随着信息化与工业化的高度融合,数据将代替能源成为创造经济价值的原材料,工业大数将成为工业变革的新动力,推动制造模式逐渐由传统的“推动”式生产向由订单驱动的“拉动”式生产模式转变,所以实现柔性制造已成为企业发展的必然。而如何快速、自适应的响应订单生产的采购问题是实现智能化、柔性化生产的关键。生产模式的变迁将不断促进制造商与供应商之间的协作,逐渐形成战略联盟,则基于采购的订单分配问题可转变为从战略联盟中选择供应商/供应商组合的过程,本课题称为基于订单驱动的供应商选择问题。本课题针对NP公司基于订单驱动的供应商选择存在的实际问题,结合已有相关研究理论、方法和问题本身的复杂性,提出一套新的基于订单驱动的供应商选择方案,以满足企业实际需要。由于供需网络的复杂性及Multi-Agent仿真技术能够很好地表达不同Agent目标、行为以及相互之间的协调、竞争与合作等特点,本课题采用Multi-Agent仿真技术解决基于订单驱动的供应商选择问题。在现有基于质量、成本、服务等多目标的基础上,针对其供应商信息考虑不全的情况,引入供应商综合评价目标函数,既能充分考虑供应商信息,且不增加仿真计算的复杂度。由于当前仿真研究是以多目标决策优化为目标,所以选择多目标遗传算法NSGA-II来模拟Agent群体的进化,能够有效解决多目标决策问题。另外,在供应商综合评价目标计算过程中,为降低评价过程的主观性、行业局限性等特点,引入随机森林算法,结合历史数据和新构建的NP公司柔性制造视角下的供应商评价指标体系,通过模型的训练、学习,得出最优评价模型和影响评价的主要指标及指标权重。如此既能通过历史数据提高供应商选择的合理性,又能为供应商管理提供辅助支持。