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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明公开了一种基于IJS‑SVM模型的供应链优化方法、装置及可读介质，涉及数据处理领域，包括：构建三级供应链网络，并建立三级供应链网络的目标函数及其对应的约束条件；构建支持向量机模型，通过改进的水母搜索算法对支持向量机模型进行优化，得到优化后的支持向量机模型，对优化后的支持向量机模型进行训练，得到经训练的支持向量机模型；采用SHAP算法对经训练的支持向量机模型的输出结果进行解释，计算每个不确定因素特征的SHAP值以及每个不确定因素特征的权重值，根据每个不确定因素特征的权重值计算不确定性概率，基于不确定性概率求解目标函数在约束条件下的最优解，得到最优的供应链方案，解决供应链过程中的不确定性问题。
主权项：1.一种基于IJS-SVM模型的供应链优化方法，其特征在于，包括以下步骤：构建由多个制造工厂、多个仓库和多个装配现场组成的三级供应链网络，并建立所述三级供应链网络的目标函数及其对应的约束条件；构建支持向量机模型，通过改进的水母搜索算法对支持向量机模型进行优化，得到优化后的支持向量机模型，对优化后的支持向量机模型进行训练，得到经训练的支持向量机模型，所述经训练的支持向量机模型的输入数据为所述三级供应链网络的不确定因素特征，所述经训练的支持向量机模型的输出结果为对应产品推迟完成装配或产品准时完成装配的分类结果；采用SHAP算法对所述经训练的支持向量机模型的输出结果进行解释，计算每个不确定因素特征的SHAP值；根据每个不确定因素特征的SHAP值计算所述每个不确定因素特征的权重值，根据所述每个不确定因素特征的权重值计算不确定性概率，基于所述不确定性概率求解所述目标函数在所述约束条件下的最优解，得到最优的供应链方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 基于IJS-SVM模型的供应链优化方法、装置及可读介质
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