多因素采购组合拍卖获胜者确定问题研究

分析了多因素采购组合拍卖和树型结构的基本特征,给出了价格投标和质量投标同时作为获胜者确定问题衡量标准的采购组合拍卖模型,在树型结构下建立了相应拍卖获胜者确定问题(WDP)的多目标规划,并给出了此规划的求解算法和改进算法.     

基于DEA理论的交通安全评价模型

对不同地区进行道路交通安全评价时,通过对评价指标体系的优化,引入二次相对评价方法,提出了基于数据包络分析(DEA)的道路交通安全评价方法.并运用该方法讨论了不同地区交通安全状况的相对安全性.     

基于DEA 模型的部队编制方案评价

建立评价优选部队编制方案的DEA模型,该模型测算了各备选编制方案的总体效率、技术效率、规模效率等状况,对非DEA有效的编制方案提出了使其达到DEA有效的途径,给出了各备选编制方案的初排序.在此基础上,通过比较各有效备选编制方案平均横切效率的大小,得到所有备选编制方案的终排序.并就部队编制方案制定,提出了若干建议供决策部门参考.     

基于UKF的自组织模糊神经网络训练算法

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点,针对这一问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的自组织模糊神经网络的训练算法。分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用递推最小二乘法（recursive least square, RLS）和UKF分别学习线性和非线性的参数,给出了模糊规则生成的准则和参数更新的策略;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则。通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明所提算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能更佳。     

基于树型结构的在线逆向组合拍卖模型

在分析逆向组合拍卖和树型结构基本特征的基础上,提出了基于树型结构的在线逆向组合拍卖的模型。针对中标者确定问题提出一种算法:标号法,并分析了标号法的一些性质。     

基于偏好DEA 的应急系统选址模型研究

在传统的应急系统选址模型的单一评价指标的缺陷基础上,分析了影响应急服务设施选址的输入指标和输出指标,建立了基于偏好DEA的应急服务设施选址模型.通过适当的变量替换,将非线性规划模型转化为线性规划模型,从而给实际应用带来了便利.最后通过一个例子说明,基于偏好的DEA选址模型,为应急服务设施选址问题提供了一种有效的分析方法.     

基于DEA方法的额外资源分配算法

研究基于DEA(数据包络分析)方法的资源分配问题.求解该类问题的难点在于:对于参与分配的决策单元来说,其分得的额外资源数不仅依赖于该决策单元的相对效率值,还依赖于它的规模大小,因此分配权重难以确定.根据输入、输出指标数的分布情况,建立了3种基本模型,分别是单输入单输出、多输入单输出、单输入多输出模型,给出了这3种模型的资源分配权重的确定算法.最后给出实例,并对给出的分配原则的合理性进行了分析讨论.     

基于DEA—一致Malmquist模型的公路运输系统适应性

将数据包络分析(DEA)和Malmquist生产率指数理论相结合,运用到公路运输系统适应性分析中,针对公路运输系统自身特点,通过建立DEA-一致Malmquist模型,提出公路运输系统适应性分析体系,对比和分析公路运输系统与区域经济,人口、资源等外部因素间的适应性,并通过实例对模型进行验证.     

基于DEA模型的大型复杂军工产品质量经济性评价

为了建立质量成本分析模型,首先对质量经济性评价方法进行介绍,根据军工企业的生产特点及其产品特点,选择用数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型对其产品进行质量经济性评价;其次依据决策单元有效性的要求,运用灵敏度分析的思想,站在线性规划的角度,建立了质量成本分析模型;最后选择某军工企业为实证研究对象,运用DEA分析和质量成本分析模型,计算得出了保持决策单元DEA有效的质量成本变化范围,并通过有效性验证,证明了所建质量成本分析模型的正确性。     

基于免疫算法的自组织神经网络在效能评估中的应用

针对自组织神经网络自身的局限,将免疫克隆选择算法的克隆和变异机制引入SOM的学习算法中,提出一种免疫自组织神经网络模型,并建立了模型的学习算法。该学习算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子改进自组织神经网络中的邻域大小和权值调整规则,使每个神经元的权值学习率和邻域大小随神经元的亲和力发生变化,从而克服了自组织神经网络分类效果受样本输入次序影响的弱点,且在很大概率上保证网络收敛到全局最优解。性能仿真结果说明该学习算法比自组织神经网络学习算法具有更好的分类准确性和泛化性能。将该模型应用雷达电子战装备的作战效能评估中,结果表明免疫自组织神经网络模型比自组织神经网络模型分类更合理。     

非对称环境下政府采购拍卖模型及配置效率研究

鉴于采购拍卖在供给侧改革中的重要引导作用,这一特殊市场交易方式被广泛应用于我国各级政府购买性支出中,涉及资金规模巨大,这类资金配置效率如何?在非对称的采购拍卖环境下,本文以竞标者的获胜概率为突破口,建立一个政府采购拍卖模型,进而,演绎出投标者的均衡投标策略和政府的最优采购机制,发现:我国目前政府采购机制存在低效率的配置空间,其症结是政府与国有企业间的利益分成关系所致,若在投标中公开这一分成关系,即可改进政府采购资金的配置效率;对政府而言,设计一个激励相容的采购机制,不但保证了竞标结果的有效性,还可以保护竞标企业的私密信息,降低政府的采购支出.依据文中的结论,我们认为应从信息公开,机制设计和市场竞争公平性三方面优化我国采购体制,以改进政府支出效率.     

