基于agent行为的供应链低碳化建模与仿真
基于多Agent的碳排放权交易机制建模与仿真
ｕ ｅ ｓ ｒ ｔ ｉ ｓａ ｄ ｃ ｎ ｕ ｒ ， ｔ ｉ ｓ ｈ ｉ ｔ ｆ ｔ ｒ ｒ ， ｅ ａｌｒ ｎ ｏ ｓ ｍ ｅ ｓ ｓ ｄ ｅ ｅｓｔ ａｉ ｎ ｏ ｎ ｆ ｃ ｒ ｒ ｒ ｆ ｓａ ｄ ｐ ｉｅ ｃ ａ ｇ ｎ ｅ ｉ ｅ ｅ ｔ ｇ ｎ ｓ ｅ ｕ ｔ ｕ ｏ ｍａ ｕ ａ ｔ ｅ ｏ ｔ ｎ ｒｃ ｈ ｎ ｅｕ ｄ ｒｄ ｆ ｒ ｎ ｅ ｔ ’ ｕ ｐ ｉ ａ ｂ ｈ ｖ ｏ ｓｓ ｐ ｒ ｔｌ ． ｉ ｌｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ａ ａｂ ｎ ｅ ｉｓ ｎ ｌ ｃ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ， ａ ｄ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｓａ ｄ ｐ ｂ ｅ ａ ｉ ｒ ｅ ａ ａ ｅｙ Ｓ ｍｕ ａｉ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ｔ ｎ ｃ ｒ ｏ ｍ ｓ ｉ ｓａｌ ａｉ ｙ ｔｍ ｐ ｉ ｃ ａ ｉ ｎ ｕ — ｏ ｓ ｈ ｉ ｏ ｏ ｏ ｍ
ｌｃ ａ ｔｏｎ ｉ ｌｕ ｎｃ ｓｔ ｉｅ ｏｆｃ ｒ ｎ ｅ ｓ ｉ ｎ ａ ｏ ｐ ｎ ｅ ｃ ｓｏ — ｋｉ ｇ ｍｏ ｅ ｅ ｅ ｔｖｅｙ ｎｄ ｖ ｌ ｔ ｓ ｉ ｕｃ ｉ ｎｆ ｅ ｅ ｈｅｐｒｃ ａ ｂｏ ｍｉｓｏ ｎｄ ｃ ｍ ａ ｉ ｓｄｅ ｉｉ ｎ ｍａ ｎ ｒ ｆ ｃ ｉ ｌ ，ａ ａ ｉ ｅ ｄａ
１ 引 言
“ 低碳 ” 是人类生活 、 经济发 展以及社 会进步追 求 的 目标Ⅲ 为 了实现降低碳排放的 目标 ， ， 一个 重要 因素就 是碳排放权交 易机制的设计 。碳排放权交易
机 制 的研 究 ， 于 排 污权 交 易 以 及 １９ 年 联 合 国 源 ９２
Ｅｎ ｉｅｒｎ ｎ ｐｉａｉｎ ， ０ ２ ４ （ ５ ：—４ ｇ ｅｉ ｇ ｄ ｎ ａ Ａｐ ｌ ｔ ｓ２ １ ， ８ ２ ）９ １ ． ｃ ｏ
Ａｂｓ ｒ ｃ ：Ｔｈｉ ｐｅ ｓａ ｉｈ ｓ ｄ ｆｅ ｅ ｔｃ ｒ ｎ ｅ ｓ ｉ ｎｓｔａ ｎ ｃ ｎｉｍ ｉ ｔａ ｔ ｓｐａ ｒ ｅ ｔｂｌｓ ｅ ｉｆ ｒ ｎ ａ ｂｏ ｍｉｓｏ ｒ ｄｉ ｇ ｍｅ ｈａ ｓ ｓｍｕｌｔｏ ｏ ｅ ，ｓｕｄ ｅ ｈｅ ｉ — ａｉ ｎ ｍ ｄ ｌ ｔ ｉ ｓ ｔ ｍ
基于Swarm平台的Agent建模仿真探讨
基于Swarm平台的Agent建模仿真探讨作者：王昊刘涛孙思远来源：《无线互联科技》2014年第09期摘要：基于Agent建模思想来源于在建立和分析人类社会中交互模型和理论方面，MAS 可以扮演重要的角色。
本文首先探讨了基于Agent建模的思想，其次从建模仿真平台Swarm入手，从Swarm的设计思想、建模方法和体系结构方面对Agent建模方法进行系统分析。
关键词：Agent；Swarm平台；体系结构1 基于Agent建模的思想Agent能够模拟人类的行为，具有智能型、社会性、适应性等人类特性。
随着信息基础设施的建立和完善，人们对应用的要求越来越高。
高智能、网络化、高可靠性和快速适应能力成为系统所追求的目标[1]。
而这一目标正好和Agent的特点相吻合。
从而加速了Agent的应用研究。
人们将Agent作为系统基本的抽象单位，然后赋予Agent一定的功能，然后将多个Agent 设置具体的交互模式，从而得到相应的应用系统模型[2]。
首先，Agent是一个自治的计算机实体，它可以通过感应器来感知环境，并通过效应器作用于环境。
其次，智能。
Agent具有智能，并不是指它是全知全能的，而是说Agent在变化的过程中灵活且理性的工作，具有感知和作用的能力。
最后，交互。
交互是指Agent可以被其他为追求自己子目标而执行相应任务的Agent所影响。
2 Swarm的设计思想组成Swarm的程序大部分是用ObjectiveC语言编写的类库，因此用户可以在自己的仿真程序中应用、扩展这些类库。
目前在复杂系统研究领域中，被广泛推荐和采用的是基于SantaFe研究所研制的Swarm平台的Agent建模和开发工具。
这不仅因为Swarm是一个免费工具，更因为Swarm具有很好的适应性，可以得到平台研发人员和使用人员的不断改进。
Swarm 的目的是为复杂性的研究人员提供一个标准的、可靠软件工具集，并且提供了用于多Agent系统设计、实现、运行和分析的工具，用于那些具有分布仿真体系结构特征的各种复杂系统的仿真试验。
《基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究》范文
《基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究》篇一一、引言随着全球化和信息化的快速发展，供应链管理已成为企业成功的重要保障。
在这个过程中，库存策略的设计尤为关键，因为适当的库存管理可以有效降低成本，提升客户服务质量，确保产品的连续供应。
特别地，在复杂和不确定的供应链环境中，Supply-Hub的库存策略成为研究的关键。
多Agent技术以其智能性、自组织性和灵活性等特点，在解决复杂的分布式系统中有着重要的应用价值。
