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金融公司全面风险识别研究
  • ISSN号:1008-472X
  • 期刊名称:西安电子科技大学学报(社会科学版)
  • 时间:0
  • 页码:22-26
  • 语言:中文
  • 分类:N945.13[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]东南大学系统工程研究所,江苏南京211189
  • 相关基金:国家自然科学基金(70671025)
  • 相关项目:流动性调整期望损失La-ES和最优变现策略
中文摘要:

人工谈判需要耗费大量的时间和人力,基于Agent的自动谈判极大地提高了谈判效率,成为实际需求。将遗传算法作为二级供应链企业自动谈判模型的学习机制,快速求得自动谈判双方的联合效用最大值。文中运用多代理技术提出一个二级供应链谈判流程,谈判双方向对方发送ACL消息,使得供应商和生产商实现自动谈判。仿真实例证明,该模型能使自动谈判双方达到共赢,使得生产商找到了最适合自己的供应商,并为双方节省了大量的人力和时间,为供应链企业实现自动谈判提供一个高效、实用的解决方案。

英文摘要:

Artifical negotiations take a great deal of manpower and time. Automatic negotiation which is based on the Agent technique is efficient and meets the actual demand. As learning mechanism of secondary supply chain, Genetic Algorithm makes the negotiators' joint utility largest quickly. This article proposes a negotiation process which is based on the Agent technique makes the suppliers and makers send ACL message to each other and negotiate automatically. Results of simulation experiment indicate that this model can not only make negotiators a win- win situation and save a great deal of manpower and firm,but also make maker fred the most suitable supplier. This model provides an efficient and practical solution for automatic negotiation in supply chain.

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期刊信息
  • 《西安电子科技大学学报:社会科学版》
  • 主管单位:陕西省教育厅
  • 主办单位:西安电子科技大学
  • 主编:刘延平
  • 地址:西安市太白南路2号西安电子科技大学354信箱社科学报
  • 邮编:710071
  • 邮箱:xbsk@mail.xidian.edu.cn
  • 电话:029-88202922
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-472X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1336/C
  • 邮发代号:52-298
  • 获奖情况:
  • 全国优秀社科学报,全国理工院校社科学报优秀奖,RCCSE中国核心学术期刊(扩展版)
  • 国内外数据库收录:
  • 中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:4646