基于Multi-Agent的家用汽车供应链演化分析

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.