中小学校车费用的成本分摊方法

国家明文规定中小学,特别是小学必须采用统一的校车接送学生,但当前校车费用采用按人头平均分摊法或人公里费用分摊法分摊,具有较大的不公平性。本文从合作博弈视角,研究校车成本分摊问题,首先通过校车分区,实现校车成本量化,再采用成本分摊法公平分摊校车成本,本文通过揭示当前校车成本分摊法与Shapley值法分摊的巨大偏差,进一步表明采用Shapley值法分摊校车成本必要性。本文考虑接送点位置分布、学生数量、接送点数量因素设计大量算例,通过数据实验发现:校车成本分摊公平性由接送点位置和不同接送点学生数量共同影响;当前采用按人均摊法或人公里费用分摊法分摊校车成本均产生极大偏差,需采用Shapley值法分摊校车成本。     

含模糊数据决策单元间的资源分配问题——基于DEA和Shapley值的研究

本文研究当生产系统中各决策单元的投入产出数据为模糊数据时,管理者如何将资源在决策单元之间进行公平分配的问题.基于DEA理论及合作博弈的Shapley值,在模糊数据环境下,考虑决策单元加入联盟前后对联盟中原有决策单元效率值及自身效率值的影响,建立修正Shapley值,并依据决策单元对生产系统的相对贡献情况,设计资源在各决策单元之间进行公平分配的方案.最后通过数值算例加以验证.     

引入生态修复技术的太湖流域生态补偿方案

针对生物膜法、活性污泥法等适用于点源污染治理的技术无法有效解决面源污染的问题,引入生态修复技术,选取美人蕉作为修复植物,构建了太湖流域污染治理生态补偿模型。并以2005年太湖流域COD削减为例进行分析,结果显示:通过生态补偿方案激励太湖流域苏浙沪各地区合作治污可降低流域治理成本约5%,引入生态修复技术可进一步降低合作治污成本约12%;引入生态修复技术后,为促进苏浙沪各地区合作治污,提升整个流域的治理效率,应建立流域地区间生态补偿机制,太湖流域实证研究确定了地区之间的补偿标准:浙江省对江苏省、上海市的COD生态补偿价格为6648.30元/吨、8164.21元/吨。     

基于DEA与联盟博弈的固定成本分摊方法

结合DEA(Data Envelopment Analysis)和联盟博弈方法研究固定成本分摊问题.首先证明了如果将分摊成本作为新的投入,则所有的决策单元将是DEA有效.在此基础上,结合联盟博弈理论,定义了联盟博弈的特征函数,提出了Shapley值的成本分摊方案,最后通过算例说明了该方法的有效,以及与已有的用DEA进行固定成本分摊的方法相比在可实施方面具有一定的优势.     

京津冀大气污染治理省际合作博弈模型

首先，结合目前京津冀区域大气污染的实际情况，提出了通过省际合作达到大气污染治理的 3 个基本假设. 其次，通过构建区域优化模型和 Shapley 值合作收益分配方案，建立了京津冀大气污染治理省际合作博弈模型. 通过求解区域优化模型得到各省份最优去除量和去除成本，进而利用 Shapley 值法获得相对公平的合作收益分配方案. 最后，以 2009 年京津冀各省份 SO₂ 去除为例进行了实证分析，结果显示了京津冀省际合作博弈模型的有效性和实用性，而且模型最优化模拟结果可作为区域决策的重要参考，促使各省份合作共赢.     

