敏捷供应链中的谈判决策系统研究

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1、糊评价之后,会选用与自己上一次建议接近同时又使自己利益最大的建议,这样既能保证自身的利益不会过分减少,也能使对方的利益增大。如此反复进行,直到双方达成协议,这时谈判的结果接近或达到pareto最优,并保证了社会利益的最大化,同时实现了谈判各方的合作“双赢/多赢,’o(5)在谈判决策过程分析和谈判决策算法分析的基础上,设计了基于黑板模式的谈判Agent和基于MAS的敏捷供应链谈判决策系统的体系结构.在此基础上采用JADE、MySQL等开源软件设计并实现了一个敏捷供应链谈判决策原型系统。具体应用实例的测试表明:该系统界面友好,实用性强,能实现敏捷供

2、应链谈判决策的多次交互。(6)为了使该谈判系统具有更好的智能性,采用模糊神经网络方法构建了谈判决策的学习算法模型,谈判Agent可以利用两阶段混合学习算法在谈判中不断优化谈判策略,从而缩短谈判进程,在更短的时间内获得更好的谈判结果。关键词:敏捷供应链谈判决策MAS模糊综合评价学习算法ABSTRACTAgilesupplychaincameforthwithagilemanufacturinganddynamicalliance.Agilesupplychainshouldberestructuredandadjustedrapidlyalong

3、withthereconfigurationordisorganizationofthedynamicalliance,whichshouldmeetthedevelopmentalrequirementofglobalmarketcompetitionandindividualuser.Sincethepatterenterprisesofagiledynamicalliancearethedistributed,self-interestedandautonomousentities,Negotiationdecisionsystemofa

4、gilesupplychainbecamethehotresearchtopicsbecauseofthedistributed,flexible,complicatedanddynamicprocessofnegotiationdecisionandestablishmentofsymbiosisintheagilesupplychain.Multi-agentsystem(MAS)hasthegoodadvantagesinmodeling,coordinatingandcontrollingtheagilesupplychain,whic

5、himprovestheagilesupplychainmanagementsystemaloLThe—glltAgentnegotiationmechanismshouldbeintroducedtothedynamicalliance,whichcanCometoanavailableagreementquickly,restructuretheagilesupplychainadaptively,andimprovethewholeperformanceeffectively.Themaincontentsofthisdissertati

6、oncanbespecifiedasfollows:(1)ThenegotiationdecisionprocessisanalyzedcompletelyusingNashEquilibriumandsuchrelatedgametheory,andthenthesymbiosisofagilesupplychainisestablishedwithnegotiation.Throughnegotiation,thepartnerenterprisesofdynamicallianceconstituteanagilesupplychain,

7、whichcallnotonlyreduce"BullwhipEffect”,butalsobringthepositivestructureeffect.Addingthescaleeffect,itcanmakethesystememergesomenewcharacterscontinuously,whichcallimprovethepayoffandcompetenceoftheagilesupplychain.(2)Amulti-agent,multi—attribute,multi·issueandmulti—levelcompr

8、ehensiveevaluationmodelbasedonfurylogicispresented.Whendiscussinghowtoselec

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