分布式供应链并发协商：粒子群优化提升协同效率

本文档深入探讨了"供应链并发协商粒子群优化模型研究"这一主题，针对供应链企业间复杂的产销协同问题，作者将多Agent技术应用于二级供应链中，构建了一个在不完全信息约束下运作的并发协商模型。这个模型的关键在于运用粒子群优化策略，通过不断更新协商Agent的信念值，支持协商过程中的动态决策和连续协商。 在当前竞争激烈的市场环境中，供应链智能化管理是提升企业竞争力的关键手段，通过解决节点间的资源或利益冲突，协商成为有效解决方案。多Agent系统因其分布式、交互性和智能性，能够适应分布式供应链环境中的复杂交互，特别是在资源需求方需要同时与多个产品/服务提供商进行并发协商的情况下，能够提高供应链的协同效率。 文中提到的研究借鉴了前人的工作，如Khalid Mansour的模型，它设计了一种协调机制和动态报价策略，确保买方Agent在多重目标协商中都能获益。Kostas Kolomvatsos的研究则关注买方效用，利用核密度估计算法优化卖方报价策略。De Jonge针对非线性效用函数提出了NB3算法，旨在降低协商成本。 此外，顾传龙提出的模型考虑了单个企业在供应链中与多方进行业务流程协同谈判，通过协调各方流程以减少冲突。蒋国瑞则聚焦于分布式决策环境下的生产-分销协同计划，采用模糊交互式协商和遗传算法优化解决方案。 论文的核心创新在于提出了一种基于粒子群优化的供应链并发协商模型，允许供应商Agent在协商过程中形成联盟，这增加了协商的灵活性和有效性。通过对比实验，该模型在协商结果效用、协商时间和成功率等方面表现出优于其他并发协商模型的性能。这篇论文提供了在分布式供应链背景下，如何利用多Agent技术和粒子群优化进行高效并发协商的新视角和实践策略。