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1、基于复杂网络的供应链建模研究综述(仅供参考)摘要:简要分析了传统的供应链建模方法及其存在的问题,综述了基于复杂网络的供应链建模、动态性能分析与预测、以及协调控制方法的研究现状,并对该方向的进一步研究前景进行展望和评述.关键词:供应链;拓扑结构;复杂网络;建模Survey on supply chain modeling based complex networksAbstract:The traditional methods on modeling supply chain and their shortages are summarized. After introducing compl
2、ex networks theory, the paper analyses the situation and problems about modeling supply chain based on complex networks. Finally, the perspectives are discussed. Key Words:Supply chain; Topological structure; Complex Networks; Modeling0 引言随着市场竞争的加剧,企业之间的竞争更趋于全球化,供应链管理作为企业的一种有效运作方式已经得到越来越多的重视.关于供应链的定
3、义很多,马士华等人认为,供应链可被视为连接最终消费者到最初供应商之间的一个网络组织.它围绕核心企业,通过对信息流、物流、资金流的控制,从采购原材料开始,加工成中间产品以及最终产品,最后由销售网络把产品送到消费者手里的,由供应商、制造商、分销商、零售商和最终用户构成的一个整体的功能网链式结构1.Bozarth 等2和王丹力等3对供应链的复杂性进行了详细的分析,指出供应链是个典型的复杂系统.由于实体间复杂的相互作用以及供应链中的非线性、信息不完备性和不确定性等特性使得难以对其进行有效的分析和预测.作为典型的复杂系统,供应链建模应该从复杂科学的角度加以研究.然而在供应链建模研究中,传统的方法往往采用
4、一些数学方法且大多数的研究只是针对供应链的某一部分或两个部分间,采用分析的方法进行建模,偏重于供应链的微观性能研究.另外,在供应链的建模中大多没有考虑不确定因素的影响.这些使得传统的建模方法不能有效的反映实际的应用2,4.作为研究复杂系统的有效工具,复杂网络近年来得到了迅速的发展,并在许多领域得到了广泛的应用.复杂网络主要研究网络结构复杂性及其与网络行为之间的关系.它通过对复杂网络拓扑结构统计特性的分析,进而揭示不同网络之间的共性5-8.作为一个复杂系统,供应链建模可以运用复杂网络方法,通过对其拓扑结构进行建模,进而对其动态行为特性进行有效地分析和预测,从而为供应链建模和宏观性能的研究提供一个
5、全新的视角.然而,目前基于复杂网络供应链建模的研究还没有引起足够的重视.基于上述原因,本文将结合复杂网络的研究成果,通过对现有研究文献的分析,针对供应链的特点,探讨基于复杂网络的供应链建模研究的前景和思路,以期给相关研究人员的研究工作提供参考和借鉴.文章安排如下:第一部分简要回顾了传统的供应链建模方法;第二部分介绍复杂网络理论的产生以及研究的主要内容;第三部分分析了基于复杂网络的供应链建模研究的现状,存在的问题,并进一步探讨其研究的前景.最后,文章对基于复杂网络的供应链建模研究进行总结和展望.1 供应链建模方法供应链是由供应商、制造商、分销商、零售商和最终用户等众多实体构成的网络组织,由于涉及
