【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业供应链领域，特别是涉及一种供应链优化方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、供应链是企业内外各个环节之间协同合作的一种组织形式,它对企业的发展和运营有着重要的影响。供应链控制系统通常包括用户层，控制层，数据层和互联网传输介质。其中用户层包括原料供应商、生产厂家、经销商和各级库存站点。控制层主要包括网络控制系统的各模块控制器和各用户的数据读取和写入。采用基于神经网络预测的切换网络控制系统对供应链上各节点进行控制调节，各级用户通过物联网进行读取写入数据。数据层主要采用区块链技术，其中包含数据库和网络传输介质以及硬件传输介质。数据库中可以存贮供应链系统的控制模型和各种模式算法以及用户层等各类输入数据。
2、随着互联网的快速发展和控制技术的不断优化，网络控制在供应链管理中的应用正迅速崭露头角。这一趋势为供应链系统带来了明显的优势，但也伴随着一系列巨大挑战。例如，突发事件(如自然灾害或全球卫生危机)会突然打破供应链的正常运行，用户需求可能会出现剧烈波动，而供应链系统的参数和结构也会发生重大变化。
3、因此，有效地控制供应链系统已经成为一个备受关注的研究领域。通过合理的网络控制和管理，企业可以进行合理控制，以确保客户在适当的时间获得所需产品，并最小化运营成本。同时，现代化技术的应用也变得尤为关键。企业正在积极利用大数据分析、人工智能和物联网等先进技术来更精确地预测需求、优化库存、提高运输效率，从而更好地适应供应链中的变化和不确定性。总之，供应链管理的有效控制和管理不仅对企业的成功至关重要，而且在现代商
4、但是现有的供应链系统控制存在企业转移或者因突发状况或者不确定干扰导致的供应链系统不稳定问题，因此，基于上述问题，亟需提供一种供应链控制优化方法或系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种供应链优化方法、系统及电子设备，能够解决企业转移或者因突发状况或者不确定干扰导致的供应链系统不稳定问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种供应链优化方法，包括：
4、基于供应链系统中产品“生产-储存-销售”的企业库存管理基本数量逻辑关系，得到受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程；
5、根据受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程，采用线性二次调节器最优控制方法，确定不考虑不确定用户需求及不确扰动的情况下的代价函数；
6、根据代价函数，采用线性二次调节器最优控制方法，得到线性二次调节器最优控制法则，得到最优控制器；
7、根据径向基函数神经网络构造前馈控制器；并利用李雅普诺夫函数确定径向基函数神经网络的自适应率；
8、根据自适应率的前馈控制器和最优控制器构建供应链系统模型；
9、根据供应链系统模型对供应链系统的稳定性进行判断；当不稳定时，根据李雅普诺夫函数重新确定径向基函数神经网络的自适应率。
10、可选地，所述受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程为：
11、
12、其中，x(t)为供应链系统各环节的库存水平的序列，为x(t)的导数，a、b为适当维数矩阵，δa、δb为供应链网络受到外部攻的攻击信号，u(t)为生产商的产量的序列，d为干扰系数矩阵，ω(t)为用户端不确定需求的序列，c为供应链系统运行参数的已知常数矩阵，t为时间参数，y(t)为系统输出。
13、可选地，所述根据受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程，采用线性二次调节器最优控制方法，确定不考虑不确定用户需求及不确扰动的情况下的代价函数，具体包括：
14、不考虑不确定用户需求及不确扰动的情况下供应链系统的动力学方程为：
15、
16、代价函数为：
17、
18、其中，j为代价函数，x为供应链系统各环节的库存水平，u为生产商的产量，q、r为正定权重矩阵，上标t为转置。
19、可选地，所述根据代价函数，采用线性二次调节器最优控制方法，得到线性二次调节器最优控制法则，得到最优控制器，具体包括：
20、当正定矩阵存在时，求解riccati代数方程，得到正定解p；
21、根据正定解p得到使线性二次调节器控制中的代价函数最小化的反馈增益矩阵k，从而得到线性二次调节器最优控制法则。
22、可选地，利用李雅普诺夫函数确定径向基函数神经网络的自适应率，具体包括：
23、
24、其中，为径向基函数神经网络中权重的自适应率，γ为径向基函数神经网络的学习率，h为径向基函数神经网络各隐藏层的输出。
25、一种供应链优化系统，包括：
26、动力学方程确定模块，用于基于供应链系统中产品“生产-储存-销售”的企业库存管理基本数量逻辑关系，得到受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程；
27、代价函数确定模块，用于根据受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程，采用线性二次调节器最优控制方法，确定不考虑不确定用户需求及不确扰动的情况下的代价函数；
28、最优控制器确定模块，用于根据代价函数，采用线性二次调节器最优控制方法，得到线性二次调节器最优控制法则，得到最优控制器；
29、自适应率确定模块，用于根据径向基函数神经网络构造前馈控制器；并利用李雅普诺夫函数确定径向基函数神经网络的自适应率；
30、供应链系统模型构建模块，用于根据自适应率的前馈控制器和最优控制器构建供应链系统模型；
31、稳定性判断模块，用于根据供应链系统模型对供应链系统的稳定性进行判断；当不稳定时，根据李雅普诺夫函数重新确定径向基函数神经网络的自适应率。
32、一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行所述的一种供应链优化方法。
33、可选地，所述存储器为计算机可读存储介质。
34、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
35、本专利技术所提供的一种供应链优化方法、系统及电子设备，基于线性二次调节器最优控制(lqr最优控制)方法，选择合适的代价函数，保留最优控制的基本方法；基于径向基函数神经网络(rbf神经网络)，利用其可以以任意精度逼近非线性函数的特点，预测逼近模型中的干扰部分并设计控制器消除干扰。将lqr最优控制和rbf神经网络有机结合，lqr最优控制器用传统控制方法使系统稳定，rbf神经网络采用前馈控制来抵消产生的影响。设计成完整控制器，保障系统各部分完整。基于李亚普诺夫函数，设计rbf神经网络的自适应率，保证系统最终可以趋于稳定，获得最优的控制效果；本发买那个基于线性二次调节器和径向基函数神经网络构建供应链系统模型，解决企业本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种供应链优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种供应链优化方法，其特征在于，所述受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程为：
3.根据权利要求2所述的一种供应链优化方法，其特征在于，所述根据受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程，采用线性二次调节器最优控制方法，确定不考虑不确定用户需求及不确扰动的情况下的代价函数，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种供应链优化方法，其特征在于，所述根据代价函数，采用线性二次调节器最优控制方法，得到线性二次调节器最优控制法则，得到最优控制器，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种供应链优化方法，其特征在于，利用李雅普诺夫函数确定径向基函数神经网络的自适应率，具体包括：
6.一种供应链优化系统，其特征在于，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至5中任一项所述的一种供应链优化方法。
8.根据权利要求7所
...【技术特征摘要】
1.一种供应链优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种供应链优化方法，其特征在于，所述受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程为：
3.根据权利要求2所述的一种供应链优化方法，其特征在于，所述根据受到企业转移或者外界干扰情况下供应链系统的动力学方程，采用线性二次调节器最优控制方法，确定不考虑不确定用户需求及不确扰动的情况下的代价函数，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种供应链优化方法，其特征在于，所述根据代价函数，采用线性二次调节器最优控制方法，得到线性...
【专利技术属性】
技术研发人员：李庆奎，柳丹惠，杨洪凯，赵纪元，李霏，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：
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