摘要：针对卷烟零售终端供需失衡、库存积压与窜货频发等突出问题，本研究构建了融合显性交易网络与潜在竞争网络的双网络模型，旨在整合零售行为、经营环境及地理空间等多源数据。本文采用t-SNE降维与K-means聚类方法识别商圈特征，并结合随机森林需求预测与多智能体仿真技术，动态评估不同货源投放策略的实施效果。研究结果表明：双网络模型可以显著降低库存与销量预测偏差，有效缓解了区域库存分布不均衡问题；差异化投放策略能够有效提升核心商圈补货效率、优化产居融合区资源配置，并将窜货影响指数降至10%以下。本研究拓展了复杂网络理论在卷烟零售投放领域的应用，为烟草企业实现货源精准化、智能化动态投放提供了新的理论路径与技术支撑。

关键词： 卷烟货源投放;复杂网络;商圈聚类;窜货行为;多智能体模拟;

基金资助： 贵州省烟草公司贵阳市公司科技项目“数据关联驱动的零售客户网络聚类研究”（黔烟筑科（2024）04）；

DOI： 10.13768/j.cnki.cn11-3793/f.2026.0618

专辑： 经济与管理科学;信息科技

专题： 自动化技术;企业经济;贸易经济

分类号： F721;F274;TP18