本文将探讨基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究，以期为优化供应链管理提供新的思路和方法。
二、多Agent系统与Supply-Hub库存策略多Agent系统是由多个独立的、能够交互的Agent组成的系统。
每个Agent都有自己的知识、目标以及与其它Agent进行交互的能力。
在供应链管理中，每个Agent可以代表一个供应链中的实体，如供应商、制造商、分销商等。
而Supply-Hub作为供应链的核心环节，负责协调各环节的运作，实现信息的共享和资源的优化配置。
在Supply-Hub库存策略中，引入多Agent技术可以有效地提高系统的智能化和自适应性。
每个Agent可以根据自身的需求和目标，与其他Agent进行交互和协作，共同完成库存策略的制定和执行。
这种基于多Agent的库存策略可以更好地适应复杂和不确定的供应链环境，提高供应链的效率和灵活性。
三、建模与仿真研究1. 模型构建在建模过程中，我们首先定义了多Agent系统的基本框架和各Agent的属性和行为。
然后，根据Supply-Hub的特点和需求，构建了基于多Agent的库存策略模型。
模型中，每个Agent都有自己的库存管理策略和与其他Agent的交互规则。
此外，我们还考虑了供应链中的不确定性因素，如需求波动、供应中断等。
2. 仿真实验为了验证模型的可行性和有效性，我们进行了仿真实验。
仿真实验中，我们设定了不同的场景和参数，模拟了供应链的实际运作过程。
宝洁供应链通过优化减少库存案例解析
宝洁供应链通过优化减少库存案例解析宝洁供应链通过优化减少库存案例解析在创建了在消费者方面没有不稳定状况的理想模型后，BiosGroup开始引入不稳定性，并测量其影响。
下面是店铺为大家分享宝洁供应链通过优化减少库存案例解析，欢迎大家阅读浏览。
一、案例分析几年前，有两个数字让宝洁的高层寝食难安。
一个是库存数据：在宝洁的分销体系中，有价值38亿美元的库存。
另一个是脱销量。
在零售店或折扣店中最重要的2,000种商品中，任何时刻都有11%的商品脱销。
令人不解的是，系统中的大量库存并未降低脱销量。
库存堆积如山，而顾客却经常因为库存管理人员无法找到相应商品而买不到宝洁的产品。
虽然公司制定过多种方案，但小修小补不足以为库存问题提供突破性的解决方法，为此，宝洁定下了目标：在不恶化脱销问题的前提下，减少10亿美元库存。
咨询公司BiosGroup的帮助下，找到了更为激进的方法：打造了一个灵活性和适应性更高、以顾客为中心的供应网络。
二、合作：寻求适应性几年前，宝洁的经理人花三天时间拜访了好几个公司，接触研究人员和咨询顾问，寻求供应链管理中最近的创新。
其中一个公司是BiosGroup，这是一家利用新科技解决复杂商业问题的'咨询及软件开发公司。
刘易斯(JohnLewis)是当时宝洁的物流副总裁，他很欣赏BiosGroup的合伙创始人、理论生物学家考夫曼(StuartKauffman)所著的《宇宙为家》一书。
在此书中，考夫曼研究了类混沌状态的生物领域中的"自组织"的潜在原则，并探讨了如何将这些原则应用在其他的领域(从进化论的观点来说，自组织是指一个系统在遗传、变异和优胜劣汰机制的作用下，组织结构和运行模式不断地自我完善，从而不断提高其对于环境的适应能力的过程---编者注)。
BiosGroup将供应链看作复杂的适应性系统，并在这方面进行了领先的探索。
他们的一个专长领域是创建电脑模型，证明企业如何模仿自然界的自组织，分析各种刺激源如何影响这些模型，并提出战略手段提高企业的效率。
基于多Agent的协同供应链模型
摘要 ：供应链通过获取原材料 ，转换成最终产品，交付最终用户等一 系列过程将供应商、制造商、仓储、
分销中心以及零售商等形成一个 巨大的网络体 系。当前，随着企业经营模式的变化，协 同与伙伴管理成为 供应链变革的推动力量。而协同供应链能够对市场变化和用户需求形成快速响应。将 Ａ ｅｔ ｇｎ 理论应用于协同 供应链管理，分析协同供应链的主 要特征 ，并提 出 基于多 Ａｅｔ ｇｎ 的协同供应链模型。
ｓｏ ｄ ｔ ｒｅ ｈ ｎ ｅ ｄ ｃ ｓｏ ｒ ｅ ｎ ｓ Ｔ ｉ ａ ｅ ａｙｅ ｈ ｈ ｒｃｅｉｔ ｓｏ ｏｌｂ ｒｔ ｎ ｓｐ ｌ ｈ ｉ ｐ ｎ ｏｍａｋ ｔｃ ａ ｇ ｓａ ｕｔｍｅ ｄ ｍａ ｄ ． ｈｓｐ ｐ ｒａ ｌｚｓｔｅｃ ａ ａｔｒｓ ｃ ｆｃｌ ｏａ ｏ ｕ ｐｙ ｃ ａｎ ｎ ｓ ｎ ｉ ａ ｉ ｎ ｒｓｎｓ ｌ ａ ｄｐｅ ｅ ｔ ａｍｕｔ—ａｅ ｔｍｅ ｅ ｆｃｌ ｂ ｒｔ ｇｓ ｐ ｌ ｈ ｉ． ｉ ｇ ｎ ｄ ｌｏ ｌ ｏａｉ ｕ ｐｙｃ ａｎ ｏ ａ ｎ Ｋｅ ｒ ｓ：ｓ ｐ ｌ ｈ ｎ；ａ ｅ ｔ ｃｌ ｂ ｒｔ ｎ； ｓ ｐ ｌ ｈ ｉ ｄ ｙ ｗｏ ｄ ｕ ｐｙｃ ａ ｉ ｇ ｎ ； ｏ ａ ｏａ ｏ ｌ ｉ ｕ ｐｙ ｃ ａ ｍｏ ｄ ｎ
ａ ｎ ｅｇｉ ａ ｒｐｒｄ ｍ ｓｉ 。ｍｏｉｇ ｆ ｍ ｔ ｄｔｎｌｓｐ ｌ ｃａｎ ｉ ｏ ａｗ ｄ ｆｃｌｂ ｒ ｏ ｕ ｐ ｒ ｕ ｄｒ ｎ ａ ｍ ｊ ａａ ｇ ｈ ｔ ｅ ｏｇ ｏ ｉ ｆ ｖ ｒ ｒ ｉｏ ａ ｕ ｐ ｈｉ ｎ ｏ ｄ ｏ ｏ ａｏ ｔ ｎ ｓｐｌ ｎ ｏ ａｉ ｙ ｔ ｌ ａ ｉ ｙ
维普资讯
２ ０ ／４ 总第 ３ ６期 ０６２ ５
文章编号：１０ — ４ Ｘ （０ ５ ４— ０６— ４ ０ １ １８ ２０ ）２ ０３ ０
基于Agent的智能电力系统建模
