基于Multi-agent的退役家电再制造系统参与者行为仿真

张敏， 石宇强， 梁春艳， 李西， 张静

（1.西南科技大学制造科学与工程学院，四川绵阳621010；2.四川省万源市庙垭学校，四川万源636355）

基于Multi-agent的退役家电再制造系统参与者行为仿真

张敏1， 石宇强1， 梁春艳1， 李西1， 张静2

（1.西南科技大学制造科学与工程学院，四川绵阳621010；2.四川省万源市庙垭学校，四川万源636355）

建立了废旧家电再制造系统及其参与者行为Multi-agent模型，将博弈理论引入模型中；运用NetLogo软件对其仿真研究，揭示了政府、消费者等各参与者之间的博弈行为规律。

多代理仿真；废旧家电；再制造；博弈

0 引言

科技的迅速发展，家电的使用周期不断缩短，更新换代不断加快，加剧了废旧家电的产生，对于废旧家电中的有害物质以及可再利用资源都需要进行高效地回收、再制造或其他处理，避免能源和资源的极大浪费。目前，国内外对基于再制造的逆向物流系统的研究不断深入，傅利平［1］将影响消费者对绿色品牌选择的前置因素归纳为4个层面16个维度，提出了基于绿色品牌消费行为影响因素模型；于伟［2］从群体压力和环境认知的视角对消费者绿色消费行为形成机理分析；Zhou和Yu［3］建立了一个包括回收努力或回收定价在内的多周期动态库存模型，并且同时考虑了回收与需求的随机性，得到了相应的最优库存策略。然而废旧家电逆向物流系统作为一个复杂系统，使得传统的数学规划方法不能解决存在的诸多问题，因此基于Multi-agent的废旧家电逆向物流复杂系统建模与仿真研究对于提高收率、降低回收及再制造成本、降低环境污染等都具有重要理论价值和现实意义。

1 基于Multi-agent废旧家电再制造系统建模

1.1 建立基于多代理的废旧家电再制造系统模型

1）Agent领域模型。根据复杂适应系统理论，废旧家电再制造逆向物流系统的构成具有层次性，废旧家电再制造逆向物流系统的物理层次如图1所示。

2）概念Agent模型。根据废旧家电再制造逆向物流系统物理层次图，废旧家电逆向物流系统Agent的分类如表1所示。

Agent之间进行交易时受到自身或环境的约束，都具有适应性、推理能力、学习和进化能力以及协作性。

图1 废旧家电再制造逆向物流系统物理层次图

表1 废旧家电再制造逆向物流系统Agent分类

1.2 多代理系统中主体内部及各主体之间行为关系形式化描述

1）各Agent的主体之间的交互关系。废旧家电逆向物流Multi-Agent系统抽象出来的七类Agent（包括车辆Agent与废旧家电Agent），其中政府Agent、环境Agent、家电制造/再制造企业Agent、销售商Agent、消费者Agent）均为混合型Agent，而系统中的硬件设施如（车辆Agent、废旧家电Agent）均为反应型Agent。各Agent之间的交互关系如图2所示。

2）各Agent属性、功能及行为形式化描述。废旧家电逆向物流Multi-Agent系统中各Agent都有特定的属性、功能及行为，限于篇幅，这里只给出消费者Agent属性、功能及行为的形式化描述。当家电需要报废时，向家庭用户Agent发出报废请求，消费者分析家电的属性，并给出报废价格期望值，然后向就近的区域回收中心Agent和非正规回收Agent发出报废请求；当有政府Agent发布信息时，消费者检查自己家电的属性，根据结果决定是否向区域回收中心Agent和非正规回收Agent发出报废请求；家庭用户Agent将其与报废价格期望值比较，并检查是否有政府Agent发布信息，依据结果做出是否报废的决定。

图2 废旧家电再制造系统各Agent交互流程图

1.3 主体内部决策推理模块及主体间交互的规则—博弈模型

1）销售商Agent推理决策结构模型。模型假设多代理系统中各Agent都是理性的，这里给出消费者Agent和销售商Agent博弈过程。消费者Agent与零售商Agent之间对于回收废旧家电存在不同的回收压力σx、σy（如零售商期望尽快地完成回收交易，而消费者则不是很迫切），建立三阶段非对称压力完全信息条件下的讨价还价博弈，博弈过程如图3所示。

