带策略约束的区间数双矩阵博弈的双线性规划求解方法

传统区间数双矩阵博弈理论研究局中人支付值为区间数的策略选择问题,但没有考虑局中人策略选择可能受到各种约束.创建一种求解局中人策略选择受约束且支付值为区间数的双矩阵博弈（简称带策略约束的区间数双矩阵博弈）的简单、有效的双线性规划求解方法.首先,将局中人的博弈支付看作支付值区间中数值的函数.通过证明这种函数具有单调性,据此利用支付值区间的上、下界,构造了一对辅助双线性规划模型,可分别用于显式地计算任意带策略约束的区间数双矩阵博弈中局中人区间数博弈支付的上、下界及其相应的最优策略.最后,利用考虑策略约束条件下企业和政府针对发展低碳经济策略问题的算例,通过比较其与不考虑策略约束情形下的结果,说明了提出的模型和方法的有效性、优越性及可应用性.     

具有风险偏好的梯形直觉模糊双矩阵对策模型及解法

在对策问题中,行动方案的选择不可避免的需要对预期支付值(收益值)进行估计和排序,且选择结果往往受到现实局中人风险偏好程度的影响.因此,该文针对局中人具有风险偏好及支付值为梯形直觉模糊的双矩阵对策进行了模型及求解方法的探讨.首先,提出了具有风险偏好的梯形直觉模糊数排序方法,再利用双线性规划求解方法,对梯形直觉模糊双矩阵对策进行求解.最后以企业营销策略选择为例,表明了该方法的有效性和实用性.     

考虑决策者风险态度的三角直觉模糊双矩阵博弈均衡及应用

在现实博弈问题中,行动方案的选择不可避免的需要对预期支付值(收益值)进行估计和排序,且选择结果往往受到决策者风险态度有的影响。针对决策者具有不同风险态度的博弈环境,基于模糊值指标和模糊度指标确定的三角直觉模糊数排序关系,研究了具有风险态度的三角直觉模糊双矩阵博弈模型,并利用双线性规划方法,给出了该环境下的均衡策略确定方法,为现实博弈均衡的确定提供了有效的途径。最后通过企业营销策略选择的应用研究,对方法的现实有效性予以说明。     

多重因素约束下的网格检查对策问题研究

基于物品数量及每列容量等限制因素,构造局中人的可行策略集合;考虑隐藏成本,处罚规则与检查成功概率等因素,构造相应的支付函数,建立多重因素约束下的网格检查对策模型.根据矩阵对策性质,将对策论问题转化为非线性整数规划问题,利用H(o|¨)lder不等式获得实数条件下的规划问题的解,然后转化为整数解,得到特定条件下的模型的对策值及局中人的最优混合策略.最后,给出一个实例,说明上述模型的实用性及方法的有效性.     

基于IITFN的模糊矩阵博弈最优策略研究

由于矩阵博弈支付函数具有模糊性,本文依据区间直觉梯形模糊数(IITFN)的基本理论,用区间直觉梯形模糊数来表示模糊矩阵博弈(FMG)支付函数;基于得分函数与精确函数提出了区间直觉梯形模糊矩阵博弈(IITFN-FMG)的策略最优解的求取方法。通过实例仿真,结果表明:以区间直觉梯形模糊数表示支付函数来分析最优策略如何选取,其效果更好,与实际情形的吻合程度亦更为理想。     

多重因素约束下的网格搜索对策问题研究

首次基于搜索成本及搜索资源等限制因素,构造局中人面向多重约束条件的可行策略集合,建立相应的搜索空间;在给定搜索点权值的基础上,考虑搜索成本与搜索成功概率等因素,构造相应的支付函数,建立多重因素约束下的网格搜索对策模型.为简化模型求解,将对策论问题转化为约束最优化问题,求解约束问题获得最优值,转化为模型的对策值,并给出双方最优混合策略.最后,给出军事想定实例,说明上述模型的实用性及方法的有效性.     

