基于两阶段博弈的企业竞争行为选择及仿真

竞争行为选择是企业短期管理中的重要内容之一,目前国内对此问题的研究基本处于定性阶段,尝试采用博弈论对该问题进行定量研究:在引入两阶段博弈形式化企业竞争战略选择过程基础上,用二层规划刻画该博弈过程,通过求解该规划获得两期博弈均衡解;最后,通过对处于产量竞争市场中的两个企业竞争行为选择过程进行仿真、分析,其结果不仅验证企业竞争行为分类的正确性,并得到对企业决策具有指导意义的结论。     

不注意消费者对企业突出竞争的影响

在寡头竞争的市场环境下,企业通过进行特别投资变得突出,可以获得竞争优势。在Hotelling空间差异化模型的基础上,建立一个两期动态博弈模型,研究企业变得突出的激励以及产品差异和突出对于企业竞争和消费者行为的影响,并刻画出竞争均衡的特征。通过分析均衡时社会福利和社会有效福利之间的关系,发现均衡时的社会福利和社会有效福利并不一致,企业在选择是否变得突出时,既可能存在过度激励,也可能存在激励不足。     

具有Stackelberg博弈特征的供应链定价协调

针对某些供应链在定价决策过程所具有的Stackelberg博弈特征，利用二层规划构建了供应链定价均衡模型，研究了供应链定价协调模型，并给出了批发价格折扣契约这种协调机制，为求解二层规划模型，给出了基于混沌搜索的启发式算法，最后用实例验证了结论。研究表明二层规划可以很好的用来模拟Stackelberg博弈，价格折扣契约能够协调供应链。     

基于二层规划的供应链网络间的竞争模型

针对供应链与供应链竞争问题,建立了基于二层规划的供应链网络间的竞争模型,其中上层为政府部门的税收最大化问题,下层为多个供应链网络间的竞争问题.通过定义产品市场链说明了供应链网络之间是如何竞争的,在模型中引入政府宏观调控手段,以产品价格税的形式来说明政府部门对市场的调节职能和作用.研究表明供应链与供应链的竞争可以看作是由核心企业所决定的供应链网络之间的竞争,同时,政府部门的宏观调宏政策可以有效地影响供应链网络之间的竞争行为.最后,给出了求解模型的罚函数法,并通过一个算例对模型进行了检验.     

“两型”技术研发主体演化博弈及其稳定性分析

由于"两型"技术的外部性和政策导向性,企业实施研发客观上要求政府给予相应的支持。以政府支持在"两型"技术创新中的作用机理为基础,运用演化博弈的基本原理,构建政府支持与企业研发策略的演化博弈模型,分析影响博弈双方策略选择的影响因素,探索演化稳定策略。结果表明,政府政策落实对企业"两型"技术研发行为具有显著的影响。企业研发行为取决于政府政策的落实力度,政府必须加大对虚假技术研发的惩处力度,通过市场机制引导企业的研发行为;政府需要科学规划,构建政府政策与企业"两型"技术研发行为的协同机制,培育"两型"技术市场,实现"两型"技术的协同创新效应。     

二层线性规划模型及其下层极值函数的几种表示

本文在给出层次系统决策过程和讨论两种实际二层线性系统规划模型的基础上，提出了一类具有广泛典型代表性的二层线性系统规划模型。给出了这类二层系统线性规划模型解的两种等价形式和下层极值函数的几种表达式。     

供应链企业间产品创新合作下的政府补贴策略

针对供应链产品创新合作的政府补贴问题,分别构建了在纳什博弈、斯坦克尔伯格博弈以及合作博弈三种不同的博弈关系下,政府对制造商和供应商合作研发投入进行补贴的博弈模型.分别分析了企业的最优研发投入和政府的最优补贴,并进一步分析了政府补贴行为和企业选择合作行为之间的互动博弈.研究结果表明,政府提供的补贴和企业的利润在企业合作博弈下最低,斯坦克尔伯格博弈下次之,纳什博弈下最高.同时,在政府选择补贴策略和供应链企业选择合作行为的博弈中,在企业能够自主选择合作行为的条件下,政府的最优策略是不实行补贴.     

集群中企业协同竞争创新行为博弈分析

协同竞争是集群中企业技术创新行为的一种重要形式。本文运用博弈论的基本原理，构建集群中企业协同竞争博弈模型，并通过对博弈模型的分析，提出集群中企业进行合作创新的四个条件，在此基础上探讨促进集群中企业合作创新的五种策略设计。     

一种基于半张量积的多层网络演化博弈方法

针对多层网络演化博弈,采用半张量积方法,遵循短视最优响应策略更新原则,将博弈动态过程进行公式化并研究其策略最优问题。首先,通过半张量积将多层网络演化博弈转化成代数公式的形式,建立相应的转化算法;其次,基于该公式,讨论了博弈的动态行为;最后,通过增加伪玩家到博弈中来研究策略最优问题,目的是设计自由控制序列来最大化伪玩家的平均收益,从而得到最优控制序列。并举例验证了研究结果的有效性。     

灰色二层线性规划问题及其解法

针对二层线性规划问题, 结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层线性规划问题, 并给出了该问题的模型及相关的定理.针对漂移型灰色二层线性规划,基于单纯形法提出了一种具有全局收敛性质的算法来求解该问题.用下层的Kuhn-Tucker条件代替下层问题,将灰色二层线性规划转化为灰色单层规划问题,利用对偶理论将该单层规划转化为一系列灰色线性规划问题,从而用单纯形法求解该问题来得到灰色二层线性规划问题的解. 最后,通过算例验证了文中算法的有效性.     

