供应链合作伙伴选择优化分析

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1、武汉科技大学硕士学位论文第5页传统的方法(如线性规划法、层次分析法等)越来越受到应用的挑战，而集合现代人工智能等技术已经成为趋势，并且可以预见，一种方法已不能满足所有选择的需要，因此，将方法进行必要的融合来辅助决策将是今后发展的必然趋势。1．3本文研究内容分布式人工智能研究的重点之一就是如何设计自治Agem使它们进行有效的交互。能够帮助交互Agem协作的主要方法是Agent之间的协商。自治Agem可以交流它们各自的愿望并且通过妥协达成相互有益的协定。MAS协商也是系统协调多个Agent的行为，以达到Agent的局部目标和整个Agent系统的全局目标的一个重要方

2、法。供应链中节点企业面对利益冲突时，协商是解决这类问题有效的方法。本论文通过供应商合作伙伴选择的博弈机制分析展现其复杂性，研究基于博弈论的MAS协商问题，重点分析了协商中的协商策略问题，提出了基于MAS的具有激励机制的pareto协商模型，并给出了模型的有效性分析。本文将协商机制应用到供应链合作伙伴关系形成中的制造商支持供应商活动中，仿真结果表明这一协商机制是有效的，尽管双方的合作收益不对称，但在适当条件下，合作可以继续，并且可以成为系统优势策略，系统具有p硼to效率。仿真过程中Agent自主选择合作策略。合作策略成为一种优势策略，整个供应链网络处于最优状态。

3、1．4论文结构本文的结构安排如下：第一章阐述了选题的背景与研究的意义，总结国内外的研究现状，然后介绍本文的研究内容和结构安排。第二章对Agent技术和MASN论进行介绍。首先对Agem及MAS系统的特征以及MAS协商进行概述，重点阐述MAS协商研究，最后介绍MAS的建模环境Swarm。第三章介绍供应链合作伙伴的概念及动因，分析伙伴选择的协商机制，提出具有激励机制的合作博弈模型，分析具有激励机制的博弈模型具有pareto效率应满足的条件。第四章对基于博弈论的MAS协商过程进行仿真描述，在Swarm仿真平台上对制造商与供应商之间的合作博弈进行仿真，并对结果进行分析

4、。第五章对全文工作进行总结，分析本文的创新与不足，并对Agem技术及MAS建模方法的应用进行展望。第6页武汉科技大学硕士学位论文第二章Agent技术及MAS理论Agent的理论、技术，特别是多Agent的理论、技术，为分布开放系统的分析、设计和实现提供了一个崭新的途径，被誉为软件开发的又一重大突破。Agent理论与技术研究最早源于分布式人工智能(DAD，但从20世纪80年代末开始，Agent理论、技术研究从DAI领域中拓展开来，并于许多其他领域相互借鉴和融合，在许多不同于最初DAI应用的领域得到了更为广泛的应用。对Agent的研究大致可分为智能Agent、多智

5、能体系统(multi—Agentsystem，MAS)和面向Agent的程序设计(agentorientedprogramming，AOP)这三个相互联系的方面。智能Agent是MAS研究的基础，被看成是MAS研究中的微观层次，主要研究Agent的理论和结构；而有关Agent间关系的研究则构成了MAS研究的宏观层次。智能Agent和MAS的成功应用要借助于Agent的应用方法，即AOP以及AOP开发工具或平台。2．1Agent概述2．1．1Agent的基本定义在计算机和人工智能领域中，Agent可以看成是一个实体。它通过传感器感知环境，通过效应器作用于环境。A

6、gent为了达到一定的目标，有着自成规律地执行任务的工作模式。著名Agent理论研究者、英国的Wooldridge博士和Jennings教授认为：Agent是一个具有自主性、社会能力、反应性和能动性等性质的基干硬件或(更经常的)基于软件的计算机系统，该定义允许在更宽范围的环境中设计Agent，而且其中增加了通信要求12A-26]。一个Agent最基本的特性包括：感知性或反应性(根据环境的变化做出响应)、自治性(控制自己的行为)、面向目标性(主动地发出一些动作要求)和针对环境性。每个Agent首先应具备这些最基本的特性，然后再根据其应用情况拥有其他特性，如：移动

7、性(可以将自己从一台电脑转移到另外的一台电脑)、自适应性、通信能力(包括协商、写作等能力)、理性、持续性或时间连续性、自启性、自利等特性。我们可以从中归纳出在社会经济建模中Agent应当具有的性质和能力。(1)自主(自治)性：Agent能自行控制其状态和行为，能在没有人或其他程序介入时操作和运行；(2)通信能力：Agent能用某种通信语言与其他实体交换信息和互相作用；(3)感知能力或反应性：Agent能及时地感知和响应其所处环境的变化；(4)能动性：Agent主动表现出目标驱动的行为，能自行选择合适时机采取适宜行动；(5)推理和规划能力：Agent具有基于当前

8、知识和经验，以一种理性方式进行推理和预