一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法技术

本发明专利技术属于卫生防疫技术领域，具体涉及一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，包括以下步骤：步骤1、构建复杂供应链网络模型；将复杂供应链网络中的企业映射为网络的节点，设置初始节点数为n，个节点划分为4层，代表供应链网络中的供应层、制造层、分销层及零售层；步骤2、构建基于马尔科夫过程的供应链网络失效传播模型：基于复杂供应链模型，建立一个基于马尔科夫过程的多周期动态失效程度演化网络；步骤3、构建供应链网络节点失效评估模型并进行仿真实验。量化各节点的失效程度，建立一个动态的多周期供应链网络失效程度的评估模型，从而加强对失效程度高的节点的保护和预防，并可以为供应链网络优化过程提供有效参数。效参数。效参数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法


[0001]本专利技术属于卫生防疫
，具体涉及一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法。

技术介绍

[0002]作为一个复杂的系统，供应链网络风险的传播过程具有随机性与不确定性，一旦网络中某个节点处于失效状态，往往会导致与之相联系的其他节点产生不同程度的失效，最终在整个供应链网络中进行风险传播。这种考虑节点间互相影响的方法为解决供应链网络风险的传播问题提供了一种可行的思路。
[0003]现有的有关供应链风险传播的文献主要运用运筹学、网络科学和仿真模拟等方法。研究内容为判断节点是否失效，并得到供应链网络总失效概率，以及网络的出入向度、聚类系数等统计特征进行分析，但衡量节点具体的失效程度的研究仍有所欠缺。因此，有必要建立一个供应链网络失效评估模型来对每个节点的失效程度进行量化，失效程度的评估结果可以加强对严重失效节点的保护，最大化规避损失。
[0004]现有的有关供应链风险传播的研究主要集中于判断网络中各节点是否失效，即默认各节点只有失效与正常(0与1)两种状态，并以此为基础进行网络风险传播建模，并对网络节点的统计性特征进行分析。这种风险传播建模的缺陷为：
[0005]只能得到各节点的失效概率，但无法量化网络中各节点具体的失效程度。首先，在网络普遍存在失效的情况下，无法对失效程度高的节点进行针对性保护及预防；其次，在实际工程问题中，在制造端不同失效程度的节点会对应不同的产能受限情况，在供应及分销端不同的失效程度体现为原材料及产品供应能力受限，在需求端不同失效程度则可以描述需求产生较大波动性，仅判断节点是否失效不能很好地刻画这些特征，难以为供应链优化过程提供参数。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，克服了现有技术的不足，量化各节点的失效程度，建立一个动态的多周期供应链网络失效程度的评估模型，从而加强对失效程度高的节点的保护和预防，并可以为供应链网络优化过程提供有效参数。
[0007]为解决上述问题，本专利技术所采取的技术方案如下：
[0008]一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1、构建复杂供应链网络模型；
[0010]步骤1.1、将复杂供应链网络中的企业映射为网络的节点，设置初始节点数为n，个节点划分为4层，其中i＝1,2,3,4分别代表供应链网络中的供应层、制造层、分销层及零售层；
[0011]步骤1.2、构建基于物流传递的供应链网络的失效程度传播模型；
[0012]步骤1.3、构建基于疫情随机传播的供应链网络的失效传播模型；
[0013]步骤1.4、将基于物流因素的风险传递模型与随机风险传递模型合并，得到失效程度传递情况的有向有权网络；
[0014]步骤2、构建基于马尔科夫过程的供应链网络失效传播模型：基于复杂供应链模型，建立一个基于马尔科夫过程的多周期动态失效程度演化网络；
