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基于多智能體的產(chǎn)業(yè)演進(jìn)仿真建模

2012-07-23 13:05:28劉克輝石紅紅
統(tǒng)計(jì)與決策 2012年2期
關(guān)鍵詞:利潤產(chǎn)品

李 強(qiáng),劉克輝,石紅紅

(1.重慶科技學(xué)院a.工商管理學(xué)院b.安全工程學(xué)院,重慶 401331;2.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,遼寧阜新 123000)

0 引言

產(chǎn)業(yè)是一個由多種主體構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng),這些主體包括生產(chǎn)產(chǎn)品或提供服務(wù)的供應(yīng)型主體、消費(fèi)產(chǎn)品和服務(wù)的需求型主體,以及相關(guān)的政府部門、銀行和科研院所等。主體具有主動性,在規(guī)則約束下與環(huán)境相互作用[1],又稱為“智能體”。另一方面,產(chǎn)業(yè)集約化的形成需要漫長的時間,就是說產(chǎn)業(yè)的集約化過程是時間的某種復(fù)雜的非線性函數(shù),因此采用仿真的方法進(jìn)行研究是較好的解決方案[2]。

1 仿真模型的構(gòu)建

本文將基于多智能體的產(chǎn)業(yè)集約化演進(jìn)仿真模型簡稱為IIDM(Industry Intensive Development Model),它是運(yùn)用多智能體(Muti-Agent)建模思想,基于Swarm for Java的仿真架構(gòu),將產(chǎn)業(yè)視作復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng),以產(chǎn)業(yè)集約度為輸出建立的一個仿真模型[3],其總體結(jié)構(gòu)見圖1。

1.1 需求Agent的屬性和行為

需求Agent代表現(xiàn)實(shí)中的產(chǎn)品與服務(wù)需求企業(yè)。由于本研究的重點(diǎn)是供應(yīng)Agent,因此對需求Agent采取了相對簡單的處理。

1.1.1 需求Agent的屬性

(1)需求產(chǎn)品類型:假設(shè)一個需求Agent僅需一種類型的產(chǎn)品(或一種服務(wù)。為表述方便,下文所稱產(chǎn)品,包括產(chǎn)品與服務(wù))。

(2)當(dāng)年需求量:表示當(dāng)年需求產(chǎn)品總量。

(3)剩余需求月份:規(guī)定每次采購數(shù)量為月均需求量的整倍數(shù),此屬性用來記錄當(dāng)年還需要幾個月的需求。

(4)所在地區(qū):表示需求Agent所在地區(qū)。該屬性影響本地市場占有率指標(biāo)和物流費(fèi)用計(jì)算。

(5)demandAgentID:記錄本需求Agent的標(biāo)識號。

1.1.2 需求Agent的行為

(1)生成當(dāng)年需求量:最初的需求量根據(jù)產(chǎn)業(yè)需求調(diào)研的數(shù)據(jù)設(shè)置;其后每年1號根據(jù)預(yù)測的GDP增長率,生成所需產(chǎn)品的當(dāng)年需求量。當(dāng)需求Agent未滿足的需求達(dá)到一定比例時,供應(yīng)Agent應(yīng)采取相應(yīng)行動。生成當(dāng)年需求量時應(yīng)將“剩余需求月份”設(shè)為12。GDP增長率作為模型的重要外生變量,在運(yùn)用模型時將進(jìn)行敏感性分析。

(2)采購行為:采購行為每月進(jìn)行一次,主要任務(wù)是生成訂單。訂單各屬性值設(shè)置如下:

生成日期:取當(dāng)前仿真時間;

需求AgentID:取本需求AgentID;

訂單產(chǎn)品序號:取本需求Agent需求產(chǎn)品類型;

訂單需求量:設(shè)與此相關(guān)的屬性“剩余需求月份”為M,當(dāng)年需求量為Q,假設(shè)每次采購數(shù)量q為每月需求量Q/12的整數(shù)倍,那么問題就轉(zhuǎn)化為如何確定倍數(shù)n。

設(shè)m為當(dāng)年剩余月份,即m=12-mod(當(dāng)前仿真時間/360)/30,mod表示取余。n的取值規(guī)則為:如果m=1,那么n=M;否則:如果m<=M,那么n為[0,M]中的隨機(jī)整數(shù);如果m>M,那么n以概率(m-M)/m為0,以概率1/m為[1,M]中的隨機(jī)整數(shù);最后,q=n×Q/12。

