有向加权供应网络节点.docx
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有向加权供应网络节点
研究背景
随着全造业通过国际球经济一体化的发展,已经大体上告别了传统的粗放型发展模式,我国大型制化市场的精细化分工,逐步拓宽了市场容量,提升了供应链管理水平,使得企业逐渐转变为高效率精细化产业模式。
科技不断发展,市场竞争越发激烈,外部环境面临各种风险与挑战,科技带动生产力的发展,加速了产品研发的速度,生产周期逐渐缩短,需求趋于多样化,目前大型制造业产品种类多、数量大,决定了零部件采购的复杂性。
而全球经济一体化、高度市场竞争和迅速多变的客户需求使得汽车制造企业在提高产品质量、降低产品成本、快速响应市场变化等方面压力加大。
同时,由于制造企业终端产品的大部分价值来自供应商,使得企业对供应商提供的增值部件越来越依赖。
各大汽车制造企业间比拼的已不单单是产品本身而是其背后所拥有的供应网络,供应网络稳定而高效的运作更是其获得市场竞争优势的重要保障。
供应链网络的稳定少不了好的合作企业及分销商,一旦出现问题便会出现很严重的牛鞭效应,合作越是紧密,越是优秀的合作伙伴,受到的损失就越严重商业管理中经营范式的转换使单个企业不再以单独的、自主经营的实体形式进行竞争,而是通过合作、联盟、外包等形式以其所在供应链的形式进行竞争。
随着产品样式和生产工艺的日益复杂化、多样化、供应链逐步发展为节点种类众多、关系错综复杂的社会协同网络。
由此,供应链应该更确切的称为加权供应链网络。
近年来,环境不确定性的增加使供应链网络运营面临的挑战和风险日益严峻,很小的扰动就可能导致整个网络产生严重的问题,对其保护迫在眉睫。
然而,在保护之前,找到重要的节点企业,才能做到有的放矢,以最少的投入获得最好的效果。
关键节点的搜寻完成后,从有向加权复杂网络的角度建立供应链网络模型。
运用科学的方法修复受损的网络连边。
重新使得企业网络重新得到修复并有效运转。
1.2课题的意义
随着供应网络结构的由传统的链式结构发展为复杂网络结构,各主体间互利共存的特征日渐显著,供应网络中的风险要素也形成了错综复杂的触发关系,某个风险事件的触发往往会引发或衍生几个其他风险事件同时发生,研究某一具体环节的风险变得极为困难且具有一定的片面性。
对于一个复杂的供应网络,仅仅简单地从自身企业分析风险因素是不够的,节点企业的协作也必然会带来风险,风险事件发生之后将犹如“多米诺骨牌”在供应网络中产生连锁反应、引发供应网络的震荡。
因而,从网络结构层面出发对供应系统的整体风险进行研究管理,不仅能够更好的切合供应网络运作的客观实际,还可以更好的控制整个供应网络的综合风险并提高整体运作水平。
S公司供应链的重头戏便是采购目标的选择以及整个供应链的稳定运作,经销商的稳定性对于整个供应链系统管理都具有巨大的贡献。
S公司是一个德国大型制造企业,在工业,能源,医疗领域领域,是迄今为止顶尖的高端技术产业,在精益制造的管理理念下,该公司与客户之间设定的交付时间长达三个月,但仍旧能够在这个行业拥有强大的竞争优势,这一切都很大一部分原因要归功于企业采购模式上不断地推陈出新以顺应市场化需求,但在大的企业供应链也会具有或多或少需要修复改进的可能,如果一旦某个经销商突然断裂,将引起整个链式断裂,因此不容小觑。
S公司主要生产重型机电产品远销海内外,随着用户要求不断提升,想要更大程度的保障S公司的运作成本,又能高效率的生产出令顾客满意的产品。
传统的采购方式已不能满足公司需求。
故如何找到关键的经销商非常重要,将采购工作前移或在采购任务下达前对采购物资进行前期的采购准备就显得格外重要。
因此,针对企业自身管理状况、市场环境、经销商管理水平等要素选定合理有效的物资经销商,对于提升企业在行业的核心竞争力有着举足轻重的意义。
1.3国内外研究现状
国内研究比较多的还是无权无向网络,而现实社会的网络大多数还是有向加权网络,既要考虑权重也要考虑方向。
所以寻求现实中加权有向供应链网络是很有现实意义的。
随着合作的地域范围及合作领域的不断拓展,供应链系统的规模也逐渐扩大,这在一定程度上增加了供应链受到来自内部、外部等众多因素影响的概率,也给供应链正常的运作带来严重的影响,使得供应链呈现出了一定的脆弱性。
1.国内现状
1999年朱茵【1】,运用层次分析法计算铁路修建重要节点权重选择,与以往的分析方法形成对比,并验证该方法的有效性。
2012年,张琨等人【2】,基于灰色关联分析的复杂网络节点重要性综合评价方法,在对多类常用评价指标的特性分析的基础上采用极大不相关法实现指标筛选利用改进熵权法确定各指标的权重最终以灰色关联分析方法确定各节点的重要性。
效性.