基于扩展有效的逆DEA模型

为了克服决策单元在有效性的评价和排序方面占主导地位的缺陷,在扩展DEA模型的基础上,对于输出减少时的逆DEA问题进行了讨论.通过求解相应的多目标规划问题(VP),得到了多目标规划(VP)的Pareto弱有效解与评价减少了输出的决策单元的规划问题的最优值之间的一些相关性质.对于决策单元为弱DEA有效的情形,也进行了类似的讨论.最后用数值实例加以说明.     

采购组合拍卖投标均衡策略研究

在Krishna(1996)正向组合拍卖模型的基础上,建立了两个物品和两类非对称投标者的多因素采购拍卖模型,得到了两类供应商的质量投标均衡策略和价格投标均衡策略,并对影响策略的重要参数——组合效应系数作了比较静态分析.该模型与原有模型(Krishna 1996)的本质区别在于,该模型考虑了采购拍卖的多因素特性:投标者的均衡策略同时包含价格投标和质量投标,模型分析得到了价格投标均衡策略与质量投标均衡策略之间的函数关系.     

采购组合拍卖改进机制研究

针对多因素逆向组合拍卖,设计了QA-VCG机制,该机制既满足机制设计要求的基本性质,同时考虑了逆向组合拍卖中质量因素分配的新特征.在上述工作的基础上,以提高采购商收益为目的,设计了改进QA-VCG机制,改进QA-VCG机制既满足分配效率、激励相容和个体理性,同时显著提高了采购商收益量.在条件期望意义下,进一步证明了改进QA-VCG机制对于提高采购商期望收益的最优性.     

基于非对称投标人的反向多属性英式拍卖模型与最优投标策略

针对现有的模型均以投标人是对称的这一刚性假设的局限性, 建立了基于非对称投标人的反向多属性英式拍卖模型, 并在新的拍卖模型中加入投标质量属性最低值约束, 弥补了现有模型在没有考虑实际反向拍卖中拍卖人一般对投标质量属性值会有最低限制这一客观需求的缺陷. 最后基于新的拍卖模型, 给出了结构化的最优投标策略和拍卖过程描述及示例. 上述研究结果适用于通过反向多属性拍卖与信息技术相结合的网上自动化采购和投标人决策支持.     

A comparison of a simple procurement auction and generalized Nash bargaining

This paper presents a comparison mechanism for a simple procurement auction and generalized Nash bargaining solution in a procurement circumstance. The buyer who hopes to fulfill a project has two options. First, she may award the project to the old provider with an efficient quality by bargaining. Second, she may give the project to the firm who submits the lowest bid through a simple procurement second-price sealed-bid auction with a pre-fixed quality. We compare the expected revenue in the auction with the deterministic profit of the bargaining. In different parameters cases, we find the borderline functions between the two options with respect to the buyer’s bargaining power and the amount of bidders. We also compare our simple procurement auction (SPA) with the optimal multidimensional bid auction by Che (1993), and find our model protects the buyer’s private valuation information by forfeiting some profits. Some properties of the difference between the two auctions are proposed, especially there is no revenue difference when the amount of bidders approaches infinity.     

基于PSO的组合拍卖模型及其Swarm仿真

通过放松竞买人对拍卖物品的替代性或互补性的一致性认识假设,在组合拍卖机制设计的基础上建立了基于竞买人报价的组合拍卖模型.为了高效率地获得物品的最优分配方式,运用particle swarm optimization(PSO)算法模拟物品分配方式的寻优过程,在此基础上构建了基于PSO算法的组合拍卖模型.在Swarm仿真平台上对基于PSO算法的组合拍卖模型进行设计与实现,并通过一个具体的组合拍卖算例进行仿真验证,结果分析表明基于PSO算法的组合拍卖模型能够有效地解决多个物品的分配问题,并能实现卖主收益的最大化.学习能力参数分析表明,与自我学习能力相比,社会学习能力对卖主收益的优化更加重要.本文的研究结果对组合拍卖的理论研究和实际应用具有一定的借鉴价值.     

DEA评价下的配送中心再选址模型及求解

为保持配送中心的高效运营,实现对现有配送中心布局的动态管理和优化,采用数据包络分析(DEA)方法,对已建的配送中心进行效率评价,并把评价结果带入到选址模型,建立了DEA评价下的配送中心再选址混合整数规划模型,约束条件包括供求关系、流量平衡及选址和流量的内在关系,综合考虑了选址中配送中心的成本和效益因素,最后通过一算例验证了模型的有效性.     

基于Bagging与决策树算法的在线拍卖成交价格预测模型

通过分析在线拍卖出价特点,利用决策树和Bagging算法建立了一种全新的在线拍卖成交价格预测模型.作者编写程序收集淘宝网在线拍卖交易数据3310条,对应有效出价记录8275条. 数据分析表明, 如不考虑未成交商品,则有40.4{\%}的交易可以利用出价次数精确计算最终成交价格.如将未成交商品视为成交价格为0, 该比例可提高为79.55{\%}. 据此发现,作者通过预测出价次数间接对成交价格进行预测. 实验证明,模型明显优于平均值预测, 并有21.7{\%}的预测结果完全准确.通过与Heijst发表于《Decision Support Systems》上的研究进行对比,结果表明预测模型在样本需求量、运算时间,及完全准确预测率上有明显优势. 由于模型训练时间仅为数秒,为建立实时在线拍卖成交价格预测决策支持系统奠定了基础.