基于AHP的多智能体产品报价系统.pdf

第5 9 卷第l 期 20 07 年2 月 有色金属 N o n f e r r o u sM e t a l s V 0 1 ．5 9 ．N O ．1 F e b r u a r y 2007 基于A H P 的多智能体产品报价系统 刘蓓琳1 一，王彤2 ，丁日佳1 1 ．中国矿业大学管理学院，北京10 0 0 8 3 ；2 ．北矿磁材科技股份有限公司设备工程部，北京10 0 0 6 7 ； 3 ．北京工商大学计算机学院，北京10 0 0 3 7 摘要运用智能体技术和层次分析法 A H P 解决产品报价中存在的问题，提出基于A H P 的多智能体的产品报价系统的构 造方法。实际应用表明，这种方法能够有效的满足企业的报价任务。实现产品的快速、准确报价。 关键词管理工程；产品报价；层次分析法 A H P ；智能体 中圈分类号F 7 2 6 ．1 ；F 4 0 5 5 文献标识码A文章编号1 0 0 1 0 2 1 1 2 0 0 7 0 1 0 1 1 4 0 3 先进的生产制造技术和经济全球化等给现代制 造业带来了前所未有的冲击，迫使企业在生产技术、 组织结构和经营战略等多个方面进行调整和改革以 适应激烈的市场竞争。企业要在竞争中生存和发 展，就必须尽可能获得订单。而向客户提供快速、准 确的产品报价信息，是企业获得订单的基础。 1产品报价概述 产品报价是指企业响应客户询价，对客户询问 的目标产品报价以及对客户其他要求所做出的答复 的过程，一般产品报价有4 个步骤。 1 技术报价。 技术报价主要是指为满足产品的技术性能要求，对 产品结构和参数进行设计，提出技术方案的过程。 2 财务报价。财务报价是依据技术报价对产品进 行成本估算，并在成本估算基础上对产品进行财务 报价的过程。 3 商务报价。商务报价是根据企业 的报价目标以及发展战略，在技术报价和财务报价 的基础上，给出销售价格。 4 报价审批。对销售报 价进行在线审批，从而确定最终报价结果。 2基于A H P 的多智能体产品报价 智能体的概念是从分布式人工智能技术发展起 来的。智能体是为完成某一特定任务而运行的实 体，它能够通过感知环境来控制自身的行为。多智 能体系统 M u l t i a g e n tS y s t e m ，M A S 将分布式问题 求解系统中的每个结点视为能够自主运行的实体。 M A S 是通过构造多个相互协作的智能体来共同求 收稿日期2 0 0 6 0 9 一0 7 作者简介刘蓓琳 1 9 7 1 一 ，女，北京市人，讲师，博士生，主要从事 电子商务、计算机网络技术等方面的研究。 解问题，实现系统的目标。 在构造基于A H P 的M A P Q s M u l t i a g e n tp r i c e q u o t a t i o ns y s t e m 的过程中，首先要解决的是设置哪 些智能体，确定各智能体的功能和智能体问的关系， 建立应用系统的多智能体结构模型。图1 为采用基 于A H P 的多智能体方法进行产品报价的结构模型， 它是一个软件框架模型，包括通信模块、计划模块、 执行模块、决策模块等基本模块。 图l 基于A H P 的多智能体报价系统模型 F i g ．1M o d e lo fA H P b a s e dM A P Q S 当新的报价任务来临时，任务通过黑板张贴出 来，黑板同时对报价任务进行分类，并向相应的A ． g e n t 分发任务。事例智能体根据黑板张贴的报价任 务，检索事例数据库中有无与报价任务相似的事例。 报价数据库中存储了大量历史报价数据并且可按照 一定的规则进行检索。如果数据库中有与报价任务 相似的事例，通过事例检索可以快速得到这个产品 的预报价。如果事例数据库中没有与报价任务相似 的事例，则由原材料成本智能体、生产成本智能体、 管理成本智能体和商务成本智能体分别运用层次分 万方数据 第1 期 刘蓓琳等基于A H P 的多智能体产品报价系统 1 1 5 析法计算其成本，并将计算结果张贴到黑板上，同时 神经网络智能体综合处理各智能体产生的信息，从 而得出产品的综合报价。本次报价数据作为新的事 例存人事例数据库中。 。． 各智能体运用层次分析法计算成本有4 个步 骤。 1 建立与要解决问题相应的层次结构，A H P 层次图如图2 所示。首先产品报价问题分解为3 个 层次，分别为层次1 、层次2 、层次3 。层次l 为报价 总目标即报价要实现总体目标；层次2 为报价总目 标的分目标，分目标为报价总目标的细化；层次3 为 各个分目标的考核指标。 2 确定各指标份目标打 分标准。如分别设置重要标度为1 极端重要；2 强 烈重要；3 明显重要；4 稍微重要；5 一般重要。 3 构建判断矩阵并进行一致性效验，从而计算各指标／ 分目标的权重。层次三中各指标判断矩阵数值构成 如表1 所示。 4 将评估的各目标、指标的权值与目 标、指标的权重相乘并把乘积相加得出A H P 乘数， A H P 乘数与基值相乘即可得出其成本。, 4 J - I P 乘数 计算公式如公式1 所示，式中w ，为层次三各项指 标相应的权重，w ，为层次二中各分目标相应的权 重，P u 为层次三中各指标的权值。 K L ∑[ ∑ P z ，W J W 『] J 1 ～咒，， 1 ～n 1 图2A H P 层次图 F i g ．2G r a p h i c a li l l u s t r a t i o no fh i e r a r c h i c s t r u c t u r e A H PT r e e 表1 层次三中各指标判断矩阵数值构成 T a b k1I n d e xv a l u eo fe s t i m a t i o nm a t r i x 3案例研究 北京某啤酒企业为满足市场需求，采用个性化 定制生产模式。这就需要对个性化定制的产品进行 报价，而传统的报价方式不能适应这种新的生产模 式。采用的基于A H P 的多智能体的产品报价系统 能够充分利用专家的知识和报价历史数据，综合考 虑各种因素，快速、准确地得出合理的报价。以商务 图3 商务成本A g e n t 界面 F i g ．3A g e n ti n t e r f a c eo fc o m m e r c eC O S t 成本A g e n t 的工作过程为例进行说明。 当需要对一个新的报价项目进行商务成本报价 时，先对历史数据库进行检索，如果检索到相似的案 例，只要进行少量的修订就可以快速得到产品的商 务成本报价。