鄭 飛，葉智勇，鄧?guó)P珠 （佛山開(kāi)放大學(xué)，廣東 佛山 528000）

0 引言

面對(duì)復(fù)雜的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)需求，紡織服裝企業(yè)之間被視為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手關(guān)系，因而在進(jìn)行生產(chǎn)與銷售時(shí)，往往僅從本企業(yè)出發(fā)追求自身利益的最大化，未考慮上下游企業(yè)之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，從而造成紡織服裝供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)在資源或利益方面的沖突，協(xié)商是解決供應(yīng)鏈中節(jié)點(diǎn)沖突的有效方法。在人工智能領(lǐng)域的多Agent系統(tǒng)因其主動(dòng)性、交互性、自主性等特點(diǎn)而廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，將多Agent技術(shù)應(yīng)用于服裝供應(yīng)鏈協(xié)商中，能確保服裝企業(yè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)靈活、敏捷，同時(shí)降低成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

在服裝供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)的協(xié)商過(guò)程中，由于信息不對(duì)稱以及動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)環(huán)境等因素增加了協(xié)商的難度，導(dǎo)致協(xié)商成功率低、協(xié)商時(shí)間長(zhǎng)、效果不理想。本文提出的基于多Agent服裝供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商模型，通過(guò)建立多Agent的服裝供應(yīng)鏈協(xié)商模型框架，以單個(gè)服裝經(jīng)銷商和多個(gè)服裝制造商為研究對(duì)象，為提高服裝經(jīng)銷商和服裝制造商之間協(xié)商的效率，增大服裝經(jīng)銷商和服裝制造商協(xié)商成功的可能性提供了可靠的理論依據(jù)。

1 并發(fā)協(xié)商模型

1.1 模型框架

假設(shè)服裝供應(yīng)鏈?zhǔn)怯煞b經(jīng)銷商和服裝制造商組成的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，服裝制造商提供服裝，服裝經(jīng)銷商購(gòu)買服裝，一個(gè)服裝經(jīng)銷商Agent和多個(gè)服裝制造商A－gent進(jìn)行并發(fā)協(xié)商模型框架如圖1所示。

圖1 多Agent服裝供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商模型框架

由圖1可見(jiàn)，服裝經(jīng)銷商與服裝制造商都具有各自獨(dú)立的協(xié)商信息。服裝經(jīng)銷商Agent由協(xié)調(diào)器和多個(gè)子服裝經(jīng)銷商Agent構(gòu)成。根據(jù)服裝制造商Agent的數(shù)量，協(xié)調(diào)器創(chuàng)建相同數(shù)量的協(xié)調(diào)線程，并提出相應(yīng)的協(xié)商策略對(duì)各個(gè)子服裝經(jīng)銷商Agent進(jìn)行調(diào)控，實(shí)時(shí)處理協(xié)商線程信息和其他子服裝經(jīng)銷商Agent的及時(shí)更新。協(xié)調(diào)線程由子服裝經(jīng)銷商Agent和與之對(duì)應(yīng)的服裝制造商Agent構(gòu)成，保留了服裝經(jīng)銷商Agent的協(xié)商信息，接收、拒絕提議或生成反提議。

如圖2所示為單個(gè)線程的協(xié)商過(guò)程。在協(xié)商的過(guò)程中，根據(jù)服裝制造商Agent的個(gè)數(shù)，協(xié)調(diào)器對(duì)協(xié)商線程進(jìn)行初始化，為每個(gè)協(xié)商線程設(shè)置初始參數(shù)（如議題保留值、最大協(xié)商時(shí)間以及協(xié)商策略參數(shù)等），創(chuàng)建初始提議，發(fā)出協(xié)商請(qǐng)求，并由制造商A－gent做出響應(yīng)。在進(jìn)行下輪提議前，對(duì)協(xié)調(diào)器發(fā)送來(lái)的提議進(jìn)行評(píng)估，看是否為最佳提議，若不是，按協(xié)商策略提出反提議，若是，則按流程進(jìn)行相應(yīng)的處理。無(wú)論子服裝經(jīng)銷商Agent與服裝制造商A－gent協(xié)商結(jié)果如何，每個(gè)線程都會(huì)將協(xié)商結(jié)果送到協(xié)調(diào)器，保證所有協(xié)商線程連續(xù)進(jìn)行。

圖2 單線程協(xié)商過(guò)程

1.2 模型假設(shè)

令：

T：Agent a截止時(shí)間；

Tm、Tri：分別表示服裝制造商Agent和服裝經(jīng)銷商Agent協(xié)商截至?xí)r間；

ωai：Agent a對(duì)議題i的權(quán)重，且

A：協(xié)商響應(yīng)，且A∈ ｛接受提議，拒絕提議，提出提議｝；

Ag：表示一個(gè)經(jīng)銷商Agent r與多個(gè)制造商Agent mi（i=1,2,…,）的集合，即Ag=｛r,m1,m2,…,mn｝，且 a∈Ag；