[0015]步骤2.1、构建基于马尔科夫过程的自身失效程度演化模型；
[0016]步骤2.2、构建邻居节点失效程度的传递模型；
[0017]步骤2.3、建立节点失效程度叠加模型及其失效等级表示方法；
[0018]步骤2.4、确定替代节点的动态退出及进入机制；
[0019]步骤2.5、核心节点的目标免疫策略；
[0020]步骤3、构建供应链网络节点失效评估模型并进行仿真实验；
[0021]步骤3.1、根据每个节点的失效程度，确定免疫策略下的供应链网络平均失效程度作为评估指标；
[0022]步骤3.2、进行仿真实验。
[0023]进一步，步骤1.2中所述基于疫情随机传播的供应链网络的失效传播模型，具体包括：
[0024]步骤1.2.1、定义节点i和j的是否关联的二元变量COE
ij
：当时，则说明节点i与j存在基于物流因素风险传递的联系，反之则无；
[0025]上下两个层级的企业节点存在物流传递的联系，则货物充当不同地区间传播的媒介，即上下层节点间存在风险传递的联系，
[0026]步骤1.2.2、若满足条件即上下层节点间存在风险传递的联系，之后定义参数为节点i到j的风险防控阈值,随机生成服从(0，1)间均匀分布的参数RP
ij
，若则表示基于物流因素从节点i到j的能否传递失效程度的二元变量即该失效程度能够传播，反之为0。
[0027]进一步，步骤1.3中所述构建基于疫情随机传播的供应链网络的失效传播模型，具体包括：
[0028]步骤1.3.1、由于随机因素，则供应链网络中所有节点突破物流传递带来的上下层约束限制，就可以作为风险源与其邻居节点产生联系；定义参数STON
ij
∈(0,1)，随机生成服从(0,1)间均匀分布的参数STO
ij
。如果STO
ij
≥STON
ij
，则即供应链中任意两个节点i与j存在风险传递的联系，反之为0；
[0029]步骤1.3.2、若满足条件即不同节点间存在风险传递的联系；定义参数为节点i到j的风险防控阈值，随机生成服从(0,1)间均匀分布的参数RP
ij
，如果则表示基于随机因素从节点i到j的能否传递失效程度的二元变量即该失效程度能够传播，反之为0。
[0030]进一步，步骤1.4中将基于物流因素的风险传递模型与随机风险传递模型合并，具体包括：
[0031]综合上述两种情况从节点i到j的能否传递失效程度的二元变量其中OR表示对二元变量取逻辑或运算符，当S
ij
＝1时，从节点i到j将会进行失效程度的传递，传递的失效程度大小作为边的权重，且节点j为i的邻居节点，由此完成对有向有权网络的构建。
[0032]进一步，步骤2.1中所述构建基于马尔科夫过程的自身失效程度演化模型，具体包括：
[0033]节点的失效程度DIR
k
∈(0,1)，其中k＝0,1,2,3,4，分别对应完全正常(DIR0＝0)，轻微失效(DIR1＝0.25)，中等失效(DIR2＝0.5)，严重失效(DIR3＝0.75)，完全失效(DIR4＝1)五种不同状态；
[0034]定义从状态DIR
k1
到状态DIR
k2
的状态转移矩阵如下：
[0035][0036]其中任意转移概率P
ij
≥0,i＝0,1,
…
,4,j＝0,1,
…
,4，i＝0，1，
…
，4
[0037]DIR
k2T+1
＝DIR
k1T
×
P(DIR
K2
|DIR
K1
)，该式表示在T周期时处于失效状态k1的节点通过马尔科夫过程在T+1周期时处于失效状态k2。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、构建复杂供应链网络模型；步骤1.1、将复杂供应链网络中的企业映射为网络的节点，设置初始节点数为n，个节点划分为4层，其中i＝1,2,3,4分别代表供应链网络中的供应层、制造层、分销层及零售层；步骤1.2、构建基于物流传递的供应链网络的失效程度传播模型；步骤1.3、构建基于疫情随机传播的供应链网络的失效传播模型；步骤1.4、将基于物流因素的风险传递模型与随机风险传递模型合并，得到失效程度传递情况的有向有权网络；步骤2、构建基于马尔科夫过程的供应链网络失效传播模型：基于复杂供应链模型，建立一个基于马尔科夫过程的多周期动态失效程度演化网络；步骤2.1、构建基于马尔科夫过程的自身失效程度演化模型；步骤2.2、构建邻居节点失效程度的传递模型；步骤2.3、建立节点失效程度叠加模型及其失效等级表示方法；步骤2.4、确定替代节点的动态退出及进入机制；步骤2.5、核心节点的目标免疫策略；步骤3、构建供应链网络节点失效评估模型并进行仿真实验；步骤3.1、根据每个节点的失效程度，确定免疫策略下的供应链网络平均失效程度作为评估指标；步骤3.2、进行仿真实验。