随机需求下供应链企业订购多Agent协商模型
发布时间：2019-09-11 22:57
【摘要】：针对随机需求下供应链产销订购冲突问题,考虑一个制造商和两个零售商组成的两级供应链,构建主从博弈下的多Agent协商模型。制造商作为博弈主方制定批发价,零售商作为从方选择最优订货量和零售价,制造商Agent和零售商Agent自动协商,运用模拟退火算法寻求模型的最优解。通过算例发现合理的让步策略和收益共享契约能够提高供应链系统利润,实现产销双方的互利共赢。验证模拟退火算法求解该模型比遗传算法能够得到更优解。
【图文】：
代。2．3协商流程协商开始时，制造商Agent首先设置单位产品成本，也是其最小批发价wSmin1，以及批发价上限wSmax1。并将协商议题，即批发价和目标提交给协商Agent。零售商Agent设置自己单位产品运营成本、缺货损失、期末残值，也将议题，即订货量和零售价与目标提交给协商Agent。协商Agent收到提交之后，首先进行冲突检测，若制造商批发价为单位产品成本时，零售商的利润VSj依然小于其期望利润下限VＲminj，则不存在协商的可能性，协商失败。若VＲj不小于VＲminj，则进行协商，如图1所示。图1协商流程图初始化协商轮数t=0，协商流程如下:步骤1制造商Agent首先提出一个批发价wS1(t)，当t=0时，此批发价也是制造商最大批发价wSmax1，将其提交给协商Agent。步骤2协商Agent运用模拟退火算法生成批发价为wS1(t)时，售商的最优零售价为1j(w1S(t))，订货量为1j(w1S(t))，并计算US1(t)和VSj(t)，将VSj(t)发送给零售商Agent，将US1(t)发送给制造商Agent。步骤3零售商Agent向协商Agent提出提议wＲ1(t)，t=0时，即为零售商的最小批发价策略wＲmin1。步骤4协商Agent运用模拟退火算法生成wＲ1(t)时，最优零售价为1j(w1Ｒ(t))，订货量为1j(w1Ｒ(t))，并计算UＲ1(t)和VＲj(t)，将VＲj(t)发送给零售商Agent。步骤5零售商Agent比较VSj(t)与VＲj(t)，若不小于，即制造商提出的批发价，使零售商获得的利润不小于当前轮次自己提出的批发价所获得的利润，则零售商同意制造商的批发价提议。当所有零售商都同意此提议，协商成功。否则协商Agent将wＲ1(t)作为反提议，并将
代。2．3协商流程协商开始时，制造商Agent首先设置单位产品成本，也是其最小批发价wSmin1，以及批发价上限wSmax1。并将协商议题，即批发价和目标提交给协商Agent。零售商Agent设置自己单位产品运营成本、缺货损失、期末残值，也将议题，即订货量和零售价与目标提交给协商Agent。协商Agent收到提交之后，首先进行冲突检测，若制造商批发价为单位产品成本时，零售商的利润VSj依然小于其期望利润下限VＲminj，则不存在协商的可能性，协商失败。若VＲj不小于VＲminj，则进行协商，如图1所示。图1协商流程图初始化协商轮数t=0，协商流程如下:步骤1制造商Agent首先提出一个批发价wS1(t)，当t=0时，此批发价也是制造商最大批发价wSmax1，将其提交给协商Agent。步骤2协商Agent运用模拟退火算法生成批发价为wS1(t)时，售商的最优零售价为1j(w1S(t))，订货量为1j(w1S(t))，并计算US1(t)和VSj(t)，将VSj(t)发送给零售商Agent，将US1(t)发送给制造商Agent。步骤3零售商Agent向协商Agent提出提议wＲ1(t)，t=0时，即为零售商的最小批发价策略wＲmin1。步骤4协商Agent运用模拟退火算法生成wＲ1(t)时，最优零售价为1j(w1Ｒ(t))，订货量为1j(w1Ｒ(t))，并计算UＲ1(t)和VＲj(t)，，将VＲj(t)发送给零售商Agent。步骤5零售商Agent比较VSj(t)与VＲj(t)，若不小于，即制造商提出的批发价，使零售商获得的利润不小于当前轮次自己提出的批发价所获得的利润，则零售商同意制造商的批发价提议。当所有零售商都同意此提议，协商成功。否则协商Agent将wＲ1(t)作为反提议，并将
