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申请/专利权人：共幸科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于产品供应链的数据处理方法及系统。所述方法包括：对上游供应商、目标企业和下游物流配送中心进行数据采集和数据整合，得到综合供应链数据集；进行不确定性因素分析，得到目标供应链数据集；进行优化方案规划，得到初始供应链优化方案；构建随机供应链异常模型和第一异常处理成本函数；进行多模态数据异常处理并进行成本函数优化，得到第二异常处理成本函数；基于第二异常处理成本函数对初始供应链优化方案进行混合策略‑价值迭代和最优均衡求解，得到目标供应链优化方案，本申请提高了产品供应链的数据处理准确率进而提高了供应链优化的准确率。

主权项：1.一种基于产品供应链的数据处理方法，其特征在于，所述基于产品供应链的数据处理方法包括：对上游供应商、目标企业和下游物流配送中心进行数据采集和数据整合，得到综合供应链数据集；对所述综合供应链数据集进行不确定性因素分析，得到目标供应链数据集；对所述目标供应链数据集进行优化方案规划，得到初始供应链优化方案；具体包括：根据所述目标供应链数据集，构建供应链优化问题的目标函数；其中，目标函数综合考虑供应链中的各个环节，包括生产、库存、运输，以最小化供应链总成本为目标，定义供应链总成本包括生产成本、库存成本和运输成本，则目标函数表示为：；其中，生产成本表示为每单位产品的生产成本乘以生产数量；库存成本表示为每单位产品的库存成本乘以库存数量；运输成本表示为每单位产品的运输成本乘以运输数量；对所述目标函数进行凸分析并采用交替方向乘子算法对所述目标函数进行分解，得到若干个子问题；构建每个子问题的拉格朗日函数并采用拉格朗日对偶理论进行对偶分解，得到所述拉格朗日函数的对偶分解结果；根据所述对偶分解结果，构建分层优化框架，并在所述分层优化框架的主问题中对所述拉格朗日函数进行逼近，同时，在所述分层优化框架的子问题中对所述目标函数进行求解，得到初始供应链优化方案；对所述供应链优化方案进行供应链异常监测分析，构建随机供应链异常模型和第一异常处理成本函数；具体包括：根据所述初始供应链优化方案，提取供应链关键节点和供应链关键指标；对所述供应链关键节点和所述供应链关键指标进行时间序列分析，建立异常监测模型；对所述异常监测模型进行参数估计，得到随机供应链异常模型；根据所述随机供应链异常模型，模拟生成多个异常模式；对每个异常模式下的供应链运行成本进行估算，构建第一异常处理成本函数；对所述随机供应链异常模型中的多个异常模式进行多模态数据异常处理并对所述第一异常处理成本函数进行成本函数优化，得到第二异常处理成本函数；具体包括：对所述随机供应链异常模型中的多个异常模式进行聚类和异常分数计算，得到异常分数矩阵；对所述异常分数矩阵进行核矩阵分解，得到低秩异常分数矩阵和稀疏异常分数矩阵；根据所述低秩异常分数矩阵，构建每个异常模式的低秩成分恢复模型，并根据所述稀疏异常分数矩阵，构建每个异常模式的稀疏成分恢复模型；对所述低秩成分恢复模型和稀疏成分恢复模型进行联合优化求解，得到每个异常模式的恢复结果；根据每个异常模式的恢复结果，对所述第一异常处理成本函数中的异常处理成本项进行修正，得到每个异常模式修正后的异常处理成本项；对每个异常模式修正后的异常处理成本项进行加权求和，得到第二异常处理成本函数；基于所述第二异常处理成本函数对所述初始供应链优化方案进行混合策略-价值迭代和最优均衡求解，得到目标供应链优化方案。

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