基于多智能体的产业演进仿真建模

李 强，刘克辉，石红红

(1.重庆科技学院a.工商管理学院b.安全工程学院，重庆 401331；2.辽宁工程技术大学 技术经济学院，辽宁阜新 123000）

0 引言

产业是一个由多种主体构成的复杂系统，这些主体包括生产产品或提供服务的供应型主体、消费产品和服务的需求型主体，以及相关的政府部门、银行和科研院所等。主体具有主动性，在规则约束下与环境相互作用[1]，又称为“智能体”。另一方面，产业集约化的形成需要漫长的时间，就是说产业的集约化过程是时间的某种复杂的非线性函数，因此采用仿真的方法进行研究是较好的解决方案[2]。

1 仿真模型的构建

本文将基于多智能体的产业集约化演进仿真模型简称为IIDM（Industry Intensive Development Model），它是运用多智能体（Muti-Agent）建模思想，基于Swarm for Java的仿真架构，将产业视作复杂适应系统，以产业集约度为输出建立的一个仿真模型[3]，其总体结构见图1。

1.1 需求Agent的属性和行为

需求Agent代表现实中的产品与服务需求企业。由于本研究的重点是供应Agent，因此对需求Agent采取了相对简单的处理。

1.1.1 需求Agent的属性

（1）需求产品类型：假设一个需求Agent仅需一种类型的产品（或一种服务。为表述方便，下文所称产品，包括产品与服务）。

（2）当年需求量：表示当年需求产品总量。

（3）剩余需求月份：规定每次采购数量为月均需求量的整倍数，此属性用来记录当年还需要几个月的需求。

（4）所在地区：表示需求Agent所在地区。该属性影响本地市场占有率指标和物流费用计算。

（5）demandAgentID：记录本需求Agent的标识号。

1.1.2 需求Agent的行为

（1）生成当年需求量：最初的需求量根据产业需求调研的数据设置；其后每年1号根据预测的GDP增长率，生成所需产品的当年需求量。当需求Agent未满足的需求达到一定比例时，供应Agent应采取相应行动。生成当年需求量时应将“剩余需求月份”设为12。GDP增长率作为模型的重要外生变量，在运用模型时将进行敏感性分析。

（2）采购行为：采购行为每月进行一次，主要任务是生成订单。订单各属性值设置如下：

生成日期：取当前仿真时间；

需求AgentID：取本需求AgentID；

订单产品序号：取本需求Agent需求产品类型；

订单需求量：设与此相关的属性“剩余需求月份”为M，当年需求量为Q，假设每次采购数量q为每月需求量Q/12的整数倍，那么问题就转化为如何确定倍数n。

设m为当年剩余月份，即m＝12-mod（当前仿真时间/360）/30，mod表示取余。n的取值规则为：如果m＝1，那么n＝M；否则：如果m＜＝M，那么n为[0，M]中的随机整数；如果m＞M，那么n以概率（m－M）/m为0，以概率1/m为[1，M]中的随机整数；最后，q＝n×Q/12。

供应AgentID：按照以下步骤，运用熟人模型进行供应AgentID的选择[4]。

成交价：取选中的供应AgentID的单位售价属性值；约定完成日期：以“当前仿真时间＋n×30”为约定完成日期。

1.2 供应Agent的属性和行为

供应Agent代表现实中的产品与服务供应商，供应Agent的集合就是产业，是研究的重点对象。

1.2.1 供应Agent的属性

（1）供应的产品与服务相关属性：假定每个供应Agent只生产一种产品，设置供应商提供的产品与服务序号、日生产能力、库存量、单位变动成本、单位售价、固定成本、当年产量等属性。其中“提供的产品与服务序号”为-1表示破产，使其不能接受订单。

（2）供应商地区：与需求Agent的所在地区属性含义相同。

（3）状态属性：是否国有：false-不是；true-是。政府可能对国有企业进行整合；是否高科技企业：false-不是；true-是。高科技企业的所得税率为15%，非高科技企业的所得税率为25%；是否破产：false-不是；true-是。默认值为false；生产状态：用-1表示空闲；用大于-1的整数记录正在生产的订单号。是否处于生产状态会影响供应Agent的推销决策；推销状态：false表示不推销，不能接受订单；true表示推销，可以接受订单；愿意出售：记录是否愿意被兼并。false-不愿意被兼并；true-愿意被兼并。

