【摘要】：隨著國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人們的消費(fèi)水平不斷提升,消費(fèi)觀念發(fā)生了“質(zhì)”的變化,消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的需求已經(jīng)不僅僅局限于產(chǎn)品本身,產(chǎn)品是否具有“個(gè)性化”成為消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)。與此同時(shí),伴隨互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等信息技術(shù)的迅速發(fā)展,企業(yè)面臨的市場(chǎng)環(huán)境也發(fā)生了翻天覆地的變化,企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)由以產(chǎn)品和資源為導(dǎo)向的競(jìng)爭(zhēng),逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻艉托畔閷?dǎo)向的競(jìng)爭(zhēng),個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈應(yīng)運(yùn)而生,但是個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈上各個(gè)節(jié)點(diǎn)的企業(yè)都有各自的利益追求,難免會(huì)有沖突,如何緩解沖突,提高協(xié)商效率,成為目前個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈研究的重點(diǎn)問題�；谏鲜霰尘�,本文首先概述了Agent與Multi-agent技術(shù)、個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈以及協(xié)商的相關(guān)理論;其次,對(duì)Multi-agent協(xié)商研究的主要現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,在此基礎(chǔ)上探討Multi-agent協(xié)商的效率問題;進(jìn)而,針對(duì)個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈的協(xié)商,將具有自主學(xué)習(xí)能力的Q-learning算法應(yīng)用到協(xié)商問題的研究中,從而構(gòu)建基于Q-learning的個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈Multi-Agent的單目標(biāo)和多目標(biāo)協(xié)商模型;最后運(yùn)用MATLAB對(duì)構(gòu)建的兩個(gè)協(xié)商模型進(jìn)行仿真模擬,利用算例驗(yàn)證模型的可行性�？紤]到現(xiàn)實(shí)中,產(chǎn)品集成商和客戶對(duì)于一個(gè)報(bào)價(jià),并不只是簡單的接受或拒絕,而是會(huì)有一個(gè)接受度,即協(xié)商參與者的報(bào)價(jià)可能無限接近但不一定相等也會(huì)促使協(xié)商成功,所以本文采取Fuzzy協(xié)商截止判定條件,來確定協(xié)商的最終成交價(jià),并將其與Normal協(xié)商截止判定條件進(jìn)行對(duì)比分析。本文的研究特色主要表現(xiàn)在:(1)分析了個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈的來源與發(fā)展現(xiàn)狀,提出了個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈的運(yùn)作流程;(2)將Q-Learning方法與Multi-agent系統(tǒng)結(jié)合,應(yīng)用到個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈的協(xié)商中,建立基于Q-Learning的個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈多智能體的協(xié)商模型,探討和分析提高個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈協(xié)商效率和降低協(xié)商成本的最優(yōu)策略和影響因素;(3)將Fuzzy判定方法應(yīng)用到最終協(xié)商報(bào)價(jià)的截止條件上,使協(xié)商模型更加貼近現(xiàn)實(shí)。本文的研究不僅為個(gè)性化產(chǎn)品供應(yīng)鏈Multi-agent協(xié)商機(jī)制的研究提供了有效的模型和方法,對(duì)相關(guān)企業(yè)的實(shí)踐也提供了理論支撐。
【圖文】：

圖 4-1 當(dāng) 0.5, 0.4s c 時(shí)在兩種協(xié)商截止條件下關(guān)于價(jià)格協(xié)商的結(jié)果圖 4-1 顯示了兩種協(xié)商截止判定條件下報(bào)價(jià)的變化趨勢(shì)，可以看出，，無論在哪種協(xié)商截止判定條件下，協(xié)商開始時(shí)，協(xié)商雙方都為了盡快達(dá)成協(xié)議，均做出了較大的妥協(xié)，即協(xié)商報(bào)價(jià)的變化范圍較大，但隨著報(bào)價(jià)次數(shù)的推進(jìn)，協(xié)商區(qū)間越來越小，協(xié)商雙方的讓步幅度也越來越小，協(xié)商雙方逐漸達(dá)成共識(shí)，最終趨于一致，但 Normal 截止條件下的協(xié)商次數(shù)明顯大于 Fuzzy 截止條件下的協(xié)商次數(shù),且在 0.5, 0.4s c 下，協(xié)商雙方的最終報(bào)價(jià)偏向于客戶，即說明達(dá)成共識(shí)時(shí)，產(chǎn)品集成商做出的讓步大于客戶做出的讓步 這是因?yàn)榭蛻?Agent 的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度小于產(chǎn)品集成商 Agent，所以，在協(xié)商開始時(shí)，客戶 Agent 做出的妥協(xié)小于產(chǎn)品集成商 Agent 做出的妥協(xié)，從而使得最終協(xié)商一致的報(bào)價(jià)傾向于客戶，而截止條件的不同只是影響協(xié)商次數(shù)的變化，從中也可以看出，F(xiàn)uzzy 協(xié)商截止判定方法可以有效減少協(xié)商次數(shù)，提高協(xié)商效率 （二） 當(dāng) 0.5, 0.5s c 時(shí)的協(xié)商結(jié)果當(dāng) 0.5, 0.5s c 時(shí)，F(xiàn)uzzy 截止條件和 Normal 截止條件下，協(xié)商報(bào)價(jià)

圖 4-2 當(dāng) 0.5, 0.5s c 時(shí)兩種協(xié)商截止條件下關(guān)于價(jià)格協(xié)商的結(jié)果同 0.5, 0.4s c 情形下，圖 4-2 顯示了產(chǎn)品集成商 Agent 和客戶 Agent在 0.5, 0.5s c 情形下協(xié)商報(bào)價(jià)的變化趨勢(shì)，即在協(xié)商開始時(shí)，協(xié)商雙方做出了較大的妥協(xié)，即協(xié)商報(bào)價(jià)的變化范圍較大，但隨著報(bào)價(jià)次數(shù)的推進(jìn)，協(xié)商區(qū)間越來越小，最終趨于一致，但 Normal 截止條件下的協(xié)商次數(shù)明顯大于 Fuzzy 截止條件下的協(xié)商次數(shù)，且最終報(bào)價(jià)處于協(xié)商雙方初始報(bào)價(jià)的中間位置，這是因?yàn)榭蛻?Agent 的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度等于產(chǎn)品集成商 Agent，所以，在協(xié)商過程中，客戶Agent 做出的妥協(xié)與產(chǎn)品集成商 Agent 做出的妥協(xié)程度相同，從而使得最終協(xié)商一致的報(bào)價(jià)處于協(xié)商雙方初始報(bào)價(jià)的中間位置 同 0.5, 0.4s c 情形下，截止條件的不同只是影響協(xié)商次數(shù)的變化，從中也可以看出，F(xiàn)uzzy 協(xié)商截止判定方法可以有效減少協(xié)商次數(shù)，提高協(xié)商效率 （三）當(dāng) 0.5, 0.8s c 時(shí)的協(xié)商結(jié)果當(dāng) 0.5, 0.8s c 時(shí)，F(xiàn)uzzy 截止條件和 Normal 截止條件下，協(xié)商報(bào)價(jià) 協(xié)商次數(shù) 協(xié)商效用和損失函數(shù)的變化趨勢(shì)如表 4-6 表 4-8 和圖 4-3 所示
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F274

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本文編號(hào)：2597930