供應(yīng)AgentID:按照以下步驟,運(yùn)用熟人模型進(jìn)行供應(yīng)AgentID的選擇[4]。

成交價:取選中的供應(yīng)AgentID的單位售價屬性值;約定完成日期:以“當(dāng)前仿真時間+n×30”為約定完成日期。

1.2 供應(yīng)Agent的屬性和行為

供應(yīng)Agent代表現(xiàn)實(shí)中的產(chǎn)品與服務(wù)供應(yīng)商,供應(yīng)Agent的集合就是產(chǎn)業(yè),是研究的重點(diǎn)對象。

1.2.1 供應(yīng)Agent的屬性

(1)供應(yīng)的產(chǎn)品與服務(wù)相關(guān)屬性:假定每個供應(yīng)Agent只生產(chǎn)一種產(chǎn)品,設(shè)置供應(yīng)商提供的產(chǎn)品與服務(wù)序號、日生產(chǎn)能力、庫存量、單位變動成本、單位售價、固定成本、當(dāng)年產(chǎn)量等屬性。其中“提供的產(chǎn)品與服務(wù)序號”為-1表示破產(chǎn),使其不能接受訂單。

(2)供應(yīng)商地區(qū):與需求Agent的所在地區(qū)屬性含義相同。

(3)狀態(tài)屬性:是否國有:false-不是;true-是。政府可能對國有企業(yè)進(jìn)行整合;是否高科技企業(yè):false-不是;true-是。高科技企業(yè)的所得稅率為15%,非高科技企業(yè)的所得稅率為25%;是否破產(chǎn):false-不是;true-是。默認(rèn)值為false;生產(chǎn)狀態(tài):用-1表示空閑;用大于-1的整數(shù)記錄正在生產(chǎn)的訂單號。是否處于生產(chǎn)狀態(tài)會影響供應(yīng)Agent的推銷決策;推銷狀態(tài):false表示不推銷,不能接受訂單;true表示推銷,可以接受訂單;愿意出售:記錄是否愿意被兼并。false-不愿意被兼并;true-愿意被兼并。

(4)員工人數(shù):記錄當(dāng)年和上年員工人數(shù),以及當(dāng)年中高級職稱數(shù)量、研發(fā)人員數(shù)量。

(5)三廢相關(guān)屬性:三廢排放率、能耗率、水耗率分別記錄生產(chǎn)時每天的三廢排放量、能耗、水耗。三廢排放量、能耗、水耗分別記錄當(dāng)年和去年三廢排放量、能耗、水耗。

(6)科研相關(guān)屬性:記錄當(dāng)年和上年的科研項(xiàng)數(shù)和科研經(jīng)費(fèi)。

(7)利潤相關(guān)屬性

①銷售收入:記錄當(dāng)年和上年的銷售收入,是每筆銷售收入之和。

②銷售成本:記錄當(dāng)年的銷售成本,是每筆銷售成本之和。

③利息支出:記錄支付的貸款利息。

④推銷費(fèi)用:記錄當(dāng)年和上年的推銷費(fèi)用。

⑤環(huán)保罰款:記錄因三廢排放超標(biāo)被政府罰款的金額。

⑥公司利潤:設(shè)置當(dāng)年、上年、前年利潤三個屬性。三年都虧損的企業(yè)可能破產(chǎn)。

⑦應(yīng)彌補(bǔ)的虧損:存儲前5年應(yīng)彌補(bǔ)的虧損,是所得稅計(jì)算的依據(jù)。設(shè)置為一個五維數(shù)組。

1.2.2 供應(yīng)Agent的行為及規(guī)則

(1)推銷決策

決定是否進(jìn)行推銷活動,每月1號進(jìn)行一次。影響因素有:生產(chǎn)狀態(tài)、公司目標(biāo)利潤S、當(dāng)前利潤s、當(dāng)年剩余月份m。其算法如下:

如果生產(chǎn)狀態(tài)不是-1,那么不推銷;否則:

S=(單位售價-單位變動成本)×日生產(chǎn)能力×360,表示可實(shí)現(xiàn)的最大利潤,這里作為目標(biāo)利潤;

m=12-mod(當(dāng)前仿真時間/360)/30,其中 mod(?)表示取余。

R表示當(dāng)前利潤進(jìn)度,如果R<0.8,那么進(jìn)行推銷;否則按30%的概率進(jìn)行推銷。

決定推銷則更改推銷狀態(tài)為true,可參與訂單競爭。參

與競爭發(fā)生推銷費(fèi)用(假設(shè)每次為10000元),并引發(fā)定價行為,成交則引發(fā)生產(chǎn)行為。考慮到編程方便,將月度固定成本在此處計(jì)入年度利潤。

(2)定價行為

初始價格為輸入數(shù)據(jù)。當(dāng)決定推銷時,根據(jù)ASPEN模型中GALCS算法[5]的原理模擬企業(yè)的產(chǎn)品定價過程,企業(yè)對如下四個趨勢量進(jìn)行判斷:

