基于博弈论的零售商产品回收决策模型

产品回收再利用是提高资源利用率并减少日益严峻的固体污染物危害的有效手段,其对生态污染现状的改善作用被广泛认可.运用博弈论的方法建立了逆向物流产品回收决策模型,对以纳什博弈,生产商主导,零售商主导和合作博弈为体现形式的四种供应链形态下的零售商产品回收决策进行研究.引入供应链形态作为分析对比依据,模型中充分体现了零售商产品回收中的促销优势,对生产商主导时的差别定价和统一定价策略也进行了对比分析.结果表明零售商主导时能够达到供应链共同利润的最大化,且在供应链中控制力越强所获得的利润及利润份额越大,反之则越小.     

基于粒子群改进算法的信息系统外包组合决策模型

针对外包项目优选决策涉及到成本和效益这两类相互冲突的评价准则,提出了多准则妥协解排序法与投影寻踪模型相结合的组合决策模型,进行外包项目的优先排序.鉴于该模型求解属复杂非线性优化问题,常规方法难以直接处理,建立了微粒群改进算法,进行全局寻优.决策过程中去掉了主观确定权重的步骤,避免了人为因素的干扰,实现了完全由数据驱动的外包项目选择.通过实例证明了模型和算法的有效性和实用性.     

多方服务外包策略的选择分析

为了体现规模经济,众多学者与企业都建议发包方将其服务业务外包给单一接包方,但一些企业,如英国石油公司却将IT服务分割外包给3个不同的接包方,以充分发挥各个接包方的核心竞争力。针对企业在什么情况下采用多方外包策略的研究问题,基于委托-代理理论,分析了企业服务外包时多方外包的策略选择。分析结果指出,针对能够分割成多部分来进行外包的服务业务,发包方必须保证接包方的服务竞争优势足够大,甚至超过外包所带来的固定成本和协调成本的负面影响时,多方外包策略才是最优的。同时,还发现,服务的绝对和相对需求对于发包方的收益和激励因子的决定都存在一定的影响。     

基于博弈论的闭环供应链定价策略分析

以博弈论为基本研究方法,考查了在分散决策的情况下,在由零售商负责销售产品和回收废弃产品时,两阶段闭环供应链中节点企业(即制造商和零售商)为了取得各自最优利润,如何各自确定自己的批发价、零售价、以及废旧产品的回收价格和回收转移价格,发现在非合作分散决策下系统利润要低于集中决策下的系统利润.因此在最后提出了基于销售收入和回收费用分享的协调机制.     

基于博弈论的逆向供应链定价策略分析

逆向供应链与传统供应链不同,传统供应链中的定价策略在逆向供应链中不再适用.为了解决该问题,基于单一制造商和单一零售商构成的逆向供应链系统,应用博弈理论对废旧产品回收的定价策略进行研究.分别得出了两个非合作博弈的均衡解(斯坦克尔伯格均衡和纳什均衡)和一个合作博弈的均衡解(联合定价),并进一步对各种定价策略的效率进行了分析.     

基于eBay的投标决策模型

为探讨结合网上拍卖特征的投标决策问题,基于独立私有价值模型,运用博弈理论从卖家的角度求解了eBay拍卖中投标者的赢标概率和期望收入.研究发现,早期抢标在一定程度上会削弱末尾抢标在拍卖中的影响,在考虑投标过程的决策模型中,以非齐次泊松过程近似投标者到达过程更为合理.当投标者以自身估值向下递减投标达到次高投标价时,获得的期望收入最大.     

基于供需关系的采购联盟定量决策模型分析

从纵向与横向处理原材料供应商与购买者之间的关系出发,对不同情况的利润、价格与批量之间的关系及产生的总利润变化情况和供应商与购买者之问关系进行了分析,构建了供需关系的采购联盟定量决策模型,分析表明:建立采购联盟可以提高企业的相关利润.     

虚拟环境下基于Agent的坦克车长决策模型分析

Agent技术起源于人工智能领域,是目前人们研究的热点问题。首先对Agent技术的发展、特点以及决策模型进行了阐述,然后提出了基于Agent的坦克车长智能决策模型,分析了在虚拟的战场环境下,车长根据某些作战规则做出决策,采取相应动作的过程,最后,例举了一个运用VC 语言实现的实例,介绍了车长发现目标、做出决策、击毁目标的过程。该模型的分析对仿真演练系统具有很大的实用价值和意义。     

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(linearprogrammingtechniquesformultimensionalanalysisofpreference,LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况。最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一条新的解决途径。     

基于学习行为的投资者决策模型

现行的投资者决策理论主要研究各种参数不确定情况下投资者的动态决策最优解,很少考虑个体投资者能够通过学习行为提高自身投资决策能力这一事实。针对Brennan(1998)的动态决策模型,将考虑投资者期望收益的不确定性和投资者个体学习过程相结合,推导出一个基于学习行为的投资者3期最优决策模型。实证结果表明,证券市场上的个体投资者具有学习需求,存在学习行为,且其学习行为包含一定的学习成本。     

基于前景理论的决策模型研究

现有的决策模型大都建立在预期效用理论的基础上,这是一种纯粹理性的决策方式.但人并不总是完全理性的.采用前景理论代替期望效用理论作为决策模型,它更符合人类实际的决策模式,尤其是在战场这种急剧复杂和动态的环境中.首先对前景理论的提出进行了介绍,并与预期效用理论进行了对比,然后结合一个案例对前景理论在决策行为建模中的应用方式进行了研究.最后对前景理论应用于作战决策研究时的特点和过程进行了说明.     

