基于结构元理论的模糊合作博弈Owen联盟值

研究具有模糊参与度和模糊收益的模糊合作博弈各局中人的Owen联盟值问题。首先,重新定义了模糊Owen联盟值的具体形式,并证明其满足新定义的5条公理。利用模糊结构元理论和限定运算理论去计算求解,最后用一个实例验证了模糊Owen联盟值方法,并对结果进行分析。     

不确定性环境下的经理人与股东合作博弈分析

针对不确定环境下的合作博弈问题，引入置信与丘奎特积分，给出了其均衡定义及求解方法。将上述方法应用到公司治理结构中，对经理人与股东在不确定性环境下的合作博弈进行求解，通过比较其均衡与非合作博弈均衡结果，说明该方法能够给双方带来更多的收益，从而实现帕累托改进。     

模糊合作博弈Shapley值的模糊结构元表示

将模糊数学理论应用到合作博弈中,用精确的数学表达式来表示实际生活中的模糊事件,又将模糊结构元理论应用到模糊合作博弈中,将模型中的模糊数用模糊结构元表示,以往基于扩张原理的模糊Shapley值的隶属函数非常复杂,本文给出其求解方法,使其得到解析表达.通过一个算例,来说明该模型的具体应用,与支付函数用区间数表示等研究方法相比较,该模型不仅保证了隶属函数的连续性,还给出区间上每个取值的隶属度,可以为管理者提供更精确的信息.     

产业集群背景下模糊联盟结构合作博弈的核心

运用模糊延拓等方法将核心理论扩展到模糊联盟结构合作博弈中,提供一种兼顾局中人的模糊参与度与联盟偏好的稳定分配方法,并且给出模糊联盟结构合作博弈的模糊Owen值稳定的充分条件.基于供应链协同创新中的不确定因素较多,将此跨供应链协作问题抽象为模糊联盟结构合作博弈模型,计算模糊信息下合作利益分配策略,在两个层次上分配额外收益:产业集群,供应链.模糊联盟结构合作博弈理论以及求解方法的研究,理论上拓展了经典合作博弈的应用范围,实证上又为供应链协同创新问题提供了一定分析思路,降低了由于收益分配不均导致的跨区域供应链破裂的概率.     

证券组合的模糊规划模型

通过结构元方法定义了一种模糊数排序准则,利用模糊约束将Markowitz投资组舍模型转化为模糊线性规划模型,并利用模糊数来描述证券的期望收益率和风险损失率,建立模糊数模糊证券投资组合模型.最后,利用定义的模糊数排序准则把模糊数规划问题转化为经典的线性规划问题,然后再对该模型进行求解,并通过算例阐述了该方法的有效性.     

基于模糊数的模糊事件概率的结构元表示

Zadeh[1]定义了在概率清晰和事件模糊条件下,模糊事件的概率表示.不过,用[1]表示概率,求解繁杂且困难.为此,利用结构元理论,定义了模糊数事件概率的表达式.不仅证明其与经典定义等价,且证明了模糊数事件复合表达形式.最后,给出了关于模糊数不等式的概率的表达式.通过算倒可看出,运用本方法求解模糊数事件概率比较简捷.     

一类系数为梯形模糊数的整数规划

介绍了模糊数学和整数规划的背景、现状、以及发展趋势,并以模糊结构元理论定义了梯形模糊加权序,进一步证明了模糊整数规划模型的最优解等价于整数规划模型的最优解,再利用整数规划模型的最优解的求解方法求解模糊整数规划模型的最优解,最后,通过算例验证方法的可行性.     

考虑边流量有限的网络路径博弈问题研究

考虑每条边有流量约束的网络路径博弈问题, 根据收益函数单调递增的特点分析其内在零和性质, 并建模为存在公共边的路径博弈模型。在寻找均衡解的过程中, 首先考虑非合作的情形, 在局中人风险中性的假设下, 给出了求Nash均衡流量分配的标号法并证明该均衡分配的唯一性。接着进一步考虑局中人合作的可能性, 给出模型求得所有局中人的整体最大收益, 并基于纳什谈判模型给出目标函数为凸函数的数学模型确定唯一收益分配方案。事实上, 该方案是对剩余价值的平均分配。最后给出一个算例, 验证本文理论和方法的可行性。关键词:流量约束; 均衡流量; 网络路径博弈; 收益分配     

结构元方法的模糊线性回归模型

针对截集思想所转化的线性规划模型结构复杂、可操作差的问题.利用结构元方法重新考察含有模糊系数的模糊线性回归问题.定义了一类结构元加权内积,诱导出了模糊数的距离;利用最小二乘原理,给出一类含有模糊系数的多元模糊回归模型的解析表达式.通过实例说明方法的有效性.     

