我们称考虑极端从众合作策略的企业为极端远见者， 而将考虑极端自选合作策略的企业称为极端短视者。对于极端远见者， 建立合作关系的概率依赖于企业合作伙伴的规模成本， 与供应商的合作数量有关， 而不考虑两企业
我们称考虑极端“从众”合作策略的企业为极端“远见者”， 而将考虑极端“自选”合作策略的企业称为极端“短视者”。对于极端“远见者”， 建立合作关系的概率依赖于企业合作伙伴的规模成本， 与供应商的合作数量有关， 而不考虑两企业之间的信任关系。而对于极端“短视者”， 合作的概率则会取决于和其他企业产生直接和间接合作关系的信任度， 他们愿意信任度较大的企业合作。根据如上的假设， 我们提出企业i根据如下的概率选择企业j合作： Pij=1i1/Cj〗l1/Cl+(1-1i)1/dij〗l1/dil。（1）
式中，Cj是企业j的平均成本，kj为企业j的度；dij为企业i和企业j之间的拓扑距离；1i为演化开始时企业i的策略类型， 取值于0和1， 1代表极端“从众”企业， 为追求规模处理成本的最小化， 而不顾的实际的信任关系； 而0代表极端“自选”企业， 不顾处理成本的高低， 仅选择信任度较高的企业合作。企业的平均成本函数设定为节点度的减函数， 是由该合作企业处理产品过程中所产生的规模经济效应决定的。对于一家与多家企业都有合作关系的企业， 假设其产品的数量越多（度越大）成本越小是合理的。
（二） “从众”策略供应链网络演化的基本规则
规则 1： 供应链合作网络中有150家相互没有联系的、孤立的供应商， 有50个相互独立的零售商， 因此， 演化开始时每个企业的节点度为0； 在供应链网络的演化过程中， 供应链网络中的成员数量保持不变， 如图1所示。
规则 2： 在演化开始前， 供应商与零售商之间随机的连接50条边， 如图2（a）所示。
规则 3： 在演化开始时， 对每个零售商按照均匀分布的概率产生的随机数判断是否要选择新的供应商， 如果随机数p大于0.5则零售商会选择新的供应商， 而如果随机数p小于0.5则零售商不会选择新的供应商。
规则 4： 供应链网络中的企业i的成本反比于企业i的合作伙伴数量， 即节点i的度。
规则 5： 每一个时步， 供应链网络中的成员企业i根据（1）式中所定义的概率选择供应链网络中其他任何成员企业之间建立合作关系。
规则 6： 重复规则3， 4和5， 网络的结构趋于稳定时仿真结束。
（三） “自选”策略供应链合作网络演化的基本规则
规则1： 供应链合作网络起始于150家供应商， 50家零售商， 以及他们之间随机连接的50条边， 如图2（b）所示。
规则2： 假设零售商选择新的供应商的概率服从均匀分布， 并根据该分布随机产生数p与0.5比较， 当大于0.5时， 则该零售商才会选择新的供应商， 而当小于0.5时， 则该零售商不会选择新的供应商。
规则3： 计算此时供应链合作网络中供应商i和零售商j之间的距离dij。
规则4： 在每个时步开始时， 每个供应商i和零售商j之间会根据前一时步的供应链合作网络的结构， 随机地按照（1）给出的概率建立合作关系。
规则5： 更新从供应商i到零售商j的拓扑距离dij。
规则6： 重复2， 3， 4和5， 当网络的结构趋于稳定时， 仿真结束。
三、 基于主体的建模仿真
模型采用基于主体建模方法， 利用Netlogo仿真软件进行研究。Netlogo认为， 世界由主体（Agent）构成， 主体是指能执行指令的个体。在仿真中， 每个主体都根据指令同时执行自己的行为。Netlogo中有四类主体： 海龟（turtles）、瓦片（patches）、链（links）和观察者（observer）。海龟是在2维世界中移动的主体， 链是连接不同海龟的主体， 观察者是一个全局主体， 没有具体位置。我们可以将供应链网络看成由海龟和链组成的世界。因此， Netlogo非常适用于供应链网络的建模。
（一） “从众策略”供应链合作网络的演化结果分析
供应链网络中总共有200家企业， 其中150家为供应商，50家为零售商， 而成本与节点度之间的关系为Cj=100-kj， 供应链网络中会存在两种不同的Agent。其中， 企业Agent拥有的属性为其节点度， 用1i=1表示企业的类型为极端“从众者”， 将会在模拟过程中不发生改变， 而度会在模拟过程中的每一个模拟的时步内发生变化。用另外一个边Agent记录两个企业合作的概率， 它也会在每个时步内发生更新。
当网络的结构逐渐稳定时， 便得到得到了如图4所示的采用“从众”策略建立的供应链合作网络。图中， 节点比较大的为该网络的hub节点， 即其他的节点与此节点产生合作关系将会导致更少的合作成本。
图4 “从众”策略的供应链合作网络
通过对此时的供应链合作网络的零售商和供应商的度分布图双对数图进行分析可以看出， 此时按照“从众策略”所形成的供应链合作网络中供应商的度分布具有近似的幂律分布的性质， 计算出供应商累积度分布幂指数等于2.08925， 度分布幂指数大约为3.08925， 即p(k)=k-3.1， 可决系数R2等于0.712。从上述数据可知， 供应商网络顶点度分布服从幂律尾部分布， 且幂指数靠近3， 近似为无标度网络。而零售商累积度分布幂指数等于0.98897， 度分布幂指数大约为等于1.98897， 可知零售商网络并不近似为无标度网络。这可能是， 因为根据我们的假定如果供应商的节点度越高则和他合作的成本越低， 因此零售商会选择就会选择和成本低的供应商合作。
（二） “自选”策略供应链合作网络的演化结果分析
供应链网络中仍有200家企业， 其中150家为供应商，50家为零售商， 企业Agent拥有的属性为其节点度， 用1i=0表示企业的类型为极端“自选者”， 将会在模拟过程中不发生改变， 而两个企业之间的信任度则会在每一个时步内发生变化。用另外一个边Agent记录两个企业合作的概率， 它也会在每个时步内发生更新。
当网络逐渐达到稳定状态， 得到了如图7所示的信任度优先的供应链网络。
但是， 此时通过对“自选策略”演化的供应链网络中供应商网络和零售商网络双对数坐标累积度分布图进行分析， 此时供应商网络的的度分布幂指数为2.88558， 但是可决系数 只有0.636， 而零售商网络的的度分布指数更是高达10.1407， 而可决系数为0.88。因此可知此时供应商网络和零售商网络并不近似为无标度网络。 (责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
版权声明：因本文均来自于网络，如果有版权方面侵犯,请及时联系本站删除.
