基于Agent的消费者决策仿真研究
——以时间价格敏感的快递产品为例
朱晓洁
（同济大学 上海 200092）
摘 要： 本文主要研究消费者决策与企业产品策略的相互市场演化作用。我们研究的市场中消费者有时间和价格两种敏感特性，每个消费者具有自身的特征和行为，并组成社交网络。企业提供一系列不同交货时间和价格的产品组合策略。我们设计构建了一个拥有消费者和企业的迭代演化系统，在一个短期迭代步长中，应用消费者决策行为的仿真模型。消费者在有限的时间和资源范围内做出决策，并通过相互之间的交互行为，模拟出社交网络对于产品市场份额的影响。
关键词： 消费者决策；快递服务；基于Agent仿真模型
一、基于agent仿真建模的介绍
基于agent的建模能表示复杂的市场现象如何从简单的决策规则中得出。对于常规分析或经验方法来说太复杂的营销现象通常可以使用这种方法建模。通过调查聚合现象模拟个人“agent”的行为，如消费者或组织。我们将探索基于agent的营销研究建模的思路。
二、设计消费者决策ABMS
我们在使用ABMS方法设计消费者决策模型时，确立了以下几个要素：
（一）模型的范围
我们需要确立模型的范围是复杂系统的哪一部分，以及建模工作的重点和可以忽略的点。最初的范围可以基于原始的Bass模型（一个用来预测耐用消费品销售情况的模型）来定义。该模型应该能够大致再现原始结果，然后应该可扩展，以使Agent拥有一个社交网络。
（二）Agent的一般类别和大致数量
目前我们唯一的Agent是消费者。沿用第三章中的数学模型，我们假设市场中存在两类消费者，可以表达为
类消费者是时间敏感类消费者，愿意为更短的交货时间支付价格溢价。
类消费者是价格敏感类消费者，愿意接受更长的交货时间以获得价格折扣。同时，市场基数2a非常大。
（三）Agent的属性
每个消费者Agent将需要一个描述该Agent的属性列表。我们模型中
表示企业向消费者
提供的价格和交货时间
表示k类消费者对价格的敏感性，
表示k类消费者对保证交货时间的敏感性。
牛津阅读树，作为牛津出版社的经典畅销产品，也不是随随便便获得市场成功的。它的背后是英国教育工作者、儿童心理学家、出版工作者多年科研成果的支撑，目前一共大约800本书，也是近二十年来边摸索边充实而成的一个巨大的资源库，内容有故事、科普、诗歌，作者队伍超级强大，几乎个个是名家。这套原本是针对英美等英语国家初等教育而设计的课外阅读读物，不经意赶上了全球学英语的潮流，火遍全世界；又赶上中国大陆的绘本热，也影响到了中国的许多家庭。
从教学设计中可以看出整个教学中将理论的教学以MOOC线上资源的形式推送给学生，在课上利用任务检查学生对MOOC学习情况，通过小组互评，教师评价总结，提升高职院校学生的职业技能。
来自消费者
的需求以速率
的泊松过程到达，每个Agent都有一个p表示由于大众市场而采取的概率，而q表示由于口碑效应而决策的概率。在网络版本中，每个Agent也将有一组邻居Agent。
（四）Agent的行为规则
几乎所有ABMS都有初始化阶段，然后是迭代时间步长，这两个时间必须被描述。在我们的模型中，初始化阶段将创建Agent和网络。在每个短期迭代步长中，每个Agent决定是否由于媒体效应或口碑而创新，或者不会创新。如果Agent决定采用，则更新相应的属性，并重复该过程。在每个长期迭代步长中，企业应用产品策略数学模型，调整产品定价。模型不终止。
（五）市场环境
在高中时期对学生核心素养进行有效培养，能养成学生适应社会发展需求的能力与品质，是现代高中学生获得发展的基本能力.高中数学是一门难度较大的课程，其所具备的理性精神课推动学生思维能力的拓展与进步，使中学生个体的思维能力不断被完善.理性精神会让人更加理智，强化自身对现实事物的理解能力，基于对现实事物的理解强化认知.
在我们的模型中，输入为p，q和 第三章的企业产品策略的所有参数及数学模型。在网络版本中，网络拓扑（即，如何连接个体）是另一个输入。
（六）模型输入和输出
第三代图书馆服务平台旨在建设一个拥有先进架构体系，具备新的资源组织和服务模式，基于云计算和规模化数据分析技术，提供传统资源服务、数字资源服务、数据服务和知识服务的新一代图书馆服务平台，其设计理念如下：
（七）时间步长
每个Agent都有一套行为规则。在我们的模型中，每个Agent基于概率决定采用p+q(na/n)，其中na是邻居的创新者的数量，n是Agent的邻居总数。
三、构造迭代演化系统
在快递快运等服务性行业中，消费者的需求对服务产品的价格和交货时间有一定的敏感性。提供差异化产品服务的企业主要利用消费者对时间和支付意愿偏好的异质性来提供不同类型的产品服务。当产品对消费者开放时，消费者可以根据自己对时间和价格意愿或其他情况来选择不同的产品服务。快递企业在不同的细分市场之间会产生需求交互，产品组合策略在一个长期迭代步长中以数学模型的表达方式迭代演化。
市场环境定义了Agent的交互拓扑。在我们的模型中，Agent的社会邻居定义了它的环境。当然也可以拓展到物理环境（例如，城市），社会环境（例如，电子邮件网络）或概念环境（例如，品牌空间）
模型构建是一个软件工程过程。目标是创建可以计算执行并与概念模型相对应的模型的实现版本。模型实现有两种选择。第一个是以通用编程语言编写模型。二是利用现有的ABM语言/库。现有四种广泛使用的ABM工具包：NetLogo，Repast，Mason和Swarm。模型遵循以下图示：
图1 迭代演化系统
一旦建立了适当的ABMS，就可以将其用作实验工具，在一系列参数中运行模型并分析结果，并可以使用输入和输出变量之间的相关性分析、均匀回归等统计方法来检验结果。由于模型的随机性而可能存在的可能结果的分布，因此需要遍历研究者指定的所有输入，为每个处理反复运行模型，然后聚合结果，从模型中发现新的见解。
四、总结
我们通过利用Agent仿真技术对消费者决策进行研究，设计了消费者决策行为概念模型，提炼出了影响消费者行为的各影响因素，并分析其相互联系。尽管建立严格的基于Agent的模式存在困难，但是针对个人层面的营销建模方法的优点和观察总体结果是巨大的。
ABMS提供了一种方法，使得可以以可测量和可测试的方式具体化许多消费者行为理论，同时允许包含和比较经验数据。此外，ABMS的现实主义促进了管理者和利益相关者的模型理解。随着计算能力的成本持续下降，创造越来越多的精细模型的能力不断增加，ABMS和其他计算密集型方法在我们对世界的理解中可能发挥更大的作用，营销研究人员需要了解如何使用这种新方法。
标签：消费者决策论文; 快递服务论文; 基于Agent仿真模型论文; 同济大学论文;