改進(jìn)粒子群算法在電子商務(wù)采購(gòu)中的應(yīng)用
粒子群算法的基本思想是通過(guò)群體中個(gè)體之間的協(xié)作和信息共享來(lái)尋找最優(yōu)解，下面是小編搜集的一篇關(guān)于粒子群算法在電子商務(wù)采購(gòu)中的應(yīng)用探究的論文范文，供大家閱讀借鑒。
隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展和社會(huì)信息化水平的不斷提高，企業(yè)進(jìn)入一個(gè)全球化競(jìng)爭(zhēng)的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，電子商務(wù)作為企業(yè)的發(fā)展平臺(tái)已成趨勢(shì)。特別對(duì)中小企業(yè)而言，電子商務(wù)帶來(lái)了許多新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，面對(duì)日益加劇的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和多變的市場(chǎng)需求，如何結(jié)合電子商務(wù)這信息化平臺(tái)及特點(diǎn)，確保產(chǎn)品品質(zhì)，降低采購(gòu)成本是提高自身競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。但是通過(guò)電子商務(wù)平臺(tái)(如阿里巴巴、淘寶)的.采購(gòu)?fù)鶗?huì)遇到一種情況：一種產(chǎn)品多個(gè)供應(yīng)商，各供應(yīng)商散落分布，報(bào)價(jià)、郵費(fèi)歷史交易情況等各評(píng)價(jià)指標(biāo)均有差異。針對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)供應(yīng)商難以選擇的問(wèn)題，本文建立合理的供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系并采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行求解，最終選擇較合適的供應(yīng)商及供應(yīng)量組合。
一、模型建立
(一)供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)
對(duì)于供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者都做過(guò)大量研究。[1，2]本文根據(jù)電子商務(wù)信息化平臺(tái)的特點(diǎn)，選取了以下7項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)：產(chǎn)品質(zhì)量(Q)、價(jià)格(P)、交貨速度(T)、運(yùn)輸質(zhì)量(TQ)、服務(wù)(S)、信用度(C)、支付(PA)。
產(chǎn)品質(zhì)量指的是實(shí)際產(chǎn)品質(zhì)量與供應(yīng)商描述的產(chǎn)品質(zhì)量相符程度，用合格率表示;產(chǎn)品價(jià)格是包含運(yùn)輸費(fèi)用在內(nèi)的平均單位產(chǎn)品的成本;交貨速度指供應(yīng)商發(fā)貨速度，從訂單下達(dá)到收到貨物的時(shí)間，用交貨準(zhǔn)時(shí)率來(lái)表示;交貨速度指供應(yīng)商發(fā)貨速度，從訂單下達(dá)到收到貨物的時(shí)間，用交貨準(zhǔn)時(shí)率來(lái)表示;服務(wù)指整個(gè)交易過(guò)程中供應(yīng)商的服務(wù)情況，包括溝通態(tài)度、商業(yè)承諾、售后服務(wù)和反饋態(tài)度;信用度也即可靠度，是供應(yīng)商在該電子商務(wù)平臺(tái)的使用積分;支付指的是供應(yīng)商提供的支付方式及方便程度。
以上評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)，除了價(jià)格由供應(yīng)商提供外，其余評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值均從電子商務(wù)平臺(tái)上采集。
(二)模型的建立
設(shè)購(gòu)買方需要采購(gòu)m種產(chǎn)品，有n個(gè)候選供應(yīng)商，每個(gè)供應(yīng)商都供應(yīng)一種或多種所需產(chǎn)品，購(gòu)買方可在這n家供應(yīng)商的供應(yīng)能力范圍內(nèi)，選擇供應(yīng)商并確定采購(gòu)的產(chǎn)品類型及數(shù)量，達(dá)到minP―采購(gòu)成本最小化，maxQ―產(chǎn)品質(zhì)量最大化，maxT―交貨速度最快化，maxTQ―運(yùn)輸質(zhì)量最大化，maxS―服務(wù)最好化，maxC―信用度最高化，maxPA―支付最方便化。這是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，采用加權(quán)法得到單目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)：
二、改進(jìn)粒子群算法求解
粒子群算法(PSO)，基本思想是通過(guò)群體中個(gè)體之間的協(xié)作和信息共享來(lái)尋找最優(yōu)解。該算法具有魯棒性、擴(kuò)展性和并行分布性等優(yōu)點(diǎn)，算法規(guī)則簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)且收斂速度快，已成功運(yùn)用于訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、求解多維非線性函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題、min-max問(wèn)題、約束優(yōu)化等實(shí)際問(wèn)題中。因此，本文采用粒子群算法對(duì)上述優(yōu)化模型進(jìn)行求解，并通過(guò)動(dòng)態(tài)慣性因子和收縮因子，保證其收斂性，進(jìn)一步提升算法性能。
(一)問(wèn)題表示
供應(yīng)商及供應(yīng)量選擇的問(wèn)題描述為：在n家供應(yīng)商中，為m種產(chǎn)品選擇供應(yīng)的供應(yīng)商及確定供應(yīng)量，以達(dá)到滿足整體要求即目標(biāo)函數(shù)最小。n家供應(yīng)商中，每家可能提供一種或多種產(chǎn)品，購(gòu)買方可以在供應(yīng)商提供的品種范圍內(nèi)同時(shí)向其采購(gòu)多種產(chǎn)品。
在以上問(wèn)題的描述下，確定粒子i在解空間的位置表示Xk=(x11，x12，…，x1n，x21，…，x2n，…，xm1，…，xmn)，代表著m個(gè)產(chǎn)品在n家供應(yīng)商的訂貨量，若xij=0，則表示提供i產(chǎn)品的第j家供應(yīng)商沒(méi)有被選擇，若，xij即表示i產(chǎn)品在第j家供應(yīng)商的訂貨量。
粒子的飛行速度決定其飛行的的位移距離和方向，表示為Vi=(v11，v12，…，v1n，v21，…，v2n，…，vm1，…，vmn)。vij為粒子在該維空間位置的飛行速度，也即位置變化值。
(二)約束條件處理
三、應(yīng)用范例
即產(chǎn)品1在供應(yīng)商1、2、3的采購(gòu)量分別為38、111、51;產(chǎn)品2在供應(yīng)商2、5的采購(gòu)量分別是726、274;產(chǎn)品3的采購(gòu)沒(méi)有選擇供應(yīng)商4，在供應(yīng)商1、3的采購(gòu)量分別是336和164。結(jié)果中可以看出，在多目標(biāo)優(yōu)化的模型中，層次分析法結(jié)合改進(jìn)粒子群算法能有效給出供應(yīng)商及供應(yīng)量組合，為用戶提供選擇參考。
四、結(jié)束語(yǔ)
本文以電子商務(wù)平臺(tái)為背景，根據(jù)使用電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行采購(gòu)的特點(diǎn)，建立對(duì)應(yīng)的供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系和相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，采用層次分析法獲取各指標(biāo)權(quán)重值，使用粒子群算法進(jìn)行求解，并引入動(dòng)態(tài)慣性因子和收斂因子避免算法的早熟同時(shí)加快收斂速度。實(shí)例證明該方法能有效解決多目標(biāo)復(fù)雜決策環(huán)境下的供應(yīng)商及供應(yīng)量選擇難題，具有較廣泛的適用性和較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。
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