基于自适应的供应链风险评价研究

摘要：目前，企业若想在竞争中占据优势地位，很重要的一点就是要做好供应链管理，在供应链的成员企业不断增加的情况下，供应链的结构也渐渐改变了原来简单的状态，变得更加复杂，最终造成了供应链中的风险。

文章介绍了供应链风险识别相关内容，阐述了传统的基于模糊综合评价的供应链风险评估模型，分析了传统的模糊综合评判法所不具有的时变性，对环境因素弱的应变能力。然后，采用自适应信号处理的先进思想，根据最小均方误差准则，提出了一种全新的模糊评价算法，该算法的因素集的权重伴随着时间的累积而越来越靠近最佳值，从而使评估模型具有更高的准确性和实用性。

关键词：供应链风险 模糊综合评价 自适应

21世纪的竞争是供应链的竞争，采用供应链管理方式成为企业提高自身竞争力的有效途径。但是，许多供应链故障的发生开始让人们关注供应链中的风险，风险管理成为供应链管理中的一项重要内容。供应链风险管理是指对供应链内外各种可能的潜在风险进行预测和评价，以达到规避或消除风险的目的。

1 供应链风险识别

供应链风险管理中首要问题是对供应链风险进行识别，一般来讲，供应链风险可以概括为下列几种：

1.1 合作风险

供应链各企业业务合作过程中存在着发生非期望成本的可能性，这种可能性为企业的合作带来了风险成本和风险防范成本，直接影响了合作的效率。合作风险不利于更好地进行合作，最终将导致一系列的恶性连锁反应，严重的话会使供应链出现中断。

1.2 信息风险

因为供应链成员企业具有有限理性，再加上企业以追求利益最大化为目的，这样企业就会为了达到目的而采取机会主义，比如信息压缩与隐藏，这样就造成了供应链中的信息风险。

1.3 道德风险

尽管我们非常重视在信息共享的基础上实现双赢，但是那些传统企业，还是会坚信适者生存，在这些企业的经营理念中会认为各企业之间是存在排他性的，而且侵占上、下游企业的利益能够为自身带来更多的利益，而且供应链的战略联盟并没有建立完善的监督与控制机制，这样就难免会使成员企业间出现隐藏信息的情况，或者是事后的某些行为对对方不利，即败德行为。

1.4 契约风险

契约风险是指供应链合作伙伴间因为没有做出合理的协议，或者是内容上的一些缺陷导致的风险。在整个供应链中，核心企业占据着十分重要的地位，起着支配的作用，但合作伙伴之间是一种动态的联盟关系，没有真正完整的组织机构，也没有制定严格的等级制度。如果没有合理的设计供应链协议，就可能造成供应链合作伙伴的合作危机。

1.5 外部环境风险

供应链风险会受社会和企业物流环境、社会政治经济环境及自然灾害的影响，从而形成外部环境风险。

2 供应链风险评价

近年来国内外许多学者针对供应链风险管理进行了研究，但其中针对供应链风险的可靠评价方法较少，模糊综合评价法是相对有效的一种。模糊综合评价法是一种定量评价方法，评价者从影响供应链风险的主要因素出发，参照有关数据和情况，根据判断做出模糊评价，然后通过模糊数学提供的方法进行运算，得出定量的综合评价结果。采用模糊综合评价法有效地避免了用“是”与“非”这种硬性尺度衡量被评价现象的做法，克服了采用传统的综合评价法可能出现的不同程度地偏离客观真实状况评价的缺陷。

模糊综合评价的结果可表示为：

式中，V指评价结果，bm′指各风险因素权重，xm指各风险因素的模糊表示。

从上式中可以看出模糊综合评价的可靠性和准确性依赖于合理选取风险因素和因素的权重分配，若对各因素的权重分配不合理，将可能使评价结果和实际情况大相径庭。权重确定的方法有很多，专家经验是经常使用的一种方法，但是，这里面包含了很多人为的因素，可能由于主观的判断造成失误。

另外，供应链的风险不是不变的。当一个企业处于供应链中时，或者是在市场中时，很多东西都是相对稳定的，比如供应渠道、配送网络、战略合作伙伴。随着社会的发展，市场的竞争越来越激烈，市场在不断的变化，这样就会有很多情况将造成供应链风险，随着在竞争中出现的那些风险的不断变化，供应链风险的性质和结构、风险的后果都会与以前有多不同。

从管理上来看，在进行企业供应链风险管理时，要根据企业的战略调整进行合理的风险管理。供应链风险会受到技术装备水平、社会和企业物流环境、供应市场与产品销售市场、社会政治经济环境及自然灾害的影响。因此，风险因素权重的确定需要能够真实地反映实际情况，需要有一种方法能够在风险环境发生变化时，系统能够对权重重新设计，建立动态权重体系。基于此种情形的考虑，本文受到了自适应理论的启发。

