格序偏好关系及其偏好结构研究

研究了决策过程中的格序偏好关系问题。分析了偏好关系的格序特征，讨论了格序偏好结构与理性行为公理中独立性公理和连续性公理的关系，说明了格序偏好结构下理性行为公理的局限性，以及界定新决策规范的必要性。     

具有序区间偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题,提出了一种新的决策方法.首先,给出了具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题的描述,并给出了序区间偏好信息下的可接受对和个体理性匹配的定义;然后,给出了基于可能度的弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的定义,并分析了各种稳定匹配之间的关系;在此基础上,分别构建了获得弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的多目标优化模型,并给出了获得相应最优匹配方案的求解方法.最后,通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性.     

格序偏好结构的链化

基于对格序偏好结构的探讨,证明了格序决策方案集中的同层格元素的相互不可比性,使同层格元素构成的子集在原优劣关系下构成链结构,由此给出了将具有格序结构的决策方案集按层分类的决策方法.该方法在现实格序决策中具有良好的实用性.     

交易者有限理性、信息披露质量与价格发现效率

在成熟度较低的中国股票市场,探究交易者有限理性条件下信息披露质量和价格发现效率的均衡关系.研究构建了一个包含信息摩擦和交易者学习的两期经济模型,通过引入预期偏差和参考点依赖偏好来刻画交易者的有限理性特征,分别讨论了完全理性和有限理性条件下的市场出清过程,并给出了盈余公告后价格漂移现象的理论解释和抑制由交易者有限理性导致的价格异象的途径.结果表明:1)在其它条件相同时,价格发现效率与信息披露质量正相关,与交易者有限理性程度负相关;2)交易者的参考点依赖偏好是导致盈余公告漂移现象的重要原因,当上市公司公告为好消息时,交易者处于盈利状态,倾向于风险厌恶,会低估资产价值,因此市场出清价格要低于公司实际价值,长期来看,股价会倾向于进一步上涨.当上市公司公告为坏消息时,由于投资者处于亏损状态,倾向于风险偏好,会高估资产价值,因此市场出清价格要高于公司实际价值,长期来看,股价会倾向于进一步下跌.研究结论对完善信息披露制度和提高中国金融市场运行效率具有重要意义.在现实金融市场中,上市公司为迎合投资者情绪可能进行正向盈余管理,通过降低信息披露质量使上市公司市场价格大幅高于其内在价值,因此提高信息披露质量是降低交易者有限理性负面效应的关键.     

多元不确定性偏好信息集结的目标规划方法

研究群决策过程中区间数偏好序、区间数效用值、区间数互反判断矩阵与区间数互补判断矩阵等四类不确定性偏好信息的集结方法.定义四类不确定性偏好信息的一致性,建立具有相同决策机理的各类不确定性偏好信息的统一权重求解模型.为解决决策误导问题,引入偏差系数建立权重分布范围的估计模型.建立决策群体意见集结的目标规划方法,研究了模型所具有的性质.为度量决策群体意见的一致度,定义了专家偏好与综合偏好的决策关联度系数和排序相关性系数.     

基于序关系的多准则粗集决策方法及应用

从序关系的角度研究多准则决策问题,提出了基于序关系和粗糙集理论的多准则决策方法的系统流程.针对传统定性转换方法信息丢失和导致信息表不一致的缺陷,提出了一种新的定量转换方法,将有序表转换成两两比较表.给出了基于粗糙集的改进RG序规则挖掘算法,并将其应用于两两比较表上以获取供决策使用的排序规则.最后,将该决策方法应用于航材偏好选址问题,决策结果说明了该方法的可行性和有效性.     

考虑双方主体心理行为的稳定双边匹配方法

在双边匹配中, 双方主体的心理感知是不可忽视的重要因素, 如何依据行为决策理论描述双方主体的心理行为并将其引入到双边匹配模型中, 以往这方面的研究很少被关注. 在本文中, 针对双方主体给出偏好序值信息的双边匹配问题, 给出了一种考虑双方主体心理行为的稳定双边匹配方法. 首先将双方主体给出的偏好序值转化为偏好效用; 然后依据失望理论, 将主体的偏好效用转化为用以描述主体对与对方主体相匹配的满意程度的感知效用; 进而在稳定匹配约束条件下, 以每方主体感知效用之和最大为目标, 构建了双边匹配的多目标优化模型, 并使用基于隶属函数的加权和方法将多目标优化模型转换为单目标优化模型, 通过模型求解可得到最优双边匹配结果. 最后, 通过一个算例说明了提出方法的实用性和有效性.     