2013年,于会等人【3】,基于多属性决策的复杂网络节点重要性综合评价方法,介于以往的节点重要性的方法,度,节点中心性等单个研究指标基础上提出了将各项指标结合的思想,该方法不仅可以用于不同类型复杂网络的节点重要性评价而且便于扩展实验结果表明了该方法的有
2013年,张琨【4】等人,借鉴PageRank排名算法并结合复杂网络节点重要性评估特点提出节点重要性评估的新指标———DWCN-NodeRank和相应评估方法,研究加权有向网络如何寻求重要节点。
2013年,于鲲鹏【5】,针对生产型供应链的脆弱性问题,从不同角度建立具有针对性的分析模型,设计可量化的分析方法。
2015年,谢珊珊【6】等人基于复杂网络知识建立了有向加权层次型供应链网络演化模型,深入探讨了供应链网络脆弱性提出了识别重要节点的方法。
介绍了复杂网络的相关知识及其应用于供应链网络的研究现状指出了现有研究成果的不足。
2016年贺鹤鸣,基于有向加权复杂网络的供应链修复机制研究【7】,以BBV模型为基础,结果表明由于供应链网络的节点、连边之间相互影响,不同的节点、连边组合会产生不同的效果,从供应链网络效率角度考虑修复方案更具全局意义。
2017年,张旭等人【8】,运用以改进的节点收缩法对煤炭供应链中各节点的重要度进行评估,结果表明下水港口在煤炭供应链中的重要度最高,符合客观实际,验证了改进方法在供应链节点重要度评估问题上的准确性与有效性。
2017年叶营仓【9】,针对有向加权下城市轨道交通车站重要度排名研究,构建一种新型有向加权的城市轨道交通网络模型研究了以节点运输能力损失作为指标的车站重要度确定方法。
计算车站重要度的排名证明了方法可行性为城市轨道交通日常运营维护提供决策。
2.国外现状
2015年,R.Franke【10】研究了多层网络的节点重要性研究,运用层次法进行决策评估,2009年,H.Saad,【11】研究了供应链中断等问题,节点重要性运用于企业供应链中,2008年,全球经销商选择的模糊层次分析法分析了企业供应链,【12】如何修复的问题。
2007年OmeraKhan,BernardBurnes,【13】基于有向加权网络对供应链风险性研究,对排名算法进行改进。
Xu等[17]提出一个有向加权网络节点重要性的评价指标--DWCN-NodeRank。
但是,该算法不能同时获得较高的评估精度和较快的收敛速度。
文献[18]和[19]忽略了那些非直接相邻的节点之间的信息交互。
1、有向加权网络研究现状
当前来看,无向不含权的网络是复杂网络研究领域中的热点,但是就实际来说,方向与权重是绝大部分网络连接所固有的。
比如,单向性存在于互联网的超链接中,而在网页中的一个指向sohu超链接并非表示此网页会由同样的超链接所连接到,一般来说网站具有更高的权威性时才会有更多的链接指向其站点,此外,在互联网络中,两个域之间或者两个路由器之间具有不一样的流通量。
网络的动力学性质很大程度上会受到有向加权网络中权值与方向的影响,对于具有相同拓扑框架的网络而言,其不同性质的动力学源于不同的连接边权值。
实际上,具有权值的网络,其实证结果会将实际复杂网络的点分布规律呈现出来,即其分布规律为幂律,并且此规律也是其点强度权值与点强度的分布规律。
在复杂网络的拓扑框架中,其将权重与方向予以引进,这样才与实际的网络框架更加符合。
最近两年,国内外的学者们通过不懈努力终于取得了有关有向加权网络的一些成果。
比如较为著名的交通流诱导的含权网络模型,其是由王文旭等人所提出的,此模型将动态演化的模型生成算法予以给出。
巴内特等人则将含权演化网络模型予以提出,同时他们还对边权、节点度以及节点权的分布规律服从幂律的结论进行了验证。
熊小兵等人对网络生成算法进行模拟,将以不同互惠性网络为基础的微博数据传播模型创建了出来。
