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.     

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 .     

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。     

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.     

考虑成本优势的生鲜供应链保鲜及外包决策

考虑第三方物流服务提供商(TPLSP)具备保鲜成本优势情形下,研究了成本优势对生鲜保鲜及外包决策的影响.运用Stackelberg博弈方法,分别建立供应商自行保鲜、零售商自行保鲜和外包TPLSP保鲜并向供应商或零售商收费的供应链博弈模型,并对模型进行求解分析.同时,设计数量折扣契约以改进外包保鲜的策略.研究表明:当TPLSP成本优势较高时,外包保鲜策略提升了保鲜努力水平,外包保鲜且向零售商收费是各方获取最优收益的最佳策略.此策略在恰当的数量折扣激励契约设计下可实现帕累托改进,此时保鲜努力水平得到有效提升且各参与方可达到多赢效果.     

一种具备协作机制的市场化无人战斗机任务分配方法

当多无人战斗机编队需要对多个目标的敌方阵地进行攻击时,如何在有限的无人战斗机中选择最优的任务分配方案是UCAV编队能够有效完成任务的关键.首先提出了的方案优劣判定定理,然后将目标看作优化对象,根据UCAV的数目和目标的数目之间的差别制定了相应的任务分配策略.其次,基于相应的任务分配策略提出了具备合作机制的市场化的任务分配方法.该方法通过市场上买卖的方法和优化目标之间的相互协作,可以求出满足帕累托优化条件的最优任务分配方案.最后将本方法和基于粒子群的任务分配方法进行了对比分析并且进行了仿真验证.仿真结果表明使用本方法可以消除使用粒子群算法给帕累托最优方案的求解带来的不确定性.在局部代价和收益发生变化时,通过局部协调就可以获得最佳任务分配方案.     

一种均衡协作配送子联盟满意度的成本分摊方法

协作配送是经典的合作博弈问题,其关键问题之一是确定合作成员之间的成本分摊方案.其中核仁解是公认合理的成本分摊方法,核心为使子联盟满意度达到一个总体均衡状态,但当前核仁解的子联盟满意度均衡程度未能达到最优状态.文章以核仁解为基础,提出奇偶循环线性规划模型,得到子联盟满意度均衡程度更高的联盟均衡解(alliance equilibrium solution, AES).最后通过实例分析,验证联盟均衡解与核仁解的均衡性偏差,得出:当企业合作的成本节约空间大时,联盟均衡解与核仁解对应的子联盟满意度分布的方差偏差可高达17.31%,极差偏差可达15.15%.即联盟均衡解的公平性高于核仁解,为合作博弈的成本分摊问题提供一个更优的方案.     

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法(NSGAII)获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示:随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.     

中国农村金融组织架构的帕累托最优状态分析

从农村信用社在中国农村金融市场中的垄断低效率出发，利用帕累托最优化分析了中国农村民面金融的存在和发展是对垄断低效率的一种帕累托改进，在有效的引导和监管机制下，民间金融的发展对农村信用社、农村经济主体和政府是有利的，不会损害三者中任何一方的利益。     

紧密型与松散型医联体的下转效率对比研究

三甲医院与社区医院的利益冲突使得下转项目难以实施,为此医保局鼓励医院构建医联体.而本文是首个从医联体结构角度出发,通过构建三阶段排队博弈模型来刻画医保局,两级医院和病人间的交互过程,并在此基础上,对比了紧密型和松散型医联体的下转效率.研究发现:1）紧密型医联体下,医保局制定的最优打包价格更低,但最优下转量更多,社区医院的努力程度更高. 2）紧密型医联体的最优下转量（努力程度）总是多于社会最优情形;但只有当外部治疗成本较小时,松散型医联体的最优下转量（努力程度）才多于社会最优情形.3）当外部治疗成本较小时,松散型是帕累托改进策略;当外部治疗成本较大时,紧密型是帕累托改进策略.     

