● 摘要
本文利用计算机仿真实验与理论求解相结合的方法，通过对供应链博弈问题的建模与求解，对基于个体学习的复杂进化博弈模型进行了研究，为复杂博弈问题的求解与应用提供了新的途径。本文的研究工作主要体现在以下几个方面：1. 基于个体学习的进化博弈研究。进化博弈的基本假设是决策者是有限理性的，并具有适应性学习能力，本文首先分析了有限理性决策者与完全理性决策者的决策过程，并划分了进化博弈问题的基本要素，定义了典型进化博弈的决策过程。从而，提出了基于信息获取、信念更新以及采取决策的三阶段学习机制设计框架。并针对学习机制的几种信念更新模式与决策规则，研究了典型的学习机制模型。2. 基于多主体的进化博弈建模研究。进化博弈研究往往局限于简单的模型或幼稚的学习行为，而仿真技术是突破这种瓶颈的有力手段。利用ARENA仿真系统以及ARENA的VBA定制技术，实现了基于多主体的进化博弈仿真。3. 主从博弈的供应链协调问题研究。供应链有多个具有自主决策能力的主体构成，因此对在博弈基础上的供应链协调问题求解对供应链中的企业具有更大的借鉴意义。本文针对目前国内常用的经销商激励方式——目标数量折扣，建立了主从博弈的二级供应链模型，并通过逆向归纳法分析了目标数量折扣下的均衡解，并进一步探讨这种激励方式对供应链的协调作用，以及它对供应链中企业的风险的影响。4.利用个体学习的进化博弈仿真手段对主从博弈问题的求解研究。针对主从博弈问题的特点，设计了经销商对利用经验分布的预期随机需求的信念更新模式与最优反应的决策模式，针对生产商分别设计了基于强化学习的信念更新模式与基于遗传算法搜索策略空间的决策模式，并将两者有机结合，取得了博弈问题的均衡解。5. 供应链市场进入博弈问题建模与求解。基于古诺博弈模型的思想，建立了多级供应链市场进入问题模型，突破了传统研究产业结构问题以单级市场模型为主的局限，在分析供应链进入博弈问题可行结构与均衡结构的基础上，求解了两级供应链市场进入博弈问题的均衡解。6. 供应链市场进入博弈问题的进化博弈仿真求解。设计了两种个体学习机制求解供应链市场进入博弈问题，第一种是基于适应性学习机制预期对手行动带来的需求与供应变化，第二种是利用改进的强化学习机制预期利润趋势，通过统计分析验证，两种学习机制的仿真实验结果都与理论相当吻合。7. 汽车产业链结构分析。在分析汽车产业特点的基础上，建立了包含汽车经销商、汽车整车制造商、汽车电子零部件供应商的三级供应链模型，并通过适应性强化学习机制求解供应链的均衡结构。针对目前汽车产业的现状，通过实证分析了影响汽车产业结构与产业内企业利润的行业进入成本、经销商的管理、核心零部件市场的垄断等因素，并提出相应建议。