エージェントに基づくサプライチェーンモデル
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概要
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従来のサプライチェーンマネージメント(SCM)システムでは, それぞれのビジネス拠点の活動はグローバルな行動原理によって決定されている.しかし, なんらかの外乱がシステムに影響を与えるとき, その活動を適応的に変化させることは困難となる.その場合に, 通常それぞれの拠点は, 直前工程の情報だけを基に決定を変化させることになる.これ対し, 本論文では, 外乱に対してロバストなエージェントベースのSCMを提案する.知的エージェントとしてそれぞれの拠点をモデル化し, ブラックボードを介してそれぞれが情報交換を行うことができる.そして現在のSCMの状態を判断するために, 情報エントロピーの概念を用いる.これは, 各工程での情報の複雑さと表すものである.これらの考え方に基づき, 進化的アルゴリズムを使用した学習機能を持つエージェントベースシミュレータを実装する.実験結果は, このシミュレータによって環境変化に対してロバストなSCMシステムをモデル化できることを示している.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-01-10
著者
-
倉橋 節也
筑波大学大学院ビジネス科学研究科
-
寺野 隆雄
筑波大学大学院経営システム科学
-
谷口 憲
筑波大学大学院経営・政策科学研究科企業科学専攻
-
寺野 隆雄
筑波大学大学院経営システム科学専攻
-
倉橋 節也
東京電機産業(株)
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