基于Agent的智能电力系统建模近年来，随着技术的快速发展，智能电力系统越来越成为人们关注和讨论的焦点。
其中，基于Agent的智能电力系统建模是非常重要的一种建模方法。
本文将从以下几个方面进行探讨。
一、 Agent 简介Agent，即代理人，是指一种可以自主感知、自主学习和自主决策的物理或者虚拟实体。
在智能电力系统中，Agent 就是一个可以进行决策和应对外部环境变化的智能体。
Agent 可以模拟人类的决策过程，以最大化系统的性能和效益。
二、 Agent 的应用Agent 能够进行监控和控制电力系统，包括智能电表、智能电网、能源管理系统等。
Agent 可以实时获取系统的运行状态和环境数据，并根据预设目标和规则，进行系统的调节和控制。
Agent 作为系统中的一份子，能够与其他 Agent 相互通信和协作，形成更加智能化和高效的系统。
三、 Agent 建模及建模方式Agent 建模是基于系统思维和人工智能的技术手段，通过对电网网络拓扑结构的抽象建模，实现对电力系统中复杂关系的描述和分析。
Agent 建模主要包括以下几种方式：1. 行为建模：基于 Agent 决策过程的建模，描述 Agent 在不同环境下的行为和应对。
2. 知识建模：基于领域知识的建模，描述 Agent 的知识和对环境的认知。
3. 意识建模：基于 Agent 自我意识的建模，描述 Agent 对自身状态和环境变化的感知。
4. 元模型建模：基于元模型的建模，描述 Agent 在整个系统中的作用和相互关系。
四、 Agent 建模实例以智能电表为例，Agent 建模实例如下：1. 行为建模：Agent 可以根据用户的用电特征和用电需求制定用电计划，比如在用户用电高峰期变化较大时，Agent 可以通过控制电器的开启和关闭，降低用户的用电峰值。
2. 知识建模：Agent 可以学习用户的用电特征和用电需求，同时获取周边天气、经济情况等信息，根据分析结果为用户提供智能用电建议。
供应链网络的Agent仿真建模与其知识库构建研究
务 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 类 和仿 真基 础 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 类， 来支持 用 户快 速 建 立 多级 供 应链 网络 的仿 真模 型 。 同时 ， 对其 角 色特 征 和行 为规 则进 行 分析 ， 结合 博 弈 决策模 型 、 生 产运 作 流程 等 现 有供 应 链研 究理 论 和模 型 ， 构建 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 行 为决 策知识 库 ， 从 而赋 予 Ａｇ ｅ ｎ ｔ 类 行 为知识推 理 能 力。最 终利 用 Ｊ ＡＤ Ｅ和 Ｊ ｅ ｓ ｓ 构 建
了仿 真建模 平 台及 其知 识 库 ， 并通过 实例 说 明 了该构 建 方法 可行 。 关键 词 ：供 应链 仿 真平 台 ；多 Ａｇ ｅ ｎ ｔ ；知识表 示 中 图分 类 号 ： Ｆ ２ ２ ４ 文献标 识 码 ： Ａ
Ａｇ ｅ ｎｔ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎｇ ａ ｎｄ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｓ ｕ ｐ ｐｌ ｙ Ｃｈａ ｉ ｎ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｗｉ ｔ ｈ Ｄｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎｔ ｏ ｆ Ａｇ ｅ ｎｔ Ｋｎｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇ ｅ Ｂａ ｓ ｅ
第２ ０ 卷第 ３期 ２ ０ １ ５ 年 ６月
工 业 工 程 与 管 理
Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ
Ｖｏ ｌ ＿ ２ Ｏ Ｎｏ ． ６
Ｊ ｕ ｒ Ｌ ２ ０ １ ５
文章编 号 ： １ ０ ０ ７ — ５ ４ ２ ９ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ３ — ０ ０ ２ １ — ０Байду номын сангаас７
【系统仿真学报】_基于agent的建模与仿真_期刊发文热词逐年推荐_20140723
科研热词 agent 多agent系统 复杂适应系统 仿真 遗传算法 智能体 多主体系统 netlogo 黑板系统 高层体系结构 面向对象petri网 集装箱码头 集卡调度 连续竞价市场 跨流域调水 负载平衡 课堂问题行为 语义web服务 评估 计算金融学 计算机生成兵力 装备保障评估 行为建模 虚拟装配 虚拟智能体 虚拟企业 舆论涌现 自治性 脆性 联邦成员迁移 联邦成员 群机器人 群体智能 细胞信号转导 系统仿真 系统 竞争 移动agent 离散空间 目标搜索 环境 特征选择 火灾 混凝土坝 水资源配置与管理
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
仿真agent 代价时间petri网 介观水平 人工智能 人员疏散模型 人员疏散 乐观策略 主体 个性 个体意见 不对称人际影响 mas hla agent图