带风险偏好的区间支付交流结构合作博弈及平均树解

针对具有区间支付的限制结盟合作博弈,考虑现实局中人的不同偏好信息,通过引入风险偏好均值,提出了具有风险偏好的区间支付交流结构合作博弈及其平均树解.通过公理化体系对此解的存在性进行了证明,并将此分配方法应用到供应链纵向研发合作企业收益分配的实例中,表明该方法的有效性和可行性.此研究同时考虑了合作结盟的限制约束性和局中人的风险态度差异性,不仅能有效刻画现实结盟情境,且利于分配收益函数的求解.     

带风险偏好的区间支付交流结构合作博弈及平均树解北大核心CSCD

针对具有区间支付的限制结盟合作博弈,考虑现实局中人的不同偏好信息,通过引入风险偏好均值,提出了具有风险偏好的区间支付交流结构合作博弈及其平均树解.通过公理化体系对此解的存在性进行了证明,并将此分配方法应用到供应链纵向研发合作企业收益分配的实例中,表明该方法的有效性和可行性.此研究同时考虑了合作结盟的限制约束性和局中人的风险态度差异性,不仅能有效刻画现实结盟情境,且利于分配收益函数的求解.     

区间数线性规划问题的解法

基于区间数与实数之间的关系,提出了区间数线性规划的激进最优解,保守最优解的定义.利用约束集之间以及目标函数值之间的关系,在原有区间数线性规划的基础之上,给出了两个求解激进最优解、保守最优解的方法.数值例子验证了该方法的有效性和可行性.     

直觉模糊联盟合作博弈的非线性规划模型

本文研究联盟是直觉模糊集的合作博弈。首先,给出直觉模糊联盟的定义,并根据Choquet积分的直觉模糊形式,得到直觉模糊联盟合作博弈的区间值特征函数,进一步证明直觉模糊联盟合作博弈的区间值特征函数具有超可加性、凸性、弱超可加性. 其次根据区间数的闵可夫斯基距离、区间数的排序及损失函数的定义,建立直觉模糊联盟合作博弈的非线性规划模型,并对其求解得到最优分配. 最后给出一个具体的事例说明本文所建立的模型的合理性和有效性。     

不确定环境下基于演化博弈的生态旅游开发利益相关者行为分析

当前针对生态旅游这类问题的研究主要采用非合作博弈中的"囚徒困境"模型.介于外部环境的复杂性和模糊性,以及需要从长远角度来考察各利益相关者的行为,利用更符合实际情况的区间数来表示各利益相关者的收益及成本,并认为各利益相关者均为有限理性,构建了利益相关者的区间数演化博弈模型,再利用各利益相关者的区间数复制动态方程求解出纳什均衡,并用微分方程稳定性理论对其均衡结果进行稳定性分析.结果表明:三方最终策略的选择受博弈初始支付矩阵及关键参数的影响;提高旅游企业不保护环境行为的最低罚款;降低当地政府的最高监督成本和居民告发旅游企业不保护环境行为所承担的最高成本等策略,可实现博弈三方利益共赢.     

模糊支付矩阵混合策略模型及其求解

在各局中人没有最优纯策略时,考虑选取不同策略的概率分布和支付矩阵的模糊性,建立模糊支付混合策略的对策模型.基于线性规划和三角模糊数排序准则,给出模型求解方法.模型在实例中得到验证,其计算简单,结果合理,可以为决策提供科学依据.     

灰色双矩阵博弈模型及其均衡解

在支付矩阵和约束条件都是灰色的情况下,给出灰双矩阵博弈的一般形式,并且定义了灰双矩阵博弈的均衡解,证明灰双矩阵博弈的均衡解可由求解一个非线性规划问题得到.     