6、的实体众多,因素复杂,为了分析和预测供应链的行为,对其进行有效地建模是十分必要的.近年来,供应链的建模方法受到了广泛的关注,相关学者提出大量建模方法.任常锐,柴跃廷等人9在分析现有建模方法的基础上,根据模型描述工具的不同,将供应链建模方法分为四类:运筹学方法、微分/ 差分方程方法、网络设计方法和基于过程的方法.运筹学方法采用整数规划( IP) 、混合整数规划(MIP) 或线性规划(L P) 等运筹学工具来描述和求解问题;而微分/ 差分方程方法则利用微分/ 差分方程建立供应链模型,进而利用控制理论方法对其动态性能进行分析;网络设计方法则使用节点和连接,以图形化的方式来表示供应链,进而进行分析研究
7、.网络模型的求解使用特定的搜寻方法,有时将网络转化为线性规划、整数/ 混合整数规划等数学描述和求解.基于过程的方法大多应用于研究供应链的业务流程以及过程管理,采用Petri 网,UML 等方法描述供需链管理、控制、服务和生产过程的活动以及活动之间的连接.Chan 等4在综合了相关的文献,将供应链建模方法分为基于分析的方法和仿真方法.基于分析的方法采用数学公式对供应链的行为进行建模,这类模型通常在一定简化的假定条件和约束下,用最优化方法来分析问题.而仿真方法主要利用仿真技术对供应链的不同策略进行评估.由于存在着大量供应链模型,不同学者从不同的视角出发就会产生不同的分类方法,由于篇幅所限,这里就不
8、详细列出,可参考相关综述文献9-12.从层次上来说,供应链可分为战略层、战术层和运作层.传统的供应链建模方法大多是针对供应链的某个局部最优化目标建立起来,而且往往很少考虑供应链的复杂性、动态性等特征.近年来,随着复杂性科学的发展以及传统建模方法的局限性,越来越多的学者意识到必须将供应链视为一个复杂系统,利用复杂科学的相关理论来对供应链进行有效的研究13-16.Choi 等首次提出了将供应链视为复杂系统,并运用复杂自适应理论(Complex Adaptive Systems,CAS)对供应链进行分析,随后张涛等14,Surana 等15 ,Pathak 等16相继开展相关的研究.这些研究有力地促
9、进了供应链建模方法的发展.由于本文主要研究复杂网络方法在供应链建模中的应用,基于复杂自适应理论的供应链建模,不是本文研究的重点,所以在这里就不作详细介绍.2 复杂网络理论作为研究复杂系统的有效方法,复杂网络近年来得到了迅速的发展.复杂网络主要研究网络结构复杂性及其与网络行为之间的关系,它通过对复杂网络拓扑结构统计特性的分析,进而揭示不同网络之间的共性5-8.对网络拓扑结构研究的工具主要采用数学中的图论,最初以规则图或随机图为工具.1998 年,Strogatz 和Watts 在对现实网络统计特性分析的基础上,发现现实的网络既不是规则的也不是完全随机的,而是介于两者之间,并具有小世界效应,进而提
10、出了小世界网络模型17.1999 年,Albert 和 Barabasi 发现现实网络具有无标度特性 18.小世界效应以及无标度特性的发现,极大地促进了复杂网络理论的产生和发展,同时也吸引了众多不同学科背景的研究学者的兴趣.近年来,复杂网络研究发展迅速,相关的研究成果不断涌现,难以在一篇文章中对其进行全面的概括.作者根据查阅的文献,从如下三个方面对复杂网络的研究成果进行简要的介绍:网络模型、网络动态性能和复杂网络理论的应用.2.1 网络模型早期的网络拓扑结构大多是以规则图或随机图为描述工具的,随着小世界网络模型和无标度网络模型的提出,复杂网络理论的模型研究研究得到了极大的发展.这里主要介绍典型
11、的小世界网络模型和无标度网络模型以及有向网路和加权网络.1)小世界网络模型:Strogatz 和 Watts17首先发现了真实的生物、科技、社会网络既不像规则网络那样具有较大的平均路径长度和高聚类系数,也不像随机网路那样具有较小的平均路径长度和低聚类系数,而是介于两者之间,即具有较小的平均路径长度和较高的聚类系数,并命名这样的网络为小世界网络,同时还给出构造小世界网络的 WS 小世界模型.随后为了解决 WS 算法可能出现孤立集团和不便于理论分析的问题,Newman 和 Watts 对 WS 构造算法进行改进,提出了 NW 小世界模型19并采用随机化加边取代 WS 小世界模型构造中的随机化重连机
