基于动态选择性集成学习的供应链产销协商优化策略

针对当前Agent产销协商自适应学习效果差及协商环境动态变化的现状,考虑动态协商环境中的冲突水平、合作可能性、协商剩余时间对谈判的影响,利用熵值法确定3个影响因素的权重并进行线性加权。结合当前协商议题的差异性,构建基于动态选择性集成学习的让步幅度预测模型,并提出供应链产销协商优化策略。实验结果表明,与单学习机协商策略相比,该策略提高了Agent自适应学习成功率及联合效用,并且能确保供应链产销双方受益,实现合作双方互利互赢的局面。

Negotiation Optimization Strategy of Supply Chain Production and Marketing Based on Dynamic Selective Ensemble Learning