基于Multi-Agent的第三方逆向物流任務(wù)分配研究

劉鵬 吳美金

[摘 要]企業(yè)與第三方逆向物流服務(wù)商合作時，需要將外包任務(wù)按照類型分類并分配給不同屬性的服務(wù)商完成，涉及如何合理分配逆向物流任務(wù)。文章構(gòu)建基于Multi-Agent的第三方逆向物流任務(wù)分配系統(tǒng)框架，應(yīng)用Multi-Agent系統(tǒng)的合作協(xié)調(diào)機制，協(xié)作完成雇主企業(yè)的逆向物流任務(wù)。

[關(guān)鍵詞]Multi-Agent;逆向物流;第三方

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.35.167

1 引言

逆向物流任務(wù)的分配很難達到單一第三方逆向物流服務(wù)商承包單一逆向物流業(yè)務(wù)的完美情況，需要根據(jù)逆向物流任務(wù)類型的分類匹配屬性相同的第三方逆向物流服務(wù)商完成。當某個逆向物流任務(wù)太大，單一服務(wù)商無法完成，需要由多個第三方逆向物流服務(wù)商合作完成，涉及每個服務(wù)商分配任務(wù)量多少的復(fù)雜問題，Multi-Agent系統(tǒng)的合作協(xié)調(diào)機制就起到重要的作用，各服務(wù)商Agent間協(xié)調(diào)合作，形成合作聯(lián)盟按時保質(zhì)完成任務(wù)。

針對逆向物流任務(wù)分配的問題，國內(nèi)外學(xué)者展開眾多研究。高更君等[1]構(gòu)建基于模糊目標規(guī)劃的蒙特卡羅仿真模型，給出了供應(yīng)商選擇最佳決策及逆向物流任務(wù)量分配。盧少磊和方浩[2]根據(jù)多智能體任務(wù)分配過程的收斂性和時效性，解決了不同任務(wù)需求下多智能體任務(wù)分配問題。杜志平和王朋[3]分析了整車物流企業(yè)聯(lián)盟收益分配過程中的相關(guān)影響因素。楊麗麗[4]建立農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流MAS系統(tǒng)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)物流資源和任務(wù)協(xié)同配置。鄭飛等[5]建立了可以實時更新協(xié)商Agent的信念值進而進行連續(xù)協(xié)商的服裝供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商模型。

2 基于Multi-Agent的第三方逆向物流任務(wù)分配系統(tǒng)框架

在構(gòu)建基于Multi-Agent的第三方逆向物流任務(wù)分配系統(tǒng)時，需要將選擇中的相關(guān)實體抽象為各個自治的Agent。本文所建立的體系存在3種類型的Agent：調(diào)度Agent、服務(wù)商Agent和企業(yè)Agent?；贛ulti-Agent的第三方逆向物流任務(wù)分配系統(tǒng)框架如圖1所示。該系統(tǒng)內(nèi)的各Agent或獨自完成逆向物流外包任務(wù)，或形成合作聯(lián)盟協(xié)調(diào)完成，Agent聯(lián)盟與個體Agent或其他合作聯(lián)盟之間通過調(diào)度Agent進行信息溝通與數(shù)據(jù)交換;而合作聯(lián)盟內(nèi)的每個Agent之間也是通過調(diào)度Agent這個中介橋梁實現(xiàn)信息交流，其他Agent將需求信息發(fā)送給調(diào)度Agent，并且從調(diào)度Agent獲得需要的信息數(shù)據(jù)，進行信息交換與反饋。系統(tǒng)內(nèi)各Agent模塊資源共享，通過信息網(wǎng)絡(luò)進行信息交流反饋與數(shù)據(jù)交換，充分發(fā)揮Multi-Agent 系統(tǒng)的合作協(xié)調(diào)能力。

基于Multi-Agent的合作協(xié)調(diào)流程如圖2所示。若某一服務(wù)商Agent獨立狀態(tài)下不能很好地完成某項子任務(wù)訂單，需要與業(yè)務(wù)性質(zhì)同自身能力和需求相契合的另一服務(wù)商Agent共同合作完成任務(wù)，合作的雙方之間通過形成的服務(wù)商Agent聯(lián)盟來共同參與雇主企業(yè)的招標活動。被邀請合作招標的第三方逆向物流服務(wù)商可按照企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀對合作申請予以拒絕或接受，若第三方企業(yè)不滿意所給出的合作條約則需要繼續(xù)與該服務(wù)商Agent進行合作事宜的溝通。如果第三方逆向物流服務(wù)商Agent接受該服務(wù)商提出的合作條件，此時雙方之間的協(xié)調(diào)停止，達成Agent合作聯(lián)盟。假如所有第三方申請對象均不滿意此次招標合作的條件，但存在接受修改合作條約的服務(wù)商Agent，此時則需要繼續(xù)協(xié)調(diào)雙方的合作過程，直到彼此均接受某一合作條件時協(xié)調(diào)停止。進行合作協(xié)調(diào)時，若此時有服務(wù)商Agent決定退出合作條件的協(xié)調(diào)，那么協(xié)調(diào)將宣告失敗，其他服務(wù)商Agent需要邀請新的服務(wù)商Agent加入聯(lián)盟，發(fā)起新一輪的博弈協(xié)調(diào)過程，直至所有外包的逆向物流任務(wù)分配完成。

3 結(jié)論

本文以Multi-Agent系統(tǒng)作為平臺，構(gòu)建了基于Multi-Agent的第三方逆向物流任務(wù)分配系統(tǒng)框架，應(yīng)用Multi-Agent系統(tǒng)的合作協(xié)調(diào)機制，實現(xiàn)逆向物流任務(wù)基于Multi-Agent的合作協(xié)調(diào)流程的合理分配，協(xié)作完成雇主企業(yè)的逆向物流任務(wù)。

參考文獻：

[1]高更君，黃宇，梁承姬.逆向物流供應(yīng)鏈最佳供應(yīng)商選擇及訂單量分配[J].計算機應(yīng)用研究，2017，34（4）：1067-1071.

[2]盧少磊，方浩.一種改進的多agent分布式聯(lián)盟形成算法[J].控制與決策，2017，32（4）：632-636.

[3]杜志平，王朋.基于利益博弈的整車物流企業(yè)聯(lián)盟收益分配[J].物流技術(shù)，2015，34（13）：122-125.

[4]楊麗麗.基于Multi-Agent的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2017（15）：95-97.

[5]鄭飛，葉智勇，鄧鳳珠.基于多Agent的服裝供應(yīng)鏈并發(fā)協(xié)商模型研究[J].物流科技，2018（2）：140-143.

[基金項目]遼寧省社會科學(xué)規(guī)劃基金重點項目（項目編號：L15AGL013）;遼寧省自然科學(xué)基金項目（項目編號：201602545）;國家自然科學(xué)基金項目（項目編號：71001074）。

[作者簡介]通訊作者：劉鵬（1978—），男，湖北黃岡人，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：生產(chǎn)調(diào)度、物流優(yōu)化;吳美金（1993—），女，遼寧丹東人，研究生，研究方向：物流管理。