展望空间上的一种格序决策方法

针对展望空间的偏好结构按照一定的偏好关系不具有连通性的情况，关于决策方案的比较提出了一种格序决策方法。证明了展望空间按照极大多数优于原则是一个偏序集．具有格序特征；得出了格序展望空间的上赋值和距离函数，并根据赋值和距离函数刻画出决策后果之间的偏好距离，即优劣差异程度；最后，举例加以说明。     

考虑不同心理行为偏好的混合随机多属性决策

针对决策者为有限理性且属性关联的随机多属性决策问题,提出一种考虑决策者不同心理行为偏好的混合随机决策方法.本文针对决策者面对风险时所表现的四种心理行为偏好:风险中立,风险规避,风险追求,损失规避,首先,给出了相应的四种随机占优准则,提出了考虑决策者心理行为偏好的随机占优度的定义,研究了四种随机占优度的性质;然后,基于决策者的不同心理行为偏好,运用随机占优准则判断两两方案之间的随机占优关系,计算相应的随机占优度;利用模糊测度和Choquet积分集结关联属性下的随机占优度;最后,运用PROMETHEEⅡ方法对备选方案排序.案例分析验证了本文方法的可行性与有效性.     

基于格序偏好距离的群决策方法

针对决策者具有格序偏好结构的群决策问题,提出了一种基于偏好距离测度的群决策方法。该方法定义了格上偏好关系的一种距离测度,并算出二元关系之间的距离;利用偏好关系之间的距离建立一数学模型,结合优先原则和集结规则将个人偏好集结成群体偏好,并将该决策方法推广到专家权重信息不能完全确定的情况。给出了应用该方法的具体步骤,举例说明了该方法的可行性。     

基于博弈网的军事决策方法

作为一种不确定性对抗环境下的决策, 军事决策方法必须有效应对决策环境的不确定性及决策者的有限理性.基于超博弈思想, 提出一种描述不确定性环境下军事决策的新模型--博弈网. 基于博弈网的军事决策方法可以有效应对决策决策过程中的不确定性及决策者的有限理性. 求解博弈网的过程中, 将均衡理论和期望效用理论相结合, 确定对方综合均衡策略, 在可承受的风险范围内可选择至少不劣于纳什均衡的可执行策略. 1973年中东战争和"沙漠风暴"行动两个实例分析表明博弈网及新决策方法在应对不确定性方面具有可行性, 有效性和实用性.     

考虑消费者环境意识及企业有限理性的生产决策研究

在排污权上限-交易机制下,考虑消费者环境意识,研究企业分别在完全理性和有限理性假设下,如何进行传统产品和绿色产品的生产决策.通过对企业在上述假设下的两产品联合生产和单独生产的决策分析,得到结论:在企业完全理性假设下,当两产品联合生产时,存在绿色补贴区间使得随着消费者环境意识的增强,企业的最优总产量增加、总排污量减少;在企业完全理性假设下,当绿色产品和传统产品的产量不为零时,联合生产方式下的产量和排污量均小于单独生产,总利润大于单独生产;在企业有限理性假设下上述结果依然成立,不同的是两种生产方式下的期望产量差、期望排污量差和期望利润的差分别随着企业的有限理性程度的增强而减小;无论企业采取联合生产还是单独生产方式,有限理性假设下的期望总产量和排污量总是高于纳什均衡,期望利润总是低于纳什均衡,并且前者随着有限理性程度的增强而增加,后者随着有限理性程度的增强而减少.因此,当企业进行多品类产品生产时,联合生产比单独生产更有优势,但是这种优势会随着企业有限理性程度的增强而减弱,并且有限理性能够引发"牛鞭效应",企业必须对决策过程中的有限理性引起重视.     

不确定条件下基于过度悲观和理性心理的企业人力资本投资对比分析

以企业作为研究的主体,从有限参与人力资本市场的现状出发,以当今投资过度悲观心理为立足点,通过建立模型,详细研究了不确定条件下基于过度悲观人力资本投资有限理性决策行为和基于理性的投资决策行为及其各自的投资决策空间、投资量、投资收益,从而得出以下结论:不确定条件下,悲观企业比理性企业有更大的投资决策空间;在其他条件相同的情况下,悲观企业投资人力资本的数量少于理性企业;不确定条件下,人力资本的投资收益大于确定条件下的人力资本的投资收益.基于上述结论,我们认为过度悲观是造成企业有限参与人力资本市场和阻碍人力资本市场繁荣的关键原因,从而最终为实现企业和人力资本市场的持续发展提供理论和实践依据.     