46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92
模糊有限状态机 模型 格式化特征 机制 服务组合 有色petri网 施工仿真 效能 排污权交易 扩展微粒群算法 情绪 情报侦察 情感建模 形式化验证 引导作用 建模与仿真 建模 嵌套网 崩溃 对抗模拟 学习行为建模 学习分类器系统 多策略建模 多智能体系统 多智能体 (ma) 多传感器 多agent 复杂自适应系统 复杂系统 基于主体的建模和仿真 基于agent的建模与仿真 基于agent的分布仿真 哈佛体系结构 合同网 参考模型 协同数字化预装配 协作 公共建筑 公共安全 信号量 信号 信任因子 保守策略 使命 作战主体 作战 仿真环境
基于Agent的CTI模型设计与实现
基于Agent的CTI模型设计与实现曹强;张明智;李志强;罗批【期刊名称】《装备学院学报》【年(卷),期】2009(020)006【摘要】关键交通基础设施(critical transportation infrastructure,CTI)模型是社会仿真中国家关键基础设施(national critical infrastructure,NCI)仿真的重要组成部分.为寻求CTI这类复杂网络系统适用的建模与仿真方法,介绍了CTI的概念,分析了CTI的组成及特点,引入了Agent技术,提出了一种基于Agent的CTI模型.通过设计CTI中主要Agent的结构、属性、行为和交互,初步实现了模型的仿真运行,并给出了仿真结果.结果表明模型是合理和正确的.【总页数】5页(P73-77)【作者】曹强;张明智;李志强;罗批【作者单位】国防大学,信息作战与指挥训练教研部,北京,100091;国防大学,信息作战与指挥训练教研部,北京,100091;国防大学,信息作战与指挥训练教研部,北京,100091;国防大学,信息作战与指挥训练教研部,北京,100091【正文语种】中文【中图分类】TP391.9;E911【相关文献】1.基于多Agent的人员应急疏散模型设计与实现 [J], 张继成;羊秋玲2.基于Agent能源基础设施仿真模型设计与实现 [J], 孙林;胡晓峰;李志强;吕令保3.基于移动Agent的分布式Web搜索模型的设计与实现 [J], 李明;唐轶4.基于DFA复合式Agent模型的设计与实现 [J], 卢薇薇;蔡自兴;文志强;陈爱斌5.基于AGENT的装备供应链仿真模型设计与实现 [J], 刘志勇;高军;荣丽卿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多代理的人工供应链仿真模型分析与设计
基于多代理的人工供应链仿真模型分析与设计吕小峰;钱志新【摘要】采用多代理计算机建模技术构建了一类能够模拟复杂供应链的人工供应链仿真模型,并开发了相应的实验平台,通过实验分析验证了模型的有效性.旨在通过构建多代理供应链仿真模型简化供应链仿真实验的难度,通过仿真实验模拟和数据分析得出一些有效的结论,进而指导企业实践.【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2011(034)004【总页数】5页(P79-83)【关键词】供应链系统;多代理;仿真模型【作者】吕小峰;钱志新【作者单位】南京大学,工程管理学院,江苏,南京,210093;南京大学,工程管理学院,江苏,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】F273.7供应链系统是一个高度非线性和多阶段的复杂巨系统，其本质在于各成员企业之间复杂的竞争与合作关系。
传统的建模技术如系统动力学、数学建模等不能很好的反映主体的主动性、智能性以及分散决策等特性，也不能对复杂供应链系统进行仿真优化和再设计[1]。
现阶段，已有很多学者使用多代理方法在供应链协调、供应链网络构建、供应链信息系统等领域取得了一定的成果[2-4]。
由于供应链系统的复杂性和实验平台的缺乏，大多数学者的研究还停留在供应链局部建模阶段。
当然也有一些学者从供应链的整体角度尝试着构建供应链仿真模型，Xue等[5]设计了一个基于多Agent的框架。
该框架基于多目标谈判和多目标效用理论，将构造供应链中的相关组织和多目标谈判模型集成到多Agent系统中。
Govindu等[6]提出一个通用的以过程为中心的方法框架MASCF，该模型框架以供应链运作参考模型SCOR为基础模型，运用MAS方法构建良好的供应链模型框架，并以实际案例为背景利用JADE实现以上模型框架，证明了模型的通用性和有效性。
本文在总结前人成果的基础上，采用多代理建模方法，应用JAVA技术对人工供应链仿真模型进行构建与实现。
最后基于本实验平台设计一组仿真实验，通过实验分析来说明模型的有效性和适用性。
基于Multi-Agent的供应链系统建模
实施 、控 制 企 业供 应链 的运 行 ，是 研 究 和 实施供 应 链管 理 的 重要 方 法之 一 。
关键 词 ：供 应链 管 理
Ａ ｅ ｔ 多智 能体 系统 （ Ａ ） ｇｎ Ｍ Ｓ
的计 算和 问题 求解 方 式 ，因而成 为人 工 智能研 究和 主流 计算 机科 学 所关注的热 点。
Ａ ｅ ｔ 具有 目标 、行为 和知 识并 在一 定环 境下 自主运 行 的实 ｇｎ 指 体 。 ｇｎ 具有 的学 习机 制则使 它 能够从 以前 的行 为结果 和用户 对任 Ａｅｔ 略，不 断优 化 ，增 强智 能性 。Ａ ｅ ｔ 的 自组 织性 使它 能够 根 据不 ｇｎ 同的 生存 环境 做 出相应 的调 整 ，适应环 境 并执 行功 能 ，代 替 用户完
