| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-32页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 供应链复杂系统概述 | 第13-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-26页 |
| 1.4 论文的来源、研究目的、内容与结构安排 | 第26-29页 |
| 1.5 论文的研究方法与技术路线 | 第29-30页 |
| 1.6 创新点 | 第30-32页 |
| 2 基于CN的多级供应链演化模型的构建及网络特性分析 | 第32-64页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 供应链拓扑结构的演进和特性 | 第32-33页 |
| 2.3 供应链CN的形成机制分析 | 第33-35页 |
| 2.4 多级供应链CN演化模型的构建 | 第35-41页 |
| 2.4.1 多级供应链CN的概念模型 | 第35-36页 |
| 2.4.2 多级供应链CN局域世界和子网的矩阵表达 | 第36-37页 |
| 2.4.3 多级供应链CN统计特性的矩阵表达 | 第37-39页 |
| 2.4.4 多级供应链CN模型演化算法 | 第39-41页 |
| 2.5 多级供应链供需网络仿真实验及分析 | 第41-51页 |
| 2.5.1 供需网络不同时间步的仿真 | 第41-47页 |
| 2.5.2 供需网络不同临界条件的仿真 | 第47-51页 |
| 2.6 多级供应链综合网络仿真实验及分析 | 第51-59页 |
| 2.6.1 综合网络不同时间步的仿真 | 第51-56页 |
| 2.6.2 综合网络不同临界条件的仿真 | 第56-59页 |
| 2.7 多级供应链网络实证分析及与仿真模型的对比 | 第59-63页 |
| 2.7.1 实证分析 | 第59-60页 |
| 2.7.2 仿真模型与实证模型的对比和误差分析 | 第60-63页 |
| 2.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 3 多级供应链CN鲁棒性分析 | 第64-92页 |
| 3.1 引言 | 第64-65页 |
| 3.2 多级供应链CN鲁棒性测度 | 第65-66页 |
| 3.2.1 CN鲁棒性的测度 | 第65-66页 |
| 3.2.2 相关定义和说明 | 第66页 |
| 3.3 多级供应链CN静态鲁棒性分析 | 第66-81页 |
| 3.3.1 随机攻击全局网络策略下供应链的鲁棒性分析 | 第67-70页 |
| 3.3.2 随机攻击核心级策略下供应链的鲁棒性分析 | 第70-73页 |
| 3.3.3 蓄意攻击全局网络策略下供应链的静态鲁棒性分析 | 第73-75页 |
| 3.3.4 蓄意攻击核心级策略下供应链的静态鲁棒性分析 | 第75-78页 |
| 3.3.5 多级供应链CN静态鲁棒性分析评价及结论 | 第78-81页 |
| 3.4 多级供应链综合网络的动态鲁棒性分析 | 第81-91页 |
| 3.4.1 核心级随机联失效策略下供应链的动态鲁棒性分析 | 第82-83页 |
| 3.4.2 核心级最大度级联失效策略下供应链的动态鲁棒性分析 | 第83-85页 |
| 3.4.3 核心级最小度级联失效策略下供应链的动态鲁棒性分析 | 第85-86页 |
| 3.4.4 全局网络随机级联失效策略下供应链的动态鲁棒性分析 | 第86-87页 |
| 3.4.5 全局网络最大度级联失效策略下供应链的动态鲁棒性分析 | 第87-88页 |
| 3.4.6 全局网络最小度级联失效策略下的供应链动态鲁棒性分析 | 第88-89页 |
| 3.4.7 级联失效策略下供应链的动态鲁棒性分析及评价 | 第89-91页 |
| 3.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 4 基于CAS的多级供应链建模仿真与演化分析 | 第92-113页 |
| 4.1 引言 | 第92页 |
| 4.2 供应链CAS的特征 | 第92-93页 |
| 4.3 基于CAS的多级供应链建模思路 | 第93-94页 |
| 4.4 汽车供应链特点分析 | 第94-96页 |
| 4.5 基于CAS的多级汽车供应链竞争环境与个体分析 | 第96-102页 |