①最近的產(chǎn)品價格是上升還是下降?用上月訂單中該類產(chǎn)品的平均價與前月進(jìn)行比較。其中:

②最近的銷售量是上升還是下降?用上月訂單的銷售總量與前月進(jìn)行比較。

③最近的利潤是增加還是減少?用推銷決策中R進(jìn)行衡量。R>=0.8表示最近的利潤增加,否則表示最近的利潤減少。

④本廠商的價格是高于還是低于該產(chǎn)品的市場平均成交價格?用本企業(yè)的當(dāng)前銷售單價與上月平均價比較。

根據(jù)上述四種趨勢的判斷,企業(yè)可能處于的狀態(tài)共計(jì)24=16種(表1)。對于每一種狀態(tài)賦予一個概率向量(P1,P2,P3),其中:P1表示下一次企業(yè)處于該種狀態(tài)時采取降價措施的概率,P2表示采取漲價措施的概率,P3表示保持價格不變的概率。每次產(chǎn)品的降價或漲價幅度是5%,且不能低于本公司單位變動成本。

表1 市場狀態(tài)與價格策略

(3)生產(chǎn)行為

假設(shè)供應(yīng)Agent都按訂單生產(chǎn)。如果推銷行為獲得訂單,那么開始生產(chǎn)。當(dāng)處于生產(chǎn)狀態(tài)時,每天將“庫存量”增加“日生產(chǎn)能力”,將“三廢排放量”增加“三廢排放率”、“能耗”增加“能耗率”、“水耗”增加“水耗率”。當(dāng)“庫存量”大于或等于“訂單數(shù)量”時,進(jìn)行貨物交付,交付數(shù)量為訂單數(shù)量,多余的數(shù)量保留在“庫存量”屬性里,將“年產(chǎn)量”增加訂單數(shù)量,并計(jì)算銷售收入、銷售成本、物流成本,同時計(jì)入當(dāng)年利潤。最后,更新信譽(yù)值,將本供應(yīng)Agent的生產(chǎn)狀態(tài)設(shè)置為空閑。其中:

物流成本粗略估算“供需企業(yè)之間距離越遠(yuǎn),交易成本越高”這樣一個事實(shí)。物流成本為固定費(fèi)用+變動費(fèi)用形式。

訂單的信譽(yù)值以“訂單量×銷售單價”為基礎(chǔ),如果提前完成訂單,那么將信譽(yù)值加上“訂單量×銷售單價×提前完成天數(shù)/約定完成天數(shù)”作為獎勵,如果延后完成訂單,那么將單筆訂單的信譽(yù)值減去“2×訂單量×銷售單價×延后天數(shù)/約定完成天數(shù)”作為懲罰。

最后查找信譽(yù)記錄,如果存在本供應(yīng)Agent和相應(yīng)需求Agent的記錄,則將其信譽(yù)值加上上面計(jì)算的“訂單的信譽(yù)值”;否則添加一條記錄。

(4)納稅行為

每年第一天要計(jì)算所得稅(一年按360天計(jì)算):

如果應(yīng)納稅所得為負(fù),那么:所得稅=0;

如果應(yīng)納稅所得為正,那么:所得稅=應(yīng)納稅所得×所得稅率,其中:應(yīng)納稅所得為彌補(bǔ)以前年度虧損后的公司利潤。高新技術(shù)企業(yè)所得稅率為15%,其余企業(yè)所得稅率25%。公司利潤按下式調(diào)整:

然后,將政府Agent的“所得稅收”增加“所得稅”金額。

(5)破產(chǎn)行為

企業(yè)連續(xù)3年利潤為負(fù),則以1/3的概率宣布破產(chǎn),將“是否破產(chǎn)”設(shè)置為“是”,退出市場。供應(yīng)Agent破產(chǎn)時,生產(chǎn)中的訂單不再履行,原需求Agent應(yīng)重新發(fā)布訂單。供應(yīng)Agent破產(chǎn)形成供需缺口,增大其他供應(yīng)Agent的擴(kuò)張概率。

表2 出售概率表

表3 不愿出售概率

(6)出售決策

決定是否出售本公司,每年結(jié)算前進(jìn)行。公司愿意被兼并的條件是國有企業(yè)戰(zhàn)略改組和財務(wù)狀況不佳。國有企業(yè)戰(zhàn)略改組由政府決定,具有強(qiáng)制性。財務(wù)狀況不佳的判斷依據(jù)主要是公司年度利潤,根據(jù)以下規(guī)則確定出售概率:

令R1=當(dāng)年利潤/年銷售額,R2=去年利潤/年銷售額,如果當(dāng)前“愿意出售”屬性為false,那么根據(jù)表2確定出售概率P:

