26、绿色供应链管理与人力资源智能系统解析

绿色供应链管理与人力资源智能系统解析

1. 解释结构建模(ISM)在绿色供应链管理中的应用

解释结构建模(ISM)技术由J. Warfield于1974年提出,用于分析复杂关系,其核心思想是构建多层次结构模型。该技术在供应链管理的多个场景中得到应用,例如研究制造业供应商发展问题的根源、汽车行业实施绿色供应链管理(GSCM)技术的障碍、印度物流行业面临的挑战、各行业障碍之间的关系、可持续供应链管理风险的相互关系、买卖双方的关系以及印尼棕榈油行业GSCM绩效指标之间的关系等。

ISM技术的流程如下:
1. 了解GSCM的驱动因素,这些因素来源于材料采购、产品制造、交付和回收等环节。
2. 考察因素及其相互关系。
3. 形成元素的结构自交互矩阵。
4. 开发可达性的初始和最终矩阵。
5. 制定层次划分。
6. 绘制有向图展示元素之间的关系。
7. 进行MICMAC分析对因素进行分组。
8. 最后,审查模型并检查是否存在不一致之处。

以下是绿色供应链管理中的绿色驱动因素列表:
| 序号 | 驱动因素 | 代码 | 简要描述 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 高层管理 | R1 | 高层管理的支持 |
| 2 | 环境管理 | R2 | 遵循IS 14000标准 |
| 3 | 材料采购 | R3 | 从绿色供应商处采购 |
| 4 | 产品设计 | R4 | 绿色设计 |
| 5 | 产品制造 | R5 | 使用绿色能源 |
| 6 | 材料交付 | R6 | 使用绿色运输 |

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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