2.根据权利要求1所述的一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，其特征在于：步骤1.2中所述基于疫情随机传播的供应链网络的失效传播模型，具体包括：步骤1.2.1、定义节点i和j的是否关联的二元变量COE
ij
：当时，则说明节点i与j存在基于物流因素风险传递的联系，反之则无；上下两个层级的企业节点存在物流传递的联系，则货物充当不同地区间传播的媒介，即上下层节点间存在风险传递的联系，步骤1.2.2、若满足条件即上下层节点间存在风险传递的联系，之后定义参数为节点i到j的风险防控阈值,随机生成服从(0，1)间均匀分布的参数RP
ij
，若则表示基于物流因素从节点i到j的能否传递失效程度的二元变量即该失效程度能够传播，反之为0。3.根据权利要求2所述的一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，其特征在于：步骤1.3中所述构建基于疫情随机传播的供应链网络的失效传播模型，具体包括：步骤1.3.1、由于随机因素，则供应链网络中所有节点突破物流传递带来的上下层约束
限制，就可以作为风险源与其邻居节点产生联系；定义参数STON
ij
∈(0,1)，随机生成服从(0,1)间均匀分布的参数STO
ij
，如果STO
ij
≥STON
ij
，则即供应链中任意两个节点i与j存在风险传递的联系，反之为0；步骤1.3.2、若满足条件即不同节点间存在风险传递的联系；定义参数为节点i到j的风险防控阈值，随机生成服从(0,1)间均匀分布的参数RP
ij
，如果则表示基于随机因素从节点i到j的能否传递失效程度的二元变量即该失效程度能够传播，反之为0。4.根据权利要求3所述的一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，其特征在于：步骤1.4中将基于物流因素的风险传递模型与随机风险传递模型合并，具体包括：综合上述两种情况从节点i到j的能否传递失效程度的二元变量其中OR表示对二元变量取逻辑或运算符，当S
ij
＝1时，从节点i到j将会进行失效程度的传递，传递的失效程度大小作为边的权重，且节点j为i的邻居节点，由此完成对有向有权网络的构建。5.根据权利要求1所述的一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，其特征在于：步骤2.1中所述构建基于马尔科夫过程的自身失效程度演化模型，具体包括：节点的失效程度DIR
k
∈(0,1)，其中k＝0,1,2,3,4，分别对应完全正常(DIR0＝0)，轻微失效(DIR1＝0.25)，中等失效(DIR2＝0.5)，严重失效(DIR3＝0.75)，完全失效(DIR4＝1)五种不同状态；定义从状态DIR
k1
到状态DIR
k2
的状态转移矩阵如下：其中任意转移概率P
ij
≥0,i＝0,1,
…
,4,j＝0,1,
…
,4，DIR
k2T+1
＝DIR
k1T
×
P(DIR
K2
|DIR
K1
)，该式表示在T周期时处于失效状态k1的节点通过马尔科夫过程在T+1周期时处于失效状态k2。6.根据权利要求5所述的一种基于马尔科夫过程的供应链网络风险传播评估方法，其特征在于：步骤2.2中所述构建邻居节点失效程度的传递模型，其表达式...

【专利技术属性】
技术研发人员：王炳森，王洪峰，张云龙，郝鹏飞，陈景泽，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：