论文部分内容阅读
传统Rubinstein利润分配模型中的参数设定多由经验判定，造成协商结果的不确定性。针对该问题，建立一种自学习的利润分配模型。该模型将协同物流商分为主动协同和被动协同2类，不同类型的协同物流商在探索对方物流商底价的基础上给出自己的报价或者反报价，依据当前报价结果决定是否转变协商角色类型，并引入自学习的报价参数实现报价过程中报价策略的改变，得到使协同各方满意的结果。仿真结果表明，与传统Rubinstein利润分配模型相比，该模型能降低达成协商所需的次数，有效避免因经验判定造成的不确定性。