基于有限理性约束的自适应人群疏散仿真模型

为有效提高人群拥堵时的疏散模拟精度,基于社会力模型和有限理性约束,提出一种自适应人群疏散仿真模型。该模型改进了传统社会力模型中行人自驱动力的期望方向和期望速度,对避障情况下行人的最优运动方向和速度进行自适应计算,同时引入有限理性路径决策机制,更为准确地描述行人在拥堵状态下的路径选择行为。结果表明：所提出的模型是可行有效的,行人的有限理性约束在人群密度较大的时候表现出疏散优势,更加符合真实情况下的人群疏散过程。     

有限理性行为规则下豪泰林模型的复杂性

构建有限理性行为规则下的豪泰林(Hotelling)模型,分析参与人具有延迟反馈控制行为的豪泰林模型的复杂性.模型求解和数值模拟得出结论:在有限理性情况下,产品价格调整系数、产品位值和偏离成本等参数的取值范围决定了动态系统的稳定性、产量分岔、利润分岔和混沌;产品价格调整系数取值控制在适当范围,豪泰林均衡能够作为稳定的动态均衡实现.否则,即使企业实现了产品差异最大化豪泰林模型的均衡也可能不稳定,经济系统会出现周期变化和混沌现象;如果经济系统进入混沌状态,参与人对价格初值微小的调整都会引起价格发生巨大的波动;延迟反馈控制可以使处于混沌状态的系统转向均衡状态;同时论证了企业产品横向差异化可增加系统的稳定性.     

基于不同决策规则的产出系统的混沌与控制

建立了基于不同预期的两强竞争市场的生产动态调整模型,其中一家企业是有限理性决策,另一家企业是适应性预期.首先分析了它的演化混沌机理,然后以累积利润为指标对系统混沌进行了评价.研究表明,在这样的市场结构中,采用适应性预期的企业在竞争中较为有利.最后,运用不同的混沌控制方法实现了对系统不稳定不动点、不稳定2P轨道的稳定控制,有效地改善了系统的性态,讨论了企业在实施目标定向的逐步纠偏过程中所实现的多周期轨道控制.     

发电市场不同决策规则三寡头博弈模型研究

在三寡头垄断的电力市场中假设生产者分别采用静态预期及有限理性预期规则,建立了一个基于不同决策规则的动态博弈模型.对该模型进行了较详细的理论分析和参数仿真计算,在一定范围内得出了系统出现混沌的参数值,分析了不同参数组合条件下系统表现出来的分岔,混沌和密度周期性等复杂性态.所得结果对于一般寡头电力市场中的生产者制定产量计划具有一定启示作用.     

基于PSO神经网络的进化博弈研究

针对进化博弈中博弈人是有限理性的,提出了一种基于粒子群神经网络的进化博弈决策机制。该机制将神经网络技术引入到进化博弈中,并采用粒子群优化算法(PSO算法)来训练神经网络,因而可利用神经网络来模拟博弈人在进化过程中的学习和策略调整。利用该机制分别对有限理性条件下的鹰-鸽博弈和重复囚徒困境博弈进行了研究。实验表明:PSO神经网络可以准确地模拟进化博弈中博弈人的动态学习与决策过程,能有效地指导博弈人的策略选取,是进化博弈分析的有力工具。     

顾客有限理性对最后一公里配送服务系统的影响

最后一公里配送服务系统中存在不完备信息，顾客互相竞争，彼此造成拥堵，表现出有限理性行为。从顾客期望效用角度，考虑顾客取货距离和运费等因素，运用排队模型描述了顾客自提和送货上门两种配送服务。基于随机最优反应均衡，刻画了顾客无法准确计算他们的期待损失或者等待效用的有限理性，证明了最后一公里配送服务系统存在Logit均衡且均衡唯一，并分析了顾客理性程度、取货距离和运费对均衡的影响。从企业的视角，构建了顾客有限理性条件下企业利润最大化模型。仿真实验揭示了忽视顾客有限理性将对企业造成重大的利润损失。     

Dynamic Decision Model in Evolutionary Games Based on Reinforcement Learning

In evolutionary games, it becomes more difficult to choose optimal strategies for players because of incomplete information and bounded rationality. For bounded rational players, how to maximize the expected sum of payoffs by learning and changing strategies is an important question in evolutionary game theory. Reinforcement learning does not need a model of its environment and can be used online, it is well-suited for problems with incomplete and uncertain information. Evolutionary game theory is the subject about the decision problems of multiagent with incomplete information. In this article, reinforcement learning is introduced in evolutionary games, multiagent reinforcement learning model is constructed, and the learning algorithm is presented based on Q-learning. The results of simulation experiments show that the multiagent reinforcement learning model can be applied successfully in evolutionary games for finding the optimal strategies.