反之,如果當(dāng)前“愿意出售”屬性為true,則按表3所示概率將其設(shè)置為false:

(7)擴(kuò)張決策

決策是否進(jìn)行業(yè)務(wù)擴(kuò)張,每年進(jìn)行一次。公司擴(kuò)張的先決條件是企業(yè)具備擴(kuò)張實(shí)力,可以從企業(yè)規(guī)模和盈利情況來分析。

企業(yè)規(guī)模用供應(yīng)Agent當(dāng)年銷售收入在生產(chǎn)同類型產(chǎn)品企業(yè)的排名(M)來衡量,建立M與規(guī)模因子K1的映射關(guān)系表4:

盈利情況用(6)類似的方法衡量,盈利情況R1和R2與盈利因子K2的映射關(guān)系見表5。

表4 規(guī)模因子

表5 盈利因子

1.3 科研Agent的屬性和行為

科研Agent代表現(xiàn)實(shí)中的科研院所。為簡化模型,僅設(shè)一個科研Agent,可隨機(jī)研發(fā)各種類型的技術(shù),為供應(yīng)Agent服務(wù)。

科研Agent的研發(fā)行為:研發(fā)各種類型科研成果,如果該轉(zhuǎn)讓費(fèi)低于原轉(zhuǎn)讓費(fèi)則發(fā)布。轉(zhuǎn)讓費(fèi)的生成規(guī)則是在原轉(zhuǎn)讓費(fèi)±5%范圍取隨機(jī)整數(shù)。此行為一年進(jìn)行一次。

1.4 其他Agent與實(shí)體

限于篇幅,對政府Agent、銀行Agent和科研成果、訂單、產(chǎn)業(yè)集約度等實(shí)體的介紹從略,可參考文獻(xiàn)3。

2 仿真實(shí)例

為考察科研成果轉(zhuǎn)讓費(fèi)對產(chǎn)業(yè)集約的影響,基于SWARM平臺開發(fā)IIDM模型,其中上述供應(yīng)Agent的多數(shù)屬性是產(chǎn)業(yè)集約度指標(biāo)體系的組成部分[6]。設(shè)定科研成果的轉(zhuǎn)讓費(fèi)分別為100萬元、50萬元、25萬元、12.5萬元,觀察產(chǎn)業(yè)集約度的演變。見圖2~5。

圖2 轉(zhuǎn)讓費(fèi)為100萬元

圖3 轉(zhuǎn)讓費(fèi)為50萬元

圖4 轉(zhuǎn)讓費(fèi)為25萬元

圖5 轉(zhuǎn)讓費(fèi)為12.5萬元

從圖中可以看出,科研成果的轉(zhuǎn)讓費(fèi)初始值較高時(100萬元和50萬元),集約度走勢類似,呈現(xiàn)出較為明顯的周期性。隨著轉(zhuǎn)讓費(fèi)的降低,周期性逐漸減弱。當(dāng)轉(zhuǎn)讓費(fèi)降低到一定程度時,周期性被波動性代替。

3 結(jié)論

運(yùn)用多智能體建模理論構(gòu)建產(chǎn)業(yè)集約化演進(jìn)仿真模型,設(shè)定需求Agent、供應(yīng)Agent、科研Agent的屬性和行為。運(yùn)用該模型考察科研成果轉(zhuǎn)讓費(fèi)對產(chǎn)業(yè)集約的影響,發(fā)現(xiàn)科研成果的轉(zhuǎn)讓費(fèi)初始值較高時,集約度走勢呈現(xiàn)出較為明顯的周期性;當(dāng)轉(zhuǎn)讓費(fèi)降低到一定程度時,周期性被波動性代替。

下一步可繼續(xù)研究該現(xiàn)象與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動性和周期性理論之間的聯(lián)系。

[1]廖守億,戴金海.復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)及基于Agent的建模與仿真方法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2004,(1).

[2]傅星.基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論的經(jīng)濟(jì)仿真研究[D].北京:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2005.

[3]石紅紅,李強(qiáng),劉克輝等.基于多智能體的產(chǎn)業(yè)集約化演進(jìn)仿真模型研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2009,(16).

[4]莫思敏,曾建潮.基于聲譽(yù)和承諾度的尋找合作Agent的方法[J].太原科技大學(xué)學(xué)報,2009,(4).

[5]Pryor R.J.,Basu N.,Quint T.Development of Aspen:A Micro Analytic Simulation Model of the U.S.Economy[R].Sandia Report,1996.

[6]李強(qiáng),石紅紅,何建軍等.產(chǎn)業(yè)集約化的模糊測度研究[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2009,(S1).

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