无标底招标项目中招投标各方的博弈研究

在无标底招标项目中,招投标各方之间存在诸多博弈现象.本文根据项目管理和博弈的方法,对投标方的投标策略和支付函数进行了深入的分析.同时,利用价值效益评价决策的方法建立了招标方的评标计分模型和中标评价模型,并根据招标方的评标偏好性,提出了招标方的评标策略集和中标策略集.最后,对招投标双方的多种博弈现象进行了讨论,提出了双方的纳什均衡策略和不同条件下的双方最优中标策略和最优投标策略.     

CIR框架下的投资组合效用微分博弈(英文)

建立了Cox-Ingersoll-Ross随机利率下的关于两个投资者的投资组合效用微分博弈模型.市场利率具有CIR动力,博弈双方存在唯一的损益函数,损益函数取决于投资者的投资组合财富.一方选择动态投资组合策略以最大化损益函数,而另一方则最小化损益函数.运用随机控制理论,在一般的效用函数下得到了基于效用的博弈双方的最优策略.特别考虑了常数相对风险厌恶情形,获得了显示的最优投资组合策略和博弈值.最后给出了数值例子和仿真结果以说明本文的结论.     

产业集群协同创新知识共享策略的微分博弈研究

针对产业集群协同创新中核心企业和配套企业的知识共享问题, 通过构建微分博弈模型, 运用HJB方程分别考察三种知识共享博弈情形下核心企业和配套企业的最优知识共享策略。通过三种博弈结果的比较分析发现:Stackelberg主从博弈情形下, 知识共享投入补贴作为一种激励策略可促进配套企业知识共享意愿、双方各自知识共享收益以及双方知识共享总收益均优于Nash非合作情形;协同合作博弈情形下双方各自知识共享意愿、各自知识共享收益和双方知识共享总收益均优于非合作情形, 且收益分配系数α存在一个阈值, 可实现双方个体收益的帕累托最优。最后, 通过数值算例分析验证了理论推导的结果。     

基于证据推理与最优指派策略的多属性单边匹配决策

针对匹配中某一方偏好失效的问题,提出一种基于证据推理和最优指派策略的单边匹配方法。一方主体采用多种数据类型描述由对方指定的多个属性信息;另一方给出关于各属性的权重信息;然后,使用证据推理组合规则递推合成多属性及权重信息,以此计算双方的匹配度。在此基础上,运用最优指派策略,建立匹配模型并求解得到匹配结果.实例表明该方法的可行性和有效性。     

考虑质量成本的居家养老服务平台定价策略研究

人口老龄化背景下,为满足老年人日益增长的高质量养老服务需求,共享养老互联网平台开始涌现.为了探讨从服务质量角度研究质量成本投入对居家养老服务平台利润的影响,建立了以平台利润最大化为决策目标的考虑质量成本居家养老服务定价模型,构建长者和养老服务提供方效用函数,分别讨论了居家养老服务平台双方质量成本对最优定价、最优消费者剩余、最优生产者剩余以及平台最大利润的影响,并运用Matlab软件进行模拟分析,给出平台基于质量成本的最优定价策略.研究发现:居家养老服务平台增加双方质量成本投入会使得平台向长者和养老服务提供方收取较高的价格,同时带来双方体验感增加,平台网络外部性增强,有利于居家养老服务平台利润提升,最终促进共享养老产业健康发展.     

CIR框架下的投资组合效用微分博弈

建立了Cox-Ingersoll—Ross随机利率下的关于两个投资者的投资组合效用微分博弈模型．市场利率具有CIR动力,博弈双方存在唯一的损益函数,损益函数取决于投资者的投资组合财富．一方选择动态投资组合策略以最大化损益函数,而另一方则最小化损益函数．运用随机控制理论,在一般的效用函数下得到了基于效用的博弈双方的最优策略．特别考虑了常数相对风险厌恶情形,获得了显示的最优投资组合策略和博弈值．最后给出了数值例子和仿真结果以说明本文的结论．     

基于微分博弈的数据开放策略及合作收益分配机制研究

数据作为数字经济时代一种重要的生产要素,在国民经济运行中的作用越来越重要。然而,现阶段我国社会数据开放仍处于起步阶段,急需加快推进数据开放共享。为准确分析数据开放主体政府和企业的数据开放策略,运用微分博弈分别构建Nash非合作博弈、Stackelberg主从博弈和协同合作博弈模型,得到三种情形下政府和企业最优开放数据努力程度、社会数据开放水平最优轨迹以及最优收益函数;其次,在协同合作博弈情景下,将时间因素引入Nash谈判模型,进一步分析政府和企业合作时具有时间一致性的动态收益分配机制;最后,结合数值仿真对影响社会数据开放水平的相关参数进行灵敏性分析。研究结果发现,当政府获得收益分配比例大于1/3时,Stackelberg主从博弈下的政府和企业双方收益以及社会数据开放水平均高于Nash非合作情形;协同合作情形下,双方总收益和社会数据开放水平均能达到帕累托最优状态。     

