文摘
由于日益复杂和全球供应链网络的动态特性,是具有挑战性的供应提供高可用性和网络连接下意外中断。在本文中,我们研究如何改善供应链网络的拓扑弹性多层性质。我们首先进行供应链网络的连通性研究从拓扑角度和采用 - - - - - -核心方法将网络分解成多个层。然后,我们提出一个层的重新布线算法恢复的网络中断。真正的供应链网络中的实验结果显示,我们的设计大大提高了网络弹性两种随机的和有针对性的中断。
1。介绍
如今,供应链网络变得越来越脆弱的动态和复杂的业务环境。这些干扰主要来自供应商破产等意外事件,自然灾害,甚至恐怖主义袭击。一个不仅中断禁用几个实体在当地供应系统也传播甚至放大其对全球互连系统的影响(1- - - - - -3]。因此,如何提高复杂供应链网络的弹性是非常重要的在当前的全球供应系统(4,5]。
众多的风险管理策略和技术提出了识别、评估和解决干扰问题从供应网络拓扑的角度(6]。研究在供应网络拓扑复杂性使研究者能够量化和理解背后的基本原理的结构和自组织的供应链网络当前的业务系统。尽管最近的进展分析,构造,恢复供应链网络的拓扑结构,如何提高拓扑从多层弹性性质仍然难以捉摸。
供应链网络代表一个图的节点和连接,该转让货物从供应商到客户。实体在一个复杂供应链网络可能扮演不同的角色,有不同的影响网络上的弹性。例如,在删除几强连通从供应链网络的核心节点,外围节点连接到核心的可能失去连接整个网络。相反,一个周边节点的失败可能只影响到上游节点的连接,没有对整个供应系统灾难性的影响。在这个意义上,而不是传统的均匀网络,供应链网络异构节点,可以划分为不同的层根据他们对网络的影响弹性。直觉上,节点可以分类根据其分配角色。然而,目前弹性供应链网络等军事物流网络可以自适应地改变节点的作用,根据实时需求转移方向(7]。因此,只有使用分配的角色分类节点可能会导致错误的分类结果在高度复杂和动态网络场景。
在本文中,我们研究如何提高复杂和异构的弹性供应链网络从拓扑角度。具体来说,我们首先研究和分析真正的供应链网络的连通性。然后,我们采用 - - - - - -核心分解方法(8区分网络的层。也就是说,供应链网络中的所有节点分为多层基于他们对网络的影响弹性。最后,基于不同层的多层供应链网络中的每个节点,我们提出一个新的重新布线算法从混乱中恢复。试验结果表明,我们的设计大大提高了网络的健壮性提供可用性和网络连接上存在两个随机的和有针对性的中断。
本文的其余部分组织如下。我们第一次呈现相关工作的弹性供应链网络部分2。节3,我们进行广泛研究,以探索中断的影响在一个典型的异构网络的弹性供应链网络。节4,我们将展示如何使用 - - - - - -核心区分层次分解方法在供应链网络。我们介绍了重新布线算法恢复中断的网络部分5。在部分6和7的测试结果,我们将展示军事物流网络。最后,我们给的结论的话,未来的研究部分8。
2。相关工作
现代供应链网络面临动态和不可预知的中断风险的短期或长期的负面影响网络性能(9,10]。中断后恢复网络,动态调整和资源再分配的需要,确保系统弹性(11,12]。
发现中断后,网络管理员应立即减轻破坏的影响,处理涟漪效应,恢复网络功能。具体来说,减少中断postdisruption阶段的影响,许多积极的风险管理策略包括鲁棒策略和冗余策略采用提前(13,14]。备份供应商,例如,多个采购,和重路由策略之前和之后使用中断来减轻干扰的影响(15- - - - - -17]。此外,立即和有效处理涟漪效应还需要限制破坏通过多个阶层的影响(18,19]。处理中断,这些积极的风险管理策略使缓解和应急计划提前一定的中断事件。不幸的是,由于供应链网络的高度动态特性,很难使应急计划适用于所有意外中断的(20.]。
对复杂网络的研究显示,现实世界的网络,如互联网和社交网络,往往有复杂的拓扑结构,不同于晶格或随机图结构(21]。拓扑的研究也是引入研究的弹性供应链网络7]。结果表明,分层供应链网络很容易断开连接中断。
改进的健壮性层次的供应链网络的拓扑结构,层次结构+增长模式扩展层次供应链网络的边缘节点之间通过连接相同类型(22]。概率和局部重新布线方法提出了改进弹性23)从高度节点和随机概率切断边缘重新连接到另一个节点。因此,分层供应链网络最终会演变成一个无标度网络具有高弹性。考虑到异构节点的角色,混合和可调谐网络增长模式国防后勤局等级+增长模型进行扩展,允许新节点连接根据程度和位置(24]。研究集群供应链网络的自组织特性表明,复苏的关键在于新老节点的本地自组织修复的行为(25]。基于供应链网络的异构特性,弹性SC增长(灵)模型(26)是利用优惠附件(即成立。,each node preferentially attaches based on its unique degree and characteristics).
