Multi-agent coordination based on tokens : reduction of the bullwhip effect in a forest supply chain

In this paper, we focus on the supply chain as a multi-agent system and we propose a new coordination technique to reduce the fluctuations of orders placed by each company to its suppliers in such a supply chain. This problem of amplification of the demand variability is called the bullwhip effect. To reduce such a bullwhip effect, we propose a technique based on tokens to achieve a decentralized coordination. Precisely, classical orders manage the demand itself whereas tokens manage effects on company inventory due to variations of this demand. Finally, the proposed approach is validated by the Wood Supply Game, which is a supply chain model used to make players aware of the bullwhip effect. We experimentally verify that our coordination technique leads to less variable orders (i.e. the standard deviation of orders is reduced) while inventory levels are not excessively high but sufficient to avoid backorders.

Coordination à base de jetons pour réduire l'amplification de la variabilité de la demande dans une chaîne logistique

Dans ce papier, nous proposons un mécanisme de coordination permettant de réduire l’effet coup de fouet (i.e. l’augmentation de la variabilité de la demande) dans une chaîne logistique. Ce mécanisme repose sur des jetons permettant à une entreprise de séparer ses commandes en deux composantes : la partie « commande » représente ce dont elle a besoin pour faire face à la demande du marché alors que la partie « jetons » représente ce dont elle a besoin pour stabiliser ses inventaires. Pour valider notre approche, nous utilisons un modèle de chaîne logistique adapté du jeu de la bière (Beer Game) afin de prendre en compte les spécificités de l’industrie forestière du Québec (une province canadienne). Ce modèle est implémenté dans un tableur afin de pouvoir comparer expérimentalement notre approche à d’autres méthodes de passage de commandes.5e Congrès international de génie industriel, 200

Satisfaction distribuée de contraintes et son application à la génération d’un emploi du temps d’employés

La génération d'emplois du temps d'employés (ETP pour Employee Timetabling Problem) est abordée dans cet article d'un point de vue multiagent afin de donner un cadre d'étude à la coordination distribuée soutenue par la communication. Nous nous sommes penchés plus particulièrement sur le cas des établissements scolaires en cherchant à affecter des professeurs et des salles à des cours en respectant des créneaux horaires. Ce problème d'ETP est formalisé sous la forme d'un problème de satisfaction de contraintes distribué (DCSP pour Distributed Constraints Satisfaction Problem). Un algorithme à retour arrière résolvant ce DCSP est alors proposé. Un tel algorithme génère à la fois l'emploi du temps recherché et la coordination des agents qui vont le suivre. Enfin, nous expliquons comment un tel algorithme a été implémenté et validé.5e Congrès international de génie industriel, Le génie industriel et les nouveaux défis mondiaux Université Laval, Sainte-Foy, Québec, Canada (26 au 29 octobre 2003

Design, simulation and analysis of collaborative strategies in multi-agent systems : the case of supply chain management

Une chaîne logistique est composée d’entreprises fabriquant et distribuant des produits aux consommateurs. En modélisant chacune de ses entreprises comme un agent intelligent, nous étudions l’effet « coup de fouet » qui s’y propage. Cet effet consiste en l’amplification de la variabilité des commandes passées par les entreprises lorsque l’on s’éloigne du client final. Dans un premier temps, nous modélisons chaque entreprise d’une chaîne logistique forestière québécoise comme un agent intelligent, afin de proposer deux mécanismes de coordination décentralisés réduisant ce phénomène. Des simulations de ce système multiagent montrent que ce mécanisme est efficace pour une chaîne logistique dans son ensemble. Dans un second temps, d’autres simulations sont utilisées pour construire un jeu, que nous analysons avec la Théorie de Jeux. Nous vérifions ainsi que les entreprises n’ont pas intérêt d’arrêter unilatéralement d’utiliser nos mécanismes de coordination (équilibre de Nash).A supply chain is a set of companies that manufacture and distribute products to consumers. We study the “bullwhip effect” that is propagated therein by modelling each company as an intelligent agent. This effect is the amplification of the variability of orders placed by companies, as one moves away from end-customers. Firstly, we model each company in a Québec wood supply chain as an intelligent agent, in order to propose two decentralized coordination mechanisms reducing this phenomenon. Simulations of this multi-agent system show that our mechanism is efficient for a supply chain as a whole. Secondly, additional simulations are used to build a game, which we analyze with Game Theory. We verify here that companies have no incentive to cease unilaterally from using our two coordination mechanisms (Nash equilibrium)

Conception, simulation et analyse de stratégies collaboratives dans des systèmes multi-agents : Le cas de la gestion de chaînes logistiques

