基于ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物流供應(yīng)商能力評估研究

［摘 要］ 本文針對物流供應(yīng)商評價優(yōu)選問題，從物流供應(yīng)商能力實(shí)現(xiàn)層面，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，以MATLAB 7為編程工具實(shí)現(xiàn)，為物流供應(yīng)商能力的評估提供了有效的途徑。

［關(guān)鍵詞］ 物流供應(yīng)商；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；評估

［中圖分類號］F270.7［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A［文章編號］1673-0194（2008）09-0086-03

1 引 言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，物流行業(yè)也在不斷發(fā)展，物流供應(yīng)商作為物流行業(yè)的重要力量，其地位日益突出。物流供應(yīng)商是指產(chǎn)品由生產(chǎn)方到銷售方的物流活動不是由生產(chǎn)方自身的物流部門來完成，而是通過其他的物流企業(yè)，即物流供應(yīng)商來完成。實(shí)施第三方物流能夠幫助企業(yè)提高生產(chǎn)力、減少勞動力、削減成本，為企業(yè)尤其是中小企業(yè)減少20%~30%的經(jīng)營成本。所以會有越來越多的企業(yè)將其物流業(yè)務(wù)外包給第三方物流商運(yùn)作。但企業(yè)如何選擇物流供應(yīng)商，如何對物流供應(yīng)商能力進(jìn)行準(zhǔn)確評估，是十分關(guān)鍵的。由于物流供應(yīng)商的競爭能力涉及的因素很多，并且各評價因素和評價結(jié)果之間具有復(fù)雜的非線性關(guān)系，對于物流供應(yīng)商能力的評估主要是主觀上的定性估計(jì)，或者是從一些數(shù)據(jù)的表面層上做出初步的分析而得出結(jié)論。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）可以處理高度復(fù)雜的非線性模型，具有泛化和學(xué)習(xí)能力，能夠有效地解決信息和知識獲取方面存在的間接性和效率低的問題，并且具有很高的精度。本文從實(shí)現(xiàn)物流供應(yīng)商能力要素出發(fā)，采用前向三層BP模型設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并利用MATLAB 7對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測試。

2 評估指標(biāo)體系的建立

評價物流供應(yīng)商能力，首先要建立一個評估指標(biāo)體系，即選擇哪些方面來評定供應(yīng)商競爭能力的優(yōu)劣。本文從競爭能力實(shí)現(xiàn)的層面上來建立其指標(biāo)體系。從理論上講，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商競爭能力應(yīng)具備以下幾個方面：

2. 1客觀物流能力

它主要體現(xiàn)為運(yùn)輸能力和倉儲能力。馬克思曾在《資本論》中指出，運(yùn)輸活動實(shí)際上“表現(xiàn)為生產(chǎn)過程在流通過程內(nèi)的繼續(xù)”，運(yùn)輸物資經(jīng)由加工形成產(chǎn)品后，通過運(yùn)輸活動把各種物資直接運(yùn)送到需要物資的地區(qū)，可以說運(yùn)輸活動是整個物流供應(yīng)鏈的“血管”，是連接各物資需求點(diǎn)的生命線。倉儲能力主要通過庫存能力、在途庫存保有率、單位面積利用率來實(shí)現(xiàn)。

2. 2服務(wù)質(zhì)量

服務(wù)質(zhì)量在整個供應(yīng)商競爭能力中起著誠信、緩沖、調(diào)節(jié)和平衡的作用。通過交貨的準(zhǔn)確率、及時率、貨物破損率等保證適時、適地、適量地向物資需求地提供不間斷的優(yōu)質(zhì)運(yùn)輸服務(wù)，滿足客戶的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)需要。其中，在增值服務(wù)中，包括個性化服務(wù)和流通加工，可以體現(xiàn)供應(yīng)商的獨(dú)特競爭實(shí)力以獲取客源。

2. 3管理效益水平

為實(shí)現(xiàn)物資運(yùn)輸快速作業(yè)，提高服務(wù)質(zhì)量，要求物流供應(yīng)商的管理效益水平高，特別是在物流整合能力、協(xié)調(diào)機(jī)制、學(xué)習(xí)能力方面綜合反映管理效益水平。在信息管理系統(tǒng)方面，也能突顯物流供應(yīng)商的管理績效狀況，更好地提高競爭能力。

2. 4發(fā)展?jié)摿?/p>

發(fā)展?jié)摿κ呛饬课锪鞴?yīng)商是否具備長期的競爭能力、提供長期優(yōu)質(zhì)服務(wù)的重要指標(biāo)。主要體現(xiàn)在物流供應(yīng)商的企業(yè)文化、企業(yè)信譽(yù)、企業(yè)規(guī)模、團(tuán)隊(duì)精神和員工素質(zhì)等方面。

2. 5價格優(yōu)勢

為實(shí)現(xiàn)競爭能力，在價格方面比其他供應(yīng)商有一定優(yōu)勢，確?？蛻裟苓x擇自己，這是評估物流供應(yīng)商競爭能力的又一個指標(biāo)。

3 物流供應(yīng)商競爭能力評估的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

3. 1BP網(wǎng)絡(luò)簡介

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)，具有3層或3層以上階層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。層間各種神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接，即下層的每一個單元與上層的每個單元都實(shí)現(xiàn)權(quán)連接，而每層各神經(jīng)元之間不連接。一個典型的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由3層構(gòu)成，即：輸入層、隱含層（或者稱中間層，它由一層或多層組成）和輸出層，各階層之間實(shí)行全互連方式。BP（Error Back Propagation）算法是Rumelhart等在1986年提出的，在多層前饋網(wǎng)的應(yīng)用中，3層前饋網(wǎng)應(yīng)用最為廣泛，理論證明3層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，具體算法步驟如下：

