【摘 要】
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为降低供应链系统成本，提高对移动互联网供应链的决策调度能力，提出基于人工智能的移动互联网供应链协调方法。以最大时间偏差为目标函数，分析供应链协调调度模型变量，构建稳健性偏离成本分析数学规划模型；采用人工智能算法，提取供应链的生产与配送调度多参量特征；通过混合整数线性规划方法分析最小化总惩罚成本；以最小化总拖期成本和制造商冲突成本为目标进行重调度，建立二元决策变量模型，实现移动互联网供应链协调优化控
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目（JAT210719）资助； 基于多模态数据融合的行人重识别研究（JAT210704）；
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为降低供应链系统成本，提高对移动互联网供应链的决策调度能力，提出基于人工智能的移动互联网供应链协调方法。以最大时间偏差为目标函数，分析供应链协调调度模型变量，构建稳健性偏离成本分析数学规划模型；采用人工智能算法，提取供应链的生产与配送调度多参量特征；通过混合整数线性规划方法分析最小化总惩罚成本；以最小化总拖期成本和制造商冲突成本为目标进行重调度，建立二元决策变量模型，实现移动互联网供应链协调优化控制。实证分析结果表明，采用该方法进行移动互联网供应链协调后成本降低最高达到35.43%，提高了移动互联网供应链的决策调度能力。
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