基于偏好序的抗操作和抗自亏双边匹配方法

针对基于偏好序的双边匹配问题,提出了具有抗操作和抗自亏性的匹配方法.具体地,首先,给出了稳定匹配方案和帕累托有效匹配方案的定义,以及匹配方法的抗操作性和抗自亏性定义.然后,通过借鉴经典G-S算法的思想,设计了确定最优匹配方案的IG-S算法.进一步地,讨论IG-S算法的特点,并证明了IG-S算法的合理性.最后,通过一个算例表明所提方法的可行性和有效性.     

二手房组合交易匹配决策方法

针对二手房组合交易匹配决策问题,提出了一种新的决策分析方法.首先,给出二手房组合交易匹配、个体理性、不浪费、公平、帕累托占优和帕累托有效匹配方案的定义.然后,依据交易过程中卖方提供的评价信息以及买方提供的多属性期望水平和距离需求信息,给出买卖双方匹配满意度的计算方法.进一步地,在考虑匹配方案稳定性的基础上,设计了确定最优匹配方案的扩展H-R算法,并证明了其合理性.最后,给出了一个实例,说明扩展H-R算法的有效性和实用性.     

考虑偏好序的多满意稳定导向双边匹配决策方法

针对考虑偏好序的多满意稳定导向双边匹配决策问题,提出了一种新的决策分析方法.首先,给出了双边匹配方案、稳定双边匹配方案、弱稳定双边匹配方案和α-稳定双边匹配方案的相关定义.然后,考虑双边匹配主体给出的强偏好序、弱偏好序、无差异偏好序和未知偏好序信息,分别计算了双边匹配主体的满意度.进一步地,分别构建满意、弱满意稳定、α-满意稳定和满意稳定等四种决策导向的优化模型.通过运用求解模型的变步长算法,可以获得相应的最优匹配方案.最后,给出一个算例,证明所提方法的有效性和可行性.     

考虑认可差异和认可容忍的多稳定双边匹配决策方法

针对考虑认可差异和认可容忍的多稳定双边匹配决策问题,提出了一种新的决策分析方法.首先,给出基于认可差异和认可容忍的稳定、弱稳定和强稳定匹配方案的数学定义,并给出三种稳定匹配方案的包含关系、欢迎性和帕累托有效性的理论分析.然后,依据双边匹配主体提出的序值向量,给出双边匹配主体的满意度度量方法.进一步地,基于双边匹配主体提出的认可差异值和认可容忍值,分别构建满意稳定性、满意弱稳定性和满意强稳定性等导向的优化模型.通过运用求解模型的变步长算法,可以获得相应的最优匹配方案.最后,给出一个算例证明所提方法的有效性和可行性.     

考虑同事偏好的项目-员工匹配决策

针对项目-员工匹配决策问题,本文给出了一种考虑员工间具有同事偏好信息的匹配决策方法。首先,根据项目和员工给出的弱偏好序信息计算员工对项目、项目对员工、员工对其他员工的满意度;其次,构建考虑同事偏好的多目标匹配决策模型,该模型改进了传统的蚁群算法,通过求解匹配模型获得最优匹配结果;最后,通过数值分析验证了决策模型的可操作性。     

具有序区间偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题,提出了一种新的决策方法.首先,给出了具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题的描述,并给出了序区间偏好信息下的可接受对和个体理性匹配的定义;然后,给出了基于可能度的弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的定义,并分析了各种稳定匹配之间的关系;在此基础上,分别构建了获得弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的多目标优化模型,并给出了获得相应最优匹配方案的求解方法.最后,通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性.     

多用户弹性需求网络的双准则系统最优交通分配

针对存在异质用户的弹性需求交通网络,当用户时间价值呈离散分布时,给出了系统时间最优和系统费用最优的双准则优化模型及其帕累托有效前沿.证明了存在正的匿名路段收费方案.支持除系统时间最优解之外的其他帕累托解与多用户均衡解达到一致,分析了帕累托最优解处的系统性能与各自的单目标最优系统性能之间的偏差.研究表明,该偏差的上界仅依赖于用户的时间价值分布,而与路段流量分布和路段出行时间函数无关.     

委托-代理问题中信息对称情况下自然状态对最优契约的影响研究

委托 -代理模型拓展到考虑经济行为人对外生的不确定的自然状态有不同认识的情况 ,并解决了它在信息对称情况下的最优契约问题 .我们证明了在该条件下也可以达到帕累托最优的努力水平 ,但不能实现风险分担的帕累托最优 .最后 ,通过一个参数化的例子加以说明 .     

Ad-hoc网络中基于博弈论和粒子群优化的协作算法

为了促使Ad-hoc网络中的“自私”节点进行合作,提出了一种基于博弈论和粒子群优化的协作算法（Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization, NGPSO）在算法的第一阶段,源节点通过对中继节点转发的数据进行价格补偿,从而达到使中继节点参与合作的目的。将源节点的最优出价归结为纳什谈判问题,得到具有帕累托最优的激励价格,保证源节点和中继节点在合作中同时获得最佳收益;在算法的第二阶段,中继节点在获得源节点的最优出价后,通过粒子群优化算法得到最优的转发功率,使其合作收益增益最大。仿真表明,和随机价格激励相比,所提出的NGPSO算法能使源节点和中继节点达到最优收益;和中继节点固定功率转发相比,所提出的NGPSO算法,能显著提高源节点的能量效率和中继节点的收益,同时在适当设置中继节点转发功率的搜索空间时,可以保证总的能量效率。     

