基于多智能体的家用汽车供应链演化分析

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-Aεeηt）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‘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C，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C，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。