混合再保险中凸风险组合的最优再保险策略

再保险是一种有效的风险管理策略,在保险行业中扮演着至关重要的作用.本文在期望值保费原则下,考虑了再保险策略中原保险人和再保险人双方的利益,并以再保险双方各自总损失的VaR值的凸组合为目标函数,得到混合再保险中最优比例系数和最优自留额的理论解.进而,对最优解的各种情况进行了讨论和分析.本文的研究为保险公司的风险管理提供了决策依据.     

伪造风险损失欺诈博弈与最优保险合同设计

运用不完全信息动态博弈和机制设计的有关理论，建立了伪造风险损失欺诈博弈模型，研究了伪造风险损失欺诈博弈问题的纳什均衡及其保险双方的最优博弈策略。在此基础上，得出了使保险人的期望利润为零的保险定价公式，讨论了基于保险双方最优博弈策略的最优保险合同形式，证明了基于保险双方最优博弈策略的保险合同是部分保险。     

基于网络顾客行为意向的物流服务供应链定价策略

就一个运营网络购物的供应链,分析物流服务需求方和服务提供方的定价和服务水平决策等问题。在成本共担优化模型中考虑基于顾客购买行为意向的产品需求函数,进而分别给出非合作、准合作和完全合作模式下供应链企业决策间的关系,以及网购顾客重购概率对最优定价策略的影响。结论有:证明三种合作模式下双方最优策略的存在性及存在条件;给出最优产品定价策略和服务定价策略间的数量关系,并证明其与网购顾客行为意向有关。数值分析表明,最优定价策略随服务水平和网购顾客重购概率的变化趋势受成本共担系数的影响;较小的成本分摊系数使最优产品定价随着服务水平和网购顾客重购概率的变化幅度增大。     

变换核估计在未知需求分布函数条件下多阶段库存控制策略中的应用研究

传统的多阶段库存控制主要致力于库存持有以及过多库存的经济性研究.随机库存模型经常假定需求分布已知,这样可以产生容易解决的方案.但随着销售信息的不断更新,需求分布函数的参数常常未知.这样传统的多阶段库存模型很难产生最优的库存控制策略.当前文献对未知需求分布函数条件下的多阶段库存管理问题研究得不多,当需求分布函数随时间变化,是个多阶段随机规划问题,通常情况难以直接进行求解.针对一般非平稳需求,还缺少有效的库存管理方法.本文致力于变换核估计和优化理论相结合的方法研究未知需求分布函数条件下多阶段库存控制策略,提供一条多阶段库存控制的新思路.可以很好地确定各阶段的最优订货点、最高库存、最低库存等来达到整个系统的最优,从而节省更多的成本,达到营运资本的永久性减少、更高的销售量和客户满意度,从而增加企业的竞争力.     

单峰函数最优化问题的进化策略

１．引言 考虑无约束优化问题ｆ（ｘ）,其中ｆ（ｘ）为单峰函数．这类优化问题,不仅包含具有某种凸性的函数的极小化问题,而且包含其它许多问题,例如相容的和不相容的线性方程组的求解,也都可以归结为这类优化问题． 如果函数ｆ（ｘ）的性态良好,各类以梯度为基础的算法无疑是求解问题（Ｐ）的首选方法．假若问题（Ｐ）不可微,或者虽然可微,但 ｆ（ｘ）的 Ｈｅｓｓｉａｎ阵高度病态,则应该另辟蹊径． 近年来颇受人们重视的进化类算法,由于不使用梯度,计算过程对函数的性态依赖性较小,具有适应范围广、鲁棒性强的优点,而且特别…     

基于指数分布的进化策略

典型的进化策略受自然进化过程的启发而成为求解全局优化问题的重要方法。传统的ES变异算子作为一个主要的进化技术是建立在正态分布的随机变量基础上的，本文提出了基于指数分布的进化策略由于采用了新的变异算子有效地减少了产生探试解的成本，从而优于传统的进化策略。     

