基于内生参考点的交通网络均衡模型

应用累积前景理论研究了随机交通网络中出行者有限理性的路径选择行为,选择期望 超额出行时间作为参考点,反映出行者同时考虑出行时间的可靠性和不可靠性,建立了基于累积前景理论的随机网络均衡及其等价的变分不等式模型,运用基于连续平均法的启发式算法求解,并给出算例验证了该模型和算法,最后分析了有限理性的假设和内生的参考点对出行者路径选择行为和随机网络均衡的影响．     

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.     

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.     

基于灰色前景关联的多属性决策模型

针对方案属性值为三参数区间灰数的多属性决策问题,提出了一种基于灰色前景关联的多属性决策方法.定义了三参数区间灰数距离测度和排序方法;定义了靶心和靶界点,由此提出了子因素与最优理想效果向量和临界效果向量的灰色相对关联系数;分别以靶心和靶界点为参考点确定了前景价值函数,由此构建了求解最优权向量的优化模型,再求方案的综合前景值对方案进行排序.通过实例说明了该方法的合理性和有效性.     

路段关联影响下出行路径选择的一个非线性互补模型

在网络供需都不确定的情况下,提出一个考虑路段关联的路径选择模型.假定网络中每一用户的路径选择效用受到三个因素的影响:出行时间均值、出行成本均值和以出行时间方差表现的出行时间可靠性.在出行路径选择效用最大化前提下,修改了出行阻抗单调可分的常见假设,考虑出行阻抗非单调且不可分的情形,建立了模型的均衡公式和约束条件.探讨了模型解的存在性和唯一性特征,并将之表示为一个非线性互补问题,研究非线性互补问题的解得到结论:其唯一性不保证.最后用一个小型网络进行测试来表现模型的特征,测试结果表明出行阻抗的非单调、不可分性质通过影响出行时间方差来影响网络均衡流分配,造成均衡路段和路径阻抗的增加.     

基于活动方法的地铁通勤者出发时间选择研究北大核心CSCD

考虑通勤者出行与活动之间的关联,建立了基于活动方法的出发时间选择模型,分析了常数和线性边际活动效用下地铁通勤者早高峰上班出发时间决策问题,并得出了模型的均衡性质:常数边际活动效用下的出发率是出发时间的线性函数,而线性边际活动效用下的出发率则是非线性函数.最后,算例验证了理论模型的结论,展示了出发率与相关参数之间的关系,还将基于活动方法的均衡结果与基于出行的均衡结果进行比较.结果表明:基于出行的方法会高估最早出发时间和最晚出发时间,低估出行区间长度,并高估最高出发率.当车内拥挤系数、发车间隔和总通勤人数分别增大时,在最早出发时刻,常数边际活动效用下的通勤者比线性边际活动效用下的通勤者更为敏感,且两种活动效用下的通勤者在最早出发时刻比在最晚出发时刻更为敏感.     

基于活动方法的地铁通勤者出发时间选择研究

考虑通勤者出行与活动之间的关联,建立了基于活动方法的出发时间选择模型,分析了常数和线性边际活动效用下地铁通勤者早高峰上班出发时间决策问题,并得出了模型的均衡性质:常数边际活动效用下的出发率是出发时间的线性函数,而线性边际活动效用下的出发率则是非线性函数.最后,算例验证了理论模型的结论,展示了出发率与相关参数之间的关系,还将基于活动方法的均衡结果与基于出行的均衡结果进行比较.结果表明:基于出行的方法会高估最早出发时间和最晚出发时间,低估出行区间长度,并高估最高出发率.当车内拥挤系数、发车间隔和总通勤人数分别增大时,在最早出发时刻,常数边际活动效用下的通勤者比线性边际活动效用下的通勤者更为敏感,且两种活动效用下的通勤者在最早出发时刻比在最晚出发时刻更为敏感.     

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.     

一种新型风险型多指标决策方法研究

传统的风险型多指标决策模型没有考虑决策者对风险的态度,而决策者对风险的态度会影响决策的结果,针对这一问题文章在累积前景理论与灰色关联方法的基础上,提出一种考虑决策者风险偏好的风险型多指标决策的方法.该方法首先利用极差化法对风险决策矩阵进行规范化处理,并在此基础上构造出最优与最劣方案;然后利用累积前景理论与灰色关联方法构建前景值函数,并给出利用灰色关联思想确定指标权重的方法与步骤;最终求出各个方案的综合前景值并进行排序选优.通过某电信运营商对管道资源建设方案选择的实例分析说明了方法的可行性与有效性.     

界定Stackelberg博弈下的混合平衡交通网络效率损失

考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.     

基于投资者心理的证券投资组合熵决策及应用研究

证券收益率是投资者在投资决策时考虑的重要指标.针对投资者因证券收益率的变化引起的投资心理变化,提出一种基于累积前景理论和熵理论的投资风险决策方法.首先把证券的历史收益率划分为若干个状态区间,将某证券落在某状态区间定义为该证券的状态;然后计算各证券状态的概率及熵值;再利用累积前景理论,将无风险利率作为投资者的目标参照点,计算各证券所有状态相对于参照点的"损益值",得出各证券所有状态的价值,并将各证券所有状态发生的概率转化为投资者的心理概率,计算出各证券所有状态下的前景值,进而得出各证券的累积前景值;最后建立一种度量各证券投资风险的决策模型来确定最优组合.选择沪市证券市场进行实证研究,验证了方法的可行性及有效性.     

