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多Agent制造供應鏈并發(fā)協商策略研究

發(fā)布時間:2017-04-14 01:06

  本文關鍵詞:多Agent制造供應鏈并發(fā)協商策略研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:在供應鏈管理中,合作成員往往會考慮自身利益,由于各個合作成員的偏好不同,在業(yè)務合作中會面臨一系列的沖突。協商是消解沖突的重要手段之一,通過協商供應鏈成員企業(yè)可以實現協同合作,保持良好的合作關系,從而有效地提高整體供應鏈的運轉效率,進而提升供應鏈的競爭力。此外,全球供應鏈的蔓延增加了供應鏈系統的動態(tài)性和成員企業(yè)間交互、協調、協作的復雜程度,影響了整個供應鏈系統的精益敏捷性,因此,供應鏈成員企業(yè)的協商研究是多Agent供應鏈實現有效協調、協作、消解沖突、處理矛盾等的關鍵。鑒于此,本文首先結合制造供應鏈的實際發(fā)展需求,提出一種基于多Agent的制造供應鏈并發(fā)協商模型,該模型支持單個銷售商同時與多個制造商的連續(xù)并發(fā)協商,能夠較好地適應動態(tài)變化的協商環(huán)境,符合實際的制造供應鏈協商的需求。在并發(fā)協商模型的基礎上,對協商策略優(yōu)化進行深入研究,以提供一種適用于復雜分布式供應鏈的有效智能化的協商方法和供應鏈合作伙伴選擇方法:(1)考慮到基于時間依賴提議策略的局限性,研究基于Parzen窗算法的估計對手保留值的提議策略,并結合基于時間依賴的提議策略,線性組合這兩種提議策略,提出動態(tài)線性加權的提議策略;(2)考慮提高協調器的工作效率問題,研究基于粒子群優(yōu)化算法的協商策略,動態(tài)調整各線程的讓步策略,加大了協商策略的靈活性,對整體協商過程進行優(yōu)化,提高協調器的工作效率,體現協商主體Agent的智能性;(3)提出了基于綜合效用的協調策略,解決了存在多個銷售商Agent相同效用提議時的選擇問題,確保每個協商線程相互獨立又相互影響的運行。最后通過模型與算法的實現研究基于保留值的提議策略、基于粒子群優(yōu)化算法的協商優(yōu)化策略以及綜合效用的協調策略的有效性,從協商結果、協商性能、協商效率三個角度對實驗結果進行分析和討論。論文對制造供應鏈并發(fā)協商中的協商模型、協商策略以及協調策略進行了深入研究,在前人研究的基礎上進行擴展和創(chuàng)新,具有一定的理論價值和實用意義。
【關鍵詞】:并發(fā)協商 協商策略 協調策略 粒子群優(yōu)化算法 Parzen窗算法
【學位授予單位】:北京工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:F274
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 緒論8-18
  • 1.1 研究背景及研究意義8-10
  • 1.1.1 研究背景8-9
  • 1.1.2 研究意義9-10
  • 1.2 國內外研究現狀及分析10-15
  • 1.2.1 多Agent供應鏈研究現狀10-12
  • 1.2.2 并發(fā)協商研究現狀12-14
  • 1.2.3 相關研究的不足之處14-15
  • 1.3 研究內容15
  • 1.4 技術路線15-18
  • 第2章 相關理論基礎18-29
  • 2.1 多Agent供應鏈管理理論18-20
  • 2.1.1 多Agent供應鏈管理概念18
  • 2.1.2 多Agent供應鏈管理運行機制18-20
  • 2.1.3 多Agent供應鏈管理決策過程20
  • 2.2 多Agent協商理論概述20-26
  • 2.2.1 多Agent協商方法20-21
  • 2.2.2 多Agent協商策略21-24
  • 2.2.3 多Agent協調策略24-26
  • 2.3 多屬性效用理論26-27
  • 2.4 本章小結27-29
  • 第3章 多Agent供應鏈并發(fā)協商模型研究29-39
  • 3.1 制造商與銷售商并發(fā)協商模型研究29-34
  • 3.1.1 建立協商模型29-31
  • 3.1.2 框架描述31-32
  • 3.1.3 協商模型求解過程32-34
  • 3.2 并發(fā)協商協議34-36
  • 3.2.1 協議框架34-35
  • 3.2.2 協商原語與消息35-36
  • 3.3 提議策略36-38
  • 3.3.1 提議評價策略36-37
  • 3.3.2 基于時間的提議生成策略37-38
  • 3.4 本章小結38-39
  • 第4章 多Agent供應鏈并發(fā)協商策略優(yōu)化39-48
  • 4.1 基于Parzen窗估計法的提議策略優(yōu)化39-41
  • 4.1.1 基于Parzen窗估計法的提議策略39-40
  • 4.1.2 動態(tài)線性加權的提議策略40-41
  • 4.2 基于粒子群優(yōu)化算法的并發(fā)協商策略41-44
  • 4.2.1 粒子群優(yōu)化算法步驟41-42
  • 4.2.2 粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化過程42-44
  • 4.3 基于綜合效用的協調策略44-46
  • 4.3.1 基于信息熵的協商環(huán)境評價44-46
  • 4.3.2 基于綜合效用的協調策略算例說明46
  • 4.4 本章小結46-48
  • 第5章 仿真實驗與結果分析48-58
  • 5.1 實驗環(huán)境及參數設置48-49
  • 5.2 實驗結果與分析49-57
  • 5.3 本章小結57-58
  • 結論與展望58-60
  • 參考文獻60-64
  • 附錄64-68
  • 攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術論文68-70
  • 攻讀碩士學位期間所參與的課題70-72
  • 致謝72

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