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.     

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。     

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.     

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。     

直觉模糊联盟合作博弈团结值简化求解方法及性质

在经典合作博弈中,参与者联盟信息是完全确定的(即1表示完全参加而0表示完全不参加)。然而,由于实际情况下联盟信息具有不确定性,联盟信息具有模糊性。本文利用直觉模糊集理论方法,对合作博弈进行直觉模糊拓展,提出基于直觉模糊联盟合作博弈团结值。然后,研究了该类合作博弈解简化算法和满足有效性、可加性、平均贡献等价性等重要性质和唯一性。最后,通过算例说明该团结值求解方法的合理性和适用性。     

一种资源投入不确定情形下的合作博弈形式及收益分配策略

首先,将经典合作博弈进行扩展,提出了一类模糊联盟合作博弈的通用形式,涵盖常见三种模糊联盟合作博弈,即多线性扩展博弈、比例模糊博弈与Choquet积分模糊博弈.比例模糊博弈、Choquet积分模糊博弈的Shapley值均可以作为一种特定形式下模糊联盟合作博弈的收益分配策略,但是对于多线性扩展博弈的Shapley值一直关注较少,因此利用经典Shapley值构造出多线性扩展博弈的Shapley值,以此作为一种收益分配策略.最后,通过实例分析了常见三类模糊联盟合作博弈的形式及其对应的分配策略,分析收益最大的模糊联盟合作对策形式及最优分配策略,为不确定情形下的合作问题提供了一定的收益分配依据.     

一种资源投入不确定情形下的合作博弈形式及收益分配策略

首先,将经典合作博弈进行扩展,提出了一类模糊联盟合作博弈的通用形式,涵盖常见三种模糊联盟合作博弈,即多线性扩展博弈、比例模糊博弈与Choquet积分模糊博弈.比例模糊博弈、Choquet积分模糊博弈的Shapley值均可以作为一种特定形式下模糊联盟合作博弈的收益分配策略,但是对于多线性扩展博弈的Shapley值一直关注较少,因此利用经典Shapley值构造出多线性扩展博弈的Shapley值,以此作为一种收益分配策略.最后,通过实例分析了常见三类模糊联盟合作博弈的形式及其对应的分配策略,分析收益最大的模糊联盟合作对策形式及最优分配策略,为不确定情形下的合作问题提供了一定的收益分配依据.     

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。     

模糊支付合作博弈的广义Shapley函数

基于广义H-差研究了收益是模糊数的合作博弈的广义Shapley函数。首先,对广义H-差的运算做了合理的假设,并以此为基础,给出了区间值合作博弈的广义区间Shapley值的定义和公理体系。然后,根据模糊数与其截集的关系,给出了模糊支付合作博弈的广义Shapley函数的表达式,并用广义有效性、广义哑元性、广义对称性、广义可加性等四条公理刻画了该广义Shapley函数。同时,给出了广义Shapley函数的存在性条件,证明了广义Shapley函数的存在性与唯一性。并且发现,任意的区间值合作博弈的广义区间Shapley值都存在,任意的收益为中心三角模糊数的合作博弈的广义Shapley函数也都存在。另外,本文指出了不能直接利用α—截集博弈的广义区间Shapley值通过集合套理论构造广义Shapley函数。     

直觉模糊支付合作对策的Shapley值

主要研究支付值是直觉模糊数的合作对策Shapley值的问题.首先在直觉模糊支付合作对策的基础上,定义了直觉模糊支付函数的截集及直觉模糊合作对策的截集分配;其次将经典的Shapley函数满足的三条公理进行拓展,并构造了直觉模糊Shapley值;最后通过一个算例来验证该方法的有效性。     

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.     

基于风险偏好与满意度的区间值合作对策

研究区间Shapley值一般是以超可加区间值合作对策或凸区间值合作对策为前提,但这限制了区间Shapley值的适用范围。本文以区间数的接受指标及局中人对风险的偏好水平为基础,提出了局中人满意度的概念,并利用满意度对区间值合作对策进行了探讨。通过计算区间值合作对策的局中人与联盟对其区间Shapley值的满意度,来判断区间Shapley值是否被局中人或联盟接受,形成的联盟是否稳定,拓展了区间值合作对策Shapley值的适用范围。同时,得到了当区间值合作对策满足一定条件时满意度的一些性质。     

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.     

基于联盟结构的模糊合作博弈的收益分配方案

研究了具有联盟结构的企业联盟模糊情况下各局中人的收益分配问题.首先拓展了Owen联盟值在经典意义下满足的5个公理,利用Choquet积分给出了基于联盟结构的模糊合作博弈的Owen联盟值,即模糊Owen联盟值的具体形式,并证明该联盟值满足新定义的5个公理.最后用实例验证了模糊Owen联盟值方法,并对计算结果进行分析。     

博弈联盟模糊收益的分配

提出了联盟模糊收益合理分配的一种新方法.首先,在模糊收益α截集上定义了α合理分配集,分析了该分配集与模糊收益Shapley值的关系.接着,给出了模糊收益的α合理Shapley分配函数,对其性质进行了讨论.然后,构造了模糊合理Shapley分配,证明其连续性,得到了联盟模糊收益与模糊合理Shapley分配具有包含关系的结论.     

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.     

基于Shapley值法的三级闭环供应链收益分配模型

以合作博弈为基本研究方法,构建了由制造商、第三方物流和零售商组成的三级闭环供应链收益分配模型,不同合作方式下各合作联盟收益的特征函数的计算结果表明:在采取合作时,各合作联盟的收益均大于或等于各成员在不合作时各自的收益之和,文章验证了在三级闭环供应链收益分配模型中应用Shapley值法的可行性,说明构建的收益分配模型具有普遍适用性.然后运用Shapley值法求得三级闭环供应链收益分配的合理均衡解,最后结合算例进行了分析论证.     

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。     

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.