括三类：第一类是厂商对空气的污染程度，第二个类特征值是厂商对水的污染程度，第三类特征值是厂商对噪声的污染程度；针对多组厂商的三个特征值进行收集与计算，选取对空气，水，噪声污染程度较小的厂商将其标记为经常合作的厂商；将选取对空气，水，噪声污染程度适中的厂商标记为合作次数一般的厂商；选取对空气，水，噪声污染程度较大的厂商标记为合作较少的厂商。

可选的，所述步骤4中的决策树算法利用各指标特征因子数值的大小进行分支操作，特征因子较大的指标在树的顶层，特征值较小的指标在决策树的底层。

可选的，所述步骤5的复合权值算法包括ID3算法和AHP算法，其中：根据ID3算法计算各个指标的权重值，因该算法的客观性比较强，引入一种主观性较强的AHP算法进行权重因子的中和评价。