基于声誉的供应链合作伙伴选择模型

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1、基于声誉的供应链合作伙伴选择模型第41卷第6期计算机工程2015年6月Vo1.41No.6ComputerEngineeringJune2015·人工智能及识别技术·文章编号:1000-3428(2015)06-0152-06文献标识码:A中国分类号:TP14基于声誉的供应链合作伙伴选择模型卢志刚,林卡(上海海事大学经济管理学院,上海201306)摘要:为高效准确地寻找最佳供应链伙伴组合,提出→种供应链伙伴选择的多目标优化模型。以提高企业声誉稳定性、企业与盟主企业拟合度极大化,以及供应链伙伴组合总体声誉极大化为目

2、标函数,利用保留精英策略的非支配遗传算法进行求解,以减少优秀企业在迭代过程中被淘汰的概率,并找到Pareto最优解。算例结果表明,与供应链伙伴选择独立决策模型以及TOPSIS模型相比,该模型不仅有助于选取稳定性更高的伙伴组合,并能实现供应链整体综合效用的最大化。关键词:声誉;合作伙伴选择;遗传算法;精英策略;多目标规划中文引用格式:卢志刚,林卡.基于声誉的供应链合作伙伴选择模型[1].计算机工程,2015,41(6):152-157.英文引用格式:LuZhigang,LinKa.SupplyChainPartne

3、rSelectionModelBasedonReputation[JJ.ComputerEngine巳ring,2015,41(6):152-157.SupplyChainPartnerSelection西lodelasedonReputationLUZhigang,LlNKa(SchoolofEconomicManag巳m巳时,ShanghaiMaritmeUniversity,Shanghai201306,China)[Abstract]Inordertofindthebestcompositionofsup

4、plychainpartnersefficientlyandaccurately,amulti-objectiveprogrammingmodelforsupplychainpartnerselectionisproposedinthispaper.Maximizingthe巳nterprise’sreputationstability,fitness,andthereputationvalueofthecompositionofsupplychainpartnersareusedastheobjectivefu

5、nctions;anelitistnon-dominatedsortingGeneticAlgorithm(GA)isintroducedtosolvetheproblemtoreducethepossibilityofW巳巳dingoutexcellentent巳rprisesintheiterativeproc巳ss,soastofindth巳Paretooptimalsolution.Exp巳rimentalresu1tsshowthatcomparedwithindependentdecisionmode

6、landTOPSISmodel,th巳modelnotonlycanhelptochoosethestab1epartners,butalsomaximizesthecomprehensiveutilityofthesupplychain.[Keywords]reputation;partnerselection;GeneticAlgor怕m(GA);elitiststrategy;multi-obj巳ctiveprogrammingDOI:10.3969/j.issn.1000-3428.2015.06.028

7、题,国内外学者提出了不同的选择方法O文献[2]在1概述模糊决策分析法的基础上,建立了合作伙伴选择的声誉作为企业间建立合作关系的软安全机三阶段模型,作为敏捷供应链上合作伙伴的选择机制川,可以激励供应链合作伙伴维持高质量的服务,制。文献[3]利用层次分析法,确定评价企业优劣的减少伙伴信息不对称带来的风险及欺骗O建立供应不同指标以及其权重,通过专家打分最后计算其得链企业有效声誉组合,则可以合理地利用合作伙伴分的方法来选择供应链合作伙伴O文献[4J设计了的资掘和优势,提高服务质量及效益,提高市场占有声誉遵循贝叶斯法则更新

8、的合作机制,通过多次合率,以达到供应链伙伴彼此利益最大化。但是供应作,盟主企业根据企业声誉不断对合作伙伴进行筛链伙伴的声誉在现实中却积难损易,导致合作的不选和确认。这一过程类似于双方进行无限重复博稳定性较高O供应链成员声誉的好坏,直接影响到弈,依次最终确定合作伙伴。文献[5J则构建了合作整个供应链的声誉及效益O如何利用声誉选择合适伙伴的评价指标体系,运用基于粗糙集的TOP

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