A quadratic objective penalty function for bilevel programming

The bilevel programming is applied to solve hierarchical intelligence control problems in such fields as industry, agriculture, transportation, military, and so on. This paper presents a quadratic objective penalty function with two penalty parameters for inequality constrained bilevel programming. Under some conditions, the optimal solution to the bilevel programming defined by the quadratic objective penalty function is proved to be an optimal solution to the original bilevel programming. Moreover, based on the quadratic objective penalty function, an algorithm is developed to find an optimal solution to the original bilevel programming, and its convergence proved under some conditions. Furthermore, under the assumption of convexity at lower level problems, a quadratic objective penalty function without lower level problems is defined and is proved equal to the original bilevel programming.     

Global convergent algorithm for the bilevel linear fractional-linear programming based on modified convex simplex method

A global convergent algorithm is proposed to solve bilevel linear fractional-linear programming,which is a special class of bilevel programming.In our algorithm,replacing the lower level problem by its dual gap equaling to zero,the bilevel linear fractional-linear programming is transformed into a traditional single level programming problem,which can be transformed into a series of linear fractional programming problem.Thus,the modified convex simplex method is used to solve the infinite linear fractional programming to obtain the global convergent solution of the original bilevel linear fractional-linear programming.Finally,an example demonstrates the feasibility of the proposed algorithm.     

线性一二次双层规划问题

本文利用对偶理论和Kuhn-Tucker条件来研究线性一二次双层规划问题, 给出一些二层规划解的最优性条件和一个求解二层规划解的算法。这些最优性条件丰富了非线性多层规划的理论, 而其求解算法为求解实际问题提供了有力的工具。一些数值试验结果将在本文未给出, 这些结果表明算法对于小规模问题的求解是相当有效的。     

Orthogonal genetic algorithm for solving quadratic bilevel programming problems

A quadratic bilevel programming problem is transformed  into a single level complementarity slackness problem by applying  Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions. To cope with the complementarity  constraints, a binary encoding scheme is adopted for  KKT multipliers, and then the complementarity slackness problem  is simplified to successive quadratic programming problems,  which can be solved by many algorithms available. Based on 0−1  binary encoding, an orthogonal genetic algorithm, in which the orthogonal  experimental design with both two-level orthogonal array  and factor analysis is used as crossover operator, is proposed.  Numerical experiments on 10 benchmark examples show that the  orthogonal genetic algorithm can find global optimal solutions of  quadratic bilevel programming problems with high accuracy in a  small number of iterations.     

一个证券组合投资分析的对策论方法

将给出证券组合投资分析的一个对策论方法 .将最小的可能收益作为风险的度量 ,将投资者的投资心理及证券市场的随机性考虑到模型之中 ,建立了证券组合投资的双层规划模型 ;对模型进行了理论分析、提出了求解算法 ;通过一个例子来说明如何用本文方法来进行证券组合投资分析.     

基于层次粒子群算法的非线性双层规划问题求解策略

在交通与物流网络系统规划中的许多决策问题可以归结为双层规划模型, 这类问题大多属于非凸优化问题. 现有算法要么难以获得全局最优解, 要么在解决大规模问题时存在算法复杂度及计算效率问题. 本文基于 进化博弈及多目标优化非支配排序的思想设计了层次粒子群算法, 通过两个粒子群算法的交互迭代来模拟 决策者之间的博弈寻优过程, 从而获得使各方利益最大化的双层规划问题的最优解. 最后通过测试函数验 证算法的有效性.     

BILEVEL PROGRAMS WITH MULTIPLE FOLLOWERS

1.IntroductionMultilevelprogramming,anestedoptimizationproblem,emergedasanappropriatemodeltosolvetheproblemofc00rdinatingthedecisi0nmakingprocessinadecentralizedsystembyimprovingthe0bjectiveofthehighestlevelofahierarchica.lorganizati0n,whiledealingwiththetendency0fthelowerlevelsofthehierarchytoimprovetheirownobjectives.Thedecisionsofthelowerlevelsarenotdictatedbytheirsuperiors,however,theirreactionstotheupperlevels'actionsareperfectlyknown.Thehierarchicalnatureoftheproblemisreflectedbytheorder…     

双层多目标线性规划问题的一个算法

现有方法常常将双层多目标线性规则问题(下层决策者无关联)的下层问题的最优性条件转换为上层问题的严格约束,这样缩小了上层决策问题解的搜索范围,与实际中的决策过程相违背。因此,基于隶属函数以及模糊数等有关性质,提出了一种模糊决策方法;同时,在上下层问题独立求解时,引入了一种多项式的时间算法,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径。     

SENSITIVITY ANALYSIS IN BILEVEL LINEAR PROGRAMMING

1.IntroductionMultilevelprogrammingmodelsdescribesdecisionmakingsituationswhereahierarchyexists.Inabilevelsystem,thedecisionofthehigherlevel(leader)mayaffectthechoiceofstrategyavailabletothelowerlevel(follower)whoattemptstooptimizehisobjectivefunction.Inthissystem,theleaderalsoconsidersthefollower'sresponsewhichisbasedonoptimizingthefollower'sobjectivefunction,forinstance,see[1].Asanextensionandavariationofmathematicalprogramming,multilevelprogrammingwasfirstintroducedbyCandlerandTownsley[2].…