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.     

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.     

Shapley值特点及其局限的讨论

Shapley值的特点——参与人之间的平等性,可以通过构造联盟、联盟内外平等性和联盟中参与人贡献平等性这三个角度进行体现.然而,实践案例的结果分析显示Shapley值不能将所有联盟影响因子显示出来,这一局限性的根源在于联盟成员的非平等性.针对局限性提出了引入权重的Shapley值计算方法.     

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.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

Multilinear extensions and values for multichoice games

We define multilinear extensions for multichoice games and relate them to probabilistic values and semivalues. We apply multilinear extensions to show that the Banzhaf value for a compound multichoice game is not the product of the Banzhaf values of the component games, in contrast to the behavior in simple games. Following Owen (Manag Sci 18:64–79, 1972), we integrate the multilinear extension over a simplex to construct a version of the Shapley value for multichoice games. We compare this new Shapley value to other extensions of the Shapley value to multichoice games. We also show how the probabilistic value (resp. semivalue, Banzhaf value, Shapley value) of a multichoice game is equal to the probabilistic value (resp. semivalue, Banzhaf value, Shapley value) of an appropriately defined TU decomposition game. Finally, we explain how semivalues, probabilistic values, the Banzhaf value, and this Shapley value may be viewed as the probability that a player makes a difference to the outcome of a simple multichoice game.     

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。     

The Shapley value,the Proper Shapley value,and sharing rules for cooperative ventures

In this note, we discuss two solutions for cooperative transferable utility games, namely the Shapley value and the Proper Shapley value. We characterize positive Proper Shapley values by affine invariance and by an axiom that requires proportional allocation of the surplus according to the individual singleton worths in generalized joint venture games. As a counterpart, we show that affine invariance and an axiom that requires equal allocation of the surplus in generalized joint venture games characterize the Shapley value.     

The Shapley value for cooperative games under precedence constraints

Cooperative games are considered where only those coalitions of players are feasible that respect a given precedence structure on the set of players. Strengthening the classical symmetry axiom, we obtain three axioms that give rise to a unique Shapley value in this model. The Shapley value is seen to reflect the expected marginal contribution of a player to a feasible random coalition, which allows us to evaluate the Shapley value nondeterministically. We show that every exact algorithm for the Shapley value requires an exponential number of operations already in the classical case and that even restriction to simple games is #P-hard in general. Furthermore, we outline how the multi-choice cooperative games of Hsiao and Raghavan can be treated in our context, which leads to a Shapley value that does not depend on pre-assigned weights. Finally, the relationship between the Shapley value and the permission value of Gilles, Owen and van den Brink is discussed. Both refer to formally similar models of cooperative games but reflect complementary interpretations of the precedence constraints and thus give rise to fundamentally different solution concepts.     

A Shapley function on a class of cooperative fuzzy games

In this paper, we make a study of the Shapley values for cooperative fuzzy games, games with fuzzy coalitions, which admit the representation of rates of players' participation to each coalition. A Shapley function has been introduced by another author as a function which derives the Shapley value from a given pair of a fuzzy game and a fuzzy coalition. However, the previously proposed axioms of the Shapley function can be considered unnatural. Furthermore, the explicit form of the function has been given only on an unnatural class of fuzzy games. We introduce and investigate a more natural class of fuzzy games. Axioms of the Shapley function are renewed and an explicit form of the Shapley function on the natural class is given. We make sure that the obtained Shapley value for a fuzzy game in the natural class has several rational properties. Finally, an illustrative example is given.     

一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法及其应用

针对模糊决策信息环境下的专家权重确定问题提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法。本文引入Shapley值和特征函数的定义,提出Pythagorean模糊距离测度和Pythagorean模糊决策误差信息矩阵等概念,并研究它们的性质。进一步,构建基于Shapley值的Pythagorean模糊专家权重确定模型和属性权重确定模型。针对决策信息是以Pythagorean模糊数形式给出的决策问题,提出一种基于Shapley值的Pythagorean模糊多属性群决策方法,并应用到应急救援中,验证了该方法的有效性。     

Shapley值与Winter值的解析关系

鉴于 Shapley 值和 Winter 值都是局中人边际贡献的平均值,探究了它们之 间的解析关系.证明了 Shapley 值是 Winter 值在层次结构集上对称概率分布下的期望均值. 作为这一结论的一个推论, 证明了 Shapley 值是 Winter 值在层次结构集的任意相似类中的平均值. 最后,还指出了这一结 论与推论的等价性.研究结果不仅扩展了 Shapley 值和 Owen 值与此对应的解析关系, 还大大简化了这些关系的已有证明.