张艳超等人则对传播动力学以及复杂网络理论进行了应用,完成了有向加权微博网络模型的构建工作,此模型针对不同种类节点与时间之间的变化关系进行了反映。
王勇等人则将以有向图与贝叶斯网络相结合为基础的故障诊断方法模型予以提出。
他们借助赋值系统的各项功能组件,将系统的功能模型构建出来用于有向图的节点使用,使得飞机系统故障诊断的有效性与直观性得到了大幅地提升。
2、识别并评估有向加权网络的关键节点与关键边
在复杂网络中,系统科学方法与社会科学分析方法是网络节点重要性的两大分析方法。
从一些显著性特点进行突破来对节点的重要性进行分析的是社会网络分析方法,比如其会对节点的接近度、凝聚度、介数以及度等进行分析,即我们所熟知的显著性可由重要性来表示;系统科学分析方法则是从破坏角度入手,借助收缩节点或者删除节点的方式来对网络性能的破坏程度进行观测,进而将网络节点的重要性反馈出来,即我们所熟知的破坏性可以反映出重要性。
对于无标度网络中的节点重要性评估与有向加权网络的节点重要性评估而言,其有着较大的区别,后者的特点是方向存在于其中节点的度之中,主要由入度与出度所构成,在有向加权网络中可以应用普通复杂网络的评估分析方法来识别并分析其节点的重要性,因此本文不再赘述。
在有向加权网络中,通常通过删除边、收缩边以及确定边权等方法来识别其中的核心边。
人们通过计算有向加权网络的边权值来对网络内部的核心线路进行判断。
鞠文云等人在具体研究后,将以最大流传输贡献度为基础的电力网核心线路与节点识别方法予以提出,在这个方法中,其从网络的主体框架入手来对不同电源与负载节点对在功率传输过程中的参与度进行考量。
徐林等人在研究过程中识别电力系统的核心线路时应用了线路的电气介数,通过此方法其将模型假设中母线之间潮流缺乏最短线路流动的问题予以解决。
朱丽娟则在研究后提出了新的方法,其指出在对合著关系网络的边权进行计算时可以对合著效果、合著强度以及合著次数进行应用。
姜秉华等人在进行研究时将理论综述应用于边韧性度之中,所谓边韧性度,指的是对网络图片稳固性进行评估的指标,此指标在对图中去掉边数的情况进行了考量的同时,还对更为复杂的情况进行了考量,即在将边剔除以后,对剩余的网络内部的连通分支最大顶点数以及连通分支数进行了计算。
陈勇则在研究过程中对边收缩法进行了应用,成功地将通讯的核心线路判别了出来。
张国华等人在研究过程中用一个有向权重图来代替了电网,用以评估大型电力系统的稳固性,同时用网络中的节点来替换系统中实际的各项母线,并且对电网内部的方向以及分布情况进行了考量,最终将各个元件所能承受的功率变动的能力值计算了出来。
1.4研究内容
研究内容:
(1)简述下论文的研究目的和意义,国内外现状,生产型供应链及脆弱性研究现状,概述下复杂供应链网络中有向加权网络的特点,以及评估复杂供应链网络中有向加权网络节点重要性所需的定义,目前制造业供应链网络脆弱特点,给出整个文章的组织结构以及论文的研究框架。
(2)在研究有向加权网络节点重要性模型研究的方法基础上,以该制造业为节点,用该企业节点效率表示该点的位置信息,考虑最短路径和最短路径条数,效率,权重矩阵情况下构建算法,即改进pageRank排名算法构建新的指标DWCN-NodeRank进行评估,该指标既反映出节点局部连接的特性,又从全局体现了有向加权复杂网络中整体链接关系对节点重要性的影响。
(3)供应链网络的脆弱性分析,提出了一种改进适用于该企业供应链脆弱性的评价方法,结合企业之间的当量物流数据和工厂到经销商空间距离计算连边权重,结合连接阻力对最短路径公式进行改进,设计出基于节点间平均最小合作阻力的供应链网络效率指标构建了基于BBV的混合加权演化模型进行仿真分析,对该企业经销商网络的脆弱性进行修复。
分别从全局受损和某节点受损进行供应链的修复研究,并且找到效率最优方案。
