随着消费需求的转变,个性化产品越来越受到消费者的偏爱。互联网、信息技术和生产制造能力的提升,为个性化产品的生产提供了技术基础。“互联网+先进制造业”和“供应链创新与应用”的政策背景,也为个性化产品的生产提供了政策支持。互联网和信息技术背景下的供应链管理,是一种以满足用户需求为核心的平台式供应链管理模式,这有助于制造企业高效、快捷满足消费者个性化产品的需求。本文主要从以下四个方面开展研究:(1)分析现阶段供应链发展现状,阐述个性化产品供应链发展的主要原因,对比说明个性化产品供应链的主要特点,由此构建个性化产品供应链的运营模式,这将有助于补充完善个性化产品供应链的相关理论。(2)将Multi-Agent理论和强化学习相结合,基于个性化产品供应链探讨多边协商,突破传统的双边协商模式,为多边合作提供便捷高效的协商模型。(3)探究协商参与者风险偏好程度在所构建的多边协商模型中对协商进度、协商损失和协商效用的影响,使所构建的协商模型更接近现实情景。(4)基于模糊理论构建模糊判断条件,与传统协商判断相比模糊判断能有效的提高协商效率,并在一定程度上弥补了Q-learning算法收敛较慢的不足。最后,基于MATLAB对构建的多边协商模型进行实例仿真研究,验证了模型的有效性,并通过实例仿真结果分析得出:协商参与者的风险偏好程度会影响协商达成一致的次数、协商参与者的让步情况和协商效用。协商参与者的风险偏好程度越高,协商模型的收敛性越好,协商达成一致的次数越少,但协商损失较大,协商效用较低;反之,协商参与者的风险偏好程度越低,协商达成一致的次数越多,协商损失越小,协商效用越高。除此之外,在多目标协商实例仿真研究中发现,消费者在协商中的风险偏好程度越高,协商让步程度越大,协商成交价格越高且协商达成的质量要求越低。实例仿真研究发现模糊判断能有效提高协商效率。本文所研究的多边协商模型,将有助于实现消费者、产品集成商以及零件供应商之间的协调和控制,使整个消费过程更加高效、灵活便捷,以实现整个供应链的利益最大化,提高个性化产品供应链的运作效率。