供应链复杂系统资源流建模与仿真PDF电子书下载

1 绪论 1

1.1　研究的目的和意义 1

1.2　供应链概述 3

1.2.1　供应链和供应链管理的基本概念 3

1.2.2　供应链管理实践中的问题及挑战 4

1.3 国内外研究现状 5

1.3.1　供应链复杂系统研究现状 5

1.3.2　供应链复杂系统仿真研究现状 7

1.3.3　供应链资源流研究现状 9

1.4　本书的主要内容和组织结构 11

1.4.1　本书的主要内容 11

1.4.2　本书的组织结构 12

2　复杂系统及其基于主体建模的理论 15

2.1　复杂系统的概念及特征 15

2.1.1　复杂系统的概念 15

2.1.2　复杂系统的特征 16

2.2　复杂适应系统及其理论 17

2.2.1　复杂适应系统的特点 17

2.2.2　复杂适应系统理论的基本内容 19

2.2.3　复杂适应系统理论的应用领域 24

2.2.4　复杂适应系统理论的进一步发展 26

2.3　涌现及其原因 27

2.3.1　涌现的内在机制 27

2.3.2　涌现的特征 28

2.3.3　涌现的意义 29

2.4　基于Agent的复杂系统分析 30

2.4.1　Agent的基本涵义及其作用 30

2.4.2　面向Agent的复杂系统分析 33

2.4.3　Agent类的演化 35

2.4.4　基于Agent模型的构建 38

2.4.5　供应链中Agent模型的举例 39

2.5 小结 50

3　供应链复杂系统资源及其赋值 52

3.1　供应链系统资源的描述 52

3.1.1　供应链资源的定义 52

3.1.2　供应链资源环境的描述 61

3.1.3　供应链资源价值评价的指导思想 63

3.2　可直接测量（显性）资源价值的确定 64

3.2.1　固定资源价值 64

3.2.2　流动资源价值 64

3.3　不可直接测量（隐性）资源价值的确定 65

3.3.1　不可直接测量（隐性）资源的特点 65

3.3.2　不可直接测量（隐性）资源向量的统计及赋值 66

3.3.3　不可直接测量（隐性）资源向量的综合评价及赋值 76

3.4　资源价值的整合 81

3.4.1　分类变量型价值转化为效用型变量价值的方法 81

3.4.2　显性资源和隐性资源价值的整合 85

3.4.3　供应链系统中资源价值的数据过滤 87

3.5　资源价值的编码方法 93

3.5.1　浮动编码方式 93

3.5.2　二进制编码方式 94

3.6　资源价值的赋予 97

3.6.1　资源多主体区室的建立 97

3.6.2　资源交互作用的随机数确定 97

3.7　资源分配模型 98

3.7.1　市场导向规划基本理论 98

3.7.2　市场导向规划方法 99

3.7.3　供应链市场导向规划主体定义 101

3.7.4　供应链市场导向规划算法 104

3.8　小结 105

4　供应链复杂系统主体资源流的内部模型 106

4.1　Agent的抽象结构 106

4.1.1　纯反应式Agent 107

4.1.2　感知Agent 108

4.1.3　有状态的Agent 108

4.2　供应链复杂系统中企业Agent资源流的内部模型 109

4.2.1　企业Agent资源流的赋值 109

4.2.2　企业Agent资源流内部模型的建立 111

4.2.3　企业Agent资源流内部模型的进化 112

4.2.4　供应链各企业Agent资源流内部模型要素分析 113

4.3　供应链复杂系统中部门Sub-Agent资源流的内部模型 114

4.3.1　各功能Sub-Agent资源流的内部模型 114

4.3.2　协调Sub-Agent资源流的内部模型 124

4.4　小结 128

5　供应链主体复杂交互资源流的离散建模 129

5.1　离散事件系统建模的基本概念 129

5.2　供应链系统成员相互作用的方式——新进化论假设 131

5.3　双层-回声模型 132

5.3.1 回声模型的七个子模型 132

5.3.2　匹配速率 136

5.4　供应链复杂适应系统特性的深层次分析 137

5.4.1　混沌理论 137

5.4.2　内耗及其原因 142

5.4.3　合法系统与影子系统理论 143

5.4.4　三层次决策理论 145

5.4.5　个人机制与共享机制理论 147

5.5　三层-回声模型 149

5.5.1　交叉复制子模型 149

5.5.2　创新能力子模型 150

5.5.3 匹配时间 152

5.6　小结 153

6　供应链复杂适应系统资源流的Swarm仿真 154

6.1　Swarm仿真软件简介 154

6.1.1　Swarm产生的背景 154

6.1.2　Swarm的逻辑结构 155

6.1.3　Swarm的类库 157

6.2　多Agent系统的概述 160

6.3　基于Swarm技术的供应链复杂系统Agent的确定 162

6.3.1 复杂系统中供应链类型的确定 163

6.3.2　基于Swarm技术的供应链复杂系统的层次结构——Sut-Agent 164

6.3.3　供应链复杂系统中各个Sub-Agent的相互作用以及与环境的作用 167