1.5研究的主要框架
第一章引言,
(1)简述下论文的研究背景,目的和意义,国内外现状,生产型供应链及脆弱性研究现状,概述下复杂供应链网络中有向加权网络的特点,以及评估复杂供应链网络中有向加权网络节点重要性所需的定义,目前制造业供应链网络脆弱特点,给出整个文章的组织结构以及论文的研究框架。
第二章复杂网络基本理论,介绍以往用于计算节点重要性的指标,度,中心性,节点收缩法,最短路径法,pageRank排名算法,本文有向加权供应链网络的基本理论以及相关统计特性,以及介绍本文具体用于节点重要性的评估的改进算法。
第三章介绍供应链的脆弱性,结合BBV模型和第二章的节点重要性评价方法构建的数学模型,实例分析,删除边缘企业以及核心企业进行模型仿真分析。
第四章结论与展望。
第2章相关研究概述
2.1复杂网络的加权研究概述
网络作为一种新兴学科,起源于二十世纪中叶,由学者Euler进行命名,称作图论学,形成了图论理论Solomonoff、Rapoport等。
随着研究的深入,又产生了smallworldnnetworks、scalefreenetwoeks、navigablenetworks等小世界、无标度、可导航等不同的网络[13-15]。
网络主要通过结点、连线构成,且数量巨大、覆盖范围广、连接复杂[16]。
在不断地发展中,与经济发展、信息化发展关系密切,在增加建设规模的同时也增加了建设的复杂程度,也可以称之为复杂科学,其应用范围非常广,如计算机领域、生态研究领域、物理研究领域等。
对于复杂网络的研究,要结合其现状研究、特征参数研究、演化模型研究几方面进行。
2.1.1复杂网络的国内外研究概述
针对复杂网络的定义,国内学者郭雷等人在研究中指出,复杂网络是各节点不按随机方式进行连接,而采用组织方式进行连接所形成的不同网络[17]。
通常情况下,网络节点的连接都不单一具有随机性,因此形成了规则(有秩序)、随机(混乱)两种网络,其特征也表现出简单、明显。
针对上述复杂网络定义,学者Watts等人指出网络具有小世界特征,即可实现网络由规则向随机的过渡,具体如下图2.1所展示。
图2.1网络由规则向随机过渡的图例
图论、复杂网络间的区别在于,其不会针对同一或两个节点的自身连线、重复连线进行考虑。
结合已有的复杂网络研究,对其类型进行了划分,具体如下表2.1所展示。
表2.1复杂网络的分类描述
类型描述示例
人造(技术)网类型主要完成人员、信息、资源的输送,包括交通网、制造网等。
如:
1999年,学者Faloutsos在研究中针对幂率特征的分布提出了拓扑架构Internet;2000年,学者Amaral针对航空网的研究中提出了其拓扑结构。
信息网类型主要包括Internet、通信等网络。
如:
2000年,学者Michigan研究出了拓扑网络Inet2.0等,针对幂率的特性进行了反馈[20]。
社会网类型主要应用在人与人、复杂关系等的解释中。
如:
学者赵春颖结合演员合作形成的网络展开研究,提出了可重复连线分析模型[24]。
生物网主要应用在细胞蛋白、DNA间关系等的解释中。
如:
学者Montoya等人在食物链的研究中提出三种网络结构,指出网络节点度值是为幂率分布服务的[27]。
经济网主要应用在不同经济体间关系等的解释中。
如:
学者Kin等人在研究股票的价格关联时提出了网络无标度加权,指出网络节点产生的影响绝对值具有无标充特性。
复杂网络模型的演化分类如下表2.2所展示。
表2.2复杂网络模型的演化分类描述
模型分类依据模型定义描述示例
网络演化主要演化网络中的点、边。
网络节点、边随网络演化出现增减。
如:
BA复杂网络模型的演化等。
主要演化网络中的边。
网络节点不变,边随网络演化出现增减。
如:
WS复杂网络模型的演化等。
