资料介绍
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。
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