本研究應用電腦模擬進行實驗，採用Matlab 程式語言實作 ABMS 系統。模 擬實驗之參數制定如下。在競爭市場參數設定上，雖然本研究模式為多個供應商、
多個零售商與多個消費者之競爭市場，由於本研究主要針對寡占的競爭市場，以 及針對柏川價格競爭理論進行分析，該理論主要針對雙寡占廠商之情況下進行測
試，因此在實驗情境中設定零售商
n
r個數為2 家，供應商個數n
m為2 家，消費 者個數n
c為100 位。針對每個環境設定下模擬 25 次，模擬時間t* =1000，一時間點t 包含 10 個回合，每回合各零售商價格競爭 4 次，紀錄每次採取各策略下
零售商之累積獲利、平均價格及兩零售商的整體獲利，最後取25 次實驗之平均，
得出實驗數據。本研究在各市場環境下進行實驗前，針對模擬時間進行前測，來 決定出適合的模擬時間，測試之模擬時間參數值從 100 到 2000 回合，每隔 100 回合進行測試一次，發現在1000 回合之模擬時間下，已可明顯看出零售商價格 競爭型態重覆的出現，因此決定1000 回合作為模擬的時間。
零售商針對特定一種類商品進行銷售，該類商品具同質性，零售商決定該類 產品的單位利潤，而該單位利潤與該商品批發價加總後成為售價，單位利潤設定 每單位最高為 10 元，每單位最低為 6 元。零售商每次營運之固定成本為（ci） 為 400 元，初始單位利潤
m
i jr, (t0)皆設定為 8 元。供應商無競爭行為情境下，每 次產品之批發價格皆設定為固定 8 元，而有競爭行為下，使用模糊-基因決定批 發價，單位批發價同樣設定每單位最高為10 元，每單位最低為 6 元。供應商每 次生產之固定成本（ci）為400 元，初始批發價格w
i(t0)皆設定為8 元。本研究將價格調整策略區分為兩種，包括保守型價格調整策略（高開發、低 探索）與開放型價格調整策略（低開發、高探索），開發以基因演算法的交配率 表示，探索以突變率表示。針對各策略交配率及突變率的設定上主要參考 Tay 及 Lusch（2005）之參數設定。將保守型價格調整策略設定其交配率為 0.8，突 變率為0.1，開放型設定其交配率與突變率皆為 0.4。設定零售商 1 採取保守型策 略，零售商2 採取開放型策略。各零售商的初始資產為 1000 單位。
消費者的部份，消費者對零售商的初始傾向
ik為一常態分配u
=8，σ=0.5，對零售商傾向上下限範圍為2 到 10、價格敏感度α設計為 1，消費者遺忘率δ為 0。針對消費者購買決策理性程度之設定，主要參考 Tatsuo 及 Tamotsu (2010) 之
參數設定，將實驗中將消費者理性程度β區分為高理性程度為 0.9，低理性程度 為0.1，中等理性程度為 0.5。在針對主題一及主題二實驗下，零售商與供應商價 格調整策略皆為保守型。最後將模擬參數設定值彙整如表4-2。
依據本研究要探討的主題，以兩種不同供應商競爭行為、三種不同消費者購 買決策理性及三種不同學習行為做組合，成為十四種市場環境，表4-3 呈現各市 場環境下的零售商端整體平均價格、零售商端整體累積獲利及零售商端獲利差距，
舉例來說，市場環境二為供應商無價格競爭行為下，消費者呈現自我學習且為高 理性程度，其零售商端整體平均價格為 9.7216 元，零售商端整體累積獲利 3435891 元，零售商端領先與獲利零售商之獲利差距為 3686571，該市場環境之 零售商之競爭形態請參考圖4-9。
表 4-2 變數/參數初始設定
表 4-3 各市場環境下實驗結果