多Agent制造供应链并发协商策略研究

发布时间：2017-04-14 01:06

  本文关键词：多Agent制造供应链并发协商策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在供应链管理中,合作成员往往会考虑自身利益,由于各个合作成员的偏好不同,在业务合作中会面临一系列的冲突。协商是消解冲突的重要手段之一,通过协商供应链成员企业可以实现协同合作,保持良好的合作关系,从而有效地提高整体供应链的运转效率,进而提升供应链的竞争力。此外,全球供应链的蔓延增加了供应链系统的动态性和成员企业间交互、协调、协作的复杂程度,影响了整个供应链系统的精益敏捷性,因此,供应链成员企业的协商研究是多Agent供应链实现有效协调、协作、消解冲突、处理矛盾等的关键。鉴于此,本文首先结合制造供应链的实际发展需求,提出一种基于多Agent的制造供应链并发协商模型,该模型支持单个销售商同时与多个制造商的连续并发协商,能够较好地适应动态变化的协商环境,符合实际的制造供应链协商的需求。在并发协商模型的基础上,对协商策略优化进行深入研究,以提供一种适用于复杂分布式供应链的有效智能化的协商方法和供应链合作伙伴选择方法:(1)考虑到基于时间依赖提议策略的局限性,研究基于Parzen窗算法的估计对手保留值的提议策略,并结合基于时间依赖的提议策略,线性组合这两种提议策略,提出动态线性加权的提议策略;(2)考虑提高协调器的工作效率问题,研究基于粒子群优化算法的协商策略,动态调整各线程的让步策略,加大了协商策略的灵活性,对整体协商过程进行优化,提高协调器的工作效率,体现协商主体Agent的智能性;(3)提出了基于综合效用的协调策略,解决了存在多个销售商Agent相同效用提议时的选择问题,确保每个协商线程相互独立又相互影响的运行。最后通过模型与算法的实现研究基于保留值的提议策略、基于粒子群优化算法的协商优化策略以及综合效用的协调策略的有效性,从协商结果、协商性能、协商效率三个角度对实验结果进行分析和讨论。论文对制造供应链并发协商中的协商模型、协商策略以及协调策略进行了深入研究,在前人研究的基础上进行扩展和创新,具有一定的理论价值和实用意义。
【关键词】：并发协商 协商策略 协调策略 粒子群优化算法 Parzen窗算法
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-18
• 1.1 研究背景及研究意义8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状及分析10-15
• 1.2.1 多Agent供应链研究现状10-12
• 1.2.2 并发协商研究现状12-14
• 1.2.3 相关研究的不足之处14-15
• 1.3 研究内容15
• 1.4 技术路线15-18
• 第2章 相关理论基础18-29
• 2.1 多Agent供应链管理理论18-20
• 2.1.1 多Agent供应链管理概念18
• 2.1.2 多Agent供应链管理运行机制18-20
• 2.1.3 多Agent供应链管理决策过程20
• 2.2 多Agent协商理论概述20-26
• 2.2.1 多Agent协商方法20-21
• 2.2.2 多Agent协商策略21-24
• 2.2.3 多Agent协调策略24-26
• 2.3 多属性效用理论26-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第3章 多Agent供应链并发协商模型研究29-39
• 3.1 制造商与销售商并发协商模型研究29-34
• 3.1.1 建立协商模型29-31
• 3.1.2 框架描述31-32
• 3.1.3 协商模型求解过程32-34
• 3.2 并发协商协议34-36
• 3.2.1 协议框架34-35
• 3.2.2 协商原语与消息35-36
• 3.3 提议策略36-38
• 3.3.1 提议评价策略36-37
• 3.3.2 基于时间的提议生成策略37-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 多Agent供应链并发协商策略优化39-48
• 4.1 基于Parzen窗估计法的提议策略优化39-41
• 4.1.1 基于Parzen窗估计法的提议策略39-40
• 4.1.2 动态线性加权的提议策略40-41
• 4.2 基于粒子群优化算法的并发协商策略41-44
• 4.2.1 粒子群优化算法步骤41-42
• 4.2.2 粒子群优化算法的优化过程42-44
• 4.3 基于综合效用的协调策略44-46
• 4.3.1 基于信息熵的协商环境评价44-46
• 4.3.2 基于综合效用的协调策略算例说明46
• 4.4 本章小结46-48
• 第5章 仿真实验与结果分析48-58
• 5.1 实验环境及参数设置48-49
• 5.2 实验结果与分析49-57
• 5.3 本章小结57-58
• 结论与展望58-60
• 参考文献60-64
• 附录64-68
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文68-70
• 攻读硕士学位期间所参与的课题70-72
• 致谢72

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本文编号：304855