基于Multi—Agent的农产品冷链物流系统协同优化分析,该文是关于冷链物流论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
冷链物流论文参考文献：
中图分类号：F252 文献标识码：A
内容摘 要：本文依据冷链物流各主要环节的功能以及运作需求,将农产品冷链物流各系统环节定义为Agent,并以安全与效率为目标,运用层次交叉模式以及多Agent技术,建立农产品冷链物流MAS系统模型.该模型通过多阶段协商Agent的具体功能,将复杂的农产品冷链系统,转化为多Agent协同运作的物流体系.结果表明,通过协商组成的Agent联盟,能够实现物流资源和任务协同配置,且动态性构建冷链协同物流系统,从而提高系统的安全性.
关键词：农产品 冷链物流 协同优化 物流体系 Agent技术
当前农产品冷链物流运作的基本模式
近年来,随着我国科学技术的高速发展,现代农产品储存、保鲜技术得到极大提高.农产品冷链物流发展环境,虽然在一定程度上得到完善,但是,仍然存在基础设施落后、市场标准化程度低、物流运作体系不健全等问题.据调查研究发现,我国农产品冷链物流运作模式主要分为两种,一种是依托批发市场的发展模式；另一种为依托小型加工贸易企业的发展模式.
依托批发市场的农产品冷链物流具体运作流程为：农户、生产基地将农产品出售给批发市场,由批发商进行初步加工,出售到二级批发市场、零售企业以及农贸市场,最后销售给消费者.经批发商初加工后的农产品,部分会进行保鲜、冷藏处理,根据市场需求进行供应.同时,冷链物流机构,将经过冷藏处理的农产品送到指定批发市场或零售企业,最后出售给消费者.
依托加工贸易企业的农产品冷链物流具体运作流程为：首先由农产品加工贸易企业借助信息科技掌握市场供求状况,根据市场需求向农户、生产基地进行采购,并对农产品进行精简、去垢以及包装等初级加工.经过加工后的农产品,由冷链物流机构运输到需求市场,进行最终出售.
基于安全与效率的农产品冷链物流MAS体系
引入Multi-Agent技术,能更好的解决农产品冷链物流的协调问题.系统构成主要包括管理*（MAgent）、物流任务（TAgent）、物流資源*（EAgent）以及物流单元（LUAgent）（见图1）.此系统具有动态性,并且是可重构的,MAgent收集订单并生成物流任务,根据物流的运输、仓储、配送、流通等环节与功能,把任务分解成多个TAgent.TAgent与EAgent通过协议与招标建立对应关系,然后EAgent推动LUAgent完成所分配的任务,并控制物流过程中的温度和质量.
农产品冷链物流系统多Agent协作模型构建
(一)基本假设与协商步骤
基本假设：Agent是协商事件的发起者与合作者；参与协商的Agent保有有限理性,且拥有自我约束与不完备信息；各自效用最大化是Agent追求目标；于协商双方而言,时间、温度、成本、安全风险等因素非常重要；最坏的结果就是协商失效.
协商步骤.MAgent接收需协同完成的任务T.TAgent通过网络发布任务,同时从服务商资料中筛选满足资格的Agent,保证最少有一个Agent能完成任务,则某项子任务才可进行多阶段协商.
第一步：MAgent发起协商事件,规定变量特征值（完成时间、报价、要求）.
第二步：提出建议和评价.应MAgent要求,潜在合作Agent给出相关报价建议.再由MAgent提出评价,如某方不满所提建议,则不断协商,直到达成一致.
第三步：多边协商与联盟.根据前期协商,MAgent把Agent组成联盟集合,且集中反馈信息,Agent协商决定联盟承接任务.
结束条件：达成一致.全部Agent对协商结果达成一致,代表此结果为最优解,则执行下一步；未达成一致.当提出的建议被拒,或不接受发起方的建议,表示发起者建议无解,则需再次协商或重新计划.
第四步：确认并执行协商结果.协商后建议若被接受,Agent提交执行时间表.
(二)MAgent与潜在EAgent之间的协商过程
MAgent与潜在EAgent之间的协商过程.MAgent分解任务后,针对子任务i,TAgent与潜在的EAgent进行协商,tmax是协议达成的最后期限.潜在的EAgent提出初始建议Sug0e→ta（i）,其中e代表EAgent,ta指任务,i为某类子任务.若达到最后期限tmax,或EAgent拒绝了建议,则协商终止.在EAgent和TAgent协商线程中（见图2）,建议与反建议时刻进行交替,直到最后达成一致.
设Ee（Sug）是MAgent关于建议Sug的函数,协商过程中的建议、反建议状态则表达为式（1）.在tn时刻,Sugtatn→e（i）是TAgent对EAgent提出的反建议.在tn-1时刻,对于EAgent所提建议,TAgent可能出现的反应为拒绝、接受或提出反建议,且协商最后要达成双方接受建议的目标.
（1）
在式（1）中,在tn时刻,设TAgent建议出价tat,而EAgent在tn-1的反建议为et,则在tn+1时刻,TAgent会采用如下策略：
（1）TAgent出价在[tat,et]区间分布,趋于tat时,概率密度函数为：
（2）
（2）TAgent出价在[tat,et]区间分布,趋于et时,概率密度函数为：
（3）
式（2）、（3）中M是权数因子,p∈[tat,et],α表示特征参数,反映TAgent的协商策略偏向.策略（1）表示,TAgent认为随协商时间减少,而EAgent不太可能改变出价,所以做出让步,使出价趋于et,增大EAgent效用；策略（2）表示,TAgent相信随协商时间变短,EAgent会对出价进行让步,那么将趋于tat,增大TAgent效用.其中参数α代表让步程度.且α越大,概率密度曲线越平缓,而α的值足够大时,TAgent出价则均匀分布在[tat,et]区间.
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