得 更好 的竞 争优 势 ，必 须利 用更 有效 率 的工 具来 达到 全 球化 市场 的 上 的不 便 ，使信 息无 法透 过有 效 的传 递 ，将 会造 成 企业 与 企业 之 间
的信 息 交 换不 便 ，从 而 影 响 合 作 的意 愿 。
目标 。然 而 ， 企业 与 企 业 之 间 的 系 统不 一 致 ，造 成 电 子数 据 交换 统 是一 种 自底 向上 设计 的系 统，首先 定 义 出分 散 自主 的主 体 ，然后
２ １ 能主体 技 术 ．智
１ 供应链管理 中存在的问题
供 应 链 管 理是 对供 应 链 链 条 中涉及 到的 所 有 的物 流 、信 息 流 、 效率 ，以最 小 的成本 为 客户 提供 最大 的 附加值 。在 传 统 的供应 链 环 后 ，再 由经 销商 发订 单给 制造 商 ，最 后再 由制造 商发 出订 单给 原 料 商 ，而 原物 料 的 传送 方 式 则与 信 息传 递 相 反 ， 由原料 商 至制 造 商 ， 再 由制造 商 至经 销商 ，最 后 再 由经销 商至 零售 商 ，然后 才 交 到顾 客 的手 上 ，这 样 一 来 一 往 的 过程 中 ，供 应 链 中 的各 个 成 员 ，对 于 信 息的 掌握 不足 ，无法适 时 的得 知正 确 的信 息 ，一旦 生产 信 息发 生变 导致 长鞭 效 应 （ ｕ ｌ ｈ Ｂ ｌ ｗ ｉ Ｅ ｆ ｃ ）的 发生 。“ 鞭 效应 ”的发 Ｐ ｆｅｔ 长 生起 源于 信 息交 换的 迟滞 与 不协 调 。其 造成 的影 响不仅 增 加生 产 代 理
基于多Agent的供应链三层模型
安徽 广播 电视大 学学 报 ２ ０ ０ ７年第 ４期
基 于多 Ａｇ ｎ 的供 应 链 三 层模 型 ｅｔ
黄 永 生
（ 徽广播 电视 大 学 巢湖 市分 校 ，安徽 巢湖 ２ ８ ０ ） 安 ３ ０ ０
摘 要 ： 述 了现 有 关 于 供 应 链 多 Ａｇｎ 模 型 的 研 究 成 果 。 在 此 基 础 上 为 供 应 链 建 立 一 个 包 含 策 略 层 、 务 综 ｅｔ 任 层 和 执 行 层 的 三 层 多 Ａｇｎ 系统 模 型 ， 中 策 略层 和任 务 层 的 Ａ ｅ ｔ 照 功 能 分 解法 进 行 封 装 ， ｅｔ 其 ｇｎ 按 执行 层 的 Ａ ｅｔ 照物 理 分 解 法 进 行 封 装 。给 出 了模 型 中 Ａ ｅｔ 通用 结 构 。 ｇｎ 按 ｇｎ 的 关键词 ： 应链 ； ｇｎ 供 Ａ ｅｔ功 能 分解 法 ； 理 分 解 法 物 中 图分 类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １２ 文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ８ ０ １２ ０ ）４— １ ３ ４ １０ —６ ２ （０ ７ ０ ０ ２ ～Ｏ
服务 和评估 Ａｇ ｎ ； ｅ ｔ并将 制造商 的多 Ａｇ ｎ 系统划 分 ｅｔ
为系统 Ａｇ ｎ 、 面 Ａｇ ｎ 、 能 模 块 和 应 用 Ａｇ ｎ ｅｔ界 ｅｔ功 ｅｔ
（ 主要 包括订 单 Ａｇ ｎ 、 ｅ ｔ采购 Ａｇ ｎ 、 产 Ａｇ ｎ 、 输 ｅ ｔ生 ｅ ｔ运 Ａｇ ｎ 和财务 Ａｇ ｎ） ｅｔ ｅ ｔ三类 。 李 晓红等 人口 针 对供应链 的动态性 和不确 定 性 ，
务商 Ａｇ ｎ 。黄京 华 等 人［ 着 重讨 论 了多 Ａ ｅ ｔ ｅｔ ６ ］ ｇ ｎ 技
术在 电子商 务 中的应用 ， 从供 应链 的角度 出发建 立 了
供应链信息协同及agent在其中的应用：研究综述
Ｚ Ａ Ｇ Ｑｎ ＬＵ Ｚ ｉ ｕ Ｈ Ｎ ｉ 一． Ｉ ｈ— ｅ ｇ ｘ
（ ．ｃｏｌｆＭａａ ｅｅ ｔ ｕ ｚｏｇ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ Ｓｉ ｃ １Ｓｈｏ ｏ ｎ ｇｍ ｎ，Ｈ ａｈｎ ｎｖ ｓｙ ｆ ｃ ｎｅ＆ Ｔｃｎｌｇ ，Ｗｕａ ３０ ４ ｈｎ ；２ ｃｏｌｏ Ｂ ｓ ｎｓ Ａ ｍｎｓａｉｎ ｅ ｓ ｅ ｄ ｉｉｒｔ ， ｆ ｉ ｓ ｔ ｏ
第 ２ 卷 第 ８期 ５
２０ ０ ８年 ８月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ８ １２ ． Ａｕ ． ２ ０ ｇ ０８
供 应 链 信 息 协 同及 ａ ｅ ｔ 其 中 的 应 用 ： 究 综 述 ｇ ｎ在 研
供 应链 是 将 获 取 的 原 材 料转 换 成 中 间件 和 成 品 ， 后 通 过 然
如 果 撇 开 不 同 学 科 关 于 协 同 的 特 定 含 义 ， 考 虑 所 研 究 的对 仅
分销系统把产 品交付给客户的一些机 构组成 的网络 … 。供应 链管理是一系列用于实现供应商 、 制造商 、 仓储商 、 零售商 之间 有效集成 的方法 ， 目的是在合适 的时 间生 产适量 的商 品， 并且 以合适的数量将它们运送 到合适 的地点 ， 在满足客户服务水平 要求的前提下实现系统成本最小化 ｊ 。 供应链管理中 ， 产品的生产和流通涉及到对供应链 中各种 流的合理调控 。其中信息流对供应链的动态行为有很大影响。 有关供应链管理产生原因、 供应链管理 目标等方面的研究 反映 出供应链协 同的重要性 ， 信息协 同是其 中的重要 内容 ， 而 也是 实现它的必要条件 ， 研究供应链信息协同具有重要的理论和实