基于模糊参与度的动态夏普利值在流域水污染治理利润分配中的应用

流域水资源保护与水环境改善是生态文明建设的重要内容。由于流域是一个整体性较强、关联度很高的完整的生态系统,流域内各地区之间的相互制约和相互影响极为显著,水污染治理只有各地区紧密合作才能够实现效益最大化。合作过程中需要解决的一个突出问题是如何将污染治理产生的利润(成本)在参与各方之间进行合理分配。针对流域水污染治理合作中的利润分配问题,提出具有模糊参与度的动态夏普利值的解的概念,以流域三地区为研究对象,考虑在连续时间里,构建水污染治理模型,并运用夏普利值进行求解,最后结合数值算例进行分析论证。     

具有模糊联盟博弈的Shapley值的刻画

将经典合作博弈中的势函数和一致性推广到具有模糊联盟的合作博弈中,对具有模糊联盟博弈的Shapley值进行了刻画.对于具有模糊联盟的合作博弈,首先利用边际贡献定义势函数,证明了势函数的唯一性,并给出了势函数和Shapley值之间的对应关系.其次,通过具有模糊联盟的缩减博弈定义了解的一致性,证明Shapley值具有一致性,利用一致性和具有模糊联盟的标准二人博弈对Shapley进行了刻画.     

反应型供应链多层库存运输优化与模糊博弈协调

考虑多方式运输成本和库存成本的权衡, 研究了随机需求下单层和多层反应型供应链的库存(补货)和运输最优策略及模糊环境下的供应链协调. 在以布朗运动描述的随机累积需求下, 同时考虑混合运输方式的选择以及库存补货, 给出最优补货点和运输控制策略. 然后将此推广到多层库存问题,分别讨论了在补货流和需求流平衡与否的情况下系统的最优库存和运输策略. 独立分散决策和集中联合控制的比较表明后者能更有效地协调多层供应链系统. 用模糊合作博弈建模分析多层供应链在模糊环境下实现集中联合控制的情形, 在系统库存输入流和输出流平衡的前提下求证了模糊合作博弈的核的存在性并给出模糊Shapley值作为成本分摊模糊合作博弈解的合理公平预测.     

模糊联盟的Shapley值与稳定性

基于经典合作博弈Shapley值的概念及模糊合作博弈理论, 给出了具有模糊联盟的合作博弈个体理性及集体理性定义. 基于Butnariu提出的具有比例值的模糊博弈及Tsurumi提出的具有Choquet积分形式的模糊博弈, 结合 Li 提出的Shapley函数的简化表达式, 研究了模糊联盟的稳定性问题, 证明了一些相关结论.     

生态补偿标准测算与居民偿付意愿差异性分析——以怒江流域上游地区为例

以我国西部地区怒江流域为研究对象,通过对怒江流域上游地区生态补偿支付意愿的实地调查,运用条件价值评估法(CVM)对怒江流域水土保持生态补偿的支付意愿(WTP)和受偿意愿(WTA)进行了分析测算,并探究了WTP与WTA不对称原因。其次,采用了Spike模型计算出怒江流域受访者WTP与WTA的期望值,并以这种非市场价值评估方法所测算的生态补偿支付值,来确定了怒江流域水土保持生态补偿标准;然后,通过对受访者WTP和WTA做显著性检验揭示两者之间不同的主要影响因素;在对WTA与WTP差值进行统计分析的基础上,采用逐步回归分析方法研究了受访者WTP与WTA不对称的主要影响因素。最后,对怒江流域上游地区水土保持生态补偿机制的建立和具体实施提出相关政策性建议。     

基于图限制合作博弈有效分配原则的医疗联合体利益分配机制

建立医疗联合体（医联体）是提升医疗服务体系整体效能的重要举措，也是推动建立合理有序分级诊疗模式的需要。医联体的最佳转诊模式是将病人按照病种难度水平，在医联体成员之间进行合理转诊。但是由于面临的机会成本不一致，出于经济利益的考量，医联体成员不一定会按照病种难度水平进行双向转诊，导致医联体 “联而不通”。基于图限制合作博弈的有效分配原则，探讨了医联体增量经济收益的合理分配方法，并介绍了若干算例。根据不同医联体的组成结构，给出了医联体成员间增量经济收益的合理分配方案。此外，使用概率图合作博弈的方法，预测了图结构下医联体的收益分配值。本文将医联体理论研究与合作博弈理论相结合，探索了通过经济利益的公平分配解决转诊瓶颈的方案，具有一定现实意义。     

基于参与人关系网络的高铁快递合作博弈模型研究

在考虑高铁快递参与人之间关系网络的前提下,采用循序渐进的方式构建基于网络的高铁快递合作博弈模型.分析和证明网络合作博弈的性质,同时发现由于网络结构的存在,现有普通联盟合作博弈的收益分配方案在网络合作博弈中不再适用.于是在分析网络合作博弈的核的表现形式和性质的基础上,结合合作博弈的性质,通过证明和比较得出MJW值是高铁快递网络合作博弈合理稳定且有效的收益分配方法.研究拓展了网络合作博弈理论在OM领域的应用,同时为交通运输承运人之间的合作运作提供了决策参考.     