dépôt final le 24 Novembre 2004A supply chain is a set of companies that manufacture and distribute products to end-customers. We model each company as an intelligent agent to study the ``bullwhip effect'', that is, the amplifcation of the variability in orders placed by companies. This phenomenon can also be seen as a particular case of stream fluctuations in a distributed system. Such fluctuations incur costs due to higher inventory levels and supply chain agility reduction. This cost has been estimated at 40-60 million USD for a 300 kton paper mill. Since the bullwhip effect is due to a lack of coordination, we propose two principles that any coordination mechanism should respect: (i) ordering what is ordered from us eliminates the bullwhip effect but do not manage inventory, and (ii) companies should react only once to each market consumption change. In order to validate these two principles, we simulate a forest supply chain called the Québec Wood Supply Game. This game is used to teach the bullwhip effect. Each company-player is modelled as an intelligent agent applying a given ordering rule. For this simulation, we have designed two rules that respect our two principles. Firstly, we compare experimentally the efficiency of these two rules with five other rules. We assume here that the supply chain is homogeneous, that is, every company uses the same ordering rule. In this way we check that our two coordination mechanisms, i.e., our two ordering rules, are efficient for the supply chain as a whole. Secondly, we stop assuming the supply chain is homogeneous to carry out additional simulations in order to build a game. The analysis of this game according to Game Theory shows that companies do not have incentive to cease unilaterally from using our two coordination mechanisms (Nash equilibrium).Une chaîne logistique est composée d'entreprises fabriquant et distribuant des produits aux consommateurs. En modélisant chacune de ses entreprises comme un agent intelligent, nous étudions l'effet "coup de fouet" (Bullwhip effect) qui s'y propage. Cet effet est une amplification de la variabilité de la demande lorsque l'on s'éloigne du client final. On peut aussi voir ce phénomène comme un cas particulier de fluctuations des flux dans un système distribué. Ces fluctuations réduisent l'efficacité de la chaîne logistique, principalement du fait de l'élévation des niveaux d'inventaire et de la réduction de l'agilité. On estime que ce phénomène coûterait de 40 à 60 millions USD pour une papetière de 300 kilotonnes. L'effet coup de fouet étant provoqué par un manque de coordination entre les agents, nous proposons deux principes qui doivent inspirer tout mécanisme de coordination, à savoir : (i) commander ce que l'on nous commande élimine l'effet coup de fouet mais ne gère pas les inventaires, et (ii) les entreprises ne devraient réagir qu'une seule fois à chaque changement dans la consommation du marché. Afin de valider ces deux principes, nous simulons une chaîne logistique forestière appelée le Jeu du Bois Québécois. Ce jeu permet d'enseigner ce qu'est l'effet coup de fouet. Chaque joueur-entreprise y est modélisé par un agent intelligent appliquant une stratégie donnée pour passer ses commandes. À cet effet, nous avons conçu deux stratégies suivant nos deux principes.Dans un premier temps, nous comparons expérimentalement l'efficacité de ces deux stratégies avec cinq autres stratégies. Nous supposons ici que la chaîne logistique est homogène, c'est-à-dire que toutes ses entreprises utilisent la même stratégie de commande. Nous vérifions ainsi que nos deux mécanismes de coordination, implémentés sous la forme de stratégies, sont efficaces pour la chaîne logistique dans son ensemble.Dans un second temps, nous cessons de supposer la chaîne homogène pour faire davantage de simulations nous permettant de construire un jeu. En analysant ce jeu avec la Théorie de Jeux, nous vérifions que les entreprises n'ont pas intérêt d'arrêter unilatéralement d'utiliser nos deux mécanismes de coordination (équilibre de Nash)

Organisations plus ou moins (dé-)centralisées pour affecter les villes de deux problèmes de voyageurs de commerces multiples

Decisions in organisations may be made either by a Central Authority (CA), e.g., in a hierarchy, or by the agents in a decentralised way, e.g., in a heterarchy. Since both kinds of organisations have their advantages (e.g., optimality for centralised organisations and reactivity for decentralised ones), our goal is ultimately to understand when and how to use each of them. Our previous work proposed a variant of the Multiple Travelling Salesmen Problem, which we now call MTSPs . We use the subscript “s” to refer to salesmen’s selfishness when they minimise their individual route length. If, on the contrary, they are assumed to be benevolent, we add subscript “b”and thus the term MTSPb to refer to the traditional MTSP in which the salesmen minimise the total route length. This article shows how to obtain such benevolent agents by slightly modifying selfish agents. We can then compare organisations which are (de-)centralised to a greater or lesser degree, which enables us to carry out the allocation of cities in the MTSPb . The first experiment shows that the relative efficiency (ranking) of the organisations differs between MTSPb and MTSPs . Since reactivity fosters decentralisation, the second experiment gradually reduces the time taken for it to impact this ranking. Both experiments show that pure centralisation is either the best or the worst option, and that the zone between the two situations is very narrow

Spreadsheet vs. multiagent-based simulations in the study of decision making in supply chains

A game called the Quebec Wood Supply Game (QWSG) is a role-playing simulation based on the Beer Game for teaching Supply Chain (SC) dynamics, and, in particular, the bullwhip effect. In this context, this paper describes and compares two simulators based on the QWSG which may be used to study decision making and its impact on SC dynamics. We first focus on the direct implementation of the QWSG in a spreadsheet program. This spreadsheet model is the base on which we next build a more complex MultiAgent Based Simulation (MABS) in which JACK™ agents represent companies. Finally, we compare the respective advantages of each simulator. We identify the features of a SC model making a spreadsheet simulation impossible, and those for which a spreadsheet simulation is better, as good as, or worse than MABS

Multi-agent simulation of collaborative strategies in a supply chain

The bullwhip effect is the amplification of the order variability in a supply chain. This phenomenon causes important financial cost due to higher inventory levels and agility reduction. In this paper, we study, for each company in a supply chain, the individual incentive to collaborate to reduce this problem. To achieve this, we simulate a supply chain inspired by the Québec forest industry, in which each company is an agent that uses one of three ordering schemes. Each ordering scheme represents a level of collaboration. One run of the simulation is done with fifty (50) weeks for each of the 36 = 729 combinations of these 3 ordering schemes among the 6 companies of the simulation. In each run, we evaluate each company's inventory holding and backorder costs. These outcomes are used to build a game in the normal form, which is next analyzed using Game Theory. In particular, we find two Nash equilibria incurring the minimum cost of the supply chain. We also note that there are no Nash equilibria in which some companies do not collaborate: collaborating companies have no incentive to stop collaboratio