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。     

基于模糊合作博弈的农村三产融合合作收益分配

农村三产融合的本质是一种集体契约合作关系,主要目的在于通过合作获取较之单干时更多的收益,而公平合理的收益分配是其难点和痛点.本文首先分析了农村三产融合的内涵与类型,分别采用区间值最小二乘预核仁法和区间Shapley值法,给出基于局中人整体满意度最优的以及基于局中人对合作联盟贡献度的农村三产融合合作收益分配策略,可为农村三产融合合作收益分配实践提供借鉴.     

一类具有限制联盟结构的合作对策的两阶段Shapley值

讨论一类具有限制联盟结构的合作对策,其中局中人通过优先联盟整体参与大联盟的合作,同时优先联盟内部有合取权限结构限制,利用两阶段Shapley值的分配思想并考虑到权限结构对优先联盟内合作的限制,给出了此类合作对策的解。 该解可看做具有联盟结构的合作对策的两阶段Shapley值的推广。 证明了该解满足的公理化条件,并验证了这些条件的独立性。     

区间值合作对策的广义区间Shapley值

研究区间Shapley值通常对区间值合作对策的特征函数有较多约束,本文研究没有这些约束条件的区间值合作对策,以拓展区间Shapley值的适用范围。首先,本文指出广义H-差在减法与加法运算中存在的问题,进而提出了一种改进的广义H-差,称为扩展的广义H-差。然后,基于扩展的广义H-差,定义了区间值合作对策的广义区间Shapley值,并用区间有效性、区间对称性、区间哑元性和区间可加性等四条公理刻画了该广义区间Shapley值。同时,证明了该值的存在性与唯一性,而且得到了该值的一些性质。研究表明,任意的区间值合作对策的广义区间Shapley值都存在。最后,以算例说明该广义区间Shapley值的可行性与实用性。     

区间合作博弈Shapley值的矩阵计算方法

在合作博弈中,Shapley单点解按照参与者对联盟的边际贡献率对联盟的收益进行分配.联盟收益具有不确定性,往往不能用精确数值表示,更多学者关注特征函数取值为有限区间的合作博弈(区间合作博弈)的收益分配.文章利用矩阵半张量积,研究区间合作博弈中含有折扣因子的Shapley区间值的矩阵计算.首先利用矩阵的半张量积将合作博弈的特征函数表示为矩阵形式,得到特征函数区间矩阵.然后通过构造区间合作博弈Shapley矩阵,将区间合作博弈的Shapley值(区间)计算转化为矩阵形式.最后利用区间合作博弈Shapley值矩阵公式计算分析航空公司供应链联盟收益的Shapley值.文章给出的区间合作博弈Shapley值的矩阵计算公式形式简洁,为区间合作博弈的研究提供了新的思路.     

具有区间支付的合作对策的区间Shapley值

针对合作对策中支付函数是区间数的情形,利用区间数运算的性质,对Shapley值在经典意义下的三条公理进行拓广,并论证了该形式下的Shapley 函数的唯一形式,并将区间Shapley值方法应用到供应链协调利益分配的实例中.由于支付函数是区间数,本文最终给出的分配的结果也是一个区间数.通过证明可知,由各个联盟对应区间支付范围内的不同实数值所组成的对策是经典合作对策,并且其Shapley值一定包含在区间Shapley值中.     

求解一类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的新方法北大核心CSCD

文章对带有Choquet积分的直觉模糊联盟合作博弈Shapley值进行了研究.通过证明一类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值满足单调性条件,给出该类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的简单计算方法.该方法是由区间特征函数的上下界直接计算得出直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的上下界,避免了区间数减法.此外,文章又进一步对该类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的性质进行了证明.最后通过数值实例说明该方法的适用性和有效性.     

微分对策中的联盟解

提出时间区间[t_0,∞)上的n人微分对策两阶段联盟解. 在第一阶段不能形成大联盟的假设是自然的,即源于这一思想. 在第一阶段以联盟作为局中人的对策中计算得到其纳什均衡,之后对每个联盟的收益按Shapley值进行分配. 一个n人微分减排模型的例子阐明了上述结果.     

求解一类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的新方法

文章对带有Choquet积分的直觉模糊联盟合作博弈Shapley值进行了研究.通过证明一类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值满足单调性条件,给出该类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的简单计算方法.该方法是由区间特征函数的上下界直接计算得出直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的上下界,避免了区间数减法.此外,文章又进一步对该类直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的性质进行了证明.最后通过数值实例说明该方法的适用性和有效性.     

基于Choquet积分的直觉模糊联盟合作博弈的Shapley值

本文针对联盟是直觉模糊集的合作博弈Shapley值进行了研究.通过区间Choquet积分得到直觉模糊联盟合作博弈的特征函数为区间数,并研究了该博弈特征函数性质。根据拓展模糊联盟合作博弈Shapley值的计算方法,得到直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的计算公式,该计算公式避免了区间数的减法。进一步证明了其满足经典合作博弈Shapley值的公理性。最后通过数值实例说明本文方法的合理性和有效性。     

具有区间联盟值n人对策的Shapley值

本文提出了一类具有区间联盟收益值n人对策的Shapley值.利用区间数运算有关理论,通过建立公理化体系,对具有区间联盟收益值n人对策的Shapley值进行深入研究,证明了这类n人对策Shapley值存在性与唯一性,并给出了此Shapley值的具体表达式及一些性质.最后通过一个算例检验了其有效性与正确性.     