信息不完全下联盟结构合作对策的比例Owen解

不完全信息下联盟结构合作对策(简称不完全信息对策)是指特征函数中部分联盟价值缺失的联盟结构合作对策.Owen值应用前提是可行联盟的特征函数完全已知,因此Owen值不适用于求解不完全信息对策.根据不完全信息对策中已知可行联盟的特征函数,定义了比例Owen值.比例Owen值按照"二步法"对合作收益值进行两个层次的分配:一是优先联盟之间,二是优先联盟内部.与Owen值不同的是,在优先联盟内部比例Owen值依据每个成员对所在优先联盟的贡献率切割优先联盟的所得收益.比例Owen值满足一定的个体理性,并且通过公理化证明可知:比例Owen值是满足有效性、线性、零元联盟性和比例性等性质的唯一解,具有一定优良的性质.最后,将比例Owen值应用到一带一路背景下供应链中局中人作为整体参与合作的问题中,作为不完全信息下多层次合作的一种分配方案.     

流域生态补偿模式优化组合模型

补偿模式的选择是流域生态补偿机制的重要组成部份. 基于全流域视角, 在Markowitz均值方差模型框架下, 考虑全流域的生态补偿收益的模糊不确定性, 建立流域生态补偿模式模糊优化组合模型来实现最大化流域生态补偿收益, 以及最小化流域生态补偿成本. 并用数值算例对模型进行了相关应用, 进而验证了模型的可行性.     

带层次结构效用可转移合作对策的多步Shapley值

作为一种局中人结盟形式,层次结构比联盟结构更具一般性.本文致力于给出带层次结构效用可转移合作对策的多步Shapley值,具体给出了其分配过程及公理化刻画.另外,作为一个等价分配过程,本文还证明了它等价于一个特殊效用可转移合作对策的加权Shapley值.研究结果扩展了带联盟结构效用可转移合作对策的两步Shapley值,可为研究其它带结盟限制合作对策的解提供借鉴.     

基于水资源合作的水资源短缺区域水资源优化配置

为提高水资源短缺区域的水资源利用效率，实现区域水资源初始配置后的有效再配置，提出三阶段水资源短缺区域水资源优化配置方法：阶段1，利用高效的“优先规则”构建部门间水资源合作清晰联盟的用水收益支付函数，对联盟成员水资源共用、获益方式进行了合理刻画；阶段2，基于Choquet积分形式的模糊合作博弈、阶段1中的清晰联盟支付函数，构建部门间水资源模糊联盟支付函数；阶段3，基于上述成果，构建水资源短缺区域水资源优化配置模型，求解得到用水部门最优水资源合作联盟，并将求得的最优模糊联盟视为大联盟，通过求解其核仁解获得最优模糊联盟的收益分配。以京津冀区域水资源优化配置问题为例，算例结果表明：①基于Choquet积分形式模糊合作博弈的三阶段水资源优化配置模型能够最大化区域整体用水收益水平，实现水资源短缺区域中的水资源优化配置，并使区域中用水部门有机会分得更多的获益；②本文模型无需引入模糊Shapley值等分配方法作为约束条件即可求得最优联盟，模型不影响不同收益分配方法分配结果的有效性；③采用将最优模糊水资源合作联盟视为大联盟，并求联盟收益的核仁解的方法分配最优联盟收益，无论最优联盟的核心是否为空，都能保证联盟收益分配结果满足个体理性和集体理性要求，即能保证最优联盟中各成员不会“叛逃”最优联盟、联盟稳定存在，且保证获得的分配方案为确定分配值而非分配区间。即本问题中该分配方法优于Shapley值、模糊最小核、弱最小核方法。所构建的水资源短缺区域水资源优化配置模型及最优水资源合作联盟收益分配方法对水资源短缺区域的水资源优化配置问题有较好的适用性，能够为我国京津冀区域等水资源短缺区域的水资源优化配置工作提供参考。     