与上述研究供应链网络中,我们通过一个新的视角分析和恢复拓扑,提高拓扑从多层弹性性质,从最近的研究仍然难以捉摸。我们采用的 - - - - - -分解区分核心网络层根据节点的影响并提出层重新布线算法从混乱中恢复过来。的考虑多层供应链网络的本质,我们的设计成功地提高了弹性供应网络可用性和网络连接。
3所示。连通性分析
在本节中,我们分析一个典型的供应链网络的角色在现实世界中。我们使用拓扑指标调查节点和之间的关系给洞察供应链网络的连通性。
3.1。设置和评价指标
我们使用的数据集收集从供应链网络的运输运费和货物(27),它由626个节点和1112年的边缘。节点代表源和中间和目标位置在运费和货物的运输。边缘是成对的节点之间的运输路径。我们计算货物的数量在一定时期的边缘在不同的重量和使用它作为优势。在这个测试中,我们使用的拓扑度量平均路径长度,聚类系数和节点度分布定义为以下。平均路径长度(APL):我们定义APL边的数量的平均值在所有成对的节点之间的最短路径。平均聚类系数(ACP):假设一个节点k邻居。然后,对k邻居,最多存在它们之间的边缘(这发生在每个邻居彼此相连的邻居)。我们使用聚类系数来表示这些实际存在的边缘部分边缘。然后,我们平均聚类系数定义为在所有节点聚类系数的平均值。节点度(ND):对于每个节点,节点度的邻国。如果节点度大,强烈的连接到其他节点。
3.2。结果
首先,我们测量的平均路径长度对节点之间的运输路径。图1显示测量结果与不同时期。
(一)
(b)
如图1(一),当测量周期小于5天,运输路径的平均路径长度显示了一些偏差。然而,当足够大(即测量时期。> 5天),测量结果收敛于3.55。我们也测量网络直径、最大路径长度对节点之间的运输路径。如图1 (b)、网络直径时我们收集足够的数据成了11痕迹。这个结果意味着交通可以完成在4啤酒花在任何一对节点之间的平均即使网络直径是11一样大。
接下来,我们计算的平均聚类系数,它反映了cliquishness网络。得到一个精确的结果,我们测量周期设置为10天。所有节点的平均聚类系数为0.39,远远大于一个随机网络相同的网络规模。因为平均聚类系数和平均路径长度很小,供应链网络的运输运费和货物显示了小世界网络的特性。
最后,我们画出累积分布函数(CDF)度的节点图2。一个节点有学位有更多的连接与其他节点对网络的弹性和更大的影响。如图2,80%的节点的度小于2,虽然不到5%的节点度大于4,表现出重尾分布。这个结果反映了一个事实,在供应链网络的运输运费和货物,货物首先转移到几强连通节点,然后分发给大量的下游节点。
4所示。多层供应链网络的分解
基于上述典型的供应链网络的连通性,我们观察到它显示了小世界的特性和节点度的重尾分布。在本节中,我们进一步的使用 - - - - - -核心分解方法(8区分网络层。
的台阶 - - - - - -核心分解算法包括(1)首先,节点的度从网络中删除,包括在第一层。此外,如果某些节点完全断开的主要网络上述删除操作后,这些节点也包含在第一层。(2)在接下来的迭代中,所有节点与学位( )从网络中删除。在这里,是所有节点的最大程度。在步骤t,如果一个节点小于的程度t删除后,节点也是当前迭代中移除。在每个迭代中,删除节点形成相应的层。(3)当所有节点都从网络中删除,分解算法在迭代停止 。在迭代的节点删除都包含在最后一层。
我们使用 - - - - - -t核心分解方法来分辨层的供应链网络运输运费和货物。网络分解为10层。然而,很难分析复杂网络太多的层。因此,我们合并一些层根据节点的平均聚类系数。
如表所示1,因为节点层的平均聚类系数13很近,我们合并图层1,2,3成一层。同样,我们也合并层45、6层7和8层10分为三个层次,分别。最后,最初的10层合并成4层,使其更容易分析供应链网络。