（4）员工人数：记录当年和上年员工人数，以及当年中高级职称数量、研发人员数量。

（5）三废相关属性：三废排放率、能耗率、水耗率分别记录生产时每天的三废排放量、能耗、水耗。三废排放量、能耗、水耗分别记录当年和去年三废排放量、能耗、水耗。

（6）科研相关属性：记录当年和上年的科研项数和科研经费。

（7）利润相关属性

①销售收入：记录当年和上年的销售收入，是每笔销售收入之和。

②销售成本：记录当年的销售成本，是每笔销售成本之和。

③利息支出：记录支付的贷款利息。

④推销费用：记录当年和上年的推销费用。

⑤环保罚款：记录因三废排放超标被政府罚款的金额。

⑥公司利润：设置当年、上年、前年利润三个属性。三年都亏损的企业可能破产。

⑦应弥补的亏损：存储前5年应弥补的亏损，是所得税计算的依据。设置为一个五维数组。

1.2.2 供应Agent的行为及规则

(1)推销决策

决定是否进行推销活动，每月1号进行一次。影响因素有：生产状态、公司目标利润S、当前利润s、当年剩余月份m。其算法如下：

如果生产状态不是-1，那么不推销；否则：

S＝(单位售价－单位变动成本）×日生产能力×360，表示可实现的最大利润，这里作为目标利润；

m=12-mod(当前仿真时间/360)/30，其中 mod(•)表示取余。

R表示当前利润进度，如果R＜0.8，那么进行推销；否则按30%的概率进行推销。

决定推销则更改推销状态为true，可参与订单竞争。参

与竞争发生推销费用（假设每次为10000元），并引发定价行为，成交则引发生产行为。考虑到编程方便，将月度固定成本在此处计入年度利润。

(2)定价行为

初始价格为输入数据。当决定推销时，根据ASPEN模型中GALCS算法[5]的原理模拟企业的产品定价过程，企业对如下四个趋势量进行判断：

①最近的产品价格是上升还是下降?用上月订单中该类产品的平均价与前月进行比较。其中：

②最近的销售量是上升还是下降?用上月订单的销售总量与前月进行比较。

③最近的利润是增加还是减少?用推销决策中R进行衡量。R＞=0.8表示最近的利润增加，否则表示最近的利润减少。

④本厂商的价格是高于还是低于该产品的市场平均成交价格?用本企业的当前销售单价与上月平均价比较。

根据上述四种趋势的判断，企业可能处于的状态共计24=16种（表1）。对于每一种状态赋予一个概率向量(P1，P2，P3)，其中：P1表示下一次企业处于该种状态时采取降价措施的概率，P2表示采取涨价措施的概率，P3表示保持价格不变的概率。每次产品的降价或涨价幅度是5%，且不能低于本公司单位变动成本。

表1 市场状态与价格策略

(3)生产行为

假设供应Agent都按订单生产。如果推销行为获得订单，那么开始生产。当处于生产状态时，每天将“库存量”增加“日生产能力”，将“三废排放量”增加“三废排放率”、“能耗”增加“能耗率”、“水耗”增加“水耗率”。当“库存量”大于或等于“订单数量”时，进行货物交付，交付数量为订单数量，多余的数量保留在“库存量”属性里，将“年产量”增加订单数量，并计算销售收入、销售成本、物流成本，同时计入当年利润。最后，更新信誉值，将本供应Agent的生产状态设置为空闲。其中：

物流成本粗略估算“供需企业之间距离越远，交易成本越高”这样一个事实。物流成本为固定费用＋变动费用形式。

订单的信誉值以“订单量×销售单价”为基础，如果提前完成订单，那么将信誉值加上“订单量×销售单价×提前完成天数/约定完成天数”作为奖励，如果延后完成订单，那么将单笔订单的信誉值减去“2×订单量×销售单价×延后天数/约定完成天数”作为惩罚。

