分布异构环境下基于多Agent的复杂供应链网络计算实验方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71401153
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0107.管理系统工程
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Computational experiment for complex supply chain networks has arisen as an active research topic in the field of computational experiment's applied research. Current research in this area focuses on case studies of computational experiment for complex supply chain networks. In-depth and systematic research has yet to be conducted on the theory and methodology of multi-agent based computational experiment for complex supply chain networks. After addressing limitations of computational experiment for complex supply chain networks in existing literature, this proposal aims to investigate multi-agent based computational experiment modeling approach for complex supply chain networks under distributed and heterogeneous environments. The applicants will establish a multi-layered local and global computational experiment modeling approach based on the structure and function of supply chain networks under distributed and heterogeneous environments and an approach for ontology based correctness and consistency test of computational experiment models. Building upon the modeling research, the applicant will propose an approach and the corresponding key technologies for multi-agent based computational experiment implementation for complex supply chain networks under distributed and heterogeneous environments. After research above, the applicant will carry out research on multi-agent based distributed computational experiment platform for complex supply chain networks. The architecture of the platform will be established and the models, methods and key technologies to solve key issues in the platform design and development will be proposed. Finally, these new computational experiment approaches and technologies will be applied to and calibrated with complex and multi-facet real-world case studies. It is expected that this proposed research will further develop and refine multi-agent based computational experiment theory and methodology, expand and improve computational experiment research for supply chain networks, and play a significant role in providing a scientific framework for computational experiment for supply chain networks and enhancing the quality and efficiency of computational experiment.
复杂供应链网络计算实验问题是计算实验应用研究领域的一个热点问题,但目前研究主要关注供应链网络计算实验实例问题,而对分布异构环境下基于多Agent的复杂供应链网络计算实验理论和方法缺乏深入研究。本项目针对现有研究的局限,开展分布异构环境下基于多Agent的复杂供应链网络计算实验建模方法研究,提出分布异构环境下基于结构和功能的多层次的局部/全局计算实验建模方法和基于本体的计算实验模型正确性和一致性验证方法;进一步地,提出分布异构环境下基于多Agent的复杂供应链网络计算实验实现方法和关键技术;并研究基于多Agent的复杂供应链网络分布计算实验平台的构建问题,提出该平台的体系结构,针对关键问题提出相应的模型、方法与关键技术;最后开展相关应用研究。其研究成果对进一步发展和完善基于Agent的计算实验理论与方法,拓展供应链网络计算实验研究体系,提高供应链网络计算实验科学化及其质量与效率具有重要意义。

结项摘要

复杂供应链网络计算实验问题是计算实验应用研究领域的一个热点问题,但目前研究主要关注供应链网络计算实验实例问题,而对分布异构环境下基于多Agent的复杂供应链网络计算实验理论和方法缺乏深入研究。本项目针对现有研究的局限,首先开展分布异构环境下基于多Agent的复杂供应链网络计算实验建模方法研究,提出基于结构和功能、融合多Agent系统、流和过程等知识体系的多层次的计算实验建模方法,建立基于多Agent系统的供应链网络结构表达方法和集合流和过程的供应链网络功能表达方法;进一步,结合供应链网络领域知识和多Agent系统特性,提出分布异构环境下基于多Agent的复杂供应链网络计算实验实现方法,建立基于流视角下标准过程的供应链网络情景与Agent的建模与实现方法;并融合多Agent系统、流和过程等知识体系,提出分布异构环境下基于多Agent的复杂供应链网络分布计算实验平台关键技术,解决多Agent系统、流和过程等不同方法论的统一问题;最后开展相关验证与应用研究。其研究成果对进一步发展和完善基于Agent的计算实验理论与方法,拓展供应链网络计算实验研究体系,提高供应链网络计算实验科学化及其质量与效率具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Three-dimensional-flow model of agent-based computational experiment for complex supply network evolution
复杂供应网络演化的基于Agent的计算实验三维流模型
  • DOI:
    10.1016/j.eswa.2014.10.036
  • 发表时间:
    2015-04
  • 期刊:
    EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
  • 影响因子:
    8.5
  • 作者:
    Long Qingqi
  • 通讯作者:
    Long Qingqi
A framework for data-driven computational experiments of inter-organizational collaborations in supply chain networks
供应链网络中组织间协作的数据驱动计算实验框架
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2017.03.008
  • 发表时间:
    2017-08
  • 期刊:
    INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Long Qingqi
  • 通讯作者:
    Long Qingqi
A novel research methodology for supply network collaboration management
供应网络协作管理的新颖研究方法
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2015.10.035
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Long Qingqi
  • 通讯作者:
    Long Qingqi
A multi-methodological collaborative simulation for inter-organizational supply chain networks
组织间供应链网络的多方法协同仿真
  • DOI:
    10.1016/j.knosys.2015.12.026
  • 发表时间:
    2016-03
  • 期刊:
    KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Long Qingqi
  • 通讯作者:
    Long Qingqi
Role of transfer-based and performance-based cues on initial trust in mobile shopping services: a cross-environment perspective
基于转移和基于绩效的线索对移动购物服务初始信任的作用:跨环境视角
  • DOI:
    10.1007/s10257-015-0274-7
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    INFORMATION SYSTEMS AND E-BUSINESS MANAGEMENT
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Yang Shuiqing
  • 通讯作者:
    Yang Shuiqing

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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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