运用线性规划与神经网络优化供应商选择策略

"这篇论文主要探讨了生产企业在原材料订购与运输过程中的决策问题，结合线性规划、多目标线性规划和神经网络技术进行建模分析。作者通过引入新指标优化供应商选择，旨在降低企业成本、风险，并提升竞争力。" 本文详细阐述了生产企业如何通过科学的决策方法来优化原材料的订购与运输。首先，线性规划被用于从402家供应商中筛选出50家关键供应商，重点关注稳定性和准确率这两个指标。线性规划的核心在于找到各变量之间的最佳关系，以便在满足约束条件下最大化或最小化特定目标。 接着，多目标线性规划方法被应用于更复杂的场景，将问题拆分为三个子问题，旨在确定131家供应商以满足生产需求，同时考虑能耗最小的订购与转运策略。这种方法因其准确性、效率和快速响应而显得尤为重要。 为了进一步提升决策质量，作者尝试将神经网络技术引入供应商和转运商的选择。特别是在神经网络技术在计算机视觉领域取得显著成果的背景下，论文尝试将其应用于采购策略，以增加A类材料的采购量，减少C类材料的采购，同时考虑能耗因素。 最后，论文综合运用上述方法，进行了深入的仿真和验证，并利用Python和MATLAB软件实现问题的可视化，以便更好地理解和分析结果。神经网络技术的应用为绿色可持续供应链的发展提供了强有力的支持。 关键词涵盖了线性规划的基础与拓展，包括单目标和多目标线性规划，以及神经网络技术的应用工具Python和MATLAB，这些工具和技术的结合为企业的供应链管理提供了新的思路和方法。