摘要
本发明公开了一种基于人工智能的供应链动态契约的方法，包括供应商、零售商，包括如下步骤：系统输入、设定交易契约模型、初始化Q网络和超参数、定义状态空间、动作空间和奖励函数、搭建神经网络，并训练Double DQN的网络参数，通过不断训练和更新网络，最终生成最优的决策序列、通过Double DQN的最优决策序列得出契约条件下的供应商利润、零售商利润，令其分别大于非契约条件下的最大值，得到收益共享因子的临界值。通过智能化的机制实现供需双方在变化条件下的动态博弈与利益共享。这一契约不仅能够实时反映市场需求波动，还能够在不同时间节点调整各方的收益分配比例，以确保供应链各方的长期合作与共赢。这种契约的设计，突破了传统静态契约的局限，提供了一种更加灵活且具有可持续性的解决方案。
