基于Multi-Agent的家用汽车供应链演化分析

• 作者: 吴冰莹 孙军艳 张媛媛 牛亚儒 陈婵娟
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 供应链 多车型 刺激-反应理论 粒子群优化算法 演化分析
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 171-178
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 7975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.190600038

摘要

为探索多型号产品供应链的经营策略,文中运用多智能体(Multi-Agent)建模仿真方法建立了多型号家用汽车供应链网络模型.以制造商Agent利润最大化为目标,分别采用刺激-反应学习机制和粒子群学习机制对模型进行演化分析.仿真表明:(1)采用刺激-反应学习机制,制造商的部分车型的销量会大幅降低,不利于追求多车型的制造商对多车型的推广,但总销量和利润均会提高.(2)采用粒子群学习机制,无论C1和C2如何组合,都难以同时得到销量和利润的最优.对于大众消费车型,可以选择加强C2,以"薄利多销"的策略拓展市场,提高销量.对于高端消费车型,可以选择加强C1,以"厚利适销"的策略制造精品,提高利润.(3)相对而言,采用粒子群学习机制的制造商能快速调整策略以应对市场变化,并且学习后策略更稳定.该研究对具有多型号产品的供应链管理具有实际的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈婵娟	陕西科技大学机电工程学院	72	274	8.0	13.0
2	张媛媛	陕西科技大学机电工程学院	11	18	3.0	3.0
3	孙军艳	陕西科技大学机电工程学院	40	198	9.0	12.0
4	牛亚儒	陕西科技大学机电工程学院	5	4	1.0	2.0
5	吴冰莹	陕西科技大学机电工程学院	4	6	2.0	2.0