考虑预测响应值波动的多响应优化设计

在多响应优化设计中,模型参数的不确定性以及生产过程的噪声因子不可避免地会导致预测响应值出现较大的波动。针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术、帕累托优化策略以及灰色关联分析方法提出了一种多响应优化设计方法。首先,考虑模型参数的不确定性,运用贝叶斯多元回归模型构建了过程响应与试验因子之间的函数关系;其次,根据帕累托最优策略求出了帕累托最优前沿,并计算各试验点达到帕累托最优的贝叶斯后验概率;然后,利用灰色关联分析方法识别出最佳的优化设计方案;最后,实际案例研究表明,在考虑预测响应值波动时,所提的方法能够获得更为稳健和可靠的优化结果。     

基于灵敏度分析的Pareto解改进计算方法

由于多目标优化算法得到的Pareto最优解集通常是离散分布的点,并非连续曲线（曲面）,大多数情况下无法为决策者提供较多完全符合决策要求的Pareto解。根据多目标优化与决策的关系,定义了偏好模型以量度对优化目标的满意程度,并通过灵敏度分析提出了一种Pareto改进解的计算方法,旨在确定是否存在更符合偏好要求的改进解。结果证明,此方法能有效地对Pareto最优解集中的元素进行改进,提供给决策者更多符合偏好要求的候选解,辅助决策人员选择最终方案。     

择期手术患者与手术医生的稳定双边匹配模型

针对择期手术患者与手术医生的一对多双边匹配问题,提出了一种新的匹配方法.首先,针对择期手术患者与手术医生的一对多双边匹配问题进行了描述,在考虑手术医生的手术限额和手术技能的基础上,给出了择期手术患者与手术医生的一对多双边匹配的定义;随后,根据手术医生对手术类型给出的偏好信息和患者对手术医生给出的偏好信息和期望水平,分别给出了医患个体理性匹配方案、满足期望水平的医患稳定阻塞对、满足期望水平的医患稳定匹配方案的定义;进一步地,分析并证明了不同期望水平下医患个体理性匹配和满足期望水平的医患稳定匹配的关系;构建了获得满足期望水平的医患稳定匹配方案的多目标优化模型,基于带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)设计了求解该模型的启发式算法;最后,通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

考虑属性优先性的择期手术医患双边稳定匹配模型

针对考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题，提出了一种新的方法.在该方法中，首先，给出考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题的描述和医患双边匹配的定义；考虑到患者最关注的医生属性不同和医生对手术类型的擅长程度不同，分别给出了考虑属性优先性的医患个体理性匹配方案、医患稳定阻塞对、医患稳定匹配方案的定义；进一步地，根据患者提供的属性优先性信息，计算患者关于各优先属性集的权重，进而计算患者关于医生的综合满意度；构建了获得医患稳定匹配方案的多目标优化模型，基于多目标粒子群（MOPSO）算法设计了求解该模型的启发式算法；最后，通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

具有恶化效应的新工件到达生产调度干扰管理

在工件加工时间具有恶化效应的单机环境下,研究初始计划执行中计划外多个新工件到达的干扰管理问题.将加工成本作为初始目标,将工件相对于初始完工时间的延迟作为扰动目标,构建多目标干扰管理模型.结合归档式多目标模拟退火算法在全局寻优方面的优势,与非支配排序遗传算法在快速收敛到Pareto有效前沿的局部搜索优势,设计了混合元启发式算法在全局搜索和局部搜索之间进行平衡.通过分析问题Pareto最优解特性,可以进一步有效降低混合元启发式算法的搜索空间,提高收敛速度和输出有效前沿的质量.最后,通过随机生成算例进行数值实验,验证混合算法对求解干扰管理问题的有效性和Pareto最优解特性对于算法性能的改进.     

基于决策偏好信息的n维Pareto前沿可视化

针对现有可视化技术不能有效显示高维多目标优化问题的难题,提出了一种基于决策偏好信息的n维图表可视化技术。首先,针对两种不同的决策情况分别提出对应的目标信息共享机制;然后,根据目标共享信息将分层后的Pareto前沿,通过子图表进行绘制,有效显示了各维目标数据信息、性能优劣变化趋势和决策者的偏好信息。基于此思想设计了可视化模型并通过实验加以分析,达到了方便决策者对Pareto最优解集进行分析和决策的目的。     

考虑双方主体心理行为的稳定双边匹配方法

在双边匹配中, 双方主体的心理感知是不可忽视的重要因素, 如何依据行为决策理论描述双方主体的心理行为并将其引入到双边匹配模型中, 以往这方面的研究很少被关注. 在本文中, 针对双方主体给出偏好序值信息的双边匹配问题, 给出了一种考虑双方主体心理行为的稳定双边匹配方法. 首先将双方主体给出的偏好序值转化为偏好效用; 然后依据失望理论, 将主体的偏好效用转化为用以描述主体对与对方主体相匹配的满意程度的感知效用; 进而在稳定匹配约束条件下, 以每方主体感知效用之和最大为目标, 构建了双边匹配的多目标优化模型, 并使用基于隶属函数的加权和方法将多目标优化模型转换为单目标优化模型, 通过模型求解可得到最优双边匹配结果. 最后, 通过一个算例说明了提出方法的实用性和有效性.