递增奖品R&D竞赛的模型设计与均衡分析

在R&D竞赛中竞赛者付出努力不仅可以扩大赢得概率,而且可以得到更多竞赛奖励.依据这一现象本文设计构建了一类递增奖品R&D竞赛模型.通过对纳什均衡存在的一阶必要条件和二阶充分条件的分析,给出了对称和非对称模型纳什均衡的表达形式,探讨了竞赛的回报率和竞赛者实力差别对竞赛结果的影响.     

递增奖品R&D竞赛的模型设计与均衡分析

在R&D竞赛中竞赛者付出努力不仅可以扩大赢得概率,而且可以得到更多竞赛奖励.依据这一现象本文设计构建了一类递增奖品R&D竞赛模型.通过对纳什均衡存在的一阶必要条件和二阶充分条件的分析,给出了对称和非对称模型纳什均衡的表达形式,探讨了竞赛的回报率和竞赛者实力差别对竞赛结果的影响.     

基于竞争决策单元的数据包络分析模型

决策单元之间处于竞争关系时,所有决策单元的某些投入或产出总和是有限的,一个决策单元改善自身效率的行为可能会影响其他决策单元.针对此情形,提出一种基于竞争决策单元的数据包络分析模型,比较了该模型与传统DEA模型的生产前沿面的区别,并指出此模型在管理决策领域可能的用途.最后,用一个算例分析演示了此模型.     

基于异质能力的分类与混同锦标竞赛比较研究

比较研究了考虑能力异质特征的分类和混同锦标竞赛.通过建立博弈模型分别描述在高能力者之间的分类竞赛、低能力者之间的分类竞赛以及高能力者和低能力者之间的混同竞赛,求解得到奖励强度和保障强度两种因子,参赛者的努力水平和期望收益,以及委托人的期望利润等.研究发现:应该根据参与者的能力状况制定和调整锦标竞赛的奖励强度和保障强度;高能力者更希望参与混同竞赛去与低能力者竞赛,因为可以获得更高收益;低能力者并不关心竞争对手的能力高低,因为都只能获得保留收益;与混同竞赛相比,委托人通过分类竞赛可以得到更高期望利润.在企事业单位薪资晋级和体育竞技比赛等不同领域的应用表明,这些研究是基础性的因而可以广泛应用.     

不完全信息下基于交叉评价的灰色关联决策模型

借鉴DEA交叉评价思想,构建不完全信息下的灰色关联决策模型.决策者对决策对象无"偏好"时,假设各决策对象均具有使"自身评价值最大化,竞争对手评价值最小化"的"自利性"特点;决策者对决策对象有"偏好"时,假设各决策对象均具有使"自身客观偏好与决策者的主观偏好的接近程度最小化"的一致目标.各决策对象按照最有利于自身的权重对所有决策对象进行交叉评价,集结后的交叉评价结果作为决策基准.新模型能公平体现各决策对象的"发言权"和竞争优势,决策结果易于被决策对象和决策者同时接受.     

基于损失规避的创新竞赛参与者的行为决策研究

基于创新竞赛中解答者存在损失规避心理这一现象,运用博弈理论针对创意型和专业型两种创新竞赛分别构建了损失规避情况下的博弈模型,求得解答者的最优努力水平、发起者的最优奖金设定及发起者的最大收益,并将损失规避情况存在与否的结果进行了比较,结果表明:两种不同类型竞赛中解答者为了规避损失,都相应降低了努力水平,而发起者为了保障竞赛的持续进行并未降低奖金的设定.另外,考虑了损失规避逆转情况下参与者的行为决策,并与不存在损失规避情况下的值进行了比较,结果表明:两种不同类型竞赛中解答者因实现自我挑战,忽视物质奖励,反而提升了努力水平.最后,通过算例分析表明了模型的有效性,也为创新竞赛的成功举办提供一定的理论指导.     

规划与博弈混合多层次模型

在研究两国决策幼稚产业保护关税政策时，反外国政府与外国产业当作参与人，不仅考虑了制定保护关税受到缔约方政府的约束和限制，而且考虑了保护关税对与国外产业竞争的幼稚产业发展影响。文章论证了研究关税谈羊的必要性；建立了4个参与人的规划与博弈混合的多层次的单产品关税谈判模型，用多目标规划与博弈论方法研究两国与两国产业（或缔约方双方与双方产业）的决策与竞争，模型将用来决策关税的上限，预测关税上限对国家与产业的影响；并将关税谈判模型进行求解与分析.     

