基于复杂自适应系统的供应链研究

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1、基于复杂自适应系统的供应链研究摘要供应链是指产品生产和流通过程中所涉及的原材料供应商生产商批发商零售商以及最终消费者组成的供需网络而对于供应链的理论研究人们长期以来一直使用微分方程或差分方程离散事件系统理论等方法但是这些研究都是在供应链结构已经预先确定的情况下进行的基于复杂自适应系统的供应链研究为供应链的重组和供应链运行管理提供新的决策支持该理论的特点是Agent随着供应链结构的变化而变化突出其自适应的特点复杂自适应系统建模的方法与传统建模方法有很大区别复杂自适应系统理论通过对局部模型和整体模型的周期反馈和调节了解到局部变

2、化是如何产生大量的复杂行为它不同于传统意义上的自上而下的建模思路本文从传统供应链的设计和构思开始介绍了供应链和供应链管理的概念供应链的主要特征类型划分基本结构和流程参考模型论文还介绍了复杂自适应系统理论的定义基本内容观点特点以及应用复杂自适应系统结构描述系统分布仿真框架的描述以及由该理论的启示并且在这部分中作者重点阐述了采用复杂自适应系统理论进行供应链建模的优点这部分内容是基于复杂自适应系统理论的供应链设计的基础知识本文在对复杂自适应系统理论进行深入分析的基础上建立了面向复杂自适应系统的模型框架支持对复杂自适应系统的层次描

3、述和层次仿真具有良好的开放性和可扩展性包括对其通信系统其它辅助性Agent和自适应Agent的研究介绍了基于主体的建模方法(ABMAgentBasedModeling)并给出了基于CAS的三层次的敏捷供应链的概念模型介绍了CAS的实现-SWARM平台SWARM的逻辑结构以及SWARM平台上敏捷供应链系统的运行模型在此基础之上作者用复杂自适应系统理论的研究方法模拟了一个代表供应商制造商和其他实体的节点所组成的环境并得到基于复杂自适应系统的敏捷供应链的数学模型该模型提供了代表供应链节点行为的四种类型的环境资源充足的环境资源有限

4、的环境有不确定传递的环境以及传递完好的环境通过对环境中不同类型节点的动态特性分析供应链网络中的问题会得以解决对于每一个节点都有一系列规则对其进行解释本文的最后部分讨论了基于复杂自适应系统理论的供应链的优化以及对供应链设计的总结和展望关键词复杂自适应系统供应链AgentSWARMABMSupplyChainResearchbasedonComplexAdaptiveSystemAbstractSupplyChainreferstothedistributionchannelofaproduct,fromitssourcing

5、,toitsdeliverytotheendconsumer.Thesupplychainistypicallycomprisedofmultiplecompanies,whichareincreasinglycoordinatingactivitiesviaanextranet.Researchershavelongmodeledandanalyzedsupplychainusingnumerousapproacheslikecontinuousanddiscretetimedifferentialequationmod

6、eling,anddiscreteeventsimulationmodeling.Theseapproaches,however,typicallyassumeapredefinedasupplychainstructure.HereweperformSupplyChainResearchbasedonComplexAdaptiveSystem(CAS).Itisanewapproachtothereengineeringandmanagementofsupplychain.Agentswilltransformaccor

7、dingtothechangeoftheenvironment.AdaptationisquiteanimportantcharacterforCAStheory.ThemodelingmethodofCASisquitedifferentfromthetraditionalmodelingmethod.TheCASmodelingstudieshowthechangeoflocaldetailscanproducecomplexandlargescalebehaviorsthroughthecircularfeedbac

8、ksandadjustments.Itisdifferentfromthetraditionaltop-downmodelingidea.Tobeginthedesignofsupplychain,wefirstmakeabriefintroductionofthedefinitionofsupplyc

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