网络权重考虑网络演化没有进行权重考虑网络边无权值赋予形成无权网络。
如:
NW复杂网络模型的演化等。
网络演化进行了权重考虑网络边有权值赋予形成加权网络。
如:
BBV复杂网络模型的演化等。
网络演化机制考虑演化机制单一网络演化进行了演化机制考虑,数量等于1。
如:
BA复杂网络模型的演化等。
演化机制混合网络演化进行了演化机制考虑,数量等于N。
如:
混合复杂网络模型的演化等。
动态演化考虑演化为静态网络演化时,节点相邻两时步间的关系不变。
如:
WS复杂网络模型的演化等。
演化为动态网络演化时,节点相邻两时步间的关系变化。
如:
LW复杂网络模型的演化等。
网络方向性考虑无演化方向网络演化时,节点间的边无演化方向。
如:
ER复杂网络模型的演化等。
无演化方向网络演化时,节点间的边有演化方向。
如:
BBV复杂网络模型的演化等。
复杂网络模型的研究理论分类如下表2.3所展示。
表2.3复杂网络模型的研究理论分类描述
研究理论分类具体内容描述
静态网络统计理论理论研究的内容主要有介数研究、加权研究、聚层研究、聚类研究、相关性研究等。
动态网络理论理论研究的内容主要有演化的时间性质研究、网络稳健架构研究、网络偏好研究等。
网络预测理论理论研究的内容主要有网络控制研究、传播规律研究等。
2.1.2复杂网络的加权特征参数概述
针对复杂网络的加权特征参数研究,本文运用了图论语言符号等来进行详细地介绍。
1、假设复杂网络加权用G表示;节点数量N的集合用V表示,其元素表示为Node或Vertex;边M的集用E表示,其元素表示为lixxxxnk或Edge;边权值集用W表示,其元素表示为Weight;且G值等于(V,E,W)值。
则可以得出G相领A矩阵中aij元素定义表达式,如2.1所展示。
(2-1)
1)Degree(度)、Degreedistribution(度分布)作为重要的网络特征,其表达式如下:
(2-2)
其中i点、j点间有边存在时,则aij等于1,否则等于0;K代表网络i点集的平均度值,用Ki表示;网络度分布用P(K)函数来表示,即表示K点概率个数/节点总数。
2)路径均值计算(APL)的计算表达式如下:
(2-3)
其中N表示网络节点数量,dG(i,j)表示节点间路径最短值,网络路径均值即代表了网络传输效率。
3)簇系数(集聚系数)表达式如下,主要体现网络集团的程度:
(2-4)
其中Ei代表vi点邻近节点的边,其最大值表示为Ki(ki-1)/2;Ci代表聚类系数;Ki代表vi点度值。
4)介数表达式如下,主要针对网络节点的重要程度进行权衡,是在1977年,由学者Freeman在研究中提出的[34]。
(2-5)
其中gij代表节点i、j间的路径最短集。
介数在实际应用中又分成了边、节点两种,节点介数代表途经该节点最短路径的节点数占比;边节点代表途经该节点最短路径的边数占比。
2、特征参数描述:
1)Strength(点强度或点权)表示节点间相边边权重值的和,也体现了幂率的分布特征[35],应用在复杂供应链网络中,能反馈出交易节点信息及重要程度,具体表达式如下:
(2-6)
其中W矩阵的权重元素用Wij表示,假设值等于0,则表示ij两点间不存在边,反之存在。
2)带权集聚系数是学者OnnelaJP等人在研究中提出的[36],其值在网络规则计算中表现最大,在网络随机计算中表现较小,通过加权,可以体现网络架构变化及影响程度,具体计算表达式如下:
(2-7)
网络簇系统计算表达式如下:
(2-8)
3)网络效率是学者Latora等人在研究中提出的[37],主要用于对网络性质、功能受权重的具体影响程度,其计算表达式如下:
(2-10)
局部效率计算表达式如下:
(2-11)
上述介绍了复杂网络加权实现中的主要特征参数,除此之外,网络还有鲁棒特征、模体特征等。
