摘 要：近年来频繁出现的各种不确定因素影响了人类的生产生活，针对如何确保人们正常生产生活，解决各种供应链中的不确定问题，有不少人员进行了研究，取得了一定成效。贝叶斯网络是很好的解决不确定问题的工具，在诸多不确定问题解决中得到较好的应用，在企业供应链和库存领域的决策中也得到应用，该文采用贝叶斯网络模型进行了仿真分析，使供应链决策不确定性问题得到解决。
关键词：贝叶斯网络；库存；决策；仿真分析
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.23.040
基金项目：2016 年度江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ161336）
中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）23-0154-04
Simulation Analysis of the Bayesian Network Model in Supply Chain Inventory Decision
CHEN Fulin
(Ganzhou Teachers College, Ganzhou 341000, China)
Abstract: In recent years, various uncertain factors that frequently appear have affected human production and life. Many people have studied how to ensure normal production and life of people and solve various uncertain problems in the supply chain, and achieved certain effects. Bayesian network is a good tool to solve uncertain problems. It has been applied in the solving of many uncertain problems, and also in the decision-making of enterprise supply chain and inventory field. In this paper, Bayesian network model is used for simulation analysis to solve the uncertainty problem of supply chain decision-making.
Keywords: Bayesian network; inventory; decision-making; simulation analysis
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作者简介：陈福林（1976—），男，汉族，江西赣州人，副教授，硕士研究生，研究方向：计算机概率模型。