基于承诺管理机制的多Agent供应链协同采购协商和协调研究

发布时间：2017-06-12 03:10

  本文关键词：基于承诺管理机制的多Agent供应链协同采购协商和协调研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在一个制造商和多个供应商组成的一对多供应链协商中,为规避不公平协商行为发生,引入Agent承诺理论约束Agent的协商行为,将协商双方可接受提议当作一种承诺关系,提出Agent承诺管理机制,协助制造商在多个供应商提议中追求效用最大化。在供应链协同采购背景下,构建了多Agent一对多并发协商模型,深入研究了Agent承诺管理机制和自适应协商策略。首先,针对多资源协同采购问题,构建多个一对多并发协商框架,并以其中一个为例,为制造商Agent设计了承诺管理机制;制造商Agent关注对手提议的违约率,违约率会影响提议的预期效用,更具合理性;其次,针对一对多协商中的自适应差、协商效率低等问题,设计了基于模糊推理的自适应协商策略。将基于时间资源的协商策略分为三种:保守策略、线性策略、急躁策略,每种资源所处的市场状况决定了相应Agent协商地位,从而供应商可根据不同的协商地位确定最佳的协商策略。因为制造商对资源的市场状况并不知悉,构造一个能反映供应商提议让步变化的控制参数,运用模糊推理理论,并解模糊为精确的策略因子,推导制造商的市场状况,形成制造商Agent的自适应协商策略;然后,针对多个一对多并发协商过程,提出了一种基于RBF-kNN的效用导向协调策略,通过k近邻算法优化RBF神经网络参数,提高其预测准确率;运用RBF-kNN神经网络对收集的供应商Agent的协商轨迹进行下一轮提议预测,依据制造商Agent承诺管理机制选择预期效用最大提议与当前提议进行比较,计算预期效用差,根据各资源的预期效用差来协调协商进程,决定是否继续协商,保障多个协商过程的有序进行。最后,进行了Matlab仿真实验,仿真结果表明该方法在一对多协商领域可行,使得供应链智能协商的实现成为可能。
【关键词】：一对多协商 承诺管理机制 协同采购 自适应策略 协调策略
【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
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究综述10-13
• 1.2.1 一对多协商研究现状10-12
• 1.2.2 Agent承诺的研究现状12-13
• 1.2.3 多Agent协商策略研究现状13
• 1.3 研究内容13-15
• 1.4 研究路线15-17
• 第2章 相关理论和方法17-21
• 2.1 供应链中协商Agent的特点17
• 2.2 Agent承诺管理17-19
• 2.3 多Agent一对多协商协调策略19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 基于承诺管理机制的多Agent供应链协商模型21-35
• 3.1 多agent供应链协同采购协商框架21-24
• 3.1.1 协商问题描述21-22
• 3.1.2 协商任务模块22-24
• 3.2 制造商Agent承诺管理机制24-30
• 3.2.1 评估违约率26-27
• 3.2.2 计算预期效用27-28
• 3.2.3 决策28-30
• 3.3 基于承诺管理机制的多Agent协商模型30-32
• 3.3.1 条件假设30
• 3.3.2 协商模型30-32
• 3.4 基于承诺管理机制的多agent协商流程32
• 3.5 本章小结32-35
• 第4章 基于承诺管理机制的多Agent协商和协调策略35-51
• 4.1 基于模糊推理的自适应协商策略35-43
• 4.1.1 基于时间的让步协商策略35-36
• 4.1.2 模糊推理的方法与求解36-37
• 4.1.3 基于模糊推理的自适应协商策略生成步骤37-43
• 4.2 基于RBF-kNN神经网络的效用导向协调策略43-49
• 4.2.1 RBF-kNN神经网络预测模型43-47
• 4.2.2 基于RBF-kNN神经网络的效用导向协调策略47-49
• 4.3 本章小结49-51
• 第5章 仿真实验与结果分析51-63
• 5.1 协商环境及参数设置51-53
• 5.1.1 协商环境51
• 5.1.2 变量及参数设置51-53
• 5.2 仿真结果分析53-61
• 5.2.1 承诺管理机制仿真结果分析53-55
• 5.2.2 基于模糊推理的自适应协商策略结果分析55-59
• 5.2.3 基于RBF-KNN神经网络的效用导向协调策略结果分析59-61
• 5.3 本章小结61-63
• 结论与展望63-65
• 参考文献65-69
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文69-71
• 攻读硕士学位期间所参与的课题研究71-73
• 致谢73

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本文编号：443117