【作者单位】： 北京工业大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71371018)
【分类号】：F274;TP18
【图文】：
代。2．3协商流程协商开始时，制造商Agent首先设置单位产品成本，也是其最小批发价wSmin1，以及批发价上限wSmax1。并将协商议题，即批发价和目标提交给协商Agent。零售商Agent设置自己单位产品运营成本、缺货损失、期末残值，也将议题，即订货量和零售价与目标提交给协商Agent。协商Agent收到提交之后，首先进行冲突检测，若制造商批发价为单位产品成本时，零售商的利润VSj依然小于其期望利润下限VＲminj，则不存在协商的可能性，协商失败。若VＲj不小于VＲminj，则进行协商，如图1所示。图1协商流程图初始化协商轮数t=0，协商流程如下:步骤1制造商Agent首先提出一个批发价wS1(t)，当t=0时，此批发价也是制造商最大批发价wSmax1，将其提交给协商Agent。步骤2协商Agent运用模拟退火算法生成批发价为wS1(t)时，售商的最优零售价为1j(w1S(t))，订货量为1j(w1S(t))，并计算US1(t)和VSj(t)，将VSj(t)发送给零售商Agent，将US1(t)发送给制造商Agent。步骤3零售商Agent向协商Agent提出提议wＲ1(t)，t=0时，即为零售商的最小批发价策略wＲmin1。步骤4协商Agent运用模拟退火算法生成wＲ1(t)时，最优零售价为1j(w1Ｒ(t))，订货量为1j(w1Ｒ(t))，并计算UＲ1(t)和VＲj(t)，将VＲj(t)发送给零售商Agent。步骤5零售商Agent比较VSj(t)与VＲj(t)，若不小于，即制造商提出的批发价，使零售商获得的利润不小于当前轮次自己提出的批发价所获得的利润，则零售商同意制造商的批发价提议。当所有零售商都同意此提议，协商成功。否则协商Agent将wＲ1(t)作为反提议，并将
代。2．3协商流程协商开始时，制造商Agent首先设置单位产品成本，也是其最小批发价wSmin1，以及批发价上限wSmax1。并将协商议题，即批发价和目标提交给协商Agent。零售商Agent设置自己单位产品运营成本、缺货损失、期末残值，也将议题，即订货量和零售价与目标提交给协商Agent。协商Agent收到提交之后，首先进行冲突检测，若制造商批发价为单位产品成本时，零售商的利润VSj依然小于其期望利润下限VＲminj，则不存在协商的可能性，协商失败。若VＲj不小于VＲminj，则进行协商，如图1所示。图1协商流程图初始化协商轮数t=0，协商流程如下:步骤1制造商Agent首先提出一个批发价wS1(t)，当t=0时，此批发价也是制造商最大批发价wSmax1，将其提交给协商Agent。步骤2协商Agent运用模拟退火算法生成批发价为wS1(t)时，售商的最优零售价为1j(w1S(t))，订货量为1j(w1S(t))，并计算US1(t)和VSj(t)，将VSj(t)发送给零售商Agent，将US1(t)发送给制造商Agent。步骤3零售商Agent向协商Agent提出提议wＲ1(t)，t=0时，即为零售商的最小批发价策略wＲmin1。步骤4协商Agent运用模拟退火算法生成wＲ1(t)时，最优零售价为1j(w1Ｒ(t))，订货量为1j(w1Ｒ(t))，并计算UＲ1(t)和VＲj(t)，，将VＲj(t)发送给零售商Agent。步骤5零售商Agent比较VSj(t)与VＲj(t)，若不小于，即制造商提出的批发价，使零售商获得的利润不小于当前轮次自己提出的批发价所获得的利润，则零售商同意制造商的批发价提议。当所有零售商都同意此提议，协商成功。否则协商Agent将wＲ1(t)作为反提议，并将
【作者单位】： 北京工业大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71371018)
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1 席元凯;吴e
本文编号：2534714
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