基于MAS的供應(yīng)鏈仿真與決策支持系統(tǒng)研究.pdf

1、本文的研究可分為三部分：1、仿真系統(tǒng)—通用MAS基本框架。本文第三章中介紹運(yùn)用JAVA, KQML和COBRA技術(shù)，以及現(xiàn)有MAS系統(tǒng)構(gòu)成，通信，協(xié)作方面成果，構(gòu)建一個(gè)分布式的通用MAS框架，不僅可用于供應(yīng)鏈仿真與決策支持方面，對于其它具有多Agent系統(tǒng)特性的應(yīng)用領(lǐng)域，也同樣適用。2、仿真系統(tǒng)—供應(yīng)鏈仿真應(yīng)用框架。第四章主要介紹建立在多Agent系統(tǒng)基本框架之上的應(yīng)用層，分為數(shù)據(jù)層和仿真層兩部分。數(shù)據(jù)層主要描述了紀(jì)錄，保持和修改系

2、統(tǒng)運(yùn)行所需的信息的數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)與分類。仿真層主要是單個(gè)Agent功能，包括業(yè)務(wù)處理模塊和推理模塊根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域而作的具體設(shè)置。系統(tǒng)Agent功能主要分為交互界面和異常處理兩部分。3、供應(yīng)鏈決策支持研究。在第五章中，首先分析供應(yīng)鏈決策支持的不同層次，然后介紹決策支持戰(zhàn)略層中的配送網(wǎng)絡(luò)選址優(yōu)化問題及其改進(jìn)遺傳算法解。采用綜合模型解決配送中心的選址問題。在模型中加入了以往常常被忽略的庫存成本和服務(wù)水平。本文提出的改進(jìn)遺傳算法,不僅采用啟發(fā)式規(guī)