基于BP神经网络和蜂群算法对在T-JIT环境下供应链协同风险的预警研究

为了保证T-JIT环境下供应链采购管理中顾客对产品多样化、小批量、准时化的发展需求和协同管理智能化、信息化的发展趋势,同时促进供应链采购管理、库存管理之间和供应商之间的协同稳定、高效发展,针对供应链上各节点不确定性环境的影响和需求复杂性问题的困扰,同时扩充供应链风险预警管理的理论方法和体系,提出了一种基于BP神经网络与蜂群算法(ABC-BP)相结合的优化元启发式算法,对供应链各节点协同风险进行预警分析,用蜂群算法解决了选取BP神经网络权值和阈值的随机性,采用BP神经网络对每组供应链进行协同风险预警区间划分,找出影响供应链协同风险的主要因素,随后采取相应措施预防风险发生,并用实例证明该方法的有效性与可行性。传统的BP神经网络存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值等缺点,影响风险预警的准确性和可行性。改进的ABC-BP算法与以往BP神经算法相比时效性高、稳定性强、准确率高。该问题的研究可以预防和缓解供应链协同风险的发生,减少财力和物力的损失;同时可以满足顾客多品种、小批量、多样化的采购需求,保证供应链各节点企业之间的风险协同,为T-JIT环境下供应链协同中不确定性风险的预警管理提供了一种新的可行方法。