S：協(xié)商策略；

C：協(xié)調(diào)策略；

U：效用函數(shù)。

則議題vi可以用直線公式求得其評(píng)價(jià)函數(shù)uavi（），議題的整體效用函數(shù)為：

于是，最終效用函數(shù)可表示為：

其中：Ur、Um分別表示服裝經(jīng)銷商Agent的效用和服裝制造商Agent的效用。

所以，多Agent供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商模型可表示為：

1.3 提議策略

提議策略由提議評(píng)價(jià)策略和提議生成策略組成。為了進(jìn)行下一輪協(xié)商決策，必須對(duì)協(xié)商對(duì)手的提議做出評(píng)價(jià)，因此需要相應(yīng)的協(xié)議評(píng)價(jià)策略。隨著協(xié)商環(huán)境的變化，根據(jù)當(dāng)前協(xié)商策略生成反提議的工作由提議生成策略來(lái)完成。提議生成策略又分為讓步型和學(xué)習(xí)型兩種。

1.3.1 提議評(píng)價(jià)策略

對(duì)單個(gè)協(xié)商線程而言，提議評(píng)價(jià)流程如圖3所示。

在時(shí)刻t，服裝經(jīng)銷商Agent r收到某服裝制造商Agent m的提議時(shí)，判斷是否超過(guò)協(xié)商時(shí)間：若在有效期內(nèi)，則將本提議的效用與該服裝經(jīng)銷商Agent r準(zhǔn)備發(fā)送的提議的效用進(jìn)行比較，若前者大于后者，表明服裝經(jīng)銷商Agent r接受服裝制造商Agent m的提議，協(xié)商成功，將協(xié)商結(jié)果發(fā)送給協(xié)調(diào)器；否則，在截至?xí)r間以前，服裝經(jīng)銷商Agent r向服裝制造商Agent m提出反提議。

1.3.2 提議生成策略

圖3 提議評(píng)價(jià)流程

為了對(duì)多個(gè)并發(fā)協(xié)商線程進(jìn)行管理，在協(xié)調(diào)器中要嵌入提議生成算法，尋找最優(yōu)提議，同時(shí)協(xié)調(diào)器進(jìn)行確認(rèn)并發(fā)送給未完成協(xié)商任務(wù)的協(xié)商線程，從而更新服裝經(jīng)銷商Agent的協(xié)商策略，提高協(xié)調(diào)器工作效率。

提議生成策略分為讓步型提議生成策略和學(xué)習(xí)型提議生成策略兩種。

讓步型提議生成策略是提議生成策略中較為基礎(chǔ)但很有效的策略。由Farantin提出的基于時(shí)間的讓步策略認(rèn)為時(shí)間是決定讓步幅度的因素之一；人們根據(jù)Parzen窗估計(jì)法提出了基于對(duì)手議題保留值估計(jì)的提議策略。這兩種策略具有一定互補(bǔ)性，為了彌補(bǔ)彼此的不足，人們采用動(dòng)態(tài)線性加權(quán)的方法提出了線性加權(quán)的提議策略。下面重點(diǎn)介紹一類學(xué)習(xí)型提議生成策略：粒子群優(yōu)化的協(xié)調(diào)策略。

2 粒子群優(yōu)化的協(xié)調(diào)策略

2.1 粒子群算法

粒子群優(yōu)化（PSO）算法是1995年由美國(guó)學(xué)者Kennedy和Eberhart提出的，由于參數(shù)少、記憶性好以及收斂快等特點(diǎn)，受到廣泛關(guān)注。該算法屬于進(jìn)化算法的一種，其思想源于鳥(niǎo)群捕食，通過(guò)對(duì)適應(yīng)度的評(píng)價(jià)來(lái)獲取解的質(zhì)量。最優(yōu)化問(wèn)題的解被抽象為一些無(wú)質(zhì)量與體積的微粒，通過(guò)群體行為尋找整個(gè)搜索空間的最優(yōu)解。粒子群算法如下：

D維空間中，有N個(gè)粒子，適應(yīng)值函數(shù)為f（·）；粒子i的位置為xi=（xi,1,xi,2,…,xi,n），將xi代入適應(yīng)函數(shù)f（ xi）求適應(yīng)值；粒子 i的速度為 vi= （ vi,1, vi,2,…,vi,n），粒子i經(jīng)歷過(guò)的最好位置為pbesti=（pi,1, pi,2,…,pi,n），種群所經(jīng)歷過(guò)的最好位置為gbesti= （ gi,1, gi,2,…,gi,n）。則粒子i的速度和位置更新公式分別為：

其中：j=1,2,…,n；ω為慣性權(quán)重，調(diào)節(jié)搜索范圍，本文取1；c1,c2為加速度常數(shù)或?qū)W習(xí)因子，調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)最大步長(zhǎng)；r1,r2為［0,1］區(qū)間的隨機(jī)數(shù)，以增加搜索的隨機(jī)性。