基于Agent的商业过程供应链管理设计与实现
现
本 文尝 试 着将 计 算 机技 术 巾的 Ａ ｅ ｔ 术 应刚 ｇｎ 技
过 程 ： 确 定 阶段一 协 议文 本 的形 成 ； 实 现 阶段一 ② ③
为 了实现协议 而进行 的协作 活动过程 。 个过程如 图 整 ２所示 （ 经销 商与 消费者问 的管理过 程与此类似 ） 。
其中：
２２ 协 商 模 型 设 计 ．
协 商 是 供 应 链 彤 成 管 理 的 主 要 形 式 与 手段 。 Ａｇｎ 之 间所 进行 的协 商被定 义为 “ ｅｔ 多个 Ａ ｅ ｔ 了 ｇｎ 为
就 某 些 问 题 达 成 一 可 共 同 接 受 的 协 议 而 进 行 的 交 个
可 以利用销 售代 理来代 表 自己的利益 ． 即买 方与 卖方
提 供 了 有 力 的 支 撑
： 心链 。 供
‘ （ ＣＭ ） Ｉ Ｓ
－
… … …
图 １ 商 业 过 程 供 应 链
（ ） 业 过 程 供 应 链 的 管 理 过 程 ２商
在 商 业过 程 中， 以将供 应链 管理 分 为以下三个 可
阶段 ： ①形 成 阶段一 为了达 成协议 而进行 的协 商活 动
第
二
（ ） 业 过 程 供 应 链 描 述 １商
四ห้องสมุดไป่ตู้
三
从 物流 的角度 看 ，商 业过程 是对 商 品的采购 、 库 存、 推介 、 销 、 分 售后服 务等 的管理 过程 。我们 可 以将
期
ｏ ＯＥＮＣ Ｔ ０ ＭＤＲ Ｏ ＵＥ ２６ Ｍ Ｒ０９ Ｐ
．
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系。 这些 主体包 括 了供应 商 、 销商 以及 消费者 。 经 通过 这些 主体 的有 机结 合 ， 可于 正确 的 时间 ， 正确 的 商 将
基于多Agent的供应链系统的仿真研究
Ｅ１１ 供 应链 模 型 的 Ａ ｅ ｔ 统 结 构 ． ｇｎ系
Ａ ｅ ｔ 具 与 传 统 软 件 不 同 ， 需 要 作 为 交 流 的工 具 ， 其 ｇｎ工 它 与 他 部 分 进 行合 作 、 判 、 习 提 高 ， 谈 学 因此 需 要 主 动地 发 送 消息 ， 而 不 是 等 待 命 令 。 ｇ ｎ 范 例 符 合 真 实 的供 应 链 结 构 ， 同 的实 体 Ａ ｅｔ 不 负责 各 自的功 能 。 为松 散 的组 织 结 构 中 的成 员 ， 作 这些 实 体 合 作 来 解 决供 应链 问题 ， 到各 个 功 能 都 不 能做 到 的整 体 功 能 。 于 达 由
基 于 Ａ ｅ ｔ 系统 的建 模 和 调 试 比较 困难 ，因此 必 须 借 助 一 些 ｇｎ的
工 具 ，如 Ｉ Ｍ 的 Ａｇｅｓ Ｗｏ ｋ ｅ ｃ Ｂ ｌ ｒ ｂ ｎ ｈ和 Ｊ Ｔｉ （ ａ ａ Ａ ｅ ｔ ｔ Ａ ｌ ｔ Ｊ ｖ ｇ ｎ ｅ
议通信层用 Ｋ Ｍ 传递； Ｑ Ｌ 执行 层的代码为通用的Ｊｖ 。 ａａ 作为执行层选 Ｊ ｖ ， ａａ 主要 是因为 Ｊｖ 是面向网络并与 ａａ 平台无关性。 Ｓａｆｒ 而 ｔｎ ｄ大学 ｏ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ
Ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｏ ｇ ｎ ｓ ｂ ｓ ｄ ｐ ｏ ｉｅ ａｕ ａ ａ ａ ｉ ｍ ｏ ｍｐｅ ｎ ｉｇ ｄｓｒ ｕ ｅ ｎ ｏ ｏ ｅ ａ ｉ ｙ ｔ ｍｓ ｏ ｅ ｈ ｔ ｔ ｒ ｆ ａ ｅ ｔ — ａ ｅ ｒ ｖｄ ｓ ａ ｎ ｔ ｒ ｌ ｒ ｄｇ ｆ ｒ ｉ ｌｍｅ ｔ ｉｔ ｂ ｔ ｄ ａ ｄ ｃ － ｐ ｒ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｖ ｒ ｔ ｅ ｕ ｐ ｎ ｉ ｖ
Ａ ｅｔ ｇｎ 层执 行层
一个基于Agent的动态供应链自动配置模型
段的信息传递也变得越来越快速 和可靠。信 息传
递非常 重要 ， 为 可 以是 各 个 节 点 的 信 息 一 体 化 ， 因 是 物流 过 程平 滑运 转 。 由 于供 应 链 成 员 是 独 立 的 利益 和决 策 主 体 ， 应链 运 行 往 往 具 有 自治 性 、 供 分 布性 、 并行 性 等 特 点 ， 些 特 点 都 向供 应 链 管 理 提 这
知识 就会 从 知 识 库 中 提取 。发 报 器 会 识 别 节 点 在
２ 模 型应用实例
选择 一 个 二 级 供 应 链 来 说 明 。假 定 交 易 开始 于顾 客通 过 网 上界 面 发 出 订 货 信 息 。根 据 这 些 信
息， 需求指令传递给最合适的供应商 。然后供应商
直接 把 货 物 送 至 顾 客 。 视 案 例 中 只 有 一 种 产 品 （ ）可 由大量 的供 应商供 给 ， Ｐ， 这些 供 应商 分 为两 类 Ｓ 和 Ｓ 。假 设 供 应 商 们 有 不 同 的 提 前 期 （ ｄ ｋａ－ ｔｅ， ｉ ） 而且供 应能 力也各 不相 同 ， ｍ 同时还 有价 格 ， 供
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第 ８ 卷
第 １ ４期
２０ ０ ８年 ７月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ． Ｎｏ １ Ｊｌ ０ ８ １８ ．４ ｕｙ２ ０
