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為探索多型號產(chǎn)品供應鏈的經(jīng)營策略，文中運用多智能體（ Multi-Aεeηt）建模仿真方法建立了多型號家用汽車供應鏈網(wǎng)絡模型。以制造商 Agent利潤最大化為目標，分別采用刺激-反應學習機制和粒子群學習機制對模型進行演化分析。仿真表明：（1）采用刺激反應學習機制，制造商的部分車型的銷量會大幅降低，不利于追求多車型的制造商對多車型的推廣，但總銷量和利潤均會提高。（2）采用粒子群學習機制，無論C‘和C2如何組合，都難以同時得到銷量和利潤的最優(yōu)。對于大眾消費車型，可以選擇加強C，以“薄利多銷”的策略拓展市場，提高銷量。對于高端消費車型，可以選擇加強C，以“厚利適銷”的策略制造精品，提高利潤。（3）相對而言，采用粒子群學習機制的制造商能快速調(diào)整策略以應對市場變化，并且學習后策略更穩(wěn)定。該研究對具有多型號產(chǎn)品的供應鏈管理具有實際的指導意義。
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