如果没有相似的案例，则需要运用层 次分析法进行详细商务成本估计，其界面如图3 和 图4 所示。 图4 黑板界面 F i g ．4 I n t e r f a c eo fb l a c k b o a r d 万方数据 1 1 6有色金属第5 9 卷 4结论 产品报价的过程是复杂的，通过大量的产品报 价研究，建立了M A P Q S 模型，设计并实现了基于 参考文献 A H P 的多智能体产品报价系统。实际应用表明，这 种方法能够有效的满足企业的报价任务，实现产品 的快速、准确报价。 [ I ] A l t e rS ．I n f o r m a t i o nS y s t e m s AM a n a g e m e n tP e r s p e c t i v e [ M ] ． 2 n dE d i t i o n ．C a l i f o r n i a ，U S A T h eB e n j a m i n ／C u m m i n g s P u b l i s h i n gC o m p a n yI n c ，1 9 9 6 l1 2 1 3 0 ． [ 2 ] B i r k i nF ．M e a s u r e so fs u c c e s s [ J ] ．F i n a n c i a lM a n a g e m e n t ，2 0 0 1 ，1 6 6 1 1 1 3 ． [ 3 ] U z o k aFME ．A H P b a s e ds y s t e mf o rs t r a t e g i ce v a l u a t i o no ff i n a n c i a li n f o r m a t i o n [ J ] ．I n f o r m a t i o nK n o w l e d g eS y s t e m sM a n a g e m e n t ，2 0 0 5 ，0 5 0 6 4 9 6 1 ． [ 4 ] S a a t yTL ．T h eA n a l y t i cH i e r a r c h yP r o c e s sa n dA n a l y t i cN e t w o r kP r o c e s sf o rt h eM e a s u r e m e n to fI n t a n g i b l e sa n df o rD e c i s i o n M a k i n g [ J ] ．P e r s o n a lC o m m u n i c a t i o n s ，2 0 0 4 ，3 9 8 1 2 1 9 ． [ 5 ] 罗志清，王润孝，雷建，等．基于多智能体的产品报价研究[ J ] ．计算机应用，2 0 0 3 ，2 3 1 1 6 9 7 2 ． [ 6 ] 吴元元．基于模糊数学与人工神经网络的投标报价决策系统[ D ] ．天津天津大学，2 0 0 3 2 3 3 2 ． AM u l t i - a g e n tP r o d u c tQ u o t a t i o nS y s t e mB a s e do nA H P L I UB e i l i n1 一，W A N GT o n 9 2 ，D I N GR i - j i a 1 1 ．S c h o o lo fA d m i n i s t r a t i o n ，C h i n aU n i v e r s i t yo fM i n i n ga n dT e c h n o l o g y - B e i j i n g ，B e r i n g1 0 0 0 8 3 ，C h i n a ； 2 ．D e p a r t m e n to fE q u i p m e n tE n g i n e e r i n g ．B G R I M MM a g n e t i cM a t e r i a l s ＆T e c h n o l o g yC o ．L t d ．，B e O i n g1 0 0 0 6 7 ，C h i n a ； 3 ．S c h o o lo fc o m p u t e rS c i e n c e ，B e i j i n gT e c h n o l o g ya n dB u 矗n e s sU n i v e r s i t y ，B e i j i n g1 0 0 0 3 7 ，C h i n a A b s t r a c t T h es o l u t i o no ft h ep r o b l e mo np r o d u c tq u o t a t i o nb yu s eo ft h em u l t i a g e n tt e c h n o l o g ya n da n a l y t i ch i e r a r c h yp r o c e s s A H P i sd e s c r i b e d ．Ac o n s t r u c t i o np r o c e s so ft h em u l t i a g e n tp r o d u c tq u o t a t i o ns y s t e m M A P Q S b a s e do nA H Pi sp r o p o s e d ．I ti si n d i c a t e db yt h ep r a c t i c a le x p e r i e n c et h a tt h eq u o t a t i o no p e r a t i o nc a nb ee f f e c t i v e l ye x e c u t e da n dt h eq u i c ka n dp r e c i s ep r o d u c tq u o t a t i o ni sa c h i e v e di nt h ee n t e r p r i s eb yu s eo ft h ed e v e l o p e d m e t h o d ． K e y w o r d s m a n a g e m e n te n g i n e e r i n g ；p r o d u c tq u o t a t i o n ；a n a l y t i c a lh i e r a r c h yp r o c e s s ；a g e n t 万方数据