基于Q-LearningL的个性化产品供应链多智能体协商研究

发布时间：2020-03-24 06:18

【摘要】：随着国内外经济的发展,人们的消费水平不断提升,消费观念发生了“质”的变化,消费者对产品的需求已经不仅仅局限于产品本身,产品是否具有“个性化”成为消费者关注的重点。与此同时,伴随互联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术的迅速发展,企业面临的市场环境也发生了翻天覆地的变化,企业间的竞争由以产品和资源为导向的竞争,逐渐转变为以客户和信息为导向的竞争,个性化产品供应链应运而生,但是个性化产品供应链上各个节点的企业都有各自的利益追求,难免会有冲突,如何缓解冲突,提高协商效率,成为目前个性化产品供应链研究的重点问题。基于上述背景,本文首先概述了Agent与Multi-agent技术、个性化产品供应链以及协商的相关理论;其次,对Multi-agent协商研究的主要现状进行了分析,在此基础上探讨Multi-agent协商的效率问题;进而,针对个性化产品供应链的协商,将具有自主学习能力的Q-learning算法应用到协商问题的研究中,从而构建基于Q-learning的个性化产品供应链Multi-Agent的单目标和多目标协商模型;最后运用MATLAB对构建的两个协商模型进行仿真模拟,利用算例验证模型的可行性。考虑到现实中,产品集成商和客户对于一个报价,并不只是简单的接受或拒绝,而是会有一个接受度,即协商参与者的报价可能无限接近但不一定相等也会促使协商成功,所以本文采取Fuzzy协商截止判定条件,来确定协商的最终成交价,并将其与Normal协商截止判定条件进行对比分析。本文的研究特色主要表现在:(1)分析了个性化产品供应链的来源与发展现状,提出了个性化产品供应链的运作流程;(2)将Q-Learning方法与Multi-agent系统结合,应用到个性化产品供应链的协商中,建立基于Q-Learning的个性化产品供应链多智能体的协商模型,探讨和分析提高个性化产品供应链协商效率和降低协商成本的最优策略和影响因素;(3)将Fuzzy判定方法应用到最终协商报价的截止条件上,使协商模型更加贴近现实。本文的研究不仅为个性化产品供应链Multi-agent协商机制的研究提供了有效的模型和方法,对相关企业的实践也提供了理论支撑。
【图文】：

图 4-1 当 0.5, 0.4s c 时在两种协商截止条件下关于价格协商的结果图 4-1 显示了两种协商截止判定条件下报价的变化趋势，可以看出，，无论在哪种协商截止判定条件下，协商开始时，协商双方都为了尽快达成协议，均做出了较大的妥协，即协商报价的变化范围较大，但随着报价次数的推进，协商区间越来越小，协商双方的让步幅度也越来越小，协商双方逐渐达成共识，最终趋于一致，但 Normal 截止条件下的协商次数明显大于 Fuzzy 截止条件下的协商次数,且在 0.5, 0.4s c 下，协商双方的最终报价偏向于客户，即说明达成共识时，产品集成商做出的让步大于客户做出的让步 这是因为客户 Agent 的风险偏好程度小于产品集成商 Agent，所以，在协商开始时，客户 Agent 做出的妥协小于产品集成商 Agent 做出的妥协，从而使得最终协商一致的报价倾向于客户，而截止条件的不同只是影响协商次数的变化，从中也可以看出，Fuzzy 协商截止判定方法可以有效减少协商次数，提高协商效率 （二） 当 0.5, 0.5s c 时的协商结果当 0.5, 0.5s c 时，Fuzzy 截止条件和 Normal 截止条件下，协商报价

图 4-2 当 0.5, 0.5s c 时两种协商截止条件下关于价格协商的结果同 0.5, 0.4s c 情形下，图 4-2 显示了产品集成商 Agent 和客户 Agent在 0.5, 0.5s c 情形下协商报价的变化趋势，即在协商开始时，协商双方做出了较大的妥协，即协商报价的变化范围较大，但随着报价次数的推进，协商区间越来越小，最终趋于一致，但 Normal 截止条件下的协商次数明显大于 Fuzzy 截止条件下的协商次数，且最终报价处于协商双方初始报价的中间位置，这是因为客户 Agent 的风险偏好程度等于产品集成商 Agent，所以，在协商过程中，客户Agent 做出的妥协与产品集成商 Agent 做出的妥协程度相同，从而使得最终协商一致的报价处于协商双方初始报价的中间位置 同 0.5, 0.4s c 情形下，截止条件的不同只是影响协商次数的变化，从中也可以看出，Fuzzy 协商截止判定方法可以有效减少协商次数，提高协商效率 （三）当 0.5, 0.8s c 时的协商结果当 0.5, 0.8s c 时，Fuzzy 截止条件和 Normal 截止条件下，协商报价 协商次数 协商效用和损失函数的变化趋势如表 4-6 表 4-8 和图 4-3 所示
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F274

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本文编号：2597930