资源分配的群体决策模型

针对资源分配的群体决策问题，简述了Ｐａｒｅｔｏ模型和核心（ｃｏｒｅ）模型的求解思想，指出这两类模型在资源分配决策中的缺陷。根据群体基数效用函数的加和性，用距离表示群体的损失函数，建立了资源分配群体决策的重心模型。     

基于个体差异的多目标绩效分配问题研究

绩效分配是绩效管理研究的热点和难点.本文充分考虑了个体差异因素对绩效分配满意度的影响.为此,首先运用分值转化函数对考核对象基础工作量的初始分数值进行转化,然后利用K-均值聚类方法对考核对象进行分类处理;其次讨论了对考核对象最有利和最不利的基础工作量的最优解问题,获得了对考核对象最有利和最不利的绩效分配比例,进而构建了考核对象的满意度函数,在此基础上建立了多目标绩效分配模型,获得了Pareto最优解;最后,运用模型对某高校教师的绩效分配进行了数值实验,结果表明本文构建的多目标绩效分配模型,对提高绩效分配的满意度具有良好的效果.     

区间DEA的一种改进的充分排序方法

区间DEA中决策制定单元（DMU）的效率值是一个区间数，传统的区间DEA研究只能以区间效率值将DMU分为有效、部分有效和无效三类，而对区间DEA中DMU的排序研究较少。本文以两个区间数大小的可能度为基础，并且考虑了区间数退化为实数的情况。通过排序向量从而对输入输出中含有区间数的决策单元进行排序，通过将超效率DEA模型进行区间扩展，从而对同为有效的DMU进行排序，以迭到对所有的DMU进行充分排序的目的。最后给出了一个算例。     

Crowdsourcing Task Assignment Mechanism Based on Employer Net Profit and Employee Satisfaction

Crowdsourcing task assignment has become an important task assignment model in the Internet economy era. In this paper, we study the crowdsourcing task assignment problem based on employer net profit and employee satisfaction. First, the reliability and interest of employees are modeled, based on which the mathematical expressions for employer net profit and employee satisfaction are given. Then, a multi-objective optimization problem is formulated to maximize employer net profit and employee satisfaction by jointly optimizing the task assignment matrix and task offer vector.Since the considered problem contains discrete variables, it cannot be solved directly by traditional optimization methods. Therefore, two low-complexity high-performance algorithms are proposed. The first algorithm is based on a fast non-dominated ranking genetic algorithm with an elite, which is able to explore the Pareto bound of the considered problem. The second algorithm is based on a reinforcement learning framework, which is able to maximize the weighted sum of employer net profit and employee satisfaction. Numerical results show that the number of tasks assigned to employees affects both employee satisfaction and employer net profit. The Pareto bounds and Pareto optimal solutions based on the solutions of the two proposed algorithms are also presented numerically, which quantitatively characterize the tradeoff between employer net profit and employee satisfaction.     

评价输入、输出最佳组合的非参数方法

评价输入、输出最佳组合的非参数方法朱乔，陈遥（东南大学经济管理学院，南京，２１００１８）ＮｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅＢｅｓｔＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｆｏＩｎｐｕｔｓ，ＯｕｔｐｕｔｓＺｈｕＱｉａｏＣｈｅｎＹａ...     

基于溢出效应的信息产品在线渠道销售模式选择策略

针对存在数字盗版的信息产品在线渠道供应链，旨在测度在线产品需求对传统渠道需求的溢出效应，并分析这一溢出效应对消费者为伦理型和普通型、销售模式为批发或者代理模式的在线渠道供应链的影响。根据是否考虑溢出效应和不同销售模式分别构建了无溢出效应的批发模型、无溢出效应的代理模型、有溢出效应的批发模型和有溢出效应的代理模型，对比分析了不同条件下在线渠道参与者的最优价格、需求以及利润，力图为在线渠道参与者的决策提供参考。研究发现，不考虑溢出效应时，盗版监管力度越大，对在线渠道参与者越有利；当正溢出效应较强时，反而对制造商不利。不考虑溢出效应时，在线渠道参与者只在代理模式下达到帕累托；考虑溢出效应时，在批发模式和代理模式下都可达到帕累托最优。     