３層前饋網(wǎng)絡(luò)中，輸入向量為Ｘ ＝ （ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ，…，ｘｎ）Ｔ，如加入ｘ０＝－１，可為隱含層神經(jīng)元引入閾值；隱含層輸出向量為Ｙ ＝ （ｙ１，ｙ２，…，ｙｉ，…，ｙｍ）Ｔ，如加入ｙ０＝－１，可為輸出層神經(jīng)元引入閾值；輸出層輸出向量為Ｏ ＝（ｏ１，ｏ２，…，ｏｋ，ｏｌ）Ｔ；期望輸出向量為D ＝（ｄ１，ｄ２，…，ｄｋ，ｄｌ）Ｔ。輸入層到隱含層之間的權(quán)值矩陣用Ｖ表示，Ｖ ＝（Ｖ１，Ｖ２，…，Ｖｊ，Ｖｍ），其中列向量Ｖｊ為隱含層第ｊ個神經(jīng)元對應(yīng)的權(quán)向量 ；隱含層到輸出層之間的權(quán)值矩陣用Ｗ表示，Ｗ＝（Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｋ，Ｗｌ），其中列向量Ｗｋ為輸出層第 ｋ 個神經(jīng)元對應(yīng)的權(quán)向量。

（1）對全部連接權(quán)進(jìn)行初始化，一般將權(quán)值設(shè)為較小的隨機(jī)數(shù)，以保證每個神經(jīng)元一開始都工作在其轉(zhuǎn)移函數(shù)變化最大的位置。

（2）計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出值及其與樣本期望值之間的偏差，然后從輸出層反向計(jì)算到輸入層調(diào)整權(quán)值。

對于輸出層，有

根據(jù)應(yīng)用需要，也可以采用其他轉(zhuǎn)移函數(shù)。

計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出之間的誤差，表示為：

然后依據(jù)誤差的大小自動調(diào)節(jié)輸出層到隱含層之間的連接權(quán)值Ｗ、隱含層到輸入層之間的連接權(quán)值Ｖ的大小，也就是輸出層的誤差向中間層進(jìn)行誤差傳遞的過程。

（３）對樣本中的每一組數(shù)據(jù)都進(jìn)行訓(xùn)練，直到網(wǎng)絡(luò)輸出值和期望值之間的偏差滿足要求為止。

經(jīng)過訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)就可以準(zhǔn)確地表示輸入與輸出之間的關(guān)系，當(dāng)已知一組輸入時就可以利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來計(jì)算其輸出值。

３． ２ＢＰ網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本文中，作為實(shí)現(xiàn)物流供應(yīng)商競爭能力的要素評估的輸入是其５個基本要素指標(biāo)：客觀物流能力、服務(wù)質(zhì)量、管理效益水平、發(fā)展?jié)摿蛢r格優(yōu)勢，輸出為系統(tǒng)綜合評價的結(jié)果。所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為５，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為１。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置一個隱含層，隱節(jié)點(diǎn)數(shù)為４，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖１所示。

3. 3物流供應(yīng)商能力評估過程

3. 3. 1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射功能以及使知識不斷求精的學(xué)習(xí)功能，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中，將評定信息存儲在神經(jīng)元之間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值上，從而建立輸入與輸出之間的非線性映射。因此，建立什么樣的評定模型完全取決于學(xué)習(xí)樣本的來源。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于物流供應(yīng)商能力的評估無需建立特定的評估規(guī)則，通過學(xué)習(xí)專家對于物流供應(yīng)商能力評估的經(jīng)驗(yàn)，網(wǎng)絡(luò)便可以建立自己的評估規(guī)則并模擬專家推理，對其進(jìn)行評估。

根據(jù)專家對物流供應(yīng)商能力的經(jīng)驗(yàn)評估，獲得10組經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本，如表1所示。

以MATLAB 7作為編程工具，利用MATLAB 7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包中的初始、訓(xùn)練和仿真函數(shù)快速地完成該網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，誤差變化曲線如圖2所示，經(jīng)過12次訓(xùn)練之后，達(dá)到了既定的誤差目標(biāo)，輸入與輸出之間的關(guān)系被準(zhǔn)確地表示出來。

3. 3. 2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估過程

將待評物流供應(yīng)商能力的輸入變量輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)以在訓(xùn)練中建立的評估規(guī)則，模擬專家推理得出評估結(jié)果。

4 總 結(jié)

對物流供應(yīng)商能力的評估有利于客戶更好地選取物流供應(yīng)商。本文根據(jù)企業(yè)客戶的實(shí)際需求，構(gòu)建了物流供應(yīng)商能力的評估指標(biāo)體系，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估方法，實(shí)現(xiàn)了評價因素和評價結(jié)果的統(tǒng)一，避免了各要素權(quán)值難以確定的問題，并且利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出的綜合評分反映了專家的經(jīng)驗(yàn)與偏好。但本文中對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時所用的訓(xùn)練樣本還不夠，因此，在建立評估系統(tǒng)的過程中，所需的數(shù)據(jù)庫還需進(jìn)一步的完善。

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