基于Multi-agent的退役家電再制造系統參與者行為仿真

張敏， 石宇強， 梁春艷， 李西， 張靜

（1.西南科技大學制造科學與工程學院，四川綿陽621010；2.四川省萬源市廟埡學校，四川萬源636355）

基于Multi-agent的退役家電再制造系統參與者行為仿真

張敏1， 石宇強1， 梁春艷1， 李西1， 張靜2

（1.西南科技大學制造科學與工程學院，四川綿陽621010；2.四川省萬源市廟埡學校，四川萬源636355）

建立了廢舊家電再制造系統及其參與者行為Multi-agent模型，將博弈理論引入模型中；運用NetLogo軟件對其仿真研究，揭示了政府、消費者等各參與者之間的博弈行為規律。

多代理仿真；廢舊家電；再制造；博弈

0 引言

科技的迅速發展，家電的使用周期不斷縮短，更新換代不斷加快，加劇了廢舊家電的產生，對于廢舊家電中的有害物質以及可再利用資源都需要進行高效地回收、再制造或其他處理，避免能源和資源的極大浪費。目前，國內外對基于再制造的逆向物流系統的研究不斷深入，傅利平［1］將影響消費者對綠色品牌選擇的前置因素歸納為4個層面16個維度，提出了基于綠色品牌消費行為影響因素模型；于偉［2］從群體壓力和環境認知的視角對消費者綠色消費行為形成機理分析；Zhou和Yu［3］建立了一個包括回收努力或回收定價在內的多周期動態庫存模型，并且同時考慮了回收與需求的隨機性，得到了相應的最優庫存策略。然而廢舊家電逆向物流系統作為一個復雜系統，使得傳統的數學規劃方法不能解決存在的諸多問題，因此基于Multi-agent的廢舊家電逆向物流復雜系統建模與仿真研究對于提高收率、降低回收及再制造成本、降低環境污染等都具有重要理論價值和現實意義。

1 基于Multi-agent廢舊家電再制造系統建模

1.1 建立基于多代理的廢舊家電再制造系統模型

1）Agent領域模型。根據復雜適應系統理論，廢舊家電再制造逆向物流系統的構成具有層次性，廢舊家電再制造逆向物流系統的物理層次如圖1所示。

2）概念Agent模型。根據廢舊家電再制造逆向物流系統物理層次圖，廢舊家電逆向物流系統Agent的分類如表1所示。

Agent之間進行交易時受到自身或環境的約束，都具有適應性、推理能力、學習和進化能力以及協作性。

圖1 廢舊家電再制造逆向物流系統物理層次圖

表1 廢舊家電再制造逆向物流系統Agent分類

1.2 多代理系統中主體內部及各主體之間行為關系形式化描述

1）各Agent的主體之間的交互關系。廢舊家電逆向物流Multi-Agent系統抽象出來的七類Agent（包括車輛Agent與廢舊家電Agent），其中政府Agent、環境Agent、家電制造/再制造企業Agent、銷售商Agent、消費者Agent）均為混合型Agent，而系統中的硬件設施如（車輛Agent、廢舊家電Agent）均為反應型Agent。各Agent之間的交互關系如圖2所示。

2）各Agent屬性、功能及行為形式化描述。廢舊家電逆向物流Multi-Agent系統中各Agent都有特定的屬性、功能及行為，限于篇幅，這里只給出消費者Agent屬性、功能及行為的形式化描述。當家電需要報廢時，向家庭用戶Agent發出報廢請求，消費者分析家電的屬性，并給出報廢價格期望值，然后向就近的區域回收中心Agent和非正規回收Agent發出報廢請求；當有政府Agent發布信息時，消費者檢查自己家電的屬性，根據結果決定是否向區域回收中心Agent和非正規回收Agent發出報廢請求；家庭用戶Agent將其與報廢價格期望值比較，并檢查是否有政府Agent發布信息，依據結果做出是否報廢的決定。

圖2 廢舊家電再制造系統各Agent交互流程圖

1.3 主體內部決策推理模塊及主體間交互的規則—博弈模型

1）銷售商Agent推理決策結構模型。模型假設多代理系統中各Agent都是理性的，這里給出消費者Agent和銷售商Agent博弈過程。消費者Agent與零售商Agent之間對于回收廢舊家電存在不同的回收壓力σx、σy（如零售商期望盡快地完成回收交易，而消費者則不是很迫切），建立三階段非對稱壓力完全信息條件下的討價還價博弈，博弈過程如圖3所示。

