郑 培，万 炜

（湖南大学 工商管理学院，湖南 长沙 410082）＊

一、引 言

在供应链条件下，各节点企业运作行为往往具有随机性和不确定性。动态供应链绩效评价是一个包含多个指标和输入输出的复杂评估系统，各绩效指标具有模糊性、不确定性，彼此之间存在非线性关联性。软计算［1－7］理论与方法是处理动态供应链绩效这样复杂的、具有大量不确定性和模糊性的评估系统的重要技术。在相当多的领域（自然科学、社会科学与工程技术）中，都涉及到对不完备信息和不确定因素的处理。从实际系统中采集到的数据常常包含着噪声、不精确甚至不完整，如果我们采用纯数学上的假设来消除或回避这种不确定性，效果往往不理想。但如果对这种信息使用恰当的方式进行处理，常常有助于实际系统问题的解决。

二、相关研究评述

多年来，研究人员一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径，实践证明，1965年Zadeh［8］创立的模糊集理论与1982年 Pawlak［9］倡导的粗糙集理论是处理不确定性的两种很好的方法。事实上，除了上述两种方法外，基于概率统计方法的证据理论也是处理不确定性的一种有效方法。以上众多的方法都属于软计算［10－15］（Soft Computing）的范畴。Zadeh教授提出了软计算的概念，软计算的主要工具包括粗糙集、模糊逻辑（Fuzzy Logic）、神经网络、概率推理（Probability Reasoning）、信任度网络（Belief Network）、遗传算法（Genetic Arithmetic）、混沌理论（Chaos）等。传统的计算方法，即所谓的硬计算（Hard Computing），使用精确、固定和不变的算法来表达和解决问题，软计算利用所允许的不精确性、不确定性和部分真实性得到易于处理、鲁棒性强和成本较低的解决方案，以便更好地与现实系统相协调。……