资源优化配置下的供应链竞争模型研究

本文在供应链竞争的经济背景下,考虑由多条结构异质的供应链构成的竞争模型.供应链在市场需求的推动下以自身利润最大化为决策标准,整合生产工序、分配企业内部资源.本文首先通过市场链的定义分析了供应链间的竞争方式;然后,利用博弈理论以及变分不等式方法,构建了供应链间竞争的均衡模型;进一步,给出了模型解的存在性和唯一性.最后,利用数值算例说明了模型的有效性.     

含直觉模糊弹性约束的广义模糊变量线性规划

本文基于模糊结构元方法建立并讨论了一类含有直觉模糊弹性约束的广义模糊变量线性 规划问题。首先,简单介绍了结构元方法并对结构元加权排序中权函数表征决策者风险态度进行了深入分析。然后,通过选取风险中立型决策态度来定义序关系并拓展Verdegay模糊线性规划方法,将新型模糊变量线性规划问题转化为两个含一般模糊弹性约束的模糊变量线性规划模型,给出了此类规划最优直觉模糊解的求法。最后,通过数值算例进一步说明该方法的有效性。     

含一般模糊弹性约束的广义模糊变量线性规划

建立并讨论了一类含有一般模糊弹性约束的广义模糊变量线性规划问题.首先,简单介绍了结构元方法并对结构元加权排序中权函数表征决策者风险态度进行了深入分析.然后选取风险中性的决策者来定义序关系,应用Verdegay模糊线性规划方法将含一般模糊弹性约束的广义模糊变量线性规划转化经典的线性规划问题,简化了原问题的求解.最后通过数值算例进一步说明了该方法的有效性.     

基于结构元方法的可能性线性规划

主要目的是利用结构元方法来解决含有模糊系数的线性规划问题,即可能性线性规划问题.首先,简单地介绍了结构元方法及结构元加权序,证明了其模糊优先的合理性,并同原有序关系进行了比较.然后,利用这种序关系,将可能性线性规划问题等价地转化为一个经典的线性规划问题,简化了原问题的求解.最后,借助一个实际例子,进一步表明了该方法的有效性.     

基于模糊结构元表述的模糊数排序

讨论了如何利用结构元理论来解决模糊数的排序问题.首先,给出了四种经典的模糊数排序方法,并证明了这四种方法都可以利用结构元理记来表述;进而,提出了一种基于结构元理论的排序方法,给出了该方法的性质,并同传统方法进行了比较.     

模糊值函数分析学的结构元方法简介(Ⅰ)——结构元与模糊数运算

简述了模糊值函数分析学在具体工程实践应用中存在的困难和障碍,系统地介绍了模糊结构元方法在模糊值函数分析学中的应用,包括模糊结构元的概念、模糊数的模糊结构元表示形式、基于结构元表达形式的模糊数运算与隶属函数确定.模糊结构元方法将复杂的模糊数运算转化为一类单调有界函数的运算,不仅仅为模糊分析计算的简化提供了工具,同时也为模糊值函数分析学应用的研究开创了一条新的途径.     

模糊多属性决策的三种结构元方法

将结构元理论引入到模糊多属性决策中,按照经典多属性决策的乐观型准则、悲观型准则和乐观-悲观结合型准则,对应地建立了基于模糊结构元理论的模糊乐观型、模糊悲观型、模糊乐观-悲观结合型决策方法。借助一个实例,本文运用这三种算法进行了决策,得出了和传统决策算法一致的结论。本文提出的算法不仅易于理解,而且计算的速度也远比传统算法要快,对于进一步研究模糊多属性决策问题有很好的参考作用。     

一类系数为梯形模糊数的两层线性规划

讨论了一类系数为梯形模糊数的两层线性规划问题,首先是利用模糊结构元理论将梯形模糊数去模糊化,将其转化成常规的两层线性问题,并验证其去模糊化后的常规的两层线性规划的最优解与系数为梯形模糊数的两层线性规划问题的最优解一致,并给出具体的算法,数例进行验证.     

An Approach to Fuzzy Noncooperative Nash Games

Systems that involve more than one decision maker are often optimized using the theory of games. In the traditional game theory, it is assumed that each player has a well-defined quantitative utility function over a set of the player decision space. Each player attempts to maximize/minimize his/her own expected utility and each is assumed to know the extensive game in full. At present, it cannot be claimed that the first assumption has been shown to be true in a wide variety of situations involving complex problems in economics, engineering, social and political sciences due to the difficulty inherent in defining an adequate utility function for each player in these types of problems. On the other hand, in many of such complex problems, each player has a heuristic knowledge of the desires of the other players and a heuristic knowledge of the control choices that they will make in order to meet their ends.In this paper, we utilize fuzzy set theory in order to incorporate the players' heuristic knowledge of decision making into the framework of conventional game theory or ordinal game theory. We define a new approach to N-person static fuzzy noncooperative games and develop a solution concept such as Nash for these types of games. We show that this general formulation of fuzzy noncooperative games can be applied to solve multidecision-making problems where no objective function is specified. The computational procedure is illustrated via application to a multiagent optimization problem dealing with the design and operation of future military operations.