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家用汽车供应链演化分析与研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
1 绪论第13-21页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 供应链建模方面第14-16页
        1.2.2 Agent学习机制方面第16-17页
    1.3 研究内容及目标第17-18页
    1.4 研究方法与论文结构第18-20页
        1.4.1 研究方法和技术路线第18-19页
        1.4.2 论文结构第19-20页
    1.5 本章小结第20-21页
2 理论依据及开发平台第21-27页
    2.1 复杂系统建模方法及比较第21-22页
    2.2 复杂系统仿真平台第22页
    2.3 刺激—反应理论第22-23页
    2.4 学习机制第23-26页
        2.4.1 强化学习优化算法概述第23-25页
        2.4.2 群智能优化算法第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
3 家用汽车供应链多Agent的概念模型第27-39页
    3.1 建模思路第27页
    3.2 建立汽车供应链概念模型第27-29页
        3.2.1 模型假设第27-28页
        3.2.2 模型构成第28-29页
    3.3 家用汽车供应链各Agent概念模型第29-37页
        3.3.1 消费者Agent概念模型第29-33页
        3.3.2 分销商Agent概念模型第33-34页
        3.3.3 制造商Agent概念模型第34-37页
        3.3.4 供应商Agent概念模型第37页
    3.4 本章小结第37-39页
4 家用汽车供应链多Agent的基本仿真模型第39-61页
    4.1 引言第39页
    4.2 仿真模型的初始数据设置第39-40页
    4.3 仿真模型框架的建立第40-42页
    4.4 基本仿真模型的建立第42-54页
        4.4.1 消费者Agent仿真模型第42-44页
        4.4.2 分销商Agent仿真模型第44-48页
        4.4.3 制造商Agent仿真模型第48-51页
        4.4.4 供应商Agent仿真模型第51-52页
        4.4.5 MessageAgent模型第52-54页
    4.5 模型验证第54-59页
        4.5.1 模型稳定性验证第54-55页
        4.5.2 模型规则正确性验证第55-58页
        4.5.3 模型销量验证第58-59页
    4.6 本章小结第59-61页
5 仿真模型演化分析第61-89页
    5.1 引言第61页
    5.2 供应链多Agent经营策略分析及目标函数的设计第61-62页
    5.3 基于刺激—反应理论的学习机制第62-70页
        5.3.1 基于刺激—反应理论的学习机制设计第63-64页
        5.3.2 建立刺激—反应学习机制模型第64-65页
        5.3.3 刺激—反应学习机制的仿真分析第65-70页
    5.4 基于粒子群算法的学习机制第70-83页
        5.4.1 基于粒子群算法的学习机制设计第70-71页
        5.4.2 建立粒子群学习机制模型第71-73页
        5.4.3 粒子群学习机制的仿真分析第73-83页
        5.4.4 刺激—反应学习机制与粒子群学习机制对比第83页
    5.5 基于Q学习算法的学习机制第83-87页
        5.5.1 基于Q学习算法的学习机制设计第84页
        5.5.2 基于Q学习算法的学习机制建模与求解第84-85页
        5.5.3 Q学习机制的分析第85-87页
    5.6 本章小结第87-89页
6 总结与展望第89-91页
    6.1 总结第89页
    6.2 展望第89-91页
致谢第91-93页
参考文献第93-99页
附录A第99-100页
附录B第100-101页
攻读学位期间发表的学术论文目录第101-102页

 
论文编号BS3643161,这篇论文共102
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