节点相依失效下的方格网络可靠性建模与分析

以二维方格网络为拓扑结构,在考虑同一地理区域节点存在共因失效关系、同一类节点存在关联失效关系、网络体系结构存在协议层与层之间的级联失效关系等3 种依赖关系的条件下,建立失效概率的依赖模型来模拟节点相依失效。以节点之间连通的概率为可靠性测度,利用Monte Carlo 法进行近似计算,分析依赖关系对网络可靠性的影响。研究表明,级联失效比共因失效带给网络可靠性的影响更大;关联失效带来的影响是灾难性的,尽管节点自身失效概率很小,只要关联程度足够大,就会使节点故障在网络中快速传播。     

考虑大众活跃度的众包配送违规行为控制微分博弈研究

针对如何通过控制参与主体违规行为以防范配送过程中违规风险的问题.考虑大众活跃度分别构建了在集中式决策、分散式决策以及具有成本分担的分散式决策下的最优控制问题微分博弈模型,分析了三种情形下参与主体控制违规行为的努力水平和众包系统整体收益变化的趋势,探讨了大众活跃度、奖惩因子和分担比例等因素对参与主体控制违规行为努力水平的影响.结果表明:从分散式决策到具有成本分担的分散式决策,再到集中式决策,控制违规行为努力水平和整体收益呈递增趋势;众包平台可以通过调整奖惩因子和成本分担比例来影响大众活跃度,当活跃度在区间[0.8,1]时,分散式决策下,各参与主体控制违规行为的努力水平,接近集中决策下的控制违规行为的努力水平,违规行为数量波动趋于平缓,促使众包物流的收益整体增长.     

基于小世界网络的企业间关联信用风险传染延迟效应

随着市场经济的深入发展,企业之间的关联性越来越强,关联信用风险已成为现代企业信用风险管理中的热点问题。本文在小世界网络的框架下构建关联信用风险传染模型,提出了"基于企业关联关系的小世界网络"的概念,研究了该网络结构中"非健康"企业的密度与关联信用风险的传染延迟时间及传染概率之间的关系,并通过可视化分析,探讨了关联信用风险传染概率的临界值和"非健康"企业的密度。研究发现,企业之间的资产关联有助于相互分担风险,延缓关联信用风险的爆发;关联信用风险的传染概率受企业的资产关联比和企业间关联个数影响。同时发现,不考虑资产关联比的企业网络低估了关联信用风险的传染概率。     

一类混沌广告模型的直线控制

将参数扰动直线控制法引入到双寡头有限理性广告博弈模型中，建立了双寡头广告直线控制模型。研究两种不同情况下企业对系统进行控制，一是在NASH均衡点附近时引入直线控制，另一种是在较远的点时引入直线控制。通过理论分析和数值模拟发现，初期控制成本和控制效果依赖于企业控制点的选择和增益矩阵k的取值，在同一个控制点，控制效果与k值密切相关。同时指出对于处于混沌状态的企业，应选择在两企业的广告投入量位于NASH均衡点附近或两侧时，进行控制，将能够取得比较好的控制效果。     

基于EAS+MADRL的多无人车体系效能评估方法研究

无人作战开始步入现代战争舞台, 多无人车(multi unmanned ground vehicle, MUGV) 协同作战将成为未来陆上作战的主要样式。体系效能评估是装备论证和战法研究的核心问题, 针对MUGV体系效能评估问题, 建立了一套以自主学习算法为基础的探索性仿真分析方法。将MUGV对抗过程建模为零和随机博弈(zero sum stochastic game, ZSG)模型, 通过使用多智能体深度强化学习类方法(multi agent deep reinforcement learning, MADRL)探索在不同对方无人车规模条件下, ZSG模型的纳什均衡解, 分析纳什均衡条件下参战双方胜率, 作战时长等约束, 完成MUGV体系作战效能评估, 并在最后给出了MUGV体系效能评估应用示例, 从而建立了更可信、可用的体系效能评估方法。     

广告竞争模型的最优控制策略研究

考虑了竞争性和信息性两种广告对企业市场份额不同作用,提出一个在两强竞争情况下的动态广告投入模型,运用动态规划的Bellman方程求出模型的闭环Nash均衡解,得到企业应采取的广告最优控制策略,并进一步研究Nash均衡解有经济意义的参数范围以及Nash均衡解收敛的条件.最后用一个数值例子分析了Nash均衡下的广告策略.     