基于CIS值的双边链路形成策略优化两型博弈方法

博弈论作为网络形成模型求解的主流工具,在该领域得到了广泛应用,但现有研究主要采用合作或非合作的单一博弈论方法对网络形成问题进行求解,未能很好地反映问题实质。对此,采用非合作-合作两型博弈方法,研究网络链路形成的策略优化问题,可以有效地结合非合作阶段的策略设计与合作阶段的联盟收益分配。首先,在非合作博弈阶段,进行策略设计并形成第二阶段合作博弈的竞争局势。其次,在合作博弈阶段,基于第一阶段非合作博弈的竞争局势,形成联盟及其合作博弈,并采用Semi-CIS值求解各个竞争局势下合作博弈的局中人(节点)分配值。然后,将得到的分配值作为第一阶段非合作博弈的局中人支付值,计算非合作博弈的纯策略纳什均衡解,进而得到双边链路形成的两型博弈模型的最优解(链路连接)。最后,通过数值实例验证了所建模型与方法的有效性和可用性，为研究更加复杂的网络形成问题提供了理论方法。     

一种求解协作配送成本分摊问题核仁解的近似迭代算法

协作配送问题是典型的组合优化合作博弈问题,也可称为协作车辆路径问题,其核心问题之一是确定公平合理的成本分摊方案.其中核仁解由于具有唯一性和公平性等特点,是成本分摊领域中公认的科学分摊方案.本文提出了一种近似求解协作配送问题核仁解的方法.首先分析证明了当顾客位置分布均匀,从理论上协作配送成本分摊问题会是凸博弈问题,然后,基于凸博弈的核仁解会等同于预内核解的理论,提出了一个能够求解凸博弈问题核仁解的迭代逼近算法(approximate iterative algorithm,AIA),分析了AIA算法的复杂度为O(n~42~n),为此又提出了AIA的有效提速策略,可将AIA的复杂度降低至多项式.最后,通过求解协作配送算例和实例,验证了本文AIA算法能够准确求解得到协作配送成本分摊问题的核仁解,提出的求解策略能有效的减少求解耗时,并且得到的最终结果与实际核仁解的平均偏差不到0.02%,更重要的是AIA能够用于求解所有凸博弈问题的核仁解.     

城镇建设行为中的合作对策问题

讨论了城镇建设行为中的合作对策问题 .指出了在我国城镇建设发展中 ,以合作方式进行基础设施、环境保护设施等的建设的优越性和可行性 ,阐述了建立公平合理的合作机制的重要性 .简单介绍了合作对策理论及某些进展 .以系统思想为基础 ,提出了将系统工程、数量经济和技术经济等与合作对策相结合来研究城镇建设合作行为的新思路及新的研究方向 .     

不完备信息下生态补偿中主客体的两阶段动态博弈

由于环境问题的突出和经济发展的不平衡, 对环境质量要求较高的区域(补偿方)就会对环境质量较差的区域(被补偿方)提供一定的援助, 期望被补偿方改善环境质量. 但是由于环境资源能够给其带来收益以及策略性获取更多补偿金额动机的存在, 就会导致许多的补偿项目不会取得预期的效果甚至失败. 从动态博弈的角度出发, 首先建立了完全信息下补偿方和被补偿方的静态贝叶斯博弈模型, 分析了博弈双方在完全信息下的占优策略选择; 然后假设被补偿方执行环境政策和标准的力度(分为强硬型和软弱型)为其私有信息, 建立了不完全信息下两阶段动态博弈模型, 分析了两个区域的策略选择以及不完全信息如何影响补偿大小和环境质量.