6.3.4　基于Swarm技术的供应链复杂系统的层次结构——Agent与系统 169

6.4　各层次Agent相互作用的几个基本的假设 169

6.4.1　Agent之间的博弈学习理论 170

6.4.2　Agent之间决策方式——三层次决策悖论 171

6.5　Swarm中Agent的属性和规则集的描述 172

6.5.1　Agent的属性 172

6.5.2　Agent的行为规则——供应链复杂适应系统的GEF和LEF 174

6.6　仿真及结果分析 178

6.6.1 总体思路——Swarm模拟过程中融合遗传算法的应用 178

6.6.2　模拟仿真结果 180

6.7 小结 183

7　供应链主体复杂交互资源流的离散-连续联合建模 185

7.1　供应链的混合特性 185

7.2　连续系统的建模方法 186

7.2.1　系统动力学的起源与发展 186

7.2.2　系统动力学的应用情况 187

7.2.3　系统动力学建模的原则 189

7.2.4　Vensim软件简介 189

7.2.5　系统动力学在供应链中的应用 190

7.3　混合系统的建模方法 191

7.3.1 混合自动机（HA） 192

7.3.2　时段演算及其扩充 192

7.3.3　编程语言模型 192

7.3.4　混合Petri网（HPN） 193

7.4　供应链复杂系统资源流的Petri网建模 193

7.4.1　Petri网的建模优势 193

7.4.2　供应链Agent内部模型的Petri网表示方法 194

7.5　供应链复杂系统资源流的混合Petri网建模 200

7.5.1 混合Petri网的基本概念 200

7.5.2　原材料和产成品资源流的混合Petri网模型建立 201

7.5.3　混合Petri网模型参数优化 204

7.5.4　两种仿真及结果的比较分析 205

7.6　供应链机器设备和运输工具资源流的混合Petri网模型 208

7.6.1　供应链混合Petri网资源冲突的化解 208

7.6.2　混合Petri网模型的优化 211

7.7 小结 213

8　供应链混合动态系统资源流的AnyLogic仿真 214

8.1　AnyLogic仿真软件简介 214

8.1.1　AnyLogic的建模语言 214

8.1.2　AnyLogic的建模结构 215

8.1.3　AnyLogic的建模技术 216

8.1.4　AnyLogic的仿真框架 217

8.2　供应链仿真模型的框架 218

8.2.1 AnyLogic平台上Agent的定义 218

8.2.2　Agent携带的资源流 218

8.3　供应链系统中的不确定性 219

8.3.1　供应不确定性 219

8.3.2　运输不确定性 219

8.3.3　需求不确定性 220

8.4　供应链各阶段资源流的模拟仿真 221

8.4.1　供应阶段 221

8.4.2　运输阶段 226

8.4.3　销售阶段 233

8.5　小结 239

9　供应链主体复杂交互资源流的网络建模 241

9.1 复杂网络的基本概念 241

9.2　网络的统计特征 242

9.2.1　平均路径长度 242

9.2.2　聚类系数 242

9.2.3　度与度分布 243

9.3　常见的复杂网络模型 243

9.3.1　小世界网络模型 243

9.3.2　无标度网络模型 245

9.4　供应链组织的网络形态 247

9.4.1　供应链网络的结构特性 248

9.4.2　不同资源流动模式下供应链网络结构模型 249

9.4.3　不同资源管理模式下供应链网络结构 252

9.5　供应链网络的复杂性 255

9.5.1　供应链网络结构的复杂性 255

9.5.2　供应链网络的小世界特性 255

9.5.3　供应链网络的无标度特性 256

9.6　供应链复杂网络中资源流中断风险的控制 257

9.6.1　供应链资源流中断风险 257

9.6.2　复杂网络的脆弱性和鲁棒性 258

9.6.3　供应链资源流中断风险的控制 259

9.7 小结 262

10　供应链复杂网络资源流的Repast仿真 263

10.1　Repast仿真软件简介 263

10.1.1　Repast的设计思想 263

10.1.2　Repast类库简介 265

10.1.3　Repast仿真模型的结构 266

10.1.4　Repast的离散事件调度机制 267

10.2　复杂网络的Repast仿真模型 268

10.2.1　建立网络模型 268

10.2.2　显示网络 271

10.2.3　输入和输出网络数据 273

10.2.4　时间序列机制 275

10.2.5　用户与模型的交互 277

10.2.6　建立主模型类 278

10.3　供应链复杂网络资源流的Repast仿真 280

10.3.1　基本假设 280

10.3.2　仿真模型 281

10.3.3　结果分析 282

10.4　小结 285

11　结论与展望 287

11.1　主要结论 287

11.2　主要创新点 289

11.3　研究与展望 290

参考文献 292