| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 一对多协商研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 Agent承诺的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 多Agent协商策略研究现状 | 第13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 研究路线 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论和方法 | 第17-21页 |
| 2.1 供应链中协商Agent的特点 | 第17页 |
| 2.2 Agent承诺管理 | 第17-19页 |
| 2.3 多Agent一对多协商协调策略 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于承诺管理机制的多Agent供应链协商模型 | 第21-35页 |
| 3.1 多agent供应链协同采购协商框架 | 第21-24页 |
| 3.1.1 协商问题描述 | 第21-22页 |
| 3.1.2 协商任务模块 | 第22-24页 |
| 3.2 制造商Agent承诺管理机制 | 第24-30页 |
| 3.2.1 评估违约率 | 第26-27页 |
| 3.2.2 计算预期效用 | 第27-28页 |
| 3.2.3 决策 | 第28-30页 |
| 3.3 基于承诺管理机制的多Agent协商模型 | 第30-32页 |
| 3.3.1 条件假设 | 第30页 |
| 3.3.2 协商模型 | 第30-32页 |
| 3.4 基于承诺管理机制的多agent协商流程 | 第32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-35页 |
| 第4章 基于承诺管理机制的多Agent协商和协调策略 | 第35-51页 |
| 4.1 基于模糊推理的自适应协商策略 | 第35-43页 |
| 4.1.1 基于时间的让步协商策略 | 第35-36页 |
| 4.1.2 模糊推理的方法与求解 | 第36-37页 |
| 4.1.3 基于模糊推理的自适应协商策略生成步骤 | 第37-43页 |
| 4.2 基于RBF-kNN神经网络的效用导向协调策略 | 第43-49页 |
| 4.2.1 RBF-kNN神经网络预测模型 | 第43-47页 |
| 4.2.2 基于RBF-kNN神经网络的效用导向协调策略 | 第47-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 仿真实验与结果分析 | 第51-63页 |
| 5.1 协商环境及参数设置 | 第51-53页 |
| 5.1.1 协商环境 | 第51页 |
| 5.1.2 变量及参数设置 | 第51-53页 |
| 5.2 仿真结果分析 | 第53-61页 |
| 5.2.1 承诺管理机制仿真结果分析 | 第53-55页 |
| 5.2.2 基于模糊推理的自适应协商策略结果分析 | 第55-59页 |
| 5.2.3 基于RBF-KNN神经网络的效用导向协调策略结果分析 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间所参与的课题研究 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