2.1.3复杂网络模型的加权演化概述
针对复杂网络模型的加权演化研究,需要借助相关研究模型展开,实现对网络发展、现状、行为的真实了解。
为此,本文结合相关复杂网络模型加权演化理论,进行了研究模型的设计,具体如下表2.4所展示。
表2.4加权复杂网络的演化模型描述
模型分类模型描述模型例举
固定边权复杂网络模型边的引入、赋值具有一定的规律并保持不变。
如:
加权复杂网络演化模型YJBT[38]、ZTZH[39]等。
边权演化复杂网络模型网络架构发生演化,其边权值也随着发生变化。
如:
加权复杂网络演化模型LW等。
针对复杂供应链网络的应用,常常选择边权演化复杂网络模型进行分析,如果增加供应链网络,则会增加对应节点关联的企业贸易量。
通常情况,使用较广的边权演化复杂网络模型有以下几种:
1、BBV边权演化复杂网络模型由学者Barrat等人首次针对辩权研究进行提出[40],其特征表现为无标度、满足幂分布、参数可调。
演化过程为初始化、拓扑增长、动态演化、加入新节点。
其中拓扑增长表达式、演化机制图分别如下2.12、2.2所展示。
(2-12)
图2-2BBV演化机制示意图
2、有向边权演化复杂网络模型在2007年,由于学者LiMenghui等人在研究中提出,其特征表现为有标度、有方向、满足幂分布,演化过程为初始化、点增长、选出节点连接数[41]。
其中点增长表达式展现如下:
(2-13)
3、边权演化复杂网络模型的成本驱动在2009年,由于学者胡一竑在研究中提出,具体演化过程为初始化、点增长、权重变化[42]。
其中点增长表达式、权重变化表达式、演化机制图分别如下2.14、2.15、2.3所展示。
(2-14)
(2-15)
图2-3成本驱动的加权网络演变模型连接机制示意图
2.2供应链网络的复杂研究
学者FURenlin等人在研究中针对供应链提出了网络定义概念,具体描述如下表2.5所展示。
表2.5供应链网络的定义描述
定义者定义时间具体描述
学者:
MichaelJ.Shaw和Furenlin1998年在供应链网络中,各分销方、制造方、供应方都相互从资源上、能力上、战略上、任务上进行合作,形成了比较复杂的网络结构。
学者:
王召波2007年在供应链网络中,其活动包括了不同的产品采购、产品生销、产品使用等,且活动还关联了物流、资金流、信息流等,所有事物相互交错,形成了复杂的网络结构。
从上表可以发现,供应链具有复杂性,其研究也属于综合交叉科目类,为此,本文在研究中,结合了国内、国外的研究现状展开,具体如下:
2.2.1国外的研究概述
针对于供应链的复杂研究大部分属于理论研究部分,如学者Dirkhelbing研究成果等。
通过调研国外的研究现状,大体分成了交易供应链研究、网络供应链研究,具体如下表2.6所展示。
表2.6国外关于复杂供应链网络的研究描述
研究分类例举描述
复杂的交易供应链研究2005年,学者Sun等人结合供应链交易研究,采用无标度理论分析指出,其网络特征表现为无标度。
复杂的网络供应链研究2001年、2002年学者Thomas等人、Goetschalckx等人分别针对复杂供应链展开了系统研究、综合计算研究阐述了复杂网络供应链的必要性及分解计算方法。
[57-58]
同时2005年,学者Santoso也针对供应链网络展开了随机规律研究[59],指出其具有不确定性。
2007年,学者Chopra等人针对供应链网络展开捆绑风险源研究指出[60],破坏或延迟供应会导致经销商不可靠。
2009年,学者Surya等人在供应链网络的CASN动态研究中指出其演化过程应稳定推进。
另外还有学者Almeder等人
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