图3供应链网络的分解结果显示运输运费和货物。在每一层中,节点的聚类系数。增加层数,节点有较大的聚类系数,从而对其他节点有更大的影响。
5。重新布线方法多层供应链网络
应该适应弹性供应链网络中断,并能够有效地从混乱中恢复过来。在本节中,我们现在重新布线的方法,提高了网络根据多层弹性供应链网络的特性。
改进的弹性供应链网络,我们将随机添加到网络拓扑控制的方式。算法1显示了重新布线网络节点故障后的伪代码。
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当一个节点失败时,我们重新连接失败失败的直接邻居节点及其之间的边缘以下步骤。首先,失败的边缘从边缘设置中删除E。为了避免被孤立于网络,重新接线的边缘的其他端点将重新连接边缘与另一个新节点在一个半径 。
减少cliquishness,我们随机选择一个新节点层的最小的层数。,重新接线的边缘将会连接到一个较低的节点聚类系数。因此,重建的连通性网络变得更加平衡,改善下的弹性供应链网络的意外中断。
此外,最大半径重新布线给重新布线的距离约束。在现实世界中,连接两个节点更节约,更接近对方。因此,我们在重新设置上限半径,这可以是(即拓扑距离。跳数)或物理距离。
6。鲁棒性评价在中断
在本节中,我们分析中断如何影响供应链网络的健壮性与多个层。首先,我们描述了网络的鲁棒性评价指标。然后,我们测试提供可用性和网络连接的网络鲁棒性的随机和有针对性的中断。
6.1。评价指标
现代的供应链网络结构复杂和动态的环境。是非常重要的评估网络的鲁棒性,代表它能够维护功能和连通性一旦一些节点或边缘丢失。弹性供应链网络能够维持供应的交付在应对需求意外中断。我们使用以下指标来评估网络的鲁棒性,网络效率和中断的影响对整个网络性能不同的层。
但是。网络连接
我们使用最大连接组件的大小来评估网络连接。最大连接组件(LCC),任何一对节点之间有一条路径(28]。中断发生后,人脉广泛的网络,规模最大的连接组件仍然应该接近于原始网络的大小。因此,我们使用标准化的规模最大的连接组件评估整个网络的连通性。也就是说, 在哪里节点的数量是最大的破坏和后连接组件吗N是网络中节点的数量在破坏。的价值代表网络连接中断后发生的规模。与更大的供应链网络具有较好的连通性和鲁棒性。
6.1.2。网络效率
高效的供应链网络,货物应该很短的距离内传输。虽然大小的最大连接组件显示网络连接中断后,它不能直接显示网络效率。因此,我们定义了网络效率E作为 在哪里N是在整个网络和节点的数目节点之间的最短路径的长度是和节点 。这之间没有路径节点和节点 , 等于无限大,然后= 0。
我们定义规范化网络效率作为 在哪里和E分别后的网络效率和中断之前,。
6.1.3。变异率的鲁棒性
多层供应链网络中,节点在不同的层次有不同的对网络鲁棒性的影响。评估中断的影响在不同的层,我们定义了网络连接的变化比率 在哪里和是标准化的尺寸最大连接组件的两个不同的中断后,分别和数字的区别是失败的节点在两个中断。
同样的,我们定义网络效率的变异比率 在哪里和规范化网络效率两个不同的中断后,分别。
6.2。测试设置
在这个测试中,我们使用供应链网络的运输运费和货物(27)来评估随机干扰下的鲁棒性和有针对性的中断。供应链网络中的节点的运输运费和货物已经分为4层。
我们删除一组节点从网络来模拟两种类型的网络中断包括随机的和有针对性的中断。(1)随机中断:为了模拟随机中断,我们逐步删除一个随机选择从整个供应链网络的节点的集合。(2)有针对性的中断:有针对性的中断,我们选择删除节点在特定层测试不同层的影响。
7所示。结果
我们测量弹性指标包括网络连接、网络效率和鲁棒性的变异比率后中断下的网络连接和效率评估和比较随机中断和中断。
7.1。网络连接和效率在随机干扰