最后查找信誉记录，如果存在本供应Agent和相应需求Agent的记录，则将其信誉值加上上面计算的“订单的信誉值”；否则添加一条记录。

(4)纳税行为

每年第一天要计算所得税（一年按360天计算）：

如果应纳税所得为负，那么：所得税＝0；

如果应纳税所得为正，那么：所得税＝应纳税所得×所得税率，其中：应纳税所得为弥补以前年度亏损后的公司利润。高新技术企业所得税率为15%，其余企业所得税率25%。公司利润按下式调整：

然后，将政府Agent的“所得税收”增加“所得税”金额。

(5)破产行为

企业连续3年利润为负，则以1/3的概率宣布破产，将“是否破产”设置为“是”，退出市场。供应Agent破产时，生产中的订单不再履行，原需求Agent应重新发布订单。供应Agent破产形成供需缺口，增大其他供应Agent的扩张概率。

表2 出售概率表

表3 不愿出售概率

(6)出售决策

决定是否出售本公司，每年结算前进行。公司愿意被兼并的条件是国有企业战略改组和财务状况不佳。国有企业战略改组由政府决定，具有强制性。财务状况不佳的判断依据主要是公司年度利润，根据以下规则确定出售概率：

令R1＝当年利润/年销售额，R2＝去年利润/年销售额，如果当前“愿意出售”属性为false，那么根据表2确定出售概率P：

反之，如果当前“愿意出售”属性为true，则按表3所示概率将其设置为false：

(7)扩张决策

决策是否进行业务扩张，每年进行一次。公司扩张的先决条件是企业具备扩张实力，可以从企业规模和盈利情况来分析。

企业规模用供应Agent当年销售收入在生产同类型产品企业的排名（M）来衡量，建立M与规模因子K1的映射关系表4：

盈利情况用(6)类似的方法衡量，盈利情况R1和R2与盈利因子K2的映射关系见表5。

表4 规模因子

表5 盈利因子

1.3 科研Agent的属性和行为

科研Agent代表现实中的科研院所。为简化模型，仅设一个科研Agent，可随机研发各种类型的技术，为供应Agent服务。

科研Agent的研发行为：研发各种类型科研成果，如果该转让费低于原转让费则发布。转让费的生成规则是在原转让费±5%范围取随机整数。此行为一年进行一次。

1.4 其他Agent与实体

限于篇幅，对政府Agent、银行Agent和科研成果、订单、产业集约度等实体的介绍从略，可参考文献3。

2 仿真实例

为考察科研成果转让费对产业集约的影响，基于SWARM平台开发IIDM模型，其中上述供应Agent的多数属性是产业集约度指标体系的组成部分[6]。设定科研成果的转让费分别为100万元、50万元、25万元、12.5万元，观察产业集约度的演变。见图2～5。

图2 转让费为100万元

图3 转让费为50万元

图4 转让费为25万元

图5 转让费为12.5万元

从图中可以看出，科研成果的转让费初始值较高时（100万元和50万元），集约度走势类似，呈现出较为明显的周期性。随着转让费的降低，周期性逐渐减弱。当转让费降低到一定程度时，周期性被波动性代替。

3 结论

运用多智能体建模理论构建产业集约化演进仿真模型，设定需求Agent、供应Agent、科研Agent的属性和行为。运用该模型考察科研成果转让费对产业集约的影响，发现科研成果的转让费初始值较高时，集约度走势呈现出较为明显的周期性；当转让费降低到一定程度时，周期性被波动性代替。

下一步可继续研究该现象与经济发展的波动性和周期性理论之间的联系。

[1]廖守亿,戴金海.复杂适应系统及基于Agent的建模与仿真方法[J].系统仿真学报,2004,(1).

[2]傅星.基于复杂适应系统理论的经济仿真研究[D].北京:首都经济贸易大学,2005.

[3]石红红,李强,刘克辉等.基于多智能体的产业集约化演进仿真模型研究[J].统计与决策,2009,(16).

[4]莫思敏,曾建潮.基于声誉和承诺度的寻找合作Agent的方法[J].太原科技大学学报,2009,(4).

[5]Pryor R.J.,Basu N.，Quint T.Development of Aspen:A Micro Analytic Simulation Model of the U.S.Economy[R].Sandia Report,1996.

[6]李强,石红红,何建军等.产业集约化的模糊测度研究[J].现代管理科学,2009,（S1）.