双边市场异业合作网络平台的定价策略

本文以网络平台异业合作为背景,在Hotelling模型框架下,基于双边用户都是部分多归属的假定,结合平台采取异业合作可以提高用户固有收益这一前提,分析了产品和服务的差异化程度、拥挤效应及组间网络外部性强度对网络平台定价策略的影响。结果显示,双边用户的组间网络外部性强度不同时,随着拥挤效应的增强或产品和服务的差异化程度的提高,无论是在位平台还是采取异业合作的新进入平台,都会对一边用户提高,而对另一边用户降低收取的交易费;组间网络外部性强度相同时,平台对双边用户收取的交易费相同,且只与用户固有收益及交易量有关。研究表明,新进入市场的网络平台不应采取传统双边市场中常用的价格战策略来争夺市场份额,而应积极采取异业合作,通过提供优质优价的产品和服务来同在位平台竞争。     

Numerical solution of the Goursat problem by a nonlinear trapezoidal formula

In this paper the solution of the Goursat problem is obtained by the use of a nonlinear Trapezoidal formula based on geometric means. The numerical results indicate the new strategy to be superior.     

On bargaining partner selection when communication is restricted

This paper analyzes the optimal selection of a bargaining partner when communication among players is restricted by an exogenously given graph. If players are equally patient, bargaining agreements are immune to players' locations, and the selection of a bargaining partner is not an issue. In contrast, when players differ in their discount factors, both location and impatience matter for bilateral agreements and partner selection becomes an issue. We show that selecting the most impatient neighbor is an equilibrium strategy whenever two players having a common neighbor share their most impatient neighbor. This condition is always satisfied by stratified graphs with no more than three strata. In the absence of this condition, cyclically-stratified graphs with no more than three strata also admit this equilibrium selection rule. Received: November 2000/Final version: January 2002     

基于进化博弈的猪肉供应链质量投入决策机制研究

养殖和屠宰加工是决定猪肉质量安全状况的两个关键环节。本文运用双种群进化博弈模型研究了猪肉供应链中养猪场与屠宰加工企业质量投入决策机制。研究结果表明:养猪场和屠宰加工企业质量投入策略的选择与其质量投入收益率密切相关。当单方质量投入收益率较小时,政府应采取补贴措施,激励养猪场或屠宰加工企业进行质量投入;当单方质量投入收益率较大且双方质量投入收益率较小时,养猪场和屠宰加工企业均有“搭便车”行为,政府应采取惩罚措施,迫使其进行质量投入。     

Multi-period minimax hedging strategies

Option pricing and hedging under transaction costs are of major importance to marketmakers and investors. In this paper we present the basic minimax strategy which determines the optimum number of shares that minimizes the worst-case potential hedging error under transaction costs for the next period. We present two extensions of this strategy. The first extension is the two-period minimax where the worst case is defined over a two-period setting. The objective function of the basic minimax strategy is augmented to include the hedging error for the second period. The second extension is the variable minimax strategy where early rebalancing is triggered by the minimax hedging error. Simulation results suggest that the basic minimax strategy and its two extensions are superior in performance to delta hedging and that the variable minimax strategy is superior to both the basic and the two-period strategies. This result is due to the opportunity provided by the variable minimax strategy to rebalance early. The greatest amount of business for traded options is done for at-the-money options; in this paper, we have concluded that the minimax strategies are particularly suitable for managing the risk of such options. In the Appendix, we present the minimax algorithm used for the implementation of these strategies.     

Seeking global edges for traveling salesman problem in multi-start search

This study investigates the properties of the edges in a set of locally optimal tours found by multi-start search algorithm for the traveling salesman problem (TSP). A matrix data structure is used to collect global information about edges from the set of locally optimal tours and to identify globally superior edges for the problem. The properties of these edges are analyzed. Based on these globally superior edges, a solution attractor is formed in the data matrix. The solution attractor is a small region of the solution space, which contains the most promising solutions. Then an exhausted enumeration process searches the solution attractor and outputs all solutions in the attractor, including the globally optimal solution. Using this strategy, this study develops a procedure to tackler a multi-objective TSP. This procedure not only generates a set of Pareto-optimal solutions, but also be able to provide the structural information about each of the solutions that will allow a decision-maker to choose the best compromise solution.     

A symmetric color image encryption algorithm using the intrinsic features of bit distributions

In recent years, a variety of chaos-based image encryption algorithms have been proposed. Most of them employ the confusion-diffusion architecture and operate at the pixel level. In this paper, we analyze the intrinsic features of the bit distributions, the high correlation among bit planes and other issues related to the bit information of an image. Due to the superior characteristics of bit-level operations and the intrinsic bit features of the image, an expand-and-shrink strategy is employed to shuffle the image with reconstructed permuting plane. Simulations have been carried out and the results demonstrate the superior security and high efficiency of the proposed scheme.