圖3 消費者Agent與銷售商Agent在非對稱壓力完全信息條件下的討價還價博弈過程

2）制造商Agent決策推理模型。生產單位全新家電的制造成本Ccz，材料成本Ccc，批發價格為Pc，市場需求Ac為價格PC的線性函數，修復率為r的廢舊家電再制造成本為Clz，材料成本Clc，批發價格為PL，市場需求AL為價格PL的線性函數，制造全新家電的利潤為Yc，再制造家電利潤為YL，由于不進行再制造而受到的政府罰金為F，則有：

再制造單位產品可節約成本

2 基于Multi-agent廢舊家電再制造系統參與者行為仿真

運用NetLogo仿真軟件，建立基于Multi-agent廢舊家電再制造系統仿真模型。仿真參數設置：系統仿真單個銷售商Agent，單個制造/再制造商Agent，消費者Agent數量為200，全新家電的使用年限為10。

1）消費者Agent感知信息范圍對回收量及交易價格的影響。消費Agent感知信息（對應范圍內廢舊產品的報廢價格）從1到50個單位變化時對回收率的影響仿真結果如圖4所示。

圖4 消費者Agent感知信息范圍對回收率的影響

圖4（a）為感知信息范圍為29個單位時的交易價格變化及回收率情況，圖4（b）顯示當感知信息范圍從1到50個單位增加時，回收率整體也跟著非線性增加，當達到42個單位再繼續增加時，回收率維持在71%不再變化，表明銷售商/回收商可以通過向顧客提供更多其他消費者信息或加強系統整體信息的共享、協調提高回收率。

2）政府Agent行為影響。政府Agent行為對消費者Agent與回收商Agent交易影響如表2所示。

由表2可以得出，隨著政府的懲罰力度加大，銷售商的回收壓力逐漸增加，回收率增加，市場上廢舊家電更新速度不斷加快，但系統的總收益卻不是單純遞增，而是先增加再減少。

3 結論

本文通過Multi-agent建模仿真技術對廢舊家電再制造逆向物流系統進行研究，建立了系統層次模型，定義了Agent的角色、內部結構和各功能模塊，并將博弈理論引入到仿真模型中，再運用NetLogo多代理仿真軟件進行仿真，深入地研究了在多種因素綜合影響的條件下系統運行情況。研究表明：適當地增加消費者對廢舊家電市場的信息量，有利于提高回收率；政府的適當罰金和補貼有利于促進消費者和回收商達成交易，提高回收率，減少對環境的污染，而過重的罰金卻不能保證系統整體的經濟效益達到最佳，文中模型的最佳罰金為97.5元，政府決策在整個回收系統中起著至關重要的作用。

表2 政府罰金F對逆向物流系統的影響

［1］ 仇立.基于綠色品牌的消費者行為研究［D］.天津：天津大學，2012.

［2］ 于偉.消費者綠色消費行為形成機理分析-基于群體壓力和環境認知的視角［J］.消費經濟，2009（4）：75-77，96.

［3］ Zhou X，Yu Y.Optimal product acquisition，pricing，and inventory management for systems with remanufacturing［J］.Operations Research，2011，59（2）：514－521.

［4］ 陸立娟，李大衛.多階段再制造逆向物流網絡中選址問題研究［J］.機械設計與制造，2007（12）：212-214.

［5］ 趙業清.基于多Agent的鋼鐵生產復雜物流系統建模與仿真研究［D］.昆明：昆明理工大學，2011.

［6］ 王耀忠，何崑，黃麗華.基于多代理的物流信息系統［J］.小型微型計算機系統，2003（11）：1993－1995.

（編輯：黃 荻）

Simulation Research on Remanufacturing System Participants Behavior of Household Appliances Based on Multi-Agent

ZHANG Min1， SHI Yuqiang1， LIANG Chunyan1， LI Xi1， ZHANG Jing2
（1.School of Manufacturing Science and Engineering，Southwest University of Science and Technology，Mianyang 621010，China; 2.Wanyuan Miaoya Primary School，Wanyuan 636355，China）

Model of the remanufacturing system participants behavior is built based on Multi-agent technology.The game theory is used in the model.NetLogo simulation software is applied to explore the game rule of government decisions and consumers behavior.

multi-agent simulation;household appliances;remanufacturing;game

N 945.13

A

1002－2333（2014）04－0117－03

張敏（1988—），男，碩士研究生，研究方向為再創造逆向物流、工業工程、仿真；石宇強（1974—），男，副教授，碩士生導師，研究方向為工業工程、供應鏈與物流、制造系統優化、制造業信息化等。

2014-03-05

四川省應用基礎研究項目（13zs2001）