基于影响图的空战机动决策模型

把影响图和对策论引入到一对一空战机动决策中。影响图把动力学质点模型、飞行员的偏好以及不确定性考虑到空战机动决策模型中。根据对目标建模的不同，提出了两个影响图模型：第一个模型是随机机动决策模型，第二个是影响图对策模型。最后给出了模型求解方案以及仿真算例。仿真结表明模型的有效性。     

基于模糊控制规则的目标拦截决策模型

本文应用模糊集理论，提出了一种基于模糊控制规则的水下运动目标拦截决策模型，解决了由于声纳提供的信息不足引起的决策拦截的困难，为水下目标的拦截提供了一条新的途径。     

区域经济合作的博弈论分析

用合作博弈论的方法分析了区域经济合作现象的内在本质,指出成功的区域经济合作与合作博弈的解——核心是一致的,并计算了引致合作成功的效用转移量。     

基于博弈论健壮性增强的资源分配模型

如何保障用户QoS是动态、不确定网格环境中资源分配面临的一个新问题.针对网格资源的不可靠性特点,提出了健壮性增强的作业执行服务的概念及其确定方法,基于该概念提出了健壮性增强的离线资源分配模型,通过将作业执行服务中对应的多个网格节点资源分配给作业冗余执行以增强其健壮性.基于该模型将资源分配描述为一个非合作博弈过程,求得了帕累托最优分配方案,并提出了一种健壮性增强的离线资源分配策略.实验结果表明:该分配模型兼顾了效率和公平, 增强了作业执行的健壮性,并较好地评估资源的信任行为.     

基于博弈论的异质型航运模型

根据航运业中船公司与货代合作中绝对占优的现状,设计了船公司与货代的异质合作模型,分析了船公司与货代之间的定价机制,得出船公司与货代在斯坦伯格均衡下,只有将批发运价提高到某个程度之上,船公司才会对货代进行补偿支付;在斯坦伯格均衡下,船公司的投入与自身的边际利润正相关,而货代的投入与自身的边际利润负相关,体现了此合作中货代的机会主义倾向;在合作博弈的均衡下,航运服务供应链的整体收益较非合作均衡下的收益得到了提高,并得出了船公司对货代支付比例的取值区间。进一步将结论推广为多主体合作的区域垄断航运模型,根据主体之间的占优状态重新改进了模型,将某航运区域的市场销售量提升为动态变化,得出在动态纳什均衡下,船公司与货代都有主动追加投入的动力,并且可以持续合作下去。最后,进行了数值算例的对比分析,得出在主体收益达到帕累托最优时,从投入产出比的角度考虑,未必是决策者之间的最优状态。关键词:博弈论;异质型合作;斯坦伯格均衡;纳什均衡     

基于博弈论的闭环供应链协调问题

当前,由于环境保护及资源有限的急迫性,越来越多的企业投入资金到产品的回收再造中,这样形成的生产-分销-零售-回收-再生产-……的供应链模式即为闭环供应链.考查了在分散决策的情况下,在由零售商负责新产品销售和废弃产品回收时,两阶段闭环供应链中节点企业(即制造商和零售商)为了获取自身最优利润,如何确定自己的批发价和零售价;如何考虑回收产品的回收价格;最后,在此基础上提出了一个简单的协调机制用来协调分散决策下的闭环供应链,以提高系统效率.     

基于博弈论的供应链战略合作伙伴选择

在供应链企业为实现长期利益的前提下,采用博弈论的方法对现有的合作伙伴进行深入的选择分析,结合算例,定量研究不完全信息情况下对供应商选择的最优策略。     

基于分布式博弈论的频谱分配算法

在认知无线电多用户共享频谱中,认知用户之间不进行共同协作,他们总是保持理性,最大化自身的效用函数。不管其他用户使用什么策略,而多个参与者之间互相决策的关系刚好可以通过博弈论分析。针对这样的频谱共享问题,提出了分布式的博弈论频谱分配算法。仿真结果表明,认知用户之间进行博弈达到合理的功率分配,使自身的传输速率最大     

基于博弈论的无人机搜索路径规划

现阶段的无人机搜索路径规划主要以区域覆盖率以及搜索时间为指标,缺乏对目标运动行为的综合利用。本文以敌我双方为局中人,把敌我双方可能的行为作为策略集,建立博弈论模型,通过求解Nash均衡改进扫描式搜索路径规划算法。仿真表明,基于博弈模型的规划算法较改进前不仅能够满足对待搜索区域的完全覆盖,而且提高了无人机的任务完成率,说明了该算法的有效性。