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基于混沌神经网络的原料采购模型研究及应用

潘宇斌  
【摘要】:在具有连续生产特点的工业企业中,供应链管理是关键。其中原料采购是供应链中一个重要环节。供应链管理系统(SCMS)采用计算机技术实现,包括供应商关系管理系统、原料采购决策系统、物流管理系统、库存管理系统。其中原料采购决策系统是核心,系统建立了原料采购模型,制定了原料采购策略,控制采购量,以采购费用最少为原则。它是当前工作流技术中的热门话题之一,也是当前研究人员关注的重要问题,本文正是围绕这一问题所展开的讨论。 在研究过程中,要用到一些优化算法。由于传统的优化算法具有一定的局限性,而智能优化方法的应用越来越广泛,本文主要在混沌神经网络算法方面进行了一些研究工作。在传统的混沌神经网络的基础上,本文提出了一种改进的混沌神经网络,该网络将混沌动力学与收敛动力学相结合,以改善神经网络在寻优时可能会陷入局部极小的缺陷。 针对株洲冶炼厂原料采购的实际情况,本文建立了该厂的原料采购模型,利用本文提出的混沌神经网络,得出了原料采购的优化策略。实际应用结果证明,采用本文提出的优化策略后,每年可以为企业节约一定的资金。 本文中提出的智能原料采购优化策略是在分析和总结了具有连续生产过程的有色冶炼企业原料供应工作特点的基础之上建立的,可以推广到其他类型企业的原料供应工作中,这些方法的提出为企业的管理现代化提供了一个新思路。


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