改进的蚁群算法在眼镜供应链中的应用开题报告

 2023-02-25 12:05:45

1. 研究目的与意义

当前我国为了促进社会公平化,实现“一部分人先富起来之后带动全体富起来”这一 一直以来的计划方针,正在逐步将制造商、经销商、零售商等等前段环节的利益通过“互 联网 ”的平台化让利于作为消费者的普通百姓,这种通过互联网平台压缩供应链层级, 透明规范市场的供应链模式成为了一个有益于我国经济生态的大趋势,上至作为互联网巨 头的腾讯阿里,下至贴合人们生活的美团、货拉拉、滴滴打车等等,都是宏观战略与时代发展的共同结果。

当今中国,眼镜行业已经成为地方经济以及国民日常生活的必要组成部分,目前我国近视患者超过七亿人口,占人口数量的50%以上。

其中,中小学生人数超过一亿,“ 少年近视率居世界第一, 76.5%的孩子在近视发生后都出现了度数增长,其中度数出现大幅增长的比例高达20.8%。

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2. 研究内容和预期目标

1.研究内容:为了探究影响供应链效率的因素,在数据收集上,本文预计将调查走访全国各地的大小商铺,尽量收集到大量真实的调查数据。

数据分析上,计划在BP神经网络模型的基础上进一步优化,将创新性地利用单因素方差交互模型计算神经网络约束条件,并预计得出各类影响因素所占比重。

同时,计划利用蚁群算法多角度分析不同供应链模式的优劣。

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3. 国内外研究现状

国外对于眼睛市场暴利的问题的研究处于一个相对空白的阶段,而国内仅有研究都将矛头指向了眼镜分销成本的虚高,但却都没有详细的分析调研分销成本虚高背后的原因。

例如,邓 海建(2020) 结合眼镜上市公司财务报表等市场公开信息发现,暴利的现象非常严重, 且主要原因是产业供应链过于冗长;李宜达(2018) 总结了眼镜行业供应链得到特点, 利用博弈论的方法分析了厂商与代销商在商品分销环节的矛盾。

现有研究都无法细致的分析导致眼镜暴利问题的根本原因,也就使得对这一问题的解决处于一个无从下手的境地。

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4. 计划与进度安排

1.2022年11月20日(本学期第十周)——完成选题工作;

2.2022年12月11日前——完成开题工作;

3.2022年3月19日前——完成初稿和中期检查工作;

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5. 参考文献

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