12、制.随后的学者采用不同的构造方法,提出其他的一些小世界构造模型.如刘强、方锦清等20提出基于度不变的边遍历小世界模型.章忠志、荣莉莉等21提出了确定的迭代方式小世界模型构造法.2)无标度网络模型:Albert 和 Barabasi 对演员合作网、WWW 网和电力网等复杂系统节点的度进行了统计和分析,发现现实网络的节点度的分布并不像随机网络和小世界网络那样符合 Poisson 分布,而是具有幂率分布特性即无标度特性,并给出了基于生长和优先连接构造算法(BA 模型)18.无标度特性的发现引起了学术界极大的关注,无标度网络模型研究也成为一个非常活跃的研究领域.Dorogovtsev 等22 随后提出
13、了利用伪分形方法构造无标度网络的方法;Ravasz 等23提出了采用模块和层次性构造无标度网络算法;Barrat 等24采用边权驱动的方法构造了边权动态演化的无标度网络;李翔和陈关荣25提出了基于局域演化的无标度网络模型.小世界网络和无标度网络模型研究的深入,使人们意识到重新认识现实网络的必要性.相关学者展开了通过网络模型来模拟真实的网络的研究.他们结合现实网络的统计特性特性,对模型描述能力进行了进一步扩展.有向网络和加权网络由于刻画能力比传统的无向、无权网络模型更加丰富,逐渐引起了研究人员的注意.3)有向网络:小世界网络以及 BA 网络都没有考虑节点连接的方向性,但真实的网络如 WWW 和代
14、谢网络的连接都具有方向性.为了准确反映真实世界,研究人员提出有向网络.通过对 WWW 的分析发现,有向网络的节点的出度和入度也遵循不同指数的幂率分布7.同时一些学者发现网络连接的有向性对系统动态性能存在着一定的影响.如 Park 等26研究了网络连接的有向性对系统的同步性能的影响,Bianconi 等27研究了有向网络中回路数量的变化等.4)加权网络:仅仅通过简单网络拓扑结构往往无法揭示现实系统(如生物网络、空间网络等)的丰富而复杂的属性,还需要通过引入加权网络来考虑节点间的连接权重.连接的权重是复杂网络中顶点之间的相互关系和作用强度的表征.权重的引入刻画了连接的多样性,增加了网络的抽象表达能
15、力,同时对网络的统计特性以及动态特性都产生了相应的影响,为调整网络结构和性能提供了新的手段28.Park 等29给出了一种加权网络的构造模型,并通过数值仿真发现该网络连接强度也服从幂率分布.Chavez 等30指出了通过引入适当的权重而形成的加权网络与无权网络相比可以大大提高网络的同步能力.从上述模型研究可以看出,随着复杂网络理论的发展以及人们对现实系统认识的深入,其模型刻画能力也逐渐得到了进一步的增强.2.2 网络的动态性能网络的拓扑结构和动态性能有着密切的联系31.研究复杂网络的动态性能一直是复杂网络理论的一个重要研究内容.在研究网络模型的同时,研究人员试图揭示拓扑结构与动态性能间的联系.
16、Watts 等人在开创的提出小世界模型的同时,就对网络传播机理、网络的同步性能等进行了探讨17.Albert 等人在发现现实网络的无标度特性时,就指出该特性对分析系统的鲁棒性具有相应的影响18.随后许多学者都投入到基于系统的拓扑结构来分析复杂系统的动态性能的研究中,取得了丰硕的研究成果.在这里由于篇幅的限制,我们列出了部分动态性能研究的一些成果,包括网路的同步特性、传播特性、鲁棒性.1)同步特性:同步现象在许多复杂系统中普遍存在.汪小凡和陈关荣针对 NW 小世界模型研究了网络的同步,指出在给定的耦合强度下,当结点足够多,只要 NW 的加边概率大于一定的阀值,该网络就会达到同步状态32.他们还研究了无标度网络同步现象,发现网络规模的增加不会降低网络的同步能力,与无标度网络的连通性相似,无标度网络的同步状态在随机的去掉部分节点时表现出很强的鲁棒性32.Chen 等研究了不确定环境下,复杂网络的同步性能,指出只要网络中部分
