融入服務(wù)地域因素的第四方物流平臺(tái)供需智能匹配模型.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)全球化的飛速發(fā)展、競(jìng)爭(zhēng)的日益加劇，為強(qiáng)化核心競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)將以供應(yīng)鏈的整體優(yōu)勢(shì)參與國際競(jìng)爭(zhēng)，這既降低了物流成本，實(shí)現(xiàn)了對(duì)顧客的快速反應(yīng)，又提高了顧客服務(wù)水平和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。第四方物流（4PL）的產(chǎn)生解決了這一問題，第四方物流作為一個(gè)供應(yīng)鏈的集成商，針對(duì)公司內(nèi)部和具有互補(bǔ)性的服務(wù)供應(yīng)商所擁有的不同資源、能力和技術(shù)進(jìn)行整合和管理，提供整套供應(yīng)鏈解決方案”。在第四方物流平臺(tái)中選擇合適的供應(yīng)商與客戶進(jìn)行匹配，對(duì)于增強(qiáng)企業(yè)乃至供應(yīng)鏈的整體競(jìng)爭(zhēng)

2、能力具有重要的意義。
　　 目前，用于匹配選擇物流供應(yīng)商的指標(biāo)體系過于注重供應(yīng)商企業(yè)實(shí)力，卻忽略了對(duì)第四方物流小規(guī)模單次業(yè)務(wù)的匹配情況，即對(duì)于單次承接的業(yè)務(wù)，往往選擇企業(yè)實(shí)力最強(qiáng)，而非最適合的供應(yīng)商。另外，現(xiàn)有物流供需匹配主要依賴采用精確數(shù)學(xué)方法計(jì)算，計(jì)算的準(zhǔn)確度較高，但對(duì)于大型數(shù)據(jù)（如網(wǎng)站物流數(shù)據(jù)）處理往往效率低，急需采用人工智能方法。
　　 主要內(nèi)容如下：
　　 第一，分析了第四方物流供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)的業(yè)務(wù)流程

3、，并詳細(xì)討論地域服務(wù)因素對(duì)物流服務(wù)的影響，提出了物流供需匹配區(qū)域覆蓋理論，并通過物流服務(wù)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)、線路月業(yè)務(wù)數(shù)以及物流頻繁等級(jí)區(qū)域三個(gè)內(nèi)容詳細(xì)描述了不同供應(yīng)商的物流服務(wù)頻繁區(qū)域，地域系數(shù)確定工作。最后，生成了包含傳統(tǒng)供應(yīng)商綜合能力體系、地域服務(wù)系數(shù)以及歷史合作指標(biāo)在內(nèi)的物流供需匹配三級(jí)指標(biāo)體系。
　　 第二，對(duì)傳統(tǒng)模糊自適應(yīng)共振算法在模式分類問題中存在的問題進(jìn)行了深入分析的基礎(chǔ)，提出了改進(jìn)的M-FART算法，該算法能夠有效地克服

4、原算法中存在的“飽和”現(xiàn)象，而且還能夠降低原算法的計(jì)算復(fù)雜度，并通過比較實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性。
　　 第三，建立了物流供需智能匹配模型，自動(dòng)記錄并處理物流供應(yīng)商在第四方物流平臺(tái)中的業(yè)務(wù)模型，并用自適應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些業(yè)務(wù)模型進(jìn)行處理，并最終得到供應(yīng)商業(yè)務(wù)模式。
　　 第四，在實(shí)際項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)了融入服務(wù)地域因素的第四方物流平臺(tái)供需智能匹配模型運(yùn)用的平臺(tái)--華夏紡織網(wǎng)，敘述了物流供應(yīng)商匹配的流程與步驟，并重點(diǎn)演示了通過對(duì)華