敏捷供应链中的谈判决策系统研究

论文摘要

敏捷供应链是伴随着敏捷制造和动态联盟产生的,为了面对市场竞争的全球化和用户需求的个性化发展的需要,敏捷供应链系统必须能随着敏捷动态联盟的形成和解体,快速完成系统的重构和调整。由于敏捷动态联盟中的伙伴企业是分布在各地的自利益和自治的实体,这决定了敏捷供应链中的谈判决策及合作关系的建立是一个分布式的、灵活的、复杂的动态过程,因此敏捷供应链中谈判决策系统成为敏捷供应链研究中的关键。多Agent系统在敏捷供应链的建模、协调和控制方面表现出了极大的优势,如在该系统中引入适当的Agent谈判决策机制和学习算法,就能够快速有效地达成协议,从而能自适应地重构敏捷供应链,并有效改进敏捷供应链系统的整体性能。因此,本文针对以上问题主要研究了以下几个方面的内容并取得了相应的成果和结论:(1)应用Nash均衡等博弈论的相关理论深入分析了敏捷供应链中的谈判决策和企业合作关系的建立过程。敏捷动态联盟中伙伴企业通过谈判协商建立敏捷供应链,可以消减“牛鞭效应”带来的信息扭曲,同时也能够促使敏捷动态联盟产生正结构效应,加之规模效应,可以使系统不断涌现出新的性质,从而提高敏捷供应链的收益和竞争力。(2)基于模糊逻辑建立了通用的多级多目标多问题的综合评价模型。由于实际谈判过程不可避免地使用不精确和主观量化的谈判指标,本文在讨论如何选择合作伙伴时,在构建合作伙伴企业评价指标体系的基础上建立了通用的多边多属性多级多问题的模糊综合评价模型,该模型具有较好的通用性和实用性。此外,用户还可以通过改变谈判指标体系的各级指标的权重来定义用户的偏好,偏好不同,相同建议的评价值也是不同的,这使得该评价模型能较好地反映用户对各谈判影响因素的偏好。(3)基于模糊效用函数提出了个性化的谈判决策算法。在进行谈判决策算法研究时,运用了标准可加性模糊模型原理进行决策,同时引入了模糊效用函数,使得在选择谈判策略的过程中充分考虑用户的决策偏好,从而使模糊谈判决策更具个性化。(4)基于模仿策略设计提出了反建议的方法,使谈判结果接近或达到Pareto最优,并采用模糊自动机形式化地描述了谈判决策的动态交互过程。在谈判过程中,为了提出更合理有效的反建议,本文充分考虑到双方谈判策略的互相影响而采用了模仿的策略。当其中一方在对这一系列用模仿策略产生的建议进行综合模

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 研究内容与论文结构
• 1.4 创新点
• 第二章 相关研究综述
• 2.1 敏捷供应链
• 2.2 谈判决策
• 2.3 模糊综合评价方法
• 2.4 基于MAS的敏捷供应链谈判决策
• 2.5 模糊神经网络学习算法
• 2.6 本章小结
• 第三章 敏捷供应链中谈判决策与合作关系的建立
• 3.1 谈判要素
• 3.2 谈判机制
• 3.3 谈判决策过程
• 3.4 企业通过谈判建立合作关系
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于模糊逻辑的谈判决策算法
• 4.1 模糊决策基本原理
• 4.2 企业评价指标体系
• 4.3 基于模糊逻辑的谈判决策算法
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于MAS的谈判决策系统的设计与实现
• 5.1 多Agent谈判中的状态转换
• 5.2 基于Agent的敏捷供应链谈判系统模型
• 5.3 基于MAS的谈判决策系统的设计与实现
• 5.4 敏捷供应链中的Agent谈判实例分析
• 5.5 系统的运行与实例测试
• 5.6 本章小结
• 第六章 谈判决策的模糊神经网络学习算法模型
• 6.1 引言
• 6.2 模糊神经网络的基本原理
• 6.3 敏捷供应链中谈判决策的学习算法模型
• 6.4 本章小结
• 结束语
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