【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(51275407,51475363,11072192),陕西省工业科技攻关项目(2018GY-026),陕西科技大学博士科研启动基金(2018BJ-12),国家级大学生创新创业训练计划(12145)
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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C 1和C 2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C 2,以“薄利多销”的策略拓展市
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