基于证据推理和前景理论的区间多属性决策方法

针对属性值为区间确定因子结构的多属性决策问题,结合决策者的行为特征,提出了基于证据推理和前景理论的区间多属性决策方法。首先,根据前景理论给出各方案在各属性下的区间前景值。然后,根据区间确定因子规则库推理,得到各方案的合成前景值。最后,根据基于TOPSIS的区间数排序方法对合成前景值进行排序,根据排序结果选择可行方案。文章通过算例说明所提方法具有实用性和有效性。     

基于累积前景理论的偏远校区学生返城出行方式选择研究

为了研究偏远校区学生返城出行行为,在出行者有限理性的假设下,基于累积前景理论对个体出行方式选择行为进行描述和分析.以宁波大学梅山校区学生返城出行行为为例,以实际调查数据作为检验标准,发现累积前景理论获得的出行方式选择结果与通过调查获得的多数人的选择结果相同,优于传统期望效应理论计算的结果.     

基于后悔理论的多时点风险灰靶决策方法

针对属性值为区间灰数,时点权重未知的多时点风险决策问题,考虑决策者的心理行为,提出一种基于后悔理论的灰靶决策方法.给出区间灰数的大小比较方法和距离测度,定义正负理想方案,根据决策者相对于负理想方案的欣喜心理与相对于正理想方案的后悔心理定义欣喜后悔值函数,采用时间度和熵值相结合的方法确定时点权重,求出各方案多时点综合欣喜后悔值并最终确定出方案的排序.最后,通过具体算例分析结果验证了该方法的可行性和有效性.     

双瓶颈路段家庭出行者早高峰出行问题研究

针对一次连续出行中两个路段各存在一个瓶颈的双瓶颈路段,研究了家庭出行者早高峰期间先后经过双瓶颈到达学校和工作地的出行行为。首先建立了无收费下的用户均衡模型,接着考虑了拥挤收费模型,并就学校工作地开始时间差值大小的不同展开讨论,分析得出对应系统总出行成本最优时的收费值和收费时窗。研究发现收费管理能够有效降低系统总成本,并且学校和工作地开始时间差较小时的系统总成本更低,最后,通过数值算例验证了高峰时长保持不变,且得出了使得系统出行成本最优时的收费方案。     

基于累积前景理论与PGSA的应急响应群决策模型

针对区间概率条件下的突发事件应急响应群决策问题,考虑决策者的心理行为特征,提出了基于累积前景理论和模拟植物生长算法的决策模型.首先,根据人员伤亡和财产损失的损益值计算突发事件情景的综合价值,其次,基于累积前景理论计算各应急方案的累积前景值.然后,构建了以各决策者信息与群体集结信息之间距离最小为目标的非线性规划模型,采用模拟植物生长算法获得群体最优集结信息.最后,通过案例验证模型的有效性和可行性.     

基于累积前景理论的直觉语言风险型多属性决策方法

针对属性值为直觉语言数,属性权重完全未知的风险型多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法.方法定义了一种新的直觉语言数距离(R-距离),并讨论它的性质;进而利用累积前景理论,分别以正、负理想方案为参考点计算各属性下各方案的累积前景值,构建累积前景决策矩阵;以综合R-距离最小化为目标,构建最优化模型计算属性权重;进一步依据各方案的综合累积前景值对方案进行排序.最后,通过实例分析说明了该方法的有效性.     

基于模糊测度与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法

针对准则值为区间二型模糊数且准则间存在关联关系的风险型多准则决策问题, 本文提出一种基于模糊测度理论与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法。首先, 为全面反映准则间的关联关系, 本文提出Shapley区间二型模糊Choquet积分算子, 并证明该算子的一些性质。其次, 为反映专家行为偏好, 本文定义区间二型模糊前景效应与前景价值函数, 并提出累积前景Shapley区间二型模糊Choquet积分算子。然后, 为确定准则集的模糊测度, 本文建立基于区间二型模糊双向投影与Shapley函数的权重优化模型。在此基础上, 本文给出一种用于解决准则值为区间二型模糊数, 准则间存在关联关系, 专家存在风险偏好以及准则权重部分未知的多准则决策方法。最后, 通过风险投资实例佐证所提出的方法的适用性与科学性。     

一种基于累积前景理论的直觉模糊动态决策方法

针对属性值为时间直觉模糊数的动态多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的直觉模糊动态决策方法.方法综合考虑决策者期望和决策信息熵两方面因素给出了时间权重的确定方法,以决策者期望和正负理想点作为参考方案确定前景矩阵,并以公平竞争原则确定最优属性权重,进而通过降维获得方案的综合前景值,根据综合前景值确定方案的排序.最后,通过实例说明了方法的可行性和科学有效性.     

一类带约束min-max-min问题的区间算法

构造了求解一类带不等式约束的min-max-min问题的区间算法,其中目标函数和约束函数都是一阶连续可微函数,证明了方法的收敛性,给出了数值算例.该方法可以同时求出问题的最优值和全部全局最优解,是有效和可靠的.