基于区间与模糊Shapley值的合作收益分配策略

将经典Shapley值三条公理进行拓广,提出具有模糊支付合作对策的Shapley值公理体系。研究一种特殊的模糊支付合作对策,即具有区间支付的合作对策,并且给出了该区间Shapley值形式。根据模糊数和区间数的对应关系,提出模糊支付合作对策的Shapley值,指出该模糊Shapley值是区间支付模糊合作对策的自然模糊延拓。结果表明:对于任意给定置信水平α,若α=1,则模糊Shapley值对应经典合作对策的Shapley值,否则对应具有区间支付合作对策的区间Shapley值。通过模糊数的排序,给出了最优的分配策略。由于对具有模糊支付的合作对策进行比较系统的研究,从而为如何求解局中人参与联盟程度模糊化、支付函数模糊化的合作对策,奠定了一定的基础。     

用罚函数求解线性双层规划的全局优化方法

用罚函数法将线性双层规划转化为带罚函数子项的双线性规划问题，由于其全局最优解可在约束域的极点上找到，利用对偶理论给出了一种求解该双线性规划的方法，并证明当罚因子大于某一正数时，双线性规划的解就是原线性双层规划的全局最优解。     

一类模糊线性规划模型的模糊最优区间值

讨论一类既有模糊不等式约束又有模糊等式约束的全模糊系数线性规划问题。在给定的模糊隶属度水平下 ,将模型转化为区间数线性规划模型 ,通过确定区间模型的最佳目标函数和最大可行域以及最劣目标函数和最小可行域 ,求出目标函数的模糊最优区间值 ,从而为决策者提供更多的决策信息。最后给出一个数值例子。     

基于时隙ALOHA协议的数据传输二人随机博弈模型

在一个给定的拓扑网络中研究关于数据传输的二人随机博弈模型.两个局中人（源节点）试图通过一个公共节点向目的节点传输随机数据包,这些数据包被分为重要的数据包和不重要的数据包两类,假设每个局中人都有一个用于存储数据包的有限容量的缓冲器.通过构造数据传输的成本分摊和奖励体系,把这种动态的冲突控制过程建模为具有有限状态集合的随机博弈,研究局中人在这种随机博弈模型下的非合作以及合作行为.在非合作情形下,给出纳什均衡的求解算法;在合作情形下,选择Shapley值作为局中人支付总和的分配方案,并讨论其子博弈一致性,提出使得Shapley值为子博弈一致的分配补偿程序.     

基于时隙ALOHA协议的数据传输二人随机博弈模型

在一个给定的拓扑网络中研究关于数据传输的二人随机博弈模型.两个局中人(源节点)试图通过一个公共节点向目的节点传输随机数据包,这些数据包被分为重要的数据包和不重要的数据包两类,假设每个局中人都有一个用于存储数据包的有限容量的缓冲器.通过构造数据传输的成本分摊和奖励体系,把这种动态的冲突控制过程建模为具有有限状态集合的随机博弈,研究局中人在这种随机博弈模型下的非合作以及合作行为.在非合作情形下,给出纳什均衡的求解算法;在合作情形下,选择Shapley值作为局中人支付总和的分配方案,并讨论其子博弈一致性,提出使得Shapley值为子博弈一致的分配补偿程序.     

具有模糊目标的多目标双矩阵对策集结与求解

针对不确定性多冲突环境,建立了多个具有模糊目标的多目标双矩阵对策的综合集结模型.在假定局中人各模糊目标的隶属函数为线性函数的情形下,基于总体模糊目标的可达度,给出了纳什均衡解的定义,并应用粒子群优化算法对集结模型求解.最后,给出一个军事例子说明了模型的实用有效性和粒子群优化算法求解的高效性.     

多目标随机结盟对策的区间模糊ZS-值

研究多重目标随机结盟对策问题,引用区间模糊教有关理论,同时考虑局中人参与程度模糊化和支付函数模糊化的情形以及局中人对不同目标的偏好程度,给出多目标随机结盟对策的区间模糊ZS-值的定义及定理.区间模糊ZS-值能更好解决企业合作中存在的不精确数据时的利益分配问题,最后通过一个实例说明其可行性.