混合PSO-Adam神经网络：提升外协供应商评价的客观效率

在当今复杂的外协环境中，制造企业面临着外协加工资源的分散性、多样性和动态性带来的挑战。这些特性要求供应商评价机制更为精确、灵活且适应性强。传统的供应商评价方法往往难以满足这种需求，因为它们可能过于依赖主观判断，或者在解决复杂问题时效率不高，而且经典神经网络方法的性能稳定性也存在问题。 针对这些问题，本文提出了一种基于混合粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）与自适应动量优化器Adam（Adaptive Moment Estimation）的神经网络决策模型。这种方法旨在弥补多目标决策的主观性，提高数学规划方法处理复杂问题的能力，并通过引入Adam优化算法来增强经典神经网络的稳定性和收敛速度。混合PSO-Adam神经网络决策模型利用了PSO的全局搜索能力和Adam的自适应学习机制，使其能够有效地处理供应商的多个评价标准，同时考虑到环境的不确定性。 为了验证这个模型的有效性，研究者选择了某建材装备制造企业的实际外协供应商评价问题作为案例，进行了实验分析，并将其与其他现有的供应商评价算法进行了对比。结果显示，混合PSO-Adam神经网络决策模型能够客观且高效地对外协供应商进行评价，降低了对个人经验的依赖，减少了供应商评价过程中的复杂性，从而降低了供应链管理的成本。这表明，该模型对于复杂外协环境下的供应商管理具有显著的优势，是提升制造业供应链效率的一种有效工具。因此，企业在面临类似问题时可以考虑采用这一决策模型，以优化其外协供应商的选择和管理策略。