基于环境ZSG-DEA的我国省区节能指标分配

能源消费总量控制作为我国节能减排方案从强度指标向总量指标转换的必经环节,国家发改委和相关部门给予了高度重视。如何实现能源消费总量既定下省区配额分配,是亟待解决的问题。零和博弈ZSG-DEA作为一种有效解决总量约束条件下综合效率最优的方法,结合环境DEA特点,将其应用到能源消费总量控制领域,具有现实意义。本文综合考虑了非期望产出弱可处置性条件与能源消费总量约束条件,构建了环境ZSG-DEA模型,并将其应用于"十二五"节能指标分配研究中,结果表明:经过ZSG-DEA分配后,各省区DEA效率值普遍位于前沿面上,达到整体效率的帕累托最优,并实现了严格规制成本的显著降低。     

基于微分博弈的网络众包违约风险控制机制研究

本文以平台和参与者(雇主和服务商)组成的网络众包系统为研究对象,基于微分博弈理论构建了众包交易过程中平台的违约监管行为和参与者的违约控制行为的博弈模型,研究了双方在独立决策情形、平台激励下的Stackelberg博弈情形和双方一致决策情形下的不同博弈策略.研究表明,当满足一定条件时,从众包平台和参与者的独立决策情形到众包平台激励下的Stackelberg博弈情形,再到双方一致决策情形,平台和参与者的收益以及众包系统的总体收益都呈增加趋势.众包平台可以通过设计激励机制和监管机制影响双方收益率来降低参与者的违约风险,合理选择最优的策略行为,实现帕累托改进.另外,本文基于猪八戒等网络众包平台的调查分析进行了参数设置,通过数值分析验证了所构建的理论模型.     

资源约束下绿色铝供应链网络设计多目标优化

本研究针对铝供应链中日益凸显的碳排放问题和水资源消耗问题,建立了一套决策模型框架,该框架由生命周期分析、绿色供应链网络优化模型和基于epsilon约束方法的多目标优化模型组成,同时考虑煤电、生物质发电、光伏+储能的组合等多种电力供应方式选择以及碳市场不确定性的影响,对铝供应链在多种资源约束下的多目标优化问题进行了深入分析.模型计算结果表明:经济成本和水资源消耗是一对彼此矛盾的目标;决策偏好以及碳市场不确定性会影响供应商的选择;资源约束更加严格的情况下倾向于选择低碳技术,同时产生减少水资源消耗的协同效应.高碳价下所有的帕累托解都不会选择煤电,而更多地倾向于选择光伏加储能的电力供应模式.案例研究证明了该模型在资源产业链多目标决策方面的有效性.本文提出的模型方法为环境资源约束下的资源型制造业决策提供了理论支持.     

Impact of University's Optimal Human Resource Management Practices on Organizational Performance

This study explored the construction of the university optimal human resource management practices (OHRMP) and the impact of OHRM on organizational performance. A sample of 700 staff from 7 universities in China was used for data analysis by structural equation modeling. The result indicated that (i) OHRMP were composed of staff recruitment and allocation, motivation mechanism, participation, and performance management, and (ii) organizational performance was composed of staff satisfaction, teaching and research performance, society satisfaction, and financial performance. Further, the result also showed that (i) staff recruitment and allocation have significantly a positive impact on staff satisfaction and society satisfaction, and (ii) motivation mechanism has significantly a positive impact on teaching and research performance and financial performance, and (iii) participation has significantly a positive impact on society satisfaction; organizational performance management has significantly a positive impact on staff satisfaction. Implications for management theory and practice are discussed.