基于多智能体的分销链预测优化模型研究

为提高分销链中多层预测的准确性,优化订货和库存,提出基于多智能体的预测模型。建立了具有约束条件的目标函数,并将惩罚函数引入遗传算法进行求解,使得分销链整体成本最小化。模拟四层分销链中各公司的预测订货量和订货成本,分析了单位成本参数对它们的影响。最后,比较了多智能体预测模型和传统预测方法。仿真结果表明,分销链中各公司的预测订货量与市场需求量趋于一致,在一定程度上改善了分销链中订货信息的多级放大现象(牛鞭效应);同时分销链的订货成本波动较小,证明多智能体预测模型优于传统的预测方法。