多目标线性生产规划的模糊联盟对策

研究多目标生产规划的模糊联盟对策的求解问题,提出了求解多目标模糊联盟对策的Shapley值方法.通过建立多目标线性生产规划的模糊联盟对策模型,提出了多目标对策转化为多个单目标对策的权重分析法.结合多目标线性生产规划问题的实例,给出不同权重系数下局中人合作的利益分配策略.     

基于局中人超额贡献的三角模糊数改进Shapley值及其在花卉供应链联盟合作收益分配中的应用

考虑花卉市场价格的不确定性,用三角模糊数表示花卉供应链联盟的效用函数。为有效解决模糊环境下花卉供应链联盟的合作收益分配策略问题,在模糊合作博弈理论的基本框架下,基于参与合作的各个局中人的超额贡献,结合最小二乘法基本原理和思想,用局中人的超额贡献替代经典Shapley值中局中人的边际贡献,提出基于局中人超额贡献的三角模糊数改进Shapley值的解概念并给出其解析式。采用三角模糊数描述花卉供应链联盟的效用函数及支付值,克服了花卉市场中由于季节、节假日等因素造成的市场价格的不稳定性,为解决花卉供应链联盟的合作收益分配策略问题提供了新思路,本文所做的理论研究是对经典Shapley值在模糊情境下的有效拓展和深入研究。最后,利用花卉供应链联盟的真实算例,验证文章所建立的模型是科学、合理且行之有效的,可以为花卉供应链联盟的合作收益分配策略问题提供理论依据和实践指导。     

区间合作对策在增广系统上的区间Shapley值

给出了区间合作对策在增广系统上的定义,并利用相应的公理体系及区间数运算的性质,构造出区间合作对策在增广系统上的区间Shapley值,论证了当对策为区间凸对策时的区间Shapley值的唯一性,且探讨了该区间Shapley值的一些性质.最后通过算例来说明在此类区间合作对策上所提方法的实用性与有效性.     

模糊联盟合作对策的收益分配研究

针对现实环境中联盟组成的不确定性, 本文研究了具有模糊联盟的合作对策求解问题。提出了模糊联盟合作对策的一种新的分配方式,即平均分摊解,并给出了这种解与模糊联盟合作对策Shapley值一致的充分条件。同时,还提出了模糊联盟合作对策的Shapley值的一个重要性质。最后,结合算例进行了分析论证。     

残缺模糊合作对策的加权Shapley值

针对具有模糊联盟且支付值残缺的合作对策问题,给出了E-残缺模糊对策的定义.基于残缺联盟值基数集,提出了一个同时满足对称性和线性性的w-加权Shapley值公式.通过构造模糊联盟间的边际贡献,探讨了w-加权Shapley值公式的等价表示形式,指出w-加权Shapley值与完整合作对策Shapley值的兼容性.在模糊联盟框架里,探讨了w-加权Shapley值所满足的联盟单调性、零正则性等优良性质.最后通过算例验证了该公式的有效性.     

具有风险因素的多联盟部分合作对策

多联盟部分合作对策是指对策中的局中人通过引入合作函数,彼此合作或采取单独行动来对非合作对策规则进行更改,形成具有多联盟结构的扩展型部分合作对策.本文克服多联盟部分合作对策中不同局中人联盟单调递增约束,局中人加入联盟后可以退出加入到其他联盟中;同时考虑风险因素的影响,采用专家打分法和网络分析法(ANP)重新确定联盟局中人各自所占的权重,对多联盟部分合作对策中构造的合作子对策的联盟收益分配方式进行改进,从而建立具有风险因素的多联盟部分合作对策模型,并利用逆推归纳法得到对策解的算法.最后通过实例说明所建模型及结论的合理性,体现实际经济管理过程中结盟的变化和风险的影响.     

基于图对策的收益分配

基于具有交流结构的合作对策,即图对策,对平均树解拓展形式的特征进行刻画,提出此解满足可加性公理。进一步地,分析了对于无圈图对策此解是分支有效的。并且当连通分支中两个局中人相关联的边删掉后,此连通分支的收益变化情况可用平均树解表示。这一性质是Shapley值和Myerson值所不具有的。最后,我们给出了模糊联盟图对策中模糊平均树解的可加性和分支有效性。     

一类合作模糊对策的Shapley函数

研究一类新的合作模糊对策的Shapley函数,这类对策模糊联盟的值可以用联盟中参与者的参与水平和对应的常规对策的值表示出来.本文中我们介绍了一类新的模糊对策,并给出了它的Shapley函数的具体形式和Shapley函数的一个新的公理化定义.     

具有直觉模糊联盟的合作企业利益分配Shapley值方法

研究了企业联盟的盟员企业对联盟同时有一定的参与度和一定的非参与度情况下的利益分配问题,盟员企业在合作之前完全清楚地知道不同的合作策略所产生的预期收益,指出该类问题的实质是具有直觉模糊联盟的合作对策的求解问题.利用直觉模糊集、Choquet积分、连续有序加权平均算子等理论方法,提出了直觉模糊联盟合作对策的Shapley值求解方法,证明了定义的Shapley值能够满足类似经典Shapley值的三条公理,并将其应用于具有直觉模糊联盟的合作企业利益博弈分配中.