我们测量随机干扰下的网络连接和效率。我们增加失败节点的比例从0到100%。如图4当故障节点的比例增加,网络连通性和效率降低。此外,网络效率的下降速度快于网络连接。这一结果表明,节点有多个可选路径随机干扰下保持良好的网络连接。然而,由于可选路径通常大于失败路径,网络效率是不可避免地退化。
7.2。网络连接在有针对性的破坏
我们测量的标准化规模最大连通分支与失败的比率增加节点在不同的层。图5(一个)表明,当目标中断发生在所有层,网络连接减少。层的破坏较大的层数对网络连通性的影响更大,因为这些层中的节点聚类系数就越高。图5 (b)显示网络连接的变化比率。在所有层,第四层最大的影响在网络连接,这意味着在第四层节点比其他节点更重要在确保网络连接。
(一)
(b)
7.3。网络效率目标下破坏
我们测量时的网络效率目标中断发生在不同的层。图6(一)失败表明,更多的节点,网络效率降低。层4中的目标中断产生更大的影响网络效率比其他层。原因是大多数结层4节点的最短路径。有针对性的中断发生在第四层时,节点必须重新选择其他路径最短的,导致较低的网络效率。这个结果也验证了在图6 (b),失败的节点在第四层的最大变异比率网络效率。与第四层相比,其他层对网络效率的影响小得多。
(一)
(b)
8。评价破坏复苏
在本节中,评估重新布线算法的有效性,我们进行仿真测试与一个典型的军事物流网络在随机的和有针对性的中断。由于供应链网络的基本目标是提供供应从供应商到消费者,我们使用供应可用性作为一个重要的鲁棒性度量测试如果消费者可以从供应商获得其供应。具体来说,考虑供应链网络与供应商、消费者、和中继节点。这两个不重叠的消费和供应节点集的子集和 ,分别。我们使用来表示的一组消费者供应节点可以访问节点通过供应链网络中的路径。
我们定义供应可用性集的基数之间的比例和 :
我们进行仿真测试的军事物流网络(7),它包含1000个节点,其中包括150供给,需求,550和300中继节点。根据节点对网络的影响弹性,军事物流网络分为5层。最大半径重新布线是设置为3啤酒花。给一个全面的绩效评估,我们设置不同的概率p触发中断后重新操作。在测试中,我们首先构建供应链网络使用军事物流网络配置。然后,我们将使用上述模拟中断和测量网络性能鲁棒性指标。
图7显示了随机干扰下的网络性能,节点是随机从网络中删除。如果p是0,没有重新操作。如图7(一),更大的供应是通过重新布线的概率就越高p。图7 (b)表明,重新布线的方法获得更好的连接相比,无需重新布线。当故障节点的比例是40%,连通性改善约19%。如图7 (c)然而,重新达到更好的可用性和连通性的成本交付效率。重连概率较大p,节点有更多的机会来选择次优路径,从而降低网络效率。
(一)
(b)
(c)
评估网络性能目标下中断,我们删除节点的顺序递减节点层。在图8(一个),供应减少更快的增加比失败的节点与随机干扰的情况下。图8 (b)在网络连接显示了类似的趋势。尽管如此,重新布线操作达到更高的可用性和啤酒供应网络连接。图8 (c)由于重新显示网络效率的损失。然而,与网络弹性性能相比,效率下降是可以接受的。
(一)
(b)
(c)
9。结论
在本文中,我们使用复杂网络理论来研究如何提高多层供应链网络的弹性。通过拓扑分析,我们分析供应链网络的连通性和使用 - - - - - -核心算法区分网络层。我们也提出一个新的重新布线算法恢复的网络中断。真正的供应链网络的测试结果表明,我们的设计极大地提高了网络的弹性供应可用性和网络连接的两个随机的和有针对性的中断。
在未来,我们希望解决以下问题。首先,虽然我们使用多个指标来分析网络性能,我们将探讨如何结合多个指标合并为一个目标函数来评估,提高网络的整体性能。其次,重新布线操作提高了供应可用性和网络连接,但降低了网络效率。我们将优化重组操作的概率达到良好的网络连通性和网络效率之间的权衡。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作得到了国家自然科学基金(61872387)。