| 4.5.1 汽车供应链竞争与合作环境分析 | 第96页 |
| 4.5.2 汽车供应链主体竞争策略分析 | 第96-97页 |
| 4.5.3 汽车供应链各主体的行为分析 | 第97-101页 |
| 4.5.4 汽车供应链竞争策略的实现 | 第101-102页 |
| 4.6 基于CAS的多级供应链仿真模型建立 | 第102-105页 |
| 4.6.1 仿真模型框架 | 第102页 |
| 4.6.2 仿真模型的建立 | 第102-105页 |
| 4.7 仿真结果及其分析 | 第105-112页 |
| 4.7.1 汽车供应链非线性动态特性分析 | 第105-106页 |
| 4.7.2 汽车供应链演化规律研究 | 第106-111页 |
| 4.7.3 制造商Agent的内部决策机制的影响规律研究 | 第111-112页 |
| 4.8 本章小结 | 第112-113页 |
| 5 基于CN/CAS/GIS的多级供应链演化模型构建与分析 | 第113-147页 |
| 5.1 引言 | 第113-114页 |
| 5.2 基于CN/CAS/GIS的多级多Agent供应链的建模思路 | 第114页 |
| 5.3 基于CN/CAS/GIS的多级多Agent供应链模型框架 | 第114-121页 |
| 5.3.1 汽车供应链模型架构 | 第115-117页 |
| 5.3.2 各Agents类行为策略分析 | 第117-121页 |
| 5.4 基于CN/CAS/GIS的多级多Agent供应链仿真模型构建 | 第121-126页 |
| 5.4.1 可视化仿真平台的构建 | 第121页 |
| 5.4.2 基于CN/CAS/GIS的多级供应链仿真模型的构建 | 第121-126页 |
| 5.5 实证分析与模型验证 | 第126-140页 |
| 5.5.1 仿真模型的初始数据设置 | 第126-128页 |
| 5.5.2 模型验证 | 第128-135页 |
| 5.5.3 从CAS视角分析供应链的非线性 | 第135-136页 |
| 5.5.4 从CN视角分析供应链的网络特性 | 第136-140页 |
| 5.6 多级多Agent供应链网络适应度(或鲁棒性)分析 | 第140-146页 |
| 5.6.1 多级多Agent供应链的适应度指标 | 第141页 |
| 5.6.2 攻击制造商Agent策略下供应链的适应度分析 | 第141-143页 |
| 5.6.3 攻击品牌Agents策略下供应链的适应度分析 | 第143-146页 |
| 5.7 小结 | 第146-147页 |
| 6 具有学习能力的供应链多Agent竞争机制设计与仿真分析 | 第147-168页 |
| 6.1 引言 | 第147-148页 |
| 6.2 供应链多Agent竞争策略分析 | 第148页 |
| 6.3 供应链多Agent学习机制设计 | 第148-150页 |
| 6.3.1 多Agent学习算法 | 第148-149页 |
| 6.3.2 基于PSO的制造商学习机制设计 | 第149-150页 |
| 6.4 以制造商利润最大为目标函数的仿真分析 | 第150-158页 |
| 6.4.1 以利润最大为制造商Agent学习的目标函数 | 第150页 |
| 6.4.2 PSO学习算法步骤 | 第150-151页 |
| 6.4.3 基于PSO的制造商Agent学习的仿真实现 | 第151-152页 |
| 6.4.4 仿真分析 | 第152-158页 |
| 6.5 以消费者效用函数最大为目标函数的仿真分析 | 第158-166页 |
| 6.5.1 供应链多Agent竞争策略行为基本假设 | 第158页 |
| 6.5.2 以消费者效用函数最大为制造商Agent学习的目标函数 | 第158-159页 |
| 6.5.3 基于PSO的制造商Agent学习仿真实现 | 第159-161页 |
| 6.5.4 仿真分析 | 第161-166页 |
| 6.6 本章小结 | 第166-168页 |
| 7 总结与展望 | 第168-171页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第168-169页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第169-171页 |
| 致谢 | 第171-172页 |
| 参考文献 | 第172-185页 |
| 攻读博士学位期间的主要成果 | 第185页 |
