供应链中断风险的传导机理、预测与协调研究

　　近年来，伴随企业全球化采购、非核心业务外包、单源供应、敏捷生产和精益供应等业务模式的发展，供应链在空间上越拉越长，且在时间上越缩越短。自然灾害、经济波动、流行病等外界环境因素的扰动时刻都有可能发生。供应链的这种时空变化与外界扰动增加了供应链网络运营环境的不确定性和脆弱性，提高了中断发生的可能性。供应链某节点企业的中断可能在供应链系统中出现传导，并可能产生蝴蝶效应，不断加剧中断传导影响，破坏供应链的安全运行，最终可能演化为整条供应链的中断、失效、瘫痪和瓦解。

　　

l 绪论／1
1.1 研究背景与研究意义／1
1.2 研究方法与研究内容／6
1.3 研究思路与研究目的／17
1.4 主要创新与特色／19
2 理论基础／21
2.1 系统理论／21
2.2 多米诺骨牌理论／22
2.3 能量释放理论／23
2.4 供应链的需求不确定性原理／23
2.5 供应链中断风险研究概述／24
2.6 本章小结／47

3 供应链中断风险传导复杂性分析／50
3.1 引言／51
3.2 供应链中断风险传导的定义与特征／51
3.3 供应链中断风险传导要素／54
3.4 供应链中断风险传导路径／57
3.5 供应链中断风险传导的生命周期／60
3.6 供应链中断风险传导的复杂性综合分析／62
3.7 本章小结／63
4 基于小世界网络的供应链中断风险传导特性分析／65
4.1 引言／66
4.2 小世界网络模型及其适用性／67
4.3 基于多统计参量的供应链中断风险传导特性分析／68
4.4 数值分析／77
4.5 分析结论／85
4.6 本章小结／86
5 基于无标度网络的供应链中断风险传导特性分析／89
5.1 引言／90
5.2 无标度网络模型及其适用性／91
5.3 基于对比视角的供应链中断风险传导特性分析／92
5.4 数值模拟及分析／99
5.5 结果分析与应对策略／104
5.6 本章小结／107
6 供应链中断风险预测模型构建／109
6.1 引言／110
6.2 传统GM （1，1） 模型／111
6.3 改进的GM （1，1） 模型／114
6.4 BP 神经网络／116

6.5 改进的BP 神经网络／119
6.6 改进的灰色BP 神经网络预测模型／120
6.7 本章小结／122
7 供应链中断风险预测模型实例验证／124
7.1 引言／125
7.2 实例／127
7.3 供应链中断下传统GM （1，1） 模型／128
7.4 供应链中断下改进的GM （1，1） 模型／132
7.5 供应链中断下改进的灰色BP 神经网络预测模型／137
7.6 建议／140
7.7 本章小结／141
8 供应链中断风险下成员利润分配优化策略研究／143
8.1 引言／144
8.2 模型假设／145
8.3 利润独立分配模型构建与优化策略研究／146
8.4 成员合作时的利润分配模型构建与优化策略研究／150
8.5 Shapley 值法及算例分析／153
8.6 本章小结／156
9 结论与展望／158
9.1 结论／158
9.2 展望／163
主要参考文献／165
索引／183