１７ －８９ ２０ ）４３ ６ －４ ６ １ １ １ （０ ８ １ －７ １０
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｇｎ ｅｉ ｇ ｃ ｅ ｃ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
有效 手段 … 。还 能够 辅 助 上 下 游 企 业 做 出 最优 决
２０ ０ ８年 ３月 ２ ４日收到 国家 自然科学基金项 目（ ０７ ０ ９ 、 ７５ １ １ ）
《2024年基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究》范文
《基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究》篇一一、引言随着全球化和信息化的快速发展，供应链管理已成为企业运营的关键环节。
在供应链中，Supply-Hub作为连接上游供应商和下游分销商的桥梁，其库存策略的优化显得尤为重要。
传统的库存管理方法往往无法适应复杂多变的供应链环境，因此，基于多Agent的库存策略建模与仿真研究成为了一个重要的研究方向。
本文旨在通过对多Agent的Supply-Hub库存策略进行建模与仿真研究，为供应链管理提供理论依据和实践指导。
二、文献综述在供应链管理中，库存策略的研究已取得了一定的成果。
传统的库存策略如经济订货量模型（EOQ）、新闻发布模型等，虽然具有一定的实用性和可行性，但在面对复杂多变的供应链环境时，往往难以达到理想的库存管理效果。
近年来，多Agent系统在供应链管理中的应用逐渐受到关注。
多Agent系统通过模拟多个独立但又相互协作的智能体，能够更好地适应复杂多变的供应链环境，实现更优的库存管理效果。
三、基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模1. 模型假设与定义本模型假设Supply-Hub环境中存在多个供应商、分销商以及仓库。
各Agent之间通过信息交流和协作，共同完成库存管理任务。
模型中涉及的主要变量包括库存水平、订货量、交货时间等。
2. 模型构建基于多Agent的Supply-Hub库存策略模型包括以下部分：（1）Agent定义：定义供应商、分销商、仓库等Agent的角色、属性和行为。
（2）信息交流：建立Agent之间的信息交流机制，实现信息共享和协作。
（3）决策过程：根据库存水平、市场需求等信息，各Agent 制定订货量、交货时间等决策。
（4）仿真实现：通过仿真软件实现模型的运行和结果分析。
四、仿真实验与结果分析1. 仿真实验设计本部分通过仿真实验对基于多Agent的Supply-Hub库存策略模型进行验证。
实验中，我们设定了不同的市场需求、供应商交货时间等参数，观察各Agent的决策过程和库存水平变化。
基于Multi-Agent技术的供应链配送系统建模研究
ｇｎ ． ｇｎ 接 基础上 ． 本文把Ａ ｅｔ ｇ ｎ思想引入 配送 系统 ． 以配送中心 为例 ． 并 解 Ａ ｅ ｔ从 协 调 控 制 Ａ ｅ ｔ 受
析各智能体之间的关系 并进一步建立模型 并在 ｓ ｒ ｗａ ｍ平台上 物流财务的整改优 化意 见。 进行仿真 。
・
财务管理 Ａ ｅｔ负责整 ｇ ｎ：
下级结 点配送 ．以树状结 构来研究 ．其实供应链 的配送也是 网状 个 财 务 情 况 ．从 协 调 控 制 结构的 ．其次 ．对配送 策略 的研究还是不够 ．因为各个相 关实体 Ａ ｅ ｔ ｇｎ处接受资源信息和物流资
是责任 自主 ． 并且地理上也是分散 的。 今年来 ． ｕｔ Ａ ｅｔＳ ｓ 金流动信息 经处理后把财务 Ｍ ｌ－ ｇ ｙ— ｉ ｎ
一
ｍ］— ｇｎ ｓ￣ｍ平 台 ｕｉＡ ｅ ｗ ｒ ｔ ｔ
引 言
物流 简言之就是原材料 ， 产品成 品及相 关信息的流动过程 具体包括运输 ，存储 ，装卸 ，加工，配送 、保管 ，信 息管理等各 种活动。物流配送是物流过程中的一个 重要环节 。物流配送是 指 计划 、执行与控制原材料或最终产 品从产地到使用地点的实际流 程 。配送不仅是一种强化服务的手段 更重要的是它是一种先进 的物 流方式和物流体制。流配送 系统 的管理 范畴包括货物集中 ． 库存管理 ，车辆调 度，配送运输等多个环节。配送 系统的最终 目 标是 降低配送 总成本 从而获取 第 三利 润 。 智能体 （ ｇｎ） Ａ ｅｔ又称代理 是一种在分布式系统或协作 系统 中
能持续 自主发挥作用的计算实体。 每个Ａ ｅｔ ｇｎ可以独立完成各自的工
基于Agent的供应链复杂系统研究
ｄ ｉ ０３ ６ ￣ｉ ｎ１ ０ － ５ Ｘ２ １ ．９０ １ ｏ： ．９ ９ ． ｓ ．０ ５ １ ２ ．０ ０ ．５ １ ｓ １
物流技术 ２１ 年第 ３ 卷第 ９ 总第 ２０ ０１ ０ 期（ ４ 期）
基 于 Ａｇ ｎ ｅ ｔ的供 应链 复杂系统研究
杜亚江 ， 刘 茜
（ 兰州交通大学 机 电技术研究所 甘肃省物流及运输装备 信息化工程 技术研究 中心 ， 甘肃 兰州 ７ ０ ７ ） ３ ０ ０