图3 消费者Agent与销售商Agent在非对称压力完全信息条件下的讨价还价博弈过程

2）制造商Agent决策推理模型。生产单位全新家电的制造成本Ccz，材料成本Ccc，批发价格为Pc，市场需求Ac为价格PC的线性函数，修复率为r的废旧家电再制造成本为Clz，材料成本Clc，批发价格为PL，市场需求AL为价格PL的线性函数，制造全新家电的利润为Yc，再制造家电利润为YL，由于不进行再制造而受到的政府罚金为F，则有：

再制造单位产品可节约成本

2 基于Multi-agent废旧家电再制造系统参与者行为仿真

运用NetLogo仿真软件，建立基于Multi-agent废旧家电再制造系统仿真模型。仿真参数设置：系统仿真单个销售商Agent，单个制造/再制造商Agent，消费者Agent数量为200，全新家电的使用年限为10。

1）消费者Agent感知信息范围对回收量及交易价格的影响。消费Agent感知信息（对应范围内废旧产品的报废价格）从1到50个单位变化时对回收率的影响仿真结果如图4所示。

图4 消费者Agent感知信息范围对回收率的影响

图4（a）为感知信息范围为29个单位时的交易价格变化及回收率情况，图4（b）显示当感知信息范围从1到50个单位增加时，回收率整体也跟着非线性增加，当达到42个单位再继续增加时，回收率维持在71%不再变化，表明销售商/回收商可以通过向顾客提供更多其他消费者信息或加强系统整体信息的共享、协调提高回收率。

2）政府Agent行为影响。政府Agent行为对消费者Agent与回收商Agent交易影响如表2所示。

由表2可以得出，随着政府的惩罚力度加大，销售商的回收压力逐渐增加，回收率增加，市场上废旧家电更新速度不断加快，但系统的总收益却不是单纯递增，而是先增加再减少。

3 结论

本文通过Multi-agent建模仿真技术对废旧家电再制造逆向物流系统进行研究，建立了系统层次模型，定义了Agent的角色、内部结构和各功能模块，并将博弈理论引入到仿真模型中，再运用NetLogo多代理仿真软件进行仿真，深入地研究了在多种因素综合影响的条件下系统运行情况。研究表明：适当地增加消费者对废旧家电市场的信息量，有利于提高回收率；政府的适当罚金和补贴有利于促进消费者和回收商达成交易，提高回收率，减少对环境的污染，而过重的罚金却不能保证系统整体的经济效益达到最佳，文中模型的最佳罚金为97.5元，政府决策在整个回收系统中起着至关重要的作用。

表2 政府罚金F对逆向物流系统的影响

［1］ 仇立.基于绿色品牌的消费者行为研究［D］.天津：天津大学，2012.

［2］ 于伟.消费者绿色消费行为形成机理分析-基于群体压力和环境认知的视角［J］.消费经济，2009（4）：75-77，96.

［3］ Zhou X，Yu Y.Optimal product acquisition，pricing，and inventory management for systems with remanufacturing［J］.Operations Research，2011，59（2）：514－521.

［4］ 陆立娟，李大卫.多阶段再制造逆向物流网络中选址问题研究［J］.机械设计与制造，2007（12）：212-214.

［5］ 赵业清.基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统建模与仿真研究［D］.昆明：昆明理工大学，2011.

［6］ 王耀忠，何崑，黄丽华.基于多代理的物流信息系统［J］.小型微型计算机系统，2003（11）：1993－1995.

（编辑：黄 荻）

Simulation Research on Remanufacturing System Participants Behavior of Household Appliances Based on Multi-Agent

ZHANG Min1， SHI Yuqiang1， LIANG Chunyan1， LI Xi1， ZHANG Jing2
（1.School of Manufacturing Science and Engineering，Southwest University of Science and Technology，Mianyang 621010，China; 2.Wanyuan Miaoya Primary School，Wanyuan 636355，China）

Model of the remanufacturing system participants behavior is built based on Multi-agent technology.The game theory is used in the model.NetLogo simulation software is applied to explore the game rule of government decisions and consumers behavior.

multi-agent simulation;household appliances;remanufacturing;game

N 945.13

A

1002－2333（2014）04－0117－03

张敏（1988—），男，硕士研究生，研究方向为再创造逆向物流、工业工程、仿真；石宇强（1974—），男，副教授，硕士生导师，研究方向为工业工程、供应链与物流、制造系统优化、制造业信息化等。

2014-03-05

四川省应用基础研究项目（13zs2001）