存在顾客退货的竞争性企业产品定位决策

本文研究了受到顾客退货影响的两个寡头企业的产品定位决策问题.考虑每个企业均可以选择全额退款或无退款退货策略,在Hotelling模型框架下建立了企业定价和产品定位的非合作博弈模型,给出了四种战略组合的子博弈精炼纳什均衡解.通过对均衡结果的比较分析,给出了企业选择退货策略博弈的纳什均衡解.研究发现,顾客退货对于企业产品定价和定位决策有着显著的影响,但产品差异程度并没有因此而改变.另外,产品的残值与顾客退货成本的关系直接影响寡头企业的退货策略选择.     

基于演化博弈的讨价还价策略研究

通过建立“双种群”复制动态模型,研究了有限理性假设下“多对多”讨价还价的策略演化问题,证明了只有严格纳什均衡才能成为“多对多”讨价还价的演化稳定策略. 并利用计算机仿真发现：当买卖双方种群的初始策略为随机分布时,讨价还价的演化稳定策略以最大概率收敛到对称纳什均衡,产生买卖双方最大初始期望收益乘积的纳什均衡可以比较准确地预测“多对多”讨价还价的演化稳定策略,且演化过程不必是单调的. 研究内容有助于理解“多对多”讨价还价的达成协议的一般规律,为设计多边谈判支持系统提供参考和借鉴.     

基于鲁棒优化的无人机空战博弈决策

作为无人机空战过程中较大的不确定性因素,作战双方毁伤概率易受外界因素影响,可能在一定范围波动,针对这一问题将鲁棒优化思想引入无人机空战博弈模型中,结合纳什均衡求解的适应度函数的期望和方差,建立了变权重的自适应目标函数,设计了权重的分配方法。在确保策略解可行的同时,提高了毁伤概率变化因素下混合策略的鲁棒性。仿真实验结果表明,与原博弈模型相比,新模型纳什均衡解下的双方博弈收益受参数变化影响较小,可提供更可靠的策略参考。     

基于纳什均衡的停车场规划模型

在停车场规划中为了得到不同利益群体的收益达到均衡的情况下的停车场规划化方案,首先对停车场规划中博弈现象进行了分析,建立了停车场选址的约束模型以及从出行者、政府部门、投资者三方考虑的收益函数模型,最后得到三方的收益函数矩阵,并结合维逐次逼近法和纳什均衡求解中的划线法进行求解,得到符合纳什均衡的策略组合。结果表明,通过对符合纳什均衡的策略组合进行优化调整,在停车场规划中存在使得各方利益达到均衡的方案。     

基于RDEU理论的n人非期望效用博弈模型及其应用

分析了经典博弈论理性行为假设的局限性,基于RDEU理论提出了新的n人非期望效用博弈模型,给出了其纳什均衡的定义和存在性的相关定理.通过"夫妻之争"博弈问题的实例分析,揭示了博弈问题的纳什均衡与局中人的偏好态度相关,表明了该模型的有效性.     

具溢出效应的有限理性双寡头博弈的动态演化

研究一个具溢出效应的有限理性双寡头重复博弈模型．试图从演化的观点来分析，当有限理性双寡头进行博弈时。产量在动态调整过程中是怎样达到均衡的、指出寡头的理性决定着寡头重复博弈是否能达到Nash均衡．溢出效应将增加博弈达到Nash均衡的可能性，文章用数字模拟的方法观测到了这一现象，并对混沌现象的出现及其对市场、企业的影响做了有益的探索．     

模糊多目标主从冲突决策模型

应用模糊测试理论和模糊规划理论 ,针对决策约束条件的不确定性和目标的不确定性 ,研究了不确定性 Stackeberg冲突决策的数学模型 ,探讨了模糊平衡解与 Mash平衡解 (或 Nash平衡结局 )的关系 ,给出了解的一致性分析。经过模拟分析验证了模型与方法的可行性 ,为综合效能风险决策提供了实用而有效的决策方法