【 要】 摘 针对供应链具有不确 定性 和随机性 的动态复杂系统 ， 运用 Ａ ｅｔ ｇｎ 这种崭新 的技术对供应链管理 复杂适应系统建模 ， 确定供应 链中各 Ａｇｎ 的行为规则 ， ｅｔ 给出 了 Ａ ｅ ｔ Ｐ ｔ 网交互模 型。 ｇｎ 的 ｅｒ ｉ 从宏观层 面描述不 同节点企业之间 的交互作用 ， 通过资源 流将各企业 连接起来 。 【 关键词】 供应链；ｇｎ； Ａ ｅｔ 复杂 系统 ； 型 模 ［ 中图分类号】 ７ ； ９ １ Ｆ ４Ｎ ４． ２ ４ 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编号】 ｘ 一 ５ ｘ ２ １ ）９ ０ ７ － ３ ｌ 】 ｌ ２ （ ０ １ ０ － １８ ０ 【５
Ａｎ Ａｇ ｎ － ａ ｅ ｔ ｄ ｎ Ｓ ｐ ｌ ａ ｎ Ｃｏ ｐ ｅ ｉ ｅ ｔ ｂ ｓ ｄ Ｓ ｕ ｙ ｏ ｕ ｐ ｙ Ｃｈ ｉ ｍ ｌｘ ｔ ｙ
ＤＵ Ｙ －ｉ ｇ ＬＵ Ｑａ ａｊ ｎ ， Ｉ ｉｎ ａ （ｏｉｔｓ＆ Ｔａ ｓｏｔ ｑ ｉｍ ｎ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇＲ ｓａｃ ｅ ｔ ｆ ａｓ ｒｖｎｅ ａ ｚｏ ｉ ｔｎ ｎｖ￣ｔ ｓ ｉ ｔ ｏ Ｌ ｇｓｃ ｉ ｒｎｐｒ Ｅ ｕｐ ｅ ｔｎｏｍａｉ ｎ ｎ ｅｉ ｅｅｒｈＣ ｎｅ ｏ ｎｕＰｏｉｃ，Ｌ ｎｈｕＪ ｏｏｇＵ ｉ ｉ Ｊ ｉｔ ｅ ｆ Ｉ ｏ ｉ ｎ ｒ Ｇ ａ ｅ ｙ ｎ ｔｕ Ｍｅｈ ｎｃ ＆ Ｅｅｔ ｎｃ， ａｚｏ ３０ ０ Ｃ ｉａ ｃａ ｉｓ ｌｃ ｏｉｓ Ｌ ｎｈｕ７ ０ ７ ， ｈｎ） ｒ
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ｐｒｔ ｐｏ ｔ ｏ ｍ ａｙｃｒｏ ｒｄ ｓ ｃｒｏ ｒ ｅｉ ｃｒｏ ｒ ｉｇｍ ｒｅ ａｄｓｂｅｔ ｅｂｈｖ ｒｏ ｃｎｕ ｅｓ ｈ ｏａ ｒｆｓ ｆ ｏ ｐ ｎ ａｂｎｃｅｉ ， ａｂｎｐｉ ｎ ａｂｎｔ ｄｎ ａｋｔ ｎ ｕｊｃｖ ｅａｉ ｆ ｏ ｓｍ ｒ．Ｔ ｅ ｅ ｉ ｃ ｔ ｃ ａ ｉ ｏ
关 键词 ：低碳 化 ； 应链 ； 理 ；仿真 ；行 为 供 代
中图分 类号 ：Ｔ ６５ ２ １）８２８ －３ ０ １３９ （０２ ０ —９ ２０
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ － ６ ５ ２ １ ． ８ ０ ６ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ． ０ ２ ０ ．４ ｓ
ｔ ｅ ｆａ ｉｉ ｔ ｆ ｈ ｄ １ ｈ ｅ ｓｂ ｌ ｙ ｏ ｅ ｍｏ ｅ ． ｉ ｔ Ｋｅ ｒ ｓ ｌｗ－ ａｂ ｎ；ｓ ｐ ｌ ｈ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ： ｏ ｃ ｒ ｏ ｕ ｐ ｙ ｃ ａｎ；ａ ｅ ｔ ｉ ｌｔ ｎ；ｂ ｈ ｖｏ ｇ ｎ ；ｓｍｕ ａｉ ｏ ｅ ａ ｉｒ
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第２ ９卷第 ８期
２１ ０ ２年 ８月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆ Ｃ ｍｐ ｔｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ８ １２ ． Ａｕ ．２ １ ｇ ０２
基 于 ａ ｅ ｔ 为 的 供 应 链 低 碳 化 建 模 与 仿 真 ｇ ｎ行
ｐ ｎ ａ ｏ ｒｄｔ ａ ｄ ｓｂｅ ｔ ｅｂ ｈ ｖｏ ｏ ｎ ｕ ｅｓ ｓ ｉ ， ａ ｏ ｒ ｅｉ ａ ｏ ａ ｉｇｍ ｋ ｔ ｓ ｏ ａ ｄ ｖｌ ａｅ ａ ｙｃ ｒ ｎｃｅ ｉ ｎ ｕ ｊｃ ｖ ｅ ａｉｒ ｆ ｏ ｓｍ ｒ ｉ ｈ ｈ ｃ ｂ ｎｐ ｃ ｃｒ ｎ ｔ ｄｎ ａ ｅ ｉ ｌ ｂ ｓ ｉ ｃ ｇ ｒ ｉ ｎ ｂ ｒ ｒ ｗ， ｎ ａ ｄ ｔｄ ｉ
链 参与 方行 为进 行仿 真 ， 建立 了引入碳 交 易因素 以后 的供 应链 模 型。模 型 中包含 消 费者对 产品 的 选择 、 碳 化 低
运输和采购、 供应商选择等市场行为。仿真结果表 明， 企业碳配额和消费者主观购买行为对企业利润的影响较
大， 对碳 交易市场 中的碳价 格影 响较 小 ， 步验证 了模型 的有效性 。 初
李 吴 ，赵 道致
（．天津 大学 管理 与 经济 学部 ， １ 天津 ３０ ７ ； ．吉林师范大学 计算机学院， ００２ ２ 吉林 四平 １６０ ） ３００
摘
要 ：从供应链低碳化 出发 ， 分析 了企业碳配额、 交易市场 中的碳价格 以及消费者主观 购买行为等因素对 碳
企 业利润 的影响 。采 用 Ｒ ｐｓ Ｓｍ ｈｎ ｅａｔ ｉ ｐ ｏ ｙ实验仿 真平 台和 Ｇ ｏｖ ｒｏｙ开发语 言 ， 复杂的 不确定 市场环 境 下 ， 在 对供 应
Ａｇ ｎｓｂ ｈ ｖｏ ａ ｅ ｄ ｌｎ ｎ ｉ ｌｔｏ ｏ ｏ ｃ ｒ ｏ ｕ ｐｙ ｃ ａｎ ｅ ｔ ｅ ａ ｉｒｂ ｓ ｄ ｍｏ ｅｉｇ ａ ｄ ｓｍｕａｉｎ ｆｒｌｗ— ａｂ ｎ ｓ ｐ ｌ ｈ ｉ
Ｌ ｏ ，ＺＨＡＯ ｏ ｚ ｉ Ｉ Ｈａ Ｄａ 。 ｈ
（ ．Ｆ ｃｌ Ｍａａ ｅ ｅｔ ｃｎｍｃ， ｎｊ ｎｖｒｔ， ｉｎ ｎ ００ ２ Ｃ ｉａ； ．Ｃｌｇ ｏ ｐ ｔ ， ｉｎＮｏｍ ｌ ｎｖｒｔ， ｉｉ １ ａｕｔ ｏ ｎ ｇｍ ｎ ＆Ｅ ｏｏ ｉ ｎｉ Ｕ ｉ ｓｙ Ｔａｆ ０ ７ ， ｈｎ ２ ｏ ｅｅｏ ｍ ｕｅ Ｊ ｉ ｒａ ｉ ｓｙ Ｓ ｎ ｙｆ ｓ ｎ ｅｉ ｉ３ ｌ ｆＣ ｒ ｌ Ｕ ｅｉ ｐｇ