基于遺傳ＢＰ網絡優化模型的集成化供應鏈危機預警支持系統

[摘 要] 綜合遺傳算法全局收斂性和BP網絡局部搜索快速性、自學習自適應的優點，設計了遺傳BP網絡優化模型，提出基于此模型的集成化供應鏈危機預警支持系統構建方案。基本思路：根據模糊優選模型建立訓練樣本，引入遺傳BP網絡優化模型，先用GA在全局中定位出一個較好的搜索空間，然后采用BP算法在此空間中進行局部精調，反復交替逐步搜索出最優網絡結構，在訓練好的網絡中輸入遺傳BP網絡模型對預警指標的時間序列預測數據，實現準確預警。有效克服了當前預警模型缺乏自我學習、預警知識獲取低效等缺陷，為供應鏈預警研究提供了一條可行的實現途徑。

[關鍵詞] 集成化供應鏈 遺傳算法(GA) BP神經網絡 模糊優選 平衡計分卡(BSC)