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BP神经网络在企业作业链优化中的应用

Application of BP Neural Network in Optimization of Enterprise Operating Chain
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摘要 优化企业作业链的核心内容是模拟作业链上各作业参数与单位产品总成本之间的函数关系.文中在分析了BP神经网络和作业链的特点的基础上,运用BP神经网络表述作业链上各作业参数与单位产品总成本之间的函数关系.通过实例进行分析模拟,并运用最优化算法对函数进行优化,获得单位产品总成本最小时的各作业参数.企业可利用优化的结果进行生产,调节作业活动,降低企业成本,带来企业竞争优势. The key to optimizing the enterprise operating chain is to obtain the function of the total cost of per unit product with various operating parameters in the operating chain .Based on the analysis of the characteristics of the operating chain and BP Neural Network method ,the function of the total cost of per unit product with various operating parameters was described by using BP Neural Network .Through simulation and optimization of the function ,the operating parameters corresponding to the lowest total cost of per unit product were obtaired .Making full use of these results ,enterprises can adjust work activities and reduce costs to increase their competitive advantages .
作者 党江艳 黄越
出处 《西安工业大学学报》 CAS 2014年第7期575-578,共4页 Journal of Xi’an Technological University
基金 陕西省教育厅项目(12JK0029)
关键词 作业链 BP神经网络 模拟 优化 activity chain BP Neural Network simulation optimization
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