通過(guò)式（4）和式（5）的迭代，比較相鄰粒子的適應(yīng)值，求出粒子的局部最優(yōu)解，然后對(duì)所有局部最優(yōu)值進(jìn)行比較，其中的最小值即為當(dāng)前的全局最優(yōu)值。即：

2.2 供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商中的粒子群優(yōu)化協(xié)調(diào)策略

為將粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于服裝供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商模型中，就服裝經(jīng)銷商Agent而言，令協(xié)商線程為粒子，線程間的相互提議為粒子的當(dāng)前位置，則某個(gè)線程協(xié)商成功的提議即是粒子的個(gè)體最優(yōu)解，全局最優(yōu)解就是當(dāng)前所有協(xié)商成功的線程中效用最大的那個(gè)提議，效用函數(shù)Ur為適應(yīng)度函數(shù)，提議值的變化量是速率。根據(jù)圖3，基于粒子群的服裝供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商過(guò)程如下：

Step1：根據(jù)服裝經(jīng)銷商Agent的數(shù)量，協(xié)調(diào)器創(chuàng)建相應(yīng)的線程，對(duì)協(xié)調(diào)線程的提議策略及PSO的參數(shù)進(jìn)行初始化，如服裝制造商Agent的數(shù)量n，議題個(gè)數(shù)N，制造商Agent對(duì)議題的權(quán)重協(xié)商截至?xí)r間T，對(duì)第i個(gè)議題的最小值和最大值及讓步率β，算出當(dāng)前最佳提議并發(fā)送到其他子服裝制造商Agent。

Step2：初始時(shí)刻，服裝經(jīng)銷商Agent與服裝制造商Agent分別采用基于時(shí)間的協(xié)商策略進(jìn)行協(xié)商。

Step3：子服裝經(jīng)銷商Agent收到的協(xié)商結(jié)果的效用若比己方提議效用值小則保留，否則調(diào)整讓步策略。若協(xié)商成功，則轉(zhuǎn)入下一步，否則繼續(xù)Step3。

Step4：若協(xié)商活動(dòng)的結(jié)果為成功，協(xié)調(diào)器會(huì)對(duì)從協(xié)商線程收到的協(xié)商成功結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，看是否為最佳提議，若是，將此提議發(fā)送給其他協(xié)商線程，否則保持，直到其他進(jìn)程協(xié)商結(jié)束。

3 模擬實(shí)驗(yàn)

在服裝生產(chǎn)與銷售環(huán)節(jié)，服裝生產(chǎn)商與經(jīng)銷商常會(huì)對(duì)生產(chǎn)——銷售情況進(jìn)行協(xié)商。就佛山服裝生產(chǎn)商而言，在其生產(chǎn)能力限度內(nèi)，往往追求訂單充裕、交貨時(shí)間合理、價(jià)格合理、產(chǎn)品新穎、型號(hào)齊全等，而經(jīng)銷商往往期望存貨少、交貨及時(shí)、款式新穎、價(jià)格適中等，代表消費(fèi)能力。本文以一個(gè)服裝經(jīng)銷商Agent和n個(gè)服裝制造商Agent i（ i=1,2,…,n）為仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)象，對(duì)N個(gè)議題的協(xié)商（這里對(duì)產(chǎn)品價(jià)格、訂購(gòu)數(shù)量和交貨時(shí)間3個(gè)議題進(jìn)行協(xié)商，即N=3）。實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置及協(xié)商議題如表1、表2所示。

根據(jù)粒子群算法，得到制造商Agent從5到35時(shí)，聯(lián)合效用、協(xié)商時(shí)間和協(xié)商成功率如表3所示。

從表3可以看出，在不咯率成本的情況下，隨著制造商的增多，效用值也增大，說(shuō)明和越多制造商進(jìn)行協(xié)商，所得效果越好，同時(shí)隨著制造商數(shù)量的增多，平均協(xié)商時(shí)間縮短，協(xié)商成功率增長(zhǎng)速率降低。

4 結(jié)論

在服裝供應(yīng)鏈環(huán)境中，以服裝經(jīng)銷商和服裝制造商為對(duì)象，建立了多Agent供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商模型，利用PSO優(yōu)化算法求出最佳提議，并通過(guò)協(xié)調(diào)器將其發(fā)送給其他線程，結(jié)合基于時(shí)間的讓步策略和基于Parzen窗對(duì)手議題保留值估計(jì)的提議策略，對(duì)不同數(shù)量制造商時(shí)的聯(lián)合效用、平均協(xié)商時(shí)間以及協(xié)商成功率進(jìn)行了分析，證明模型與實(shí)際系統(tǒng)基本相符。以后的研究重點(diǎn)將是Agent之間的信任關(guān)系以及供應(yīng)鏈外部環(huán)境對(duì)協(xié)調(diào)結(jié)果的影響。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置

表2 協(xié)商議題及取值范圍

表3 不同數(shù)量制造商Agent時(shí)的聯(lián)合效用、平均協(xié)商時(shí)間與協(xié)商成功率

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