3 自适应理论的提出和算法推导

自适应理论也叫做自适应滤波理论，这在信号处理中是一门学问。自适应滤波，需要根据前一时刻的滤波器参数结果，自动地调节现时刻的滤波器参数，最终实现最优滤波。从根本上来讲，自适应滤波器就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。

Wiener滤波器出现的时间比较早，时间上的输入序列分别用u（0），u（1），u（2），……来表示，而用脉冲响应w0，w1，w2，……来表示系统本身的特性，如果用n来表示某个时间点，y（n）表示的是系统产生的一个输出信号，我们用它来估测想要的信号d（n），最后用e（n）来表示估测误差，即所要估计的信号和滤波器输出信号的差值。

即：

系统脉冲响应与舒服序列的线性卷积即为系统的输出信号，用y（n）来表示：

关于线性滤波理论，维纳滤波器所要解决的最小均方误差准则下的线性滤波问题。通过使用抽头延迟线做成的横向滤波结构的自适应滤波器，也叫做自适应横向滤波器，或自适应FIR滤波器，其抽头加权系数集与它的冲激响应是一样用的，当输入的是平稳随机信号时，所期望的响应信号与横向滤波器输出信号之间的差值的均方值，即为滤波参数或权矢量的二次方函数，所以，自适应滤波器的均方误差与权矢量的关系是一个凹型的超抛物体的曲面，它有一个且仅有一个极小下点。用梯度方法沿着该曲线面调节权矢量的各元素，得到这个均方误差的最小点，最佳维纳解即为对应于此最小点的权矢量。

最小均方自适应算法就是一种以期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，梯度矢量的估算是以输入信号的迭代过程为依据的，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最快下降方法，其最大的特点就是简单性。自适应滤波器在横向结构中应用的最广。我们可以用下面的公式来表示滤波器的输出信号：

转置矩阵用T来表示，时间指针用n来表示，滤波器次数用N来表示。

瞬间梯度预测产生的Widrow-Hoff LMS算法，自适应滤波器在n时刻的滤波系数或权向量我们用w（n）来表示。滤波系数可以根据最陡下降法来进行调节，那么w（n+1）表示的则是在n+1时刻的滤波系数或权矢量，公式为：

自适应步长来控制稳定性和收敛率用u来表示。在实践当中，要想进行更加稳妥的计算，可将步长设置的小一点，这样就不会收敛的太快，但是系数权重值抖动就不会大。

以上介绍了自适应滤波的一些理论，结合模糊综合评价模型，具体方法阐述如下：

改写式子（1）为：

如式（1）中所得，利用传统的方法得到了一组权重系数值（b1，b2，…，bm），根据这组系数值计算得到了评价的结果V，如果用以往的实际项目的结果来作为训练序列，我们就会得到两个评测结果，一个是利用公式计算得到的计算结果V，一个是项目的实际结果值，用V_Real表示，这两个结果完全相同的可能性非常小，一般来说，两者是有差异的，由于专家的经验不足或者判断失误导致这个误差会相当大，误差矢量用E表示。

上式中的n表示n时刻也就是当前迭代时刻，n+1表示下一时刻也就是为下一次的评测的系数迭代权重。而这些向量的维数都为m维，m维数的确定由项目的复杂程度以及风险程度来确定，一般来说，m的取值越大，预测的结果就会越精细，对于风险的评估也越有利，而最后风险的评测值可以由式子（1）计算。

4 结论

相对于传统的模糊评价模型架构，自适应的模糊评价模型架构主要区别是加入了一个反馈的环节，使得整个风险评价系统形成一个闭环的系统。将每次根据确定的权重值计算得出的评价结果，综合实际取得的评测效果值，根据比较结果对权重集进行调整，系统的调整根据自适应滤波的相关理论，就可以得到一组新的权重系数，运用这组系数就可以进行下一次的风险评测。所以在建立系统后，需要有很多的实验序列来进行权重系数的校正，这些实验序列可以对以前的供应链故障进行重新评测，计算结果和实际结果相对比，用来校正权重系数，在每次的迭代过程中，逐渐使得各参数趋近于最优化。

现在有一种新型计算机人机交互系统，即供应链风险预警信息辅助决策系统，它采取的主要是现代信息技术，在这一技术当中充分运用了计算机技术、管理科学等多方面的知识，根据相关的背景材料、协助明确问题、列举可能方案等来帮助管理者制定正确决策。

若供应链风险预警信息辅助决策系统（DSS）集成了自适应算法，将使得系统的评价结果准确性得到很大的提高。

参考文献：

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[6]孟小猛.自适应滤波算法研究与应用[D].北京邮电大学，硕士学位论文，2010.

作者简介：

丛培栋，（1981-），男，山东菏泽人，现供职于苏州大学，讲师，硕士，研究方向：物流管理、供应链管理。