模糊综合评价与禁忌搜索：虚拟企业风险规划的创新策略

虚拟企业（VE）作为全球化制造的关键组成部分，在全球经济中扮演着日益重要的角色。为了保障VE的成功运营，有效管理风险至关重要。VE的特性决定了其运作模式通常是基于项目驱动，其中包含众多模糊不确定的因素，如供应链动态、市场变化和合作伙伴能力等。因此，如何对这些模糊性进行量化并制定出合理的风险规划策略，成为了一项挑战。 本文的主要贡献在于构建了一个创新的风险规划模型——模糊综合评价嵌入式禁忌搜索（Fuzzy Synthetic Evaluation Embedded Tabu Search, FSET）。模糊综合评价是一种多准则决策分析工具，它能够处理模糊数据和不确定性，通过将多个评价指标融合，形成一个综合的评估结果。禁忌搜索算法则是一种优化技术，它通过避免陷入局部最优解，帮助在复杂决策空间中找到全局最优解决方案。 作者们首先定义了VE风险规划问题的数学模型，该模型结合了非线性整数规划的严谨性与模糊综合评价的灵活性。在模型中，他们考虑了模糊决策变量以及风险因素的不确定性和模糊性，这使得模型更具实际应用价值。通过将模糊综合评价嵌入到禁忌搜索算法中，他们设计了一种自适应的方法，能够在处理VE风险决策时考虑到各种模糊因素的影响，并在搜索过程中动态调整权重，以适应不断变化的环境。 仿真研究部分展示了FSET方法的有效性。通过对比传统的风险规划方法，FSET能够在处理VE中的复杂风险情况时提供更精确、全面的决策支持，提高了风险识别和控制的效率，从而增加了VE项目的成功率。这种方法不仅适用于当前的VE环境，也为其他领域中存在模糊性风险问题的决策提供了新的视角和解决路径。 总结来说，这篇论文深入探讨了虚拟企业风险规划中的模糊性问题，并提出了一种融合模糊综合评价和禁忌搜索策略的创新方法。通过实证研究，证明了这种方法在优化风险决策过程中的优越性能，对于提升虚拟企业的风险管理能力和竞争力具有重要意义。这对于